Memoire Online - à‰pargne et bien être des ménages en RDC. Une analyse macro et microéconomique

Professeur MVUDI MATINGU Professeur MUNKENI LAKUP TIERUniversité de Kinshasa Université de Kinshasa

EPARGNE ET BIEN-ÊTRE DES MENAGES EN MILIEU RURAL EN REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO : CAS DES CITES DE MBANZA-NGUNGU ET KISANTU DANS LA PROVINCE DU BAS-CONGO

EPIGRAPHIE

L'épargne et la consommation sont au coeur des débats économiques. Elles constituent les deux formes d'utilisation du revenu et, à ce titre, déterminent ce que seront l'investissement et la croissance. Au-delà des enjeux que la consommation et l'épargne représentent, leur complexité a également stimulé les recherches et les conflits d'idées à leur sujet. Cette complexité concerne les différentes formes de ces deux variables et leur rôle sur le mécanisme de l'économie. Mais vouloir agir sur la consommation ou l'épargne nécessite, par la suite, de comprendre les éléments à l'origine de leur évolution.

Je dédie ce travail, fruit de notre patience.

REMERCIEMENTS

Au terme de cette formation, il est légitime de remercier de tout coeur, tous ceux qui, de près ou de loin, ont contribué à notre formation intellectuelle.

C'est pourquoi nous songeons premièrement aux Professeurs MVUDI MATINGU, MUNKENI LAKUP TIER et BITEMO NDIWULU, respectivement Directeur et Co-Directeurs qui ont accepté de nous encadrer sans la moindre hésitation, malgré leurs multiples occupations.

Nous remercions également le Professeur KAMIANTAKO MIYAMUENI, pour sa contribution scientifique combien majeure à l'élaboration dudit travail.

Nos remerciements s'adressent également à tous les Professeurs et personnel scientifique de l'Université de Kinshasa et de l'Université Kongo qui ont posé des bases économiques solides qui débouchent ce jour par l'élaboration de ce travail. Il s'agit particulièrement de Professeur DZAKA KIKOUTA,KAMAVUAKO DIWAVOVA, MANIKA MANZONGANI, LUMONANSONIet MBANDZA MASSAMBA; Chefs de travaux KIMFUTA KIKANDA, MASSAMBA LULENDO et LEMA MAKIESE ; Assistants BATOTELE SELEMANI, KAPASI LUTETE, KHUABI MBUMBU, MAYINGA MUZITA et NLEMFU MUKOKO.

Ne pas remercier le Comité de gestion honoraire de l'Université Kongo (Professeur KAMBU KABANGU, Recteur ; Professeur KIYOMBO MBELA, Secrétaire Général Académique et CT. MAKIESE NDOMA, Secrétaire Général Administratif) pour son soutien moral et financier serait une ingratitude coupable.

Nos sentiments de gratitude s'adressent enfin, aux familles NPTCI, NKUDI,Esaïe MAMBUENI NZUZI, WANDOLELA MUKOBELUA Valentin, MANSESA, MUKOKO Tharris et Emmanuel NSANGU ainsi qu'à Synthiche MANSESA, Jean Paul Tsasa, Blanchard BOYINDONDE, Abel KUTANGILA Cédric MBO BILE, Fiston TSASA, Neri NKUDI, JM MAVINGA, Nana MAYENGA, Isnal MOSEKA, Serge NYANGI MAMPUTU, JZ ZAMBELE, Germain MUANDA, Djo Livens KILOLA et les autres pour leur soutien moral.

INTRODUCTION GENERALE

Le développement vise à améliorer la qualité de vie des individus et à accroître leur capacité à influer sur leur avenir. Cet objectif suppose une augmentation du revenu par habitant et bien d'autres éléments (Ferrier 2002). Comme le montrent Bitemo et Dzaka (2009), l'accès aux crédits exerce une influence positive sur la croissance des entreprises et du pays. Pour que ceux-ci soient accordés, l'on doit disposer préalablement de l'épargne car Il n'y a pas de crédit sans épargne préalable.

L'épargne est considérée comme une des principales sources de financement de la croissance et donc du revenu par habitant, car elle permet de financer les investissements, assure le maintien et la croissance du niveau de la production (Capul et Garnier, 2007).

En l'absence d'incertitude et de transferts intergénérationnels, l'épargne reste l'unique vecteur du transfert du pouvoir d'achat d'une période à l'autre, pour adapter le profil inter temporel des ressources à celui de la consommation désirée (Arrondel, Masson et Verger, 2008).

En outre, l'augmentation de l'épargne nationale apparaît comme une évidence pour éviter le surendettement (Easterly, 2008) surtout en cette période après l'atteinte du point d'achèvement de l'initiative Pays Pauvres Très Endettés. Comme l'affirme Garnier et Thesmar (2009), l'objectif premier de la politique d'épargne doit être de favoriser l'optimisation du bien-être des ménages (épargnants) dans une perspective de cycle de vie. Il ressort de ce qui précède que l'épargne revêt une importance accrue si l'on veut garantir et améliorer le bien-être présent et futur des ménages.

L'émergence des pays comme la Chine, le Brésil, la Corée du Sud, Singapour, l'Inde, l'Afrique du Sud réside en grande partie dans l'importance qu'ils accordent au futur, donc à l'épargne.Le taux d'épargne est cependant faible en RDC. De 1964 à 1990 ce taux a fluctué autour de 11.6% du PIB ; entre 1990 et 1993, le taux baisse en passant de 9.3% à 3.98%, après avoir atteint le plancher de 1.8% en 1991. Entre 1994 et 1996, on a observé des chiffres se situant au dessus de 10%, le taux le plus élevé étant de 27.6% en 1996. Enfin, de 1997 à 2005, on a observé un faible taux d'épargne fluctuant autour de 4.47% du PIB avec une moyenne d'environ 10% du PIB pour la période allant de 1960 à 2007(Mansesa, 2010).

Les ménages congolais n'ont pas une forte préférence pour le futur (épargne) à cause notamment de la culture, de l'environnement macroéconomique et financier instable, du système financier sous développé, de la sous bancarisation de l'économie congolaise^1(*), de la répression financière^2(*), du faible revenu des ménages, de l'impunité^3(*), du faible taux d'intérêt, de l'inflation qui érode la valeur de la monnaie et des fonds épargnés, etc.

Face à tous ces problèmes, l'épargne des ménages n'est pas protégée. Certes, il est clair que si l'on encourage les ménages à épargner, l'augmentation du taux d'épargne qui en résulterait, permettra de résoudre plusieurs problèmes dont celui du financement de l'économie.

- pourquoi le taux d'épargne est resté faible en République Démocratique du Congo ?

- quelle est la composition du portefeuille des ménages de Mbanza-Ngungu et Kisantu ?

- quels rôles peuvent jouer les politiques publiques pour inciter les ménages à épargner davantage et ainsi permettre aux ménages-épargnants d'accéder à un bien-être supérieur ?

Pour garantir un lendemain meilleur, les ménages cherchent à lisser leur revenu et leur consommation en s'appuyant sur l'épargne (MORDUCH, 1995). Dans cette perspective, les ménages diversifient leur portefeuille en vue de se prémunir contre différents risques. Etant donné l'environnement économique instable et le manque de confiance des ménages vis-à-vis du secteur financier, nous supposons que les ménages congolais accordent beaucoup plus l'importance à l'épargne en actif réel et en capital humain des enfants. C'est ce qui justifie parmi tant des raisons (notamment la sous bancarisation) la faiblesse du taux d'épargne en République Démocratique du Congo.

L'Etat doit jouer un rôle primordial dans la protection de l'épargne des ménages. Ceci peut passer par une bonne définition de la politique de l'épargne, une politique que nous pouvons qualifier « pro-épargne ».

La conséquence logique de cette politique « pro-épargne » c'est qu'elle relance l'activité économique via l'octroi des crédits qui, à court terme, augmentent successivement les capacités productives (les investissements), la production nationale et par conséquent le revenu par habitant. En milieu semi rural comme Mbanza-Ngungu et Kisantu, l'épargne des ménages serait aussi en relation directe avec l'âge, le sexe, le niveau d'instruction, la taille du ménage et les activités secondaires. Au niveau macroéconomique, elle serait en relation avec l'espérance de vie à la naissance, la balance commerciale, le taux d'inflation, le revenu par habitant, le crédit domestique et le taux d'intérêt.

Ce travail procède à une analyse macroéconomique et microéconomique de l'épargne. Ce qui vient à dire que les données utilisées sont de deux types que sont les données secondaires et les données primaires.

Les données secondaires proviennent de la base des données de la Banque Mondiale et de la Banque Centrale du Congo. Nous avons également fait recours aux données secondaires des institutions financières bancaires et non bancaires congolaises au moyen d'un entretien.

Les données primaires proviennent d'une enquête de terrain que nous avons réalisé auprès des ménages des cités semi-rurales de Kisantu et Mbanza-Ngungu, dans la province du Bas-Congo.

Nous avons enquêté deux cents ménages dans l'ensemble de ces cités, en raison de cent ménages par cité. Au sein de chaque cité, la méthode d'échantillonnage simple a été utilisée pour nous permettre de tirer un échantillon qui soit représentatif.Les données issues de l'enquête ont fait l'objet d'une analyse statistique descriptive et inférentielle et d'une analyse économétrique. Nous avons utilisé la méthode d'évaluation d'impact pour cerner l'apport de l'épargne sur le bien-être des ménages en ayant comme échantillon d'intérêt celui des ménages qui épargnent et comme échantillon de contrôle celui des ménages qui n'épargnent pas. Nous avons procédé également à une estimation économétrique d'un modèle à correction d'erreur d'une part et d'un modèle Probit ayant comme variable dépendante la disposition d'une épargne placée d'autre part.

Le présent travail comprend trois chapitres, outre l'introduction et la conclusion. Le premier chapitre présente une analyse théorique de l'épargne ; le deuxième se focalise sur l'environnement économique de la RDC ; et enfin, le troisième analyse la relation empirique entre l'épargne et le bien-être des ménages.

Chapitre premier : ANALYSE THEORIQUE DE L'EPARGNE

Pour mieux aborder notre sujet, il sied de préciser le cadre théorique dans lequel il s'inscrit. Ce cadre nous permet d'avoir une idée sur les données à collecter et la manière de les analyser en vue de vérifier nos hypothèses.

Ce chapitre comprend cinq sections consacrées successivement à la définition et la classification de l'épargne, aux facteurs déterminants l'épargne privée, à l'importance de l'épargne dans le processus de développement, à la durabilité du développement économique et à la formation de l'épargne intérieure.

1.1. DEFINITION

Définir l'épargne n'est pas l'objet de ce travail, néanmoins nous allons passer en revue quelques définitions en vue d'avoir un même entendement.La première définition est celle de Keynes, pour qui l'épargne est l'excédent du revenu disponible sur la consommation (Keynes, 1936). Elle peut-être conçue également comme la fraction du revenu qui n'est pas dépensée par l'achat des biens et services (Begg et ali, 2005). L'épargne peut représenter la fraction de revenus thésaurisée, placée, voire investie dans le but de disposer d'un pouvoir d'achat plus important dans le futur (Barel et ali,1997). Pour Burbidge et Davies, (1999), l'épargne d'un ménage est la différence entre ses actifs et ses dettes. Enfin, Bosworth, Burtless et Sabelhaus (1991) ont, défini l'épargne comme étant la différence à deux points dans le temps de la richesse d'une famille.

Faisant la synthèse de toutes ces différentes définitions de l'épargne, nous disons que : « l'épargne est l'excédent du revenu sur la consommation préservé pour être consommé ou investie ultérieurement en vue d'un lissage des habitudes de consommation ».

1.2. CLASSIFICATION DE L'EPARGNE

Pour un pays, l'épargne totale disponible est égale à la somme de l'épargne intérieure et de l'épargne étrangère.

1.2.1. EPARGNE INTERIEURE

L'épargne intérieure est ventilée en deux à savoir épargne gouvernementale ou du secteur public et épargne intérieure privée (l'épargne des ménages et l'épargne des entreprises).

1.2.1.1. Epargne publique

L'épargne publique est une épargne constituée par l'Etat, c'est-à-dire le gouvernement et les entités décentralisées. Elle est essentiellement constituée de l'épargne budgétaire qui résulte de tout surplus de recettes publiques sur la consommation publique ; laquelle se définit comme les dépenses gouvernementales courantes auxquelles s'ajoutent les dépenses d'investissements en équipement militaire (Malcolm G, 1990).

Dans le cas contraire où il y a un déficit budgétaire, l'Etat désépargne ou encore emprunte l'épargne privée. Au cas où l'épargne privée ne parvient pas à financer le déficit budgétaire, l'Etat recourt à l'épargne étrangère. A notre avis, le recours à l'épargne étrangère n'est pas toujours une bonne chose dans la mesure où les détenteurs de cette épargne influence son affectation parfois a des fins autres que celles qui avaient suscitées le besoin d'un financement.

1.2.1.2. Epargne des ménages

L'épargne des ménages correspond à la part de leurs revenus qui n'est pas destinée à la consommation immédiate. Cette épargne peut être placée auprès d'une institution financière ou thésaurisée, c'est-à-dire conservée par l'épargnant et non réintroduite dans le circuit économique qui l'avait générée.

La structure de l'épargne des ménages dans les pays en développement a tendance à être irrégulière, avec de fréquents mouvements de balancier entre épargne et désépargne, et avec une préférence pour les instruments d'épargne très liquides et accessibles (Deaton, 1990).

Ce schéma nous renseigne que l'épargne des ménages est ventilée en épargne libre et individuelle d'une part et l'épargne forcée et sociale d'autre part.

1.1.1.1.1. Epargne libre et individuelle

Celle-ci est subdivisée en deux catégories qui sont l'épargne spontanée » ou volontaire et l'épargne contractuelle.

A. Epargne spontanée ou volontaire

Les agents économiques détiennent des actifs réels pour se prémunir contre des aléas du futur. Les actifs détenus par les ménages sont entre autre les stocks des marchandises comme les céréales, les matériaux de construction ou le cheptel, qui sont acquis comme richesses et souvent achetés ou vendus afin de préserver les habitudes de consommation.

Le choix d'actifs non financiers comme instruments d'épargne dépend de divers facteurs. Certains actifs comme le cheptel, les bijoux, etc. ont une valeur symbolique ou servent d'indicateurs du statut et ou de la richesse. Le choix peut aussi résulter d'une décision de placement raisonnée dans un contexte combinant risque élevé, environnement financier incertain et difficulté d'accès aux instruments financiers adéquats (CNUCED, 2007).

A.2. Epargne financière

L'épargne financière est une épargne placée auprès d'une institution financière. Celle-ci peut être une institution formelle (une banque par exemple), informelle (le cas des tontines ou gardes fonds) ou d'une institution semi-formelle (institution de micro finance).On retrouve également dans cette catégorie les actions et les obligations. L'existence de ces éléments permet le bon fonctionnement du marché financier. Ce type d'épargne n'existe pas en RDC.L'incitation à épargner va permettre l'augmentation du taux d'épargne en RDC et par là le bon fonctionnement du marché financier.

A.3. Epargne thésaurisée

Dans le sens commun, la thésaurisation peut désigner une accumulation d'actifs accompagnée de leur retrait des circuits de l'économie. De manière spécifique, elle décrit une accumulation de la monnaie hors du système financier.

La thésaurisation peut se faire en monnaie nationale ou en devises. Il y a thésaurisation en devises si la monnaie nationale est instable. Ainsi, les agents économiques vont détenir des devises pour conserver leur pouvoir d'achat. Pour le cas de la RDC, les agents économiques utilisent le plus souvent le dollar américain pour conserver leur pouvoir d'achat. Ainsi, on parle de l'effet dollarisation parce que le dollar se substitue à la monnaie nationale. Ceci traduit la loi de « Gresham à rebours ». Lorsque la monnaie nationale est relativement stable, la thésaurisation se fait généralement en monnaie locale. La thésaurisation est stérile tandis que l'épargne est productive car celui qui épargne permet à d'autres d'investir.

Il y a plusieurs causes qui font que les agents économiques thésaurisent, parmi lesquelles on peut citer : la méfiance de certains agents économiques vis-à-vis des institutions financières, le manque d'informations des populations vis-à-vis des instruments d'épargne et les habitudes des agents économiques qui préfèrent garder l'argent chez eux au lieu de le placer auprès d'une institution financière.

B. Epargne contractuelle

Dans cette forme d'épargne se classent les assurances. Le système d'assurance permet aux ménages assurés de se sentir à l'abri de certains imprévus notamment en ce qui concerne l'assurance-maladie, l'assurance-vie, ... Il y a également le système de sécurité sociale pour ce qui concerne l'épargne retraite.

Il sied de noter à ce niveau que ces instruments ne sont pas très développés en RDC et au Bas-Congo, notre champ d'étude. Le montant des indemnités de retraités est tellement insignifiant que les ménages ne se fient pas trop à cette forme d'épargne. Si une catégorie d'agents pratique cette forme d'épargne c'est parce qu'ils sont quelques peu forcés à payer d'autant que le retrait se fait à la source.

1.1.1.1.2. Epargne forcée et sociale

C'est une forme d'épargne qu'on est obligé de conserver d'une manière obligatoire soit suite aux exigences des pouvoirs publics, soit suit à celles de l'organisation dont on gère ou dont on participe à la gestion, soit encore aux exigences de l'économie (Kibalonza, 2006).

· l'épargne forcée étatique (impôts, taxes, ...) qui permet à l'Etat de financer ses propres besoins et ceux de l'économie ;

· l'épargne forcée sociétaire (autofinancement) : qui est une épargne constituée par une organisation en vue de financer ses besoins d'investissement ou de rembourser ses dettes et

· l'épargne forcée monétaire qui désigne le fait que la hausse de prix (inflation) provoque forcement une baisse du pouvoir d'achat des consommateurs, donc réduit leur demande, exactement comme le ferai un comportement d'épargne ( www.leconomiepolitique.fr).

1.2.1.2.3. Obstacles à l'épargne des ménages

L'épargne est le fruit de long sacrifice dans la mesure où celui qui épargne décide de consommer moins aujourd'hui pourvu que son lendemain soit meilleur via le bien-être élevé qui en résulte.

Plusieurs facteurs limitent le niveau d'épargne dans les pays en développement dont les principaux sont les suivants.

Premièrement, la faiblesse du revenu constitue un goulot d'étranglement à l'épargne.

Deuxièmement, l'imprévisibilité des revenus. Cette imprévisibilité pousse les épargnants à convertir les résultats de leurs épargnes en consommation très rapidement. Il s'avère alors très important que leurs épargnes soient protégées.

Troisièmement, la consommation à crédit. Les ménages à faible revenu et par conséquent à faible épargne cherchent à lisser leurs consommations par l'emprunt. Dans un tel contexte, il est difficile de mobiliser l'épargne même si les instruments d'épargne sont attrayants.

Quatrièmement, le déficit budgétaire. Un déficit budgétaire élevé détourne les agents économiques de l'objectif de l'épargne qui anticipent de futures hausses des impôts pour réduire et assurer le service de la dette. C'est ce que la littérature économique appelle «l'équivalence ricardienne».Dans un environnement où le déficit budgétaire est imposant, il en résulte un taux d'inflation élevé. Celle-ci augmente le coût de la vie et par conséquent réduit le taux d'intérêt réel. Dans un tel environnement, les agents économiques préfèrent investir dans l'immobilier ou détenir des actifs étrangers. Une telle politique est qualifiée de « répression financière », car les gens épargnent pour bénéficier des intérêts qui en résultent. Dans ces conditions, les banques qui tâchent de conserver l'épargne sont dans une situation de transporter de l'eau dans une passoire (Easterly, 2007).

Enfin, un autre facteur qui limite l'épargne est le manque de confiance vis-à-vis du système financier. L'histoire nous renseigne par exemple que le système financier(Micro-crédit, la Banque du peuple et autres)a fait perdre aux épargnants des sommes considérables de leurs épargnes et malheureusement l'Etat congolais n'a aménagé aucun effort pour trouver des mécanismes qui puissent rétablir la confiance des agents vis-à-vis du marché. Ceci a comme conséquence le manque de confiance des agents vis-à-vis des banques, celle-ci se transmet à la manière des maladies par contagion (Akerlof et Shiller, 2009). Or, un système financier sain améliore les probabilités de réussites des innovations et contribue donc à l'accélération de la croissance économique via le rôle primordial d'intermédiation financière (Easterly, 2007).

1.2.1.3. Epargne des entreprises

L'épargne brute des entreprises correspond à leur capacité d'autofinancement, c'est-à-dire à leur bénéfice net après impôt à laquelle s'ajoute l'amortissement (sommes mises de côté pour reconstituer le capital technique) (Capul et Garnier, 1997). Cette épargne dépend de l'évolution de la rentabilité des entreprises.

La plupart des pays en développement sont caractérisés par un dualisme économique, notamment par la coexistence des secteurs formel et informel. Seulement un petit nombre d'entreprises dans ces pays évoluent dans le secteur formel de l'économie tandis qu'un grand nombre d'entreprises évoluent dans le secteur informel. Les entreprises du secteur informel comptent beaucoup sur leurs bénéfices non distribués pour financer non seulement leur fonds de roulement, mais aussi leurs nouveaux investissements car l'accès aux services financiers adéquats s'avère difficile (CNUCED, 2007).

1.2.2. Epargne étrangère

L'épargne étrangère vient en secours de l'épargne intérieure dans le cas où cette dernière n'arrive pas à satisfaire les besoins de l'économie. L'épargne étrangère prend deux formes essentielles à savoir l'épargne officielle étrangère (aide publique au développement) et l'épargne étrangère privée que l'on peut ventiler en deux éléments. Le premier élément est l'emprunt commercial ou consolidation de la dette. Les emprunteurs des pays en développement, les pouvoirs publics inclus, acceptent de rembourser les prêts (le principal et les intérêts y afférents) conformément aux échéances fixées. Le deuxième élément c'est l'investissement direct étranger qui représente une dotation en capital.

1.2.2.1. Aide publique au développement (APD)

D'après Severino, l'aide publique au développement est une dépense publique au bénéfice des pays ou territoires en développement, ayant pour intention le développement et qui est accompagnée de conditions financières favorables (Kako, 2011). Elle constitue un instrument de redistribution régionale de ressources publiques.

1.2.2.2. Investissements de portefeuille

Les investissements de portefeuille comprennent la participation aux capitaux propres des entreprises étrangères, l'achat des obligations de résidents étrangers et les prêts bancaires.

1.2.2.3. Investissement direct étranger

Contrairement aux investissements de portefeuille qui n'entraînent pas un contrôle sur l'activité financée, l'investissement direct étranger (IDE) implique une influence de l'investisseur. Selon l'OCDE, l'IDE est une activité par laquelle un investisseur résidant dans un pays obtient un intérêt durable et une influence significative dans la gestion d'une entité résidant dans un autre pays. Cette opération peut consister à créer une entreprise entièrement nouvelle ou, plus généralement, à modifier le statut de propriété des entreprises existantes (par le biais de fusions et d'acquisitions). Sont également considérés comme investissements directs étrangers, d'autres types de transactions financières entre des entreprises apparentées, notamment le réinvestissement des bénéfices de l'entreprise ayant obtenu l'IDE, ou d'autres transferts en capital ».

Le niveau minimum à partir duquel le contrôle est effectif, a été défini par le FMI à 10% des actions ordinaires ou des droits de vote de l'entreprise. Lorsque le chiffre est inférieur à 10%, il s'agit d'investissements de portefeuille.

1.2.2.4. Epargne des migrants

En vue de s'assurer d'avoir un revenu à chaque période, lequel revenu lui permettra de lisser sa consommation, le ménage incite parfois les membres de sa famille à migrer vers les pays où le facteur travail est mieux rémunéré. En admettant l'hypothèse selon laquelle il y a absence d'obstacles à la mobilité du facteur travail, certains membres du ménage vont migrer et à partir de l'étranger vont commencer à opérer des transferts vers leurs pays d'origine.

Lillard et Willis (1997) distinguent sept motifs présentés ci-dessous de transfert de revenu par les migrants.

- Financement de la retraite : le ménage qui s'attend à vivre longtemps cherche à sécuriser son vieil âge. Dans les pays en développement comme la RDC, il existe peu d'alternatives en matière d'épargne pour le futur car les institutions font défaut. Les montants que les parents investissent dans les enfants constituent une source de revenu futur ;

- Repaiement parental : ici, le transfert est considéré comme un prêt et non comme une épargne. On suppose que la rémunération des enfants est proportionnelle à l'emprunt qu'ils ont reçu des parents ou des membres de famille ;

- Risque et assurance : ici le transfert est conçu comme un mécanisme de gestion du risque ;

- Altruisme : cette hypothèse suppose que le chef de ménage altruiste alloue les ressources de manière à satisfaire les sommes pondérées des utilités des membres du ménage et va investir beaucoup dans l'éducation des enfants ;

- Transfert comme mode d'échange : cette hypothèse suppose que le transfert constitue un moyen de paiement du service rendu ;

- Pouvoir de marchandage intra-ménage : ceci suppose que le partenaire qui a le plus de pouvoir de marchandage contrôle la consommation du ménage ;

- La différence due aux genres : la question soulevée par cette hypothèse est de savoir s'il y a des différences de comportement de transfert selon le sexe des enfants.

Le FMI estime le montant global des envois de fonds effectués par les migrants en direction des pays en développement à plus de 105 milliards de dollars pour la seule année 1999. Ce chiffre est probablement très en deçà de la réalité puisqu'il ne tient pas compte des envois en nature et des transferts qui échappent aux circuits formels. L'OCDE estime pour sa part que ces transferts représentent, en moyenne, 50 % des sommes reçues par les pays du Sud au titre de l'aide publique au développement. Pour certains pays, les transferts d'économies des travailleurs sont considérables (Penent, 2003).Il est clair qu'une bonne politique d'encadrement de l'épargne des migrants aura comme effet le développement économique et le bien-être collectif de la population du pays d'origine.

1.3. DETERMINANTS DE L'EPARGNE PRIVEE

Dans cette section, il sera question de présenter les hypothèses et théories de l'épargne des ménages. Ensuite, nous allons présenter les facteurs affectant l'épargne des ménages. Nous terminerons enfin par dire un mot sur le comportement d'épargne des entreprises.

1.3.1. HYPOTHESES ET THEORIES SUR L'EPARGNE DES MENAGES

Dans les pages qui suivent, nous présentons quelques théories et hypothèses sur l'épargne des ménages.

1.3.1.1. Hypothèse du revenu absolu

De nombreux économistes considèrent qu'on peut appliquer de manière générale, le rapport simple entre épargne et revenu. Ils considéraient que l'épargne des ménages dépend directement du revenu courant disponible. La propension à épargner une partie du revenu courant disponible augmente, estime-t-on avec les revenus. C'est l'hypothèse keynésienne sur le revenu. Les études ont montré que cette hypothèse ne reste valable qu'à court terme, car à long terme la consommation et l'épargne restent constantes. (Malcolm, 1990).

1.3.1.2. Hypothèse du revenu relatif

Cette hypothèse développée par Duesenberry (1947) soutient que l'épargne et la consommation dépendent non seulement du revenu courant mais également du niveau antérieur de revenu et des habitudes de consommation passée. La croissance à long terme des revenus amène les consommateurs à adapter leurs dépenses à des niveaux de consommation supérieure.

Cette hypothèse a été utilisée pour expliquer le comportement en matière de consommation et d'épargne aux Etats-Unis. Ultérieurement, des chercheurs ont soutenu qu'elle peut également s'appliquer aux pays en développement. Certains ont laissé entendre que le jeu d'un « effet de démonstration » entraîne une élévation en dent de scie de la consommation et de l'épargne dans les pays en développement, à mesure de la croissance de revenu (Malcolm, 1990).

1.3.1.3. Hypothèse du revenu permanent

Développée par Friedman en 1957. L'hypothèse de revenu permanent se fonde sur l'idée selon laquelle le revenu courant comporte deux éléments : le revenu permanent et le revenu transitoire. L'idée de base de cette hypothèse est la suivante : les individus qui s'attendent à vivre de longues années, prennent, en matière de consommation, des décisions à longue échéance. Les écarts positifs entre revenu disponible et revenu permanent font progresser l'épargne, alors que les écarts négatifs engendrent une désépargne (Stinglhamber, Nieuwenhuyze et Zochary, 2011). Ici, l'épargne joue le rôle d'amortisseur à travers le temps.

Le revenu courant est le revenu total de l'individu composé du revenu permanent et de la richesse financière de l'individu en valeur actualisée (Carroll, Rhee, B et Rhee, C., 1994). Ou encore, c'est le produit de la richesse, notamment des actifs issus du capital matériel et du capital humain (éducation par exemple) à la disposition du ménage.

Pour Friedman, les individus peuvent prévoir (anticipation relative) avec un degré de certitude raisonnable l'importance de ces flux pendant leur existence et fondent leur consommation sur ce qui est, à leurs yeux, leur revenu normal ou permanent, lequel tend à être stable sur une longue période.

Dans la variante la plus restrictive de l'hypothèse du revenu permanent, la consommation tend à représenter une proportion constante du revenu permanent proche de 100% de celui-ci.

Dans sa version la plus extrême, l'hypothèse du revenu permanent soutient que les individus épargnent 100% de tous les revenus transitoires. Mais les recherches économétriques effectuées depuis les années 1970 ont mis en cause cette hypothèse. Certaines études montrent que la propension à consommer le revenu transitoire est assez élevée surtout dans les pays en développement où le niveau de revenu des agents est faible.

Des versions modifiées de l'hypothèse du revenu permanent se bornent à soutenir que l'épargne tirée du revenu permanent est constante pendant la vie d'un individu, mais peut-être positive et qu'en dépit de la forte propension à épargner le revenu transitoire, celui-ci n'est pas automatiquement épargné dans sa totalité.

1.3.1.4. Hypothèse de la marche au hasard

L'hypothèse de la marche au hasard est l'oeuvre de Robert Hall. Selon lui, si l'hypothèse du revenu permanent se vérifie, et si les consommateurs font des anticipations rationnelles, il est impossible de prévoir les variations de la consommation et donc de l'épargne dans le temps. On parle alors de la marche au hasard de la consommation. C'est ce qu'on obtient toujours selon Hall, lorsque l'on associe l'hypothèse de revenu permanent à celle des anticipations rationnelles (Mankiw, 2009).

1.3.1.5. Hypothèse du cycle de vie

L'hypothèse du cycle de vie est l'oeuvre de Modigliani et Brumberg(1954), testée par Ando et Modigliani (1963). Ces auteurs ont fait remarquer que la consommation et l'épargne varient en fonction des phases de la vie. Cela parce que le profil temporel du revenu individuel varie en fonction des trois âges de la vie que sont : la jeunesse, l'âge adulte ou mûr et l'âge de retraite. (Nshue, 2007). En admettant que l'homme cherche à lisser sa consommation à travers le temps, Modigliani, Brumberg et Ando font remarquer qu'au niveau du premier âge, l'individu est emprunteur ; au deuxième âge, il devient épargnant et au niveau du troisième âge, il devient désépargnant.

Cette distinction permet d'expliquer le profil de l'épargne dans le temps à l'aide de la richesse des individus, c'est-à-dire en fonction du revenu courant, des revenus futurs anticipés et des actifs qui constituent leur patrimoine.

L'hypothèse du cycle de vie prévoit une épargne faible pour un ménage jeune qui est censé financer sa consommation par l'emprunt, et une épargne positive pour le remboursement de la dette contractée pendant la jeunesse et financer ainsi sa retraite. Les études ont montré qu'en courte période, la théorie du cycle de vie confirme la fonction keynésienne (l'hypothèse du revenu absolu) dans la mesure où la richesse est constante. Mais en longue période, l'épargne dépend non seulement du revenu, mais aussi de la richesse accumulée.

1.3.1.6. Pression de la gratification immédiate

La décision de consommation (épargne) n'est pas le fait d'un homo economicus rationnel, mais d'êtres humains à part entière dont le comportement peut s'avérer loin d'être rationnel. Laibson observe que de nombreux consommateurs jugent qu'ils prennent de mauvaises décisions. Dans un sondage aux Etats-Unis, 76% des personnes interrogées ont déclaré ne pas épargner en vue de leur retraite. Un autre sondage, portant sur la génération du baby boom, demandait quelles proportions de leur revenu les gens épargnaient effectivement et quelles proportions ils pensaient devoir épargner. L'épargne s'élevait en moyenne à 11% du revenu (Mankiw, 2009).

Selon Laibson, l'insuffisance de l'épargne est liée à la pression de la gratification immédiate. Les décisions d'épargner peuvent être incohérentes dans le temps : les décisions peuvent changer au fil du temps, car la pression de la gratification peut amener l'agent économique à modifier sa décision initiale au profit d'une autre.

1.3.1.7. Hypothèse de la théorie de la classe

Cette théorie est l'oeuvre de Nicholas Kaldor. Selon sa thèse, les habitudes de consommation (épargne) se distinguent suivant la classe économique. Les travailleurs qui tirent l'essentiel de leurs revenus de leur travail, sont réputés avoir une propension à épargner nettement inférieure à celle des capitalistes, qui reçoivent avant tout des revenus de la propriété (profit, intérêt, rente).

1.3.1.8. Hypothèse de l'épargne préventive ou de précaution

Plusieurs auteurs ont, au courant des années 1990, soulevé l'importance de l'épargne pour les ménages (Fournier et Vaillancourt, 2011). Dans un environnement incertain, les ménages épargnent en vue de se prémunir contre les différentes dépenses imprévues. Ceci est souvent le cas dans les pays en développement caractérisés par la pauvreté, où les populations accordent une priorité à l'épargne pour des raisons notamment de précaution. Ainsi, même avec un faible revenu, les ménages ont souvent l'obligation d'épargner une part substantielle de leur revenu pour se prémunir contre les aléas du futur.

Deaton (1991) tire la conclusion selon laquelle « certains ménages font face à des contraintes de liquidités qui limitent leur capacité à emprunter lorsqu'ils en ont besoin. Ainsi, la seule option véritable est de disposer de fonds nécessaires pour les jours plus difficiles est d'épargner lorsque le moment est favorable. C'est dans ces conditions que les tontines et les gardes fonds prennent de l'ampleur dans ces pays, car ces institutions permettent de collecter l'épargne des populations pauvres.

1.3.2. FACTEURS AFFECTANT L'EPARGNE DES MENAGES

1.3.2.1. Facteurs institutionnels

Il y a des facteurs institutionnels qui ont un impact sur l'épargne des ménages. Il s'agit des facteurs tels que le mécanisme d'épargne institutionnalisée, la fiscalité et la dette publique.

Par mécanisme d'épargne institutionnalisée nous faisons allusion aux pensions offertes par les employeurs. En effet, le régime de pensions publiques a comme conséquence de promouvoir l'épargne de par leur existence qui rappelle aux individus la nécessité d'épargner pour financer la retraite (Beverly et Sherraden, 1999).

La fiscalité est un facteur qui décourage l'épargne. Comme le montrent Garnier et Thesmar (2009), la politique d'imposition de l'épargne n'est pas une bonne chose dans la mesure où l'épargne est issue d'un revenu déjà taxé. Taxer l'épargne de nouveau revient à un double taxation, ce qui est contraire aux règles de la comptabilité nationale. En outre les impôts indirects sur les biens et services (TVA par exemple) sont prélevés indirectement par le biais de la consommation et de l'investissement. Ces prélèvements se répercutent sur le prix de détail. Le surcroît du revenu ne confère plus le pouvoir d'achat aux ménages (Najat et alii. , 2008).

Les dettes contractées par l'Etat à cause notamment du déficit budgétaire devront en effet être payées par des impôts futurs. C'est le principe de l'équivalence, développé par Ricardo et appuyé par Barro en (1974). L'une des hypothèses qui soutendent ce principe est « la rationalité des agents économiques ». Suivant cette hypothèse, les ménages anticipent la baisse future de leur revenu réel et réduisent leur consommation future au profit d'une consommation présente toutes choses restant égales par ailleurs. Cette décision a comme conséquence la réduction du niveau de l'épargne des ménages.

1.3.2.2. Facteurs socioculturels

Dans une étude sur les déterminants de l'épargne des ménages australiens, Harris, Loundes et Webster (2002) ont conclu que la décision d'épargner dépendait de l'état d'esprit du ménage. Ils ont estimé un modèle probit ordonné de la détermination du niveau d'épargne, où les cinq variables dépendantes représentent les cinq possibilités de réponse (s'enfoncer dans la dette, puiser dans ses économies, travailler à joindre les deux bouts du mois, épargner un peu et épargner beaucoup) à la question « laquelle des affirmations suivantes décrive le mieux la situation de votre ménage ? ».

Cherchant à expliquer pourquoi les riches épargnent plus que le suggère la nécessité, Carroll (1998) conclut que la décision d'épargner est cohérente dans un modèle où l'individu perçoit que l'épargne lui fournit un statut social et un pouvoir.

Un autre facteur affectant l'épargne est ce qu'on appel « épargne-mariage ». Dans un environnement où la dot^4(*) ne fait qu'augmenter et la plupart des filles estiment que pour l'honorer le futur époux doit satisfaire à toutes les exigences du moment, notamment la réception de ses amis et membres de famille. Cette pratique peut, dans une certaine mesure, influer sur le niveau d'épargne des ménages monoparentaux.

L'éducation financière des ménages a un impact sur le comportement d'épargne des ménages. Les études montrent cependant que c'est plus les instruits qui épargnent pour financer notamment leur lendemain et garantir la sécurité de leurs enfants au cas où ils ne seraient plus en vie (Mansesa, 2007).

1.3.3. COMPORTEMENT DES ENTREPRISES EN MATIERE D'EPARGNE

Les facteurs déterminants de l'épargne des ménages étant nombreux, les économistes ne sont guère d'accord sur les déterminants de l'épargne des entreprises, en particulier dans les pays en développement.

En fait, dans la majorité des pays en développement, l'épargne des entreprises occupe une place secondaire dans la mesure où les pressions et les incitations à faire des affaires à l'aide des sociétés sont moins nombreuses. Qui crée une firme dans le secteur privé vise essentiellement à limiter la responsabilité de propriété de l'entreprise au montant investi dans l'affaire et à faciliter le financement de celle-ci par l'émission des parts de capital (actions).

Les avantages sont substantiels dans les pays avancés qui disposent de codes commerciaux, de réseaux des tribunaux civils et des marchés financiers étendus ; mais ils le sont moins dans les pays en développement où les règlements des créances commerciales à l'aide de tribunaux sont relativement difficiles. Pour l'essentiel, il s'agit des petites affaires qui comptent moins de dix employés et qui, en dépit de leur très grand nombre, ne représentent qu'une part substantielle de la valeur ajoutée ou de l'épargne.

1.4. IMPORTANCE DE L'EPARGNE DANS LE PROCESSUS DE DEVELOPPEMENT ET DURABILITE DU DEVELOPPEMENT ECONOMIQUE

L'épargne joue un rôle très déterminant dans le processus de développement d'un pays. Dans les pages qui suivent, nous présentons l'importance de l'épargne dans le processus de développement avant de parler de la durabilité du développement économique.

1.4.1. IMPORTANCE DE L'EPARGNE DANS LE PROCESSUS DE DEVELOPPEMENT

D'après Adam Smith, l'accumulation du capital dépend du goût pour l'épargne. L'épargne est considérée aujourd'hui comme le moteur du développement. Que l'on agisse au niveau local, national, global ou international, l'épargne reste la clé du financement du développement (Fernand V, 1994).

L'épargne rend possible l'investissement, et l'investissement permet la production. Cette production crée des revenus. Si les revenus sont bien utilisés, il en résulte une amélioration du bien-être, un développement économique.

L'épargne bien investie crée un processus de renforcement du capital et de reproductibilité de l'épargne, donc un effet « boule de neige » qui entraîne le développement.

Comme on peut le voir sur ce schéma, il y a un système rétroactif par lequel l'épargne finance l'investissement, l'investissement permet la production, cette production crée le revenu (rémunération de facteurs de production) et celui-ci finance l'épargne. Une augmentation du niveau de l'épargne accroit le revenu de manière significative. Lorsque le revenu augmente, le bien être collectif est amélioré et par là le développement.

Il ressort de ce raisonnement que l'épargne est un moyen de sortie de la pauvreté. L'exemple que nous pouvons citer à ce stade est celui des pays de l'Asie de l'Est, notamment de Singapour. L'ancien premier ministre (1959-1990) Lee Kwan-Yen mis en place, en 1955, la caisse centrale de prévoyance dont la gestion était confiée à l'Etat, un programme comparable dans l'esprit à l'épargne progressive dans les villages de Thaler et Benartzi. Cette politique économique de l'épargne élevée a inspiré la Chine qui s'est efforcée d'épargner dans les mêmes proportions et enregistre depuis plusieurs décennies une croissance remarquable. C'est grâce aux campagnes de sensibilisation, qui ont fait de l'épargne un acte de civisme à la portée de tous que la Chine bénéficie aujourd'hui d'un taux d'épargne élevé (Akerlof et Shiller, 2009). Il s'avère évident qu'une politique d'épargne cohérente est la clé de la croissance.

1.4.2. DURABILITE DU DEVELOPPEMENT ECONOMIQUE

L'épargne est présentée comme un bon indicateur du développement durable dans la mesure où elle mesure l'investissement net dans l'ensemble (physique, humain et naturel) de la base productive d'un pays. Ce dernier permet la production, celle-ci à son tour crée des revenus. Le revenu est le principal déterminant de la consommation, ce qui soutient que l'épargne explique substantiellement la croissance économique (Hamilton et Clemens, 1999).Une épargne nulle à toutes dates indique que l'utilité reste constante le long du sentier de croissance. C'est la règle d'Hartwick.

L'on suppose que la société dispose d'un critère de bien-être social inter temporel qu'elle désire maximiser, sous les contraintes techniques d'accumulation des stocks de capital manufacturés, technologiques, humain et d'évolution des stocks de capital naturel. La fonction objectif peut s'écrire de la manière suivante :

Dans le cadre le plus simple, l'utilité U(C) dépend seulement de la consommation ; mais il est possible d'introduire d'autres arguments dans la fonction d'utilité et de retenir la formulation étendue suivante.

Où X qui représente un ensemble de variables influençant l'utilité ;

désigne le taux de préférence pour le présent qui mesure le poids que la société attribue à la satisfaction des générations futures. S'il est positif, la génération présente accorde plus d'importance à elle-même plutôt qu'aux générations futures. L'approche en termes de développement durable incite à retenir un taux nul. L'élasticité de substitution

mesure le degré avec lequel la société est prête à substituer la consommation future à la consommation présente.

Les générations futures bénéficieront des avancées du progrès technique et de l'accumulation du capital. L'épuisement des ressources naturelles joue en défaveur des générations futures. Mais celle-ci pourra être compensée par l'accumulation du capital. Une valeur élevée de ce paramètre montre que le sentier optimal pourra être caractérisé par une croissance de l'utilité au cours du temps. Une valeur nulle représente un même niveau d'utilité entre les générations présentes et futures.

1.5. FORMATION DE L'EPARGNE INTERIEURE.

Deux théories sont souvent utilisées pour expliquer l'épargne au niveau national, à savoir : la théorie néoclassique et la théorie keynésienne.

1.5.1. THEORIE NEOCLASSIQUE

Pour les économistes néoclassiques, le niveau d'épargne est déterminé par le taux d'intérêt. En effet, dans le cadre de cette théorie, l'agent économique cherche à maximiser son utilité et fait un arbitrage entre consommation et épargne en considérant le taux d'intérêt.

Pour les néoclassiques, l'épargne est une fonction croissante du taux d'intérêt. Ainsi, lorsque le taux d'intérêt est élevé, l'agent économique est incité à épargner puisque épargner lui permet d'acquérir plus de revenus dans le futur. A l'inverse, lorsque le taux d'intérêt est faible, l'agent économique à tendance à ne pas épargner, car l'épargne ne lui rapportera que peu de revenus dans le futur. Pour les auteurs néoclassiques, l'épargne a un caractère prioritaire, en ce sens qu'elle est déterminée avant que les dépenses de consommation courante soient arrêtées.

Cette conclusion trouve sa logique dans l'argument avancé par les classiques selon lequel « l'épargne ne se fait pas à partir du revenu salarial ». Pour les néoclassiques ce ne sont pas de salariés qui épargnent, mais plutôt les riches qui sont les capitalistes.

1.5.2. THEORIE KEYNESIENNE

L'approche keynésienne du comportement de l'épargne est toute autre. Ici, c'est la consommation qui précède l'épargne, le niveau de l'épargne n'est pas déterminé par le taux d'intérêt mais par le niveau de revenu de l'agent économique. Celui-ci, consomme d'abord et affecte le reste de son revenu à l'épargne.

Il ressort de cette théorie que l'épargne a un caractère résiduel en ce sens que ce sont les besoins de consommation qui sont déterminés en premier lieu, et le reste est affecté suivant différentes modalités à l'épargne. Il est même possible que l'épargne soit négative c'est-à-dire qu'un agent économique consomme momentanément plus que son revenu, il dépense alors un revenu épargné auparavant.

De cette façon, Keynes aboutit à la conclusion selon laquelle l'épargne et la consommation sont fonction du revenu et le taux d'intérêt permet uniquement la répartition entre l'épargne placée et l'épargne thésaurisée.

Nous présentons dans le tableau suivant la différence de conception entre néoclassiques et les keynésiens en rapport avec la consommation et l'épargne.

Tableau n°1.1. Différences de conception entre les néoclassiques et les keynésiens en rapport avec la consommation

Source : Bitemo, X. (2010), Notes de cours de Macroéconomie, Université Kongo et Université William Booth, Mbanza-Ngungu, Kinshasa, inédit.

1.5.3. FORMATION DE L'EPARGNE DANS LES PAYS EN DEVELOPPEMENT

Au regard de ces deux principales théories qui précèdent, la formation de l'épargne dans les pays en développement se fonde plus sur la théorie de l'épargne de précaution. Les pays en développement étant caractérisés par la pauvreté et la vulnérabilité de leurs populations, ces dernières accordent une priorité à l'épargne notamment pour des raisons de précaution. Face à une telle situation, deux actions s'offrent aux ménages que sont :

- Une action ex-post : mécanismes d'atténuation (recours à l'assurance informelle c'est-à-dire amis et familles ; assurance formelle si possible et enfin épargner en période de gloire et désépargner ou emprunter lorsque le revenu devient faible).

Ainsi, même avec un faible revenu, les ménages ont souvent l'obligation d'épargner une part substantielle pour se prémunir contre les aléas du futur. C'est dans ces conditions que les tontines et les gardes fonds prennent de l'ampleur dans ces pays, car ces institutions permettent de collecter l'épargne des populations pauvres.

Le dualisme financier, c'est-à-dire la coexistence entre le secteur financier informel d'une part et le secteur financier formel d'autre part, ne profite pas à l'Etat dans la mesure où le secteur informel échappe dans une certaine mesure au contrôle de l'Etat et constitue une contrainte majeure pour le développement de ces pays. En effet, ceux-ci doivent mobiliser davantage des ressources intérieures qu'extérieures. Car ces dernières sont souvent coûteuses et mettent les pays en développement dans une dépendance perpétuelle.Ainsi, l'intégration du secteur financier informel dans le secteur formel permet de canaliser l'épargne informelle vers des investissements productifs et, donc, de favoriser le développement économique.

Chapitre deuxième. PRESENTATION DE L'ENVIRONNEMENT MACROECONOMIQUE ET FINANCIER DE LA RDC.

Il est question dans ce chapitre de présenter l'environnement macroéconomique et financier au sein duquel évoluent les agents économiques. Pour ce faire, nous allons nous appuyer sur certains indicateurs, notamment le PIB, les taux d'investissement et d'épargne, le taux d'intérêt, le taux d'inflation, les ratios de masse monétaire sur le PIB, la balance commerciale et les facteurs de bonne gouvernance.Les données utilisées dans ce chapitre proviennent de la BCC et de la Banque Mondiale et couvrent la période allant de 1960 à 2010.

2.1. ENVIRONNEMENT MACROECONOMIQUE

Dans cette section nous présentons quelques indicateurs économiques qui permettent de mieux cerner l'environnement macroéconomique au sein duquel évoluent les agents économiques.

2.1.1.CROISSANCE DU PIB

L'économie congolaise connait des fluctuations importantes dues notamment à la dépendance du pays vis-à-vis de l'étranger et des exportations des produits primaires qui ne représentent qu'une faible valeur ajoutée. Après l'indépendance, le PIB par habitant de la RDC a régressé, de 450 dollars en 1960 pour atteindre 80 dollars en 2000 (Muzito A, 2010). Cette situation est due à la mauvaise gestion du pays qui se traduit par des mauvaises politiques économiques. A titre d'exemple, le 30 novembre 1973 fut décrétée la zaïrianisation, c'est-à-dire le transfert de la propriété des entreprises étrangères à certains opérateurs économiques nationaux avant de les nationaliser (Ndaywel, 1998). Cette décision a découragé les initiatives privées et détruit le tissu industriel puisque la plupart des entreprises concernées avaient quelques temps après, fait faillite.

La lecture du graphique nous renseigne que l'environnement macroéconomique de la RDC a été caractérisé par la dépression économique au cours des années 90. En effet, pendant toutes ces années, le taux de croissance du PIB était négatif, sauf en 1995 où il a été de l'ordre de 0.7%. Le taux le plus négatif a été observé en 1991, 1992 et 1993 avec respectivement -8.4% ;-10.5% et -13.5% à la suite notamment des pillages de 1991 et 1993 ayant entraîné des faillites de beaucoup d'entreprises notamment privées.

Dans un tel environnement, l'épargne privée ne peut être mobilisée, encore moins celle de l'Etat qui provient essentiellement de l'excèdent budgétaire. En conséquence de mauvaises performances économiques vont être enregistrées, le revenu par habitant n'avait cessé de baisser pour atteindre 80 dollars en 2000. Ainsi, le pouvoir d'achat de la population s'est fortement réduit et leur propension à épargner. Toutefois, un retournement de la tendance est observé à partir de l'année 2002 où, pour la première fois après plusieurs années, le taux de croissance du PIB est redevenu positif.

Cette performance peut être attribuée au programme intérimaire renforcé (PIR) et au programme économique du gouvernement (PEG) ; deux programmes successifs de redressement économique exécutés avec le concours du Fonds Monétaire International et de la Banque Mondiale (Kabuya et Tshiunza, mars 2006).

Nous présentons dans le tableau ci-dessous, l'évolution comparative du PIB en parité du pouvoir d'achat de la RDC à celui des quelques pays émergents.

Tableau n°2.1. : Evolution comparative du PIB en parité du pouvoir d'achat de 1980 à 2010

Graphique 2.2 : PIB en parité du pouvoir d'achat constant de la RDC, la Chine et de l'Inde (dollars américain) au taux de 2000.

Il ressort du tableau ci-dessus que le produit intérieur brut par habitant de la RDC en parité du pouvoir d'achat est très faible. Le plus grand record est réalisé en 1980 avec 779 dollars américains, le PPA le plus faible est de 248 dollars réalisé en 2001. La moyenne de la période est de 469,6 dollars avec un écart-type de 213,5 dollars américains. Ce qui montre qu'il y a une forte dispersion du PPA par rapport à sa moyenne.

La moyenne la plus élevée de ces pays est de 2384,3 dollars réalisée par la Chine avec un écart type de 1799,2 dollars, le maximum est de 6816 dollars réalisé en 2010, le PPA le plus faible est de 524 réalisé en 1980. Il est suivi de l'Inde qui a une moyenne de 1635,6 dollars avec un écart-type de 659,2 dollars. Son PPA le plus élevé est de 3214 dollars réalisé en 2010 et le plus faible de 895 dollars réalisé en 1980.

Comme on peut le constater, ces deux pays émergents ont atteint le PIB en parité du pouvoir d'achat le plus élevé en 2010 et le plus faible en 1980 contrairement à l'expérience de la RDC qui est en sens inverse. Par ailleurs, le PIB par habitant en parité du pouvoir d'achat de la RDC était supérieur à celui de la Chine soit 779 dollars contre 524 dollars et proche du celui de l'inde soit 895 dollars en 1980. En 2010 la RDC n'a que 311 dollars, alors que la Chine a atteint 6816 dollars et l'Inde 3214 dollars américains.

Les PPA de l'Inde, de la Chine et de la RDC proviennent presque d'un même point de départ. De ce graphique nous observons un grand écartement de la tendance du PPA de la RDC par rapport à ces deux pays. La RDC s'éloigne de plus en plus du sentier de croissance pendant que l'Inde et la Chine progressent à un rythme très significatif.

On peut alors se poser la question suivante : en quoi est due cette chute libre de l'économie congolaise ? On peut dire que la RDC n'est pas attractive, n'étant pas capable de mobiliser une grande épargne. C'est ce qui justifie cette chute libre.

2.1.2. BALANCE COMMERCIALE

La balance commerciale d'un pays est égale à la différence entre les exportations des biens et services et ses importations en biens et services. La politique d'ouverture permet d'élever la productivité globale du pays en concentrant les ressources dans des secteurs où l'économie dispose d'avantages comparatifs. Les succès enregistrés, à l'exportation comme dans l'industrialisation, par les pays d'Asie de l'Est, servent à justifier l'efficacité d'une telle stratégie (Diallo et Seynabou, 2001).

Nous présentons dans les points qui suivent le comportement des exportations et des importations de la RDC.

2.1.2.1. Comportement des exportations

Nous présentons dans le graphique ci-après l'évolution des exportations en pourcentage du PIB de la RDC de 1960 à 2010.

Graphique 2.3 : Evolution des exportations en pourcentage du PIB de la RDC (1960-2011)

Il ressort de ce graphique que les exportations de la RDC occupent une place importante dans le PIB. Le record est réalisé en 2005 avec un taux de 34,49% du PIB, et le chiffre le plus bas est de l'ordre de 7,75 réalisé en 1962 et de 9,96 atteint en 1975. La moyenne de la période s'élève à 20% avec un écart type de 7,7%, ce qui montre une forte dispersion de la variable.

En outre, il convient de mentionner que les exportations de la RDC concernent surtout les matières premières, notamment les minerais qui occupent près de 90% de ceux-ci. La plupart des exportations de la RDC ne représentent qu'une faible valeur ajoutée.

Pour promouvoir les exportations (exportations non traditionnelles, c'est-à-dire diversification de l'économie), il faut nécessairement améliorer le climat des affaires car ce sont souvent les entreprises multinationales qui sont orientées vers les exportations (Bitemo, 2012).

2.1.2.2. Comportement des importations

Nous présentons dans le graphique ci-dessous l'évolution des importations en pourcentage du PIB de la RDC.

Ce graphique indique que les importations de la RDC connaissent une augmentation légère de 1970 à 2006. Le pourcentage le plus élevé est de 44% réalisé en 2006 et le plus bas est de l'ordre de 7,4% atteint en 1962, avec une moyenne de 23,18% et un écart type de 9,26. Ce qui traduit une forte concentration des importations par rapport à sa moyenne. Ces importations sont restées relativement stable entre 1970 et 1990. On observe une chute entre les années 1991, 1992, 1993 à cause probablement des pillages qu'ont connu la RDC. C'est à partir de l'année 1994 que ces importations se relancent pour atteindre un taux proche de 40% avant de connaître une autre chute.

La progression des importations est principalement expliquée par les besoins en biens d'équipement pour l'exploitation minière (BBC, rapport 2010). A côté de cet aspect, les effets du taux de change expliquent également les variations des importations. Une politique d'appréciation occasionne une baisse du prix des importations et donc une hausse des importations (Longatte et Vanhove, 2001).

2.1.2.3. Solde de la balance commerciale

L'excédent du compte courant a trois significations. Il peut signifier l'investissement extérieur net, l'épargne non investie dans le pays et enfin, il correspond à la différence entre produit national et dépenses nationales.

La balance commerciale de la RDC est très déficitaire c'est-à-dire la RDC importe plus qu'elle exporte. L'excédent commercial le plus élevé est de l'ordre de 5,98 réalisé en 1999 ; 4,76 en 1993 et 3,75 en 1997 et les déficits les plus profonds sont -18,81 et -18,75 atteints respectivement dans les années 2010 et 2011. Le déficit moyen s'élève à -3,17 avec un écart type de 5,53. Le déficit commercial est concentré autour de sa moyenne. Ceci apparaît comme une caractéristique de l'économie congolaise. Le graphique montre que depuis 2000, la balance commerciale se détériore jusqu'atteindre -18,8% en 2010.

Il apparait évident d'améliorer cet indicateur car, un solde positif de la balance commerciale s'interprète comme un afflux des capitaux dans le pays. Cet afflux permet l'accroissement du revenu et donc de l'épargne.

2.1.3. TAUX D'INVESTISSEMENT

L'environnement macroéconomique de la RDC est peu attractif à l'investissement, justifiant ainsi, la mauvaise performance de l'économie congolaise qui s'est traduite également par un taux d'investissement très faible et connaissant une évolution négative comme on peut le voir dans le graphique ci-dessous.

Pendant la période 1964-2005, le taux d'investissement privé a été en moyenne égal à 8% du PIB et celui d'investissement public a été seulement de 3.99% en moyenne avec un minimum respectif de 1.4% et 0.1% durant la période d'observation. Ces résultats ont été très mauvais puisque le minimum du taux d'investissement moyen requis pour réaliser une croissance économique robuste et durable est de 15% (Bitemo et Manika, 2006).

Le graphique ci-après montre comment a évolué le taux d'investissement privé.

Comme on peut le constater, le taux d'investissement privé est caractérisé par des fortes oscillations. La RDC a enregistré de taux d'investissement inférieur à 2%. Ce qui peut justifier les mauvaises politiques économiques menées par les autorités congolaises. Car le pays n'est pas doté d'infrastructures susceptibles d'attirer les investissements tant privé qu'étranger. Or nous savons que c'est celui-ci qui permet la production et cette production crée le revenu et donc finance l'épargne.

2.1.4. FACTEURS DE BONNE GOUVERNANCE

Il est vrai que l'augmentation des quantités du capital et du travail a un impact positif sur la croissance, mais faudra-t-il encore la rendre possible : c'est la thèse de l'économie institutionnelle.

Cette thèse suppose que les économies développées sont des économies qui disposent des institutions efficaces qui permettent la `bonne gouvernance' : droits individuels respectés, contrats sécurisés, administration efficace, institutions politiques démocratiques. Cette `bonne gouvernance' est présentée comme une solution permettant de générer la confiance nécessaire à la croissance économique (Meisel et Ould Aoudia, 2007).

Dans le cadre de ce travail, nous présentons respectivement les degrés de liberté d'entreprendre, d'investir, de financement et enfin le degré de liberté fiscale comme composantes d'une bonne gouvernance.

2.1.4.1. Degré de liberté d'entreprendre

Le degré de liberté d'entreprendre montre à quel niveau les investisseurs sont en mesure de créer une entreprise, d'obtenir des licences et à faire faillite ( http://www.heritage.org/index/download). Il est calculé sur base de dix facteurs regroupés en trois catégories, à savoir : création d'une entreprise, obtention d'une licence et fermeture d'une entreprise. Chacun d'eux traités et convertis à une échelle allant de 0 à 100.

Les procédures à effectuer pour commencer une affaire (Nombre, jours, coût et capital minimum) ; les procédures d'obtention d'une licence (Nombre, jours et coût). Enfin, les procédures pour fermer une affaire (jours, coût et taux de rétablissement). La formule suivante permet de calculer ce degré :

(2.1)Un degré proche de 100 signifie que la liberté pour les entreprises est grande : contraintes législatives ou réglementaires faibles pour démarrer une entreprise, pour obtenir des licences ou pour fermer l'entreprise.

Pour l'ensemble de la période 1995-2012, la RDC enregistre une moyenne annuelle de 47,4. Il s'avère que la liberté d'entreprendre en RDC n'est pas garantie à cause notamment des plusieurs contraintes qui prévalent sur cette économie. Parmi les contraintes nous pouvons citer l'imposition élevée des bénéfices. L'Etat prélève 35% des bénéfices des entreprises. Ce pourcentage est très énorme et décourage les entrepreneurs à entreprendre. C'est en 2000 qu'on enregistre le plus haut niveau du degré de liberté d'entreprendre, soit 55% mais cela est suivi d'une chute drastique. C'est en 2010 qu'on enregistre le plus bas niveau (33,5). Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 30%.

2.1.4.2. Degré de liberté d'investir

L'évaluation de la liberté d'investir dans un pays est établie sur base des lois et procédures mises en place pour encourager l'investissement étranger. La préoccupation majeure de cette mesure est de savoir s'il y a une différence de traitement des investisseurs nationaux et étrangers ? Existe-t-il des restrictions d'accès aux devises étrangères, aux transferts de capitaux et aux investissements étrangers dans certains secteurs ? (Fondation héritage, 2012).

Il y a sept éléments ci-après qui entrent dans le calcul du degré de liberté d'investir : le traitement national d'investissements étrangers, le code d'investissement étranger, la restriction à la propriété terrienne, la restriction d'investissements sectoriel des exportations sans compensation juste, la liberté de commander les devises et du contrôle de capital.

Un degré proche de 100% signifie que les investissements peuvent être faits avec peu de limites.

Pour l'ensemble de la période 1995-2012, la RDC enregistre une moyenne annuelle de 22%. Ceci signifie qu'il y a trop de restrictions à l'investissement en RDC. Le territoire congolais n'est pas doté d'infrastructures susceptibles d'attirer les investisseurs tant privés qu'étrangers. Or ce sont les investissements qui peuvent relever le niveau du revenu des habitants et donc permettre aux ménages d'accéder à un bien-être supérieur à travers l'épargne qui va résulter de la hausse de revenu comme on peut le voir à travers le schéma ci-après qui illustre le cercle vertueux de l'épargne.

Accroître les investissements a comme effet à court terme d'augmenter la production des entreprises et donc de toute la nation. C'est cette production qui crée le revenu national et donc permet l'augmentation du revenu par tête via la fonction de redistribution. L'augmentation du revenu des habitants permet l'augmentation de l'épargne et donc de quoi financer à nouveau les investissements des entreprises via le crédit par les intermédiaires financiers. Ce circuit permet de sortir notre économie du gouffre dont il est enfui ce jour.

C'est en 2009 qu'on a enregistré le plus haut niveau soit 30% et c'est en 2000 qu'on a enregistré le plus bas niveau 10%. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 33%.

2.1.4.3. Degré de liberté fiscale

Cet indicateur mesure la pression fiscale dans un pays. Pour cela, il prend en compte à la fois le taux maximum d'impôt sur le revenu (par individu et par entreprise) et la part des recettes fiscales dans le PIB (Fondation héritage, 2012).

Les données pour chaque facteur sont converties en une échelle allant de 0 à 100 à l'aide de l'équation suivante :

Où ireprésente le pays et j le facteur (sur base d'une échelle de 0 à 100) dans le pays i et

est un paramètre.

Un degré proche de 100% signifie que le fardeau fiscal est faible : les individus et les entreprises ont peu d'impôts à payer.

Pour l'ensemble de la période 1995-2012, la RDC enregistre une moyenne annuelle de 61,7%. Il ressort de ces chiffres que la RDC fait quelques efforts pour réduire les tracasseries fiscales. Mais l'idéal est que ce taux soit très proche de 100%. Il est donc nécessaire que l'Etat continue son action sur la baisse de l'impôt notamment l'impôt sur le bénéfice qui à ce jour reste très élevé. Car d'après Keynes « la baisse des impôts stimule l'économie ». C'est en 2010 qu'on enregistre le plus haut niveau 74% et c'est en 1995 qu'on enregistre le plus bas niveau 50,9%. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 42%.

2.1.4.4. Degré de liberté financière

Le degré de liberté financière évalue le niveau d'intervention des autorités publiques au niveau du système bancaire et financier. Il est une mesure d'efficacité d'opérations bancaires aussi bien qu'une mesure d'indépendance et d'interférence du gouvernement dans le secteur financier (Fondation héritage, 2012).

Il y a cinq facteurs qui permettent le calcul du degré de liberté financière. Il s'agit de l'ampleur du règlement des services financiers par le gouvernement, le degré d'intervention de l'Etat aux banques et autres sociétés financières, l'ampleur du développement du marché financier, l'influence du gouvernement sur l'affectation du crédit et la franchise à la concurrence étrangère.

Un degré proche de 100% signifie que le gouvernement intervient peu dans le domaine financier. L'indépendance de la Banque Centrale est donc étendue. Le gouvernement se limite alors à assurer le respect des contrats ou à prévenir la fraude. Cette indépendance ne se décrète pas, ou plus précisément, l'indépendance et la crédibilité d'une Banque Centrale ne sont pas uniquement une affaire des statuts, elles se construisent et sont largement déterminées par l'existence d'un environnement favorable (Mishkin, 2010).

Pour l'ensemble de la période 1995-2012, on enregistre une moyenne annuelle de 22%. En d'autres termes, la Banque Centrale du Congo n'est pas indépendante du pouvoir public. C'est en 1998 qu'on enregistre le plus haut niveau, 30% ; et c'est en 2000 qu'on enregistre le plus bas niveau 10%. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 33%.

2.1.3. TAUX D'INFLATION (en logarithme)

La lecture du graphique ci-dessous nous renseigne que les années 90 ont été caractérisées par l'hyperinflation. L'inflation est faible seulement en 1998. L'hyperinflation a atteint quatre chiffres en 1994 avec un taux annuel de l'ordre de 9797%. Cette situation provient du financement de déficits budgétaires par la planche à billets. En effet, à la fin des années 80, on assiste à une chute drastique de la production du cuivre suite à la vétusté des équipements. Celle-ci a occasionné une baisse importante des recettes de l'Etat puisque la Gécamines contribuait à près de 70% au budget de l'Etat congolais. En conséquence, le budget de l'Etat a accusé d'importants déficits qui furent financés par la planche à billets étant donné que le gouvernement avait peu de possibilités pour s'endetter aussi bien à l'extérieur qu'à l'intérieur du pays. Ce n'est qu'à partir de la décennie 2000, qu'on assiste à une baisse du taux d'inflation.

Le graphique ci-dessous montre l'évolution du taux d'inflation de 1964 à 2010.

L'hyperinflation avait entraîné une forte instabilité macroéconomique entrainant la faillite de plusieurs entreprises notamment celles du secteur privé. D'abord les entreprises avaient réalisé d'énormes pertes du fait que toutes n'avaient pas pu intégrer la dépréciation monétaire dans leurs coûts de revient, notamment les anticipations d'inflation future, ce qui entraîna une érosion monétaire.

Ensuite, l'hyperinflation avait eu pour conséquence d'exacerber les contraintes de financement des entreprises, car ces entreprises ont eu du mal à constituer des ressources pour s'autofinancer puisque la valeur monétaire s'érode au jour le jour. Cette érosion monétaire a entraîné la dollarisation de l'économie car les agents économiques n'avaient plus confiance en la monnaie nationale.

En définitive, l'environnement économique dans lequel évoluent les agents économiques en RDC n'est pas stable. Un tel environnement n'est pas favorable à l'épargne car les épargnants ont besoin d'être rassurés que leurs épargnes sont protégées. Dans ces conditions on ne peut pas booster l'économie nationale. Il faudra donc l'assainir en vue d'espérer une forte mobilisation de l'épargne intérieure et donc trouver de quoi financer l'économie congolaise.

2.2. ENVIRONNEMENT FINANCIER

L'analyse de l'environnement financier est importante parce qu'elle permet de voir dans quelle mesure les agents économiques épargnent. Cette épargne est dirigée dans le secteur financier formel, dans le secteur financier informel ou dans le secteur financier semi formel. Nous commençons par présenter le secteur financier formel et informel congolais et analyser ensuite les différents indicateurs.

2.2.1. PRESENTATION DU SYSTEME FINANCIER

2.2.1.1. Système financier formel

Les banques sont le principal type d'établissements financiers du secteur formel engagé dans la mobilisation de l'épargne en Afrique (CNUCED, 2007). En RDC, ces banques sont généralement concentrées dans les grandes agglomérations et il y a peu d'agences dans les zones rurales.

Le système bancaire congolais est demeuré embryonnaire avant et après l'accession du pays à l'indépendance. Depuis 2007, le nombre ne cesse d'augmenter avec le volume de leurs dépôts, portefeuille crédits et guichets pour atteindre aujourd'hui 23 banques. (MUZITO, 2010). La liste de ces banques en 2010 reprenant pour chacune le siège social et les agences ou succursales est représentée en annexe n°2.

Le secteur financier formel ne mobilise pas une grande épargne à cause du seuil minimum élevé fixé pour les dépôts, du temps nécessaires pour effectuer les opérations et de la lourdeur de l'administration. En outre, la plupart de ces banques se concentrent dans la ville province de Kinshasa et possèdent des succursales dans quelques grandes villes comme Beni, Butembo, Matadi, Lubumbashi, Likasi, Kasumbalesa, Fungurume, etc.

En outre, l'environnement financier de la RDC ne permet pas de mobiliser l'épargne des ruraux et semi-ruraux et pourtant ces derniers représentent 64,8% de la population totale de la RDC en 2010.

Développer le système financier par l'atteinte de toutes les couches de la population s'avère indispensable pour mobiliser l'épargne en milieu rural et semi-rural et, donc, relever l'épargne nationale. C'est dans ce milieu rural et semi-rural que le système financier informel et semi-formel prend de l'ampleur.

2.2.1.2. Secteur de micro finance

Dans ce secteur, le seuil de dépôt est faible, et tourne au tour de 500 francscongolais et permet de remédier au problème de parrainage des clients que pose le secteur financier formel. En vue de mieux mobiliser l'épargne dans ce secteur, les institutions de micro finance ont adopté une stratégie porte à porte, fonctionnant sous forme de gardes fonds en vue de réduire la distance entre l'épargnant et la caisse d'épargne.

Le secteur de micro finance est spécialisé dans la fourniture des services aux ménages et aux petites entreprises qui n'ont pas accès aux services du secteur formel. La micro finance a notamment pour rôle de réduire la pauvreté (LELART, 2006).

Les organismes de micro finance se protègent en partie contre les risques en recourant aux interlocuteurs et aux méthodes du secteur financier informel, par exemple, en utilisant le mécanisme du crédit collectif. (CNUCED, 2007). Elle met les personnes non plus en face d'individu mais plutôt en face d'une institution. Parmi les institutions de micro finance, on peut citer les caisses d'épargne et de crédit.

2.2.1.3. Système financier informel

Le concept de finance informelle renvoie à des pratiques d'épargne et de crédit qui ne sont pas obligées de respecter un cadre ou un schéma fixe.

Le secteur financier informel offre un large éventail d'instruments d'épargne qui va de la simple collecte des dépôts jusqu'à d'importants groupements ou clubs d'épargne autogérés. On classe dans ce secteur le phénomène de « garde fonds » et les tontines. A la différence du secteur de micro finance, dans ce secteur les relations entre les débiteurs et les créanciers sont des relations personnelles. Non seulement ils se connaissent, le plus souvent, mais les opérations financières qu'ils font ensemble ne sont pas simplement liées à leurs activités économiques, elles sont encastrées dans leurs relations sociales (Lelart, 2005).

2.2.1.3.1. Gardes fonds

Les habitants d'un quartier peuvent se décider de mettre leur argent en sécurité auprès d'une personne en qu'ils ont confiance. Cette personne s'engage à restituer ces versements à une date ultérieure convenue d'avance ou encore à la demande de l'épargnant. Elle ne verse pas d'intérêt sur ces dépôts, et elle n'est pas rémunérée pour le service de sécurité qu'elle rend.

2.2.1.3.2. Tontiniers ou banquiers ambulants

Ici, les versements sont identiques, effectués d'une manière régulière et les épargnants sont remboursés en totalité à une date connue d'avance. Le collecteur de l'épargne remet souvent à chacun de ses clients une carte établie à son nom, précisant son adresse et contenant autant de cases que de versements prévus.

A chaque versement, il signe.A l'échéance, normalement si toutes les cases sont remplies, le tontinier rembourse à ses clients les versements effectués diminués d'une case qu'il garde pour lui et qui est la rémunération du service de sécurité qu'il a rendu à chacun.

2.2.2. ANALYSE DES QUELQUES INDICATEURS FINANCIERS

Dans cette section, il est question d'analyser l'évolution des trois indicateurs financiers. Il s'agit du ratio M2/PIB, du taux d'intérêt et du taux d'épargne.

2.2.2.1. Ratio M2/PIB

Le M2 est un agrégat monétaire qui regroupe les moyens de paiements utilisables dans une économie(M1) et les placements à vue effectués sur livrets à taux réglementé (Mishkin, 2010).Le ratio M2/PIB permet de mesurer le poids du secteur financier congolais dans lequel évoluent les agents économiques.

L'observation du graphique ci-dessous montre que le secteur financier congolais est sous développé. En effet, le ratio M2/PIB est resté faible durant la période 1960 à 2010, il est généralement en dessous de 20%, sauf en 1983 et 1984 où il atteint respectivement 25,80% et 20,83%. Dans les pays où le système financier est assez développé, ce ratio dépasse 50% et atteint parfois 100%.

Plusieurs facteurs sont à la base du sous développement du secteur financier en RDC, parmi lesquels on peut citer : les politiques de contrôle monétaire direct et l'instabilité macroéconomique.

2.2.2.2. Taux d'intérêt

Les taux d'intérêt sont demeurés très faibles, ceci pour permettre notamment à l'Etat de se financer au moindre coût. En outre, face à l'hyperinflation, il a été difficile de voir s'ajuster régulièrement les taux d'intérêt nominaux au niveau de celle-ci.

Le graphique ci-dessus montre que le taux d'intérêt est resté relativement stable pendant la période 1964-1977. De 1979 à 1993 nous constatons une augmentation tendancielle avec une moyenne de 26.2%. De 1994 à 2004 on assiste à des taux nominaux très élevés qui atteignent 238% en 1996 avec une moyenne de 88.091%.

Malgré le niveau relativement élevé des taux nominaux, ceux-ci restent largement en dessous des taux d'inflation. Les taux d'intérêts réels sont restés négatifs pendant toute la période 1986-2004 ; ce qui entraîne la désintermédiation financière et les intermédiaires ont travaillé à perte. C'est la répression financière (NSONIZENO, 2009).

2.2.2.3. Taux d'épargne

Le taux d'épargne national est le ratio de l'épargne nationale sur le produit intérieur brut.

La lecture du graphique ci-dessous montre que le taux d'épargne est très faible en RDC. Il était négatif en 1998 à cause probablement de la guerre qui a sévit dans le pays.

Nous constatons que de 1960 à 1990 le taux d'épargne fluctue au tour de 11.11% du PIB. Entre 1990 et 1993, on assiste à une baisse du taux d'épargne, de 9.35% à 3.98% du PIB, en passant par un taux très bas de l'ordre de 1.83% du PIB en 1991. Entre 1994 et 1996, on observe des taux d'épargne se situant au dessus de 10%, le taux le plus élevé étant de 27.54% en 1996. Enfin, de 1997 à 2009, on constate un faible taux d'épargne, celui-ci fluctue autour de 5,75% du PIB.

Le taux d'épargne moyen est de l'ordre de 9,67% du PIB entre 1960 et 2009 avec un écart type de 5,49. Le taux d'épargne le plus élevé est atteint en 1996 avec un pourcentage de 27,54. Et le bas record est de -1% et 0,64% réalisés respectivement en 1998 et en 2006. Cette situation peut-être expliquée notamment par la guerre qu'a connue le pays en 1998 et par l'organisation des élections de 2006.

Plusieurs facteurs peuvent expliquer cette faible mobilisation de l'épargne en RDC, parmi lesquels nous pouvons citer la répression financière dont nous venons de parler précédemment. En effet, puisque les taux d'intérêts créditeurs ne permettent pas de se prémunir contre l'inflation. Celle-ci érode la valeur de l'épargne en monnaie nationale déposée auprès des intermédiaires financiers. Pour faire face à cette situation, la banque centrale a fini par autoriser l'ouverture des comptes d'épargne libellés en dollars.

Une autre cause de l'insuffisance d'épargne est la faiblesse des revenus des agents économiques qui ne permettent même pas de subvenir à leurs besoins existentiels. Le seuil minimum fixé par les banques et le dualisme financier, c'est-à-dire la coexistence du secteur financier formel ou semi formel et le secteur financier informel peuvent également justifier cette faible mobilisation de l'épargne.

Dans ces conditions, l'offre de crédit ne peut être que faible et par conséquent le niveau de la production. Car c'est par le crédit que les entreprises financent le plus souvent leurs équipements et donc accroissent la capacité de production.

Nous présentons dans le tableau (2.2) ci-après le taux d'épargne de la RDC et de quelques pays émergents.

Tableau n°2.2 : Taux d'épargne de la RDC et de quelques pays émergents en 1970-2009.

Le taux d'épargne détermine la vitesse de croissance du stock du capital productif (Krugman et Obstfeld, 2006). En RDC, Le taux d'épargne est très faible comparativement aux pays émergents, soit une moyenne de 9,66% du PIB avec un écart type de 5,44%. Le taux d'épargne le plus élevé est de l'ordre de 27,54% du PIB réalisé en 1996. Alors que Singapour a une moyenne de 41,94% et un écart type de 8,79. Il est suivi par la Chine qui enregistre une moyenne de 38,23% du PIB avec un écart type de 6,77% du PIB. Ces deux pays ont un taux d'épargne maximum supérieur à 50% du PIB, soit 53% pour Singapour et 52,65 % pour la Chine. Ce qui montre une forte préférence pour le futur dans ces deux pays.

Graphique n°2.14. Taux d'épargne de la RDC comparé à celui de quelques pays émergents

La Corée du Sud vient juste après la Chine avec un taux d'épargne moyen de 30,23% du PIB avec un écart type de l'ordre de 6,42% du PIB, un taux d'épargne maximum de 38,52% du PIB et un minimum de 14,93. La République Sud Africaine a une moyenne de 23,88% du PIB avec un écart type de 5,6% du PIB, un taux d'épargne maximum de l'ordre de 37,89% du PIB et a réalisé le taux le plus faible de l'ordre de 17,24% du PIB. Enfin, vient l'Inde avec une moyenne de 22,22% du PIB et un écart type de 4,85% du PIB. Le taux le plus élevé de l'Inde est de l'ordre de 34,13% du PIB avec un minimum de 15,41% du PIB.

Les taux d'épargne minimum de chaque pays émergent est supérieur à la moyenne de la RDC pour la période 1970 à 2009. La RDC a donc une forte préférence pour le présent. Il faudra donc que l'Etat congolais prenne des mesures incitatives pour qu'un plus grand nombre des ménages arrive à épargner. Cette faiblesse de l'épargne montre que les congolais vivent au jour le jour.

Chapitre troisième. DETERMINANTS DE L'EPARGNE ET EFFETS SUR LE BIEN-ETRE DES MENAGES RURAUX

Ce chapitre analyse la relation entre l'épargne et le bien-être de la population en utilisant deux approches : macro économétrique d'abord et micro économétrique ensuite pour les ménages des cités semi-rurales de Mbanza-Ngungu et Kisantu. Enfin, il sera question de présenter quelques politiques macro et microéconomiques de protection de l'épargne en vue de relever l'épargne et le bien-être des ménages ruraux. Mais avant, nous commençons par présenter les travaux empiriques qui ont examiné les déterminants de l'épargne et son incidence sur le bien-être des ménages.

3.1. BREVE REVUE DE LA LITTERATURE

Nous ne pouvons pas prétendre recenser toutes les études menées en République Démocratique du Congo. Mais nous présentons quelques résultats au regard des éléments en notre possession.Nous présentons d'abord la revue de la littérature dans le reste du monde et ensuite sera présentée la revue de la littérature en RDC.

3.1.1. REVUE DE LA LITTERATURE DANS LE RESTE DU MONDE

En faisant une régression sur les différentes caractéristiques des ménages au Québec, Véronique Fournier et François Vaillancourt (2011) ont découvert que le revenu disponible du ménage, le fait d'être propriétaire d'un logement, le fait que le revenu du ménage ne provienne que d'un seul travailleur, le fait de compter au moins un travailleur à temps partiel, le nombre d'enfants de 0 à 17 ans et les assurances détenues par les ménages sont des facteurs déterminants l'épargne des ménages au Canada.

Une autre étude réalisée par Pierre Gouëdard et François Vaillancourt(2011) au CANADA, utilisant le modèle de Feldstein et Horioka5(*), ils ont trouvé qu'il n'y avait pas de corrélation entre l'épargne et l'investissement. L'intérêt d'une relation entre épargne et investissement réside dans une certaine mesure, dans l'opportunité offerte au gouvernement de stimuler l'investissement via des politiques publiques agissant sur l'épargne.

Au Maroc, dans le souci de comprendre le comportement d'épargne des ménages en fonction de la zone de résidence et quelques facteurs socioéconomiques, Najat et alii, (2008) ont abouti aux résultats suivants : le taux d'inflation, le taux d'intérêt, la population urbaine et rurale et le taux de croissance de la population urbaine ont une influence significative sur le niveau d'épargne. Le comportement d'épargne dans le cadre de la commune rurale apparaît moins significatif que dans la commune urbaine.

Au Burkina Faso, l'évaluation économétrique des déterminants du volume de l'épargne des ménages a révélé que les taux d'épargne dans les caisses populaires de Ouagadougou sont plus motivés par la hausse du revenu. De même pour l'hypothèse de cycle de vie, l'âge détermine significativement le comportement de Burkinabé face à l'épargne (Ouedraogo, 2008).

En Australie, l'étude réalisée par Thorne et Cropp en (2009) a révélé que le taux de croissance du revenu, les termes de l'échange, le taux d'intérêt réel et le taux d'imposition sont les principaux déterminants de l'épargne des ménages.

Au Japon, l'accroissement de la population vieillissante qui a un comportement de désépargne et la baisse du taux d'intérêt créditeur sont les variables qui expliquent significativement la baisse du taux d'épargne (Noriko et Satoshi, 2008)

En Estonie, le revenu a un impact positif sur la décision d'épargne des ménages, alors que la possession des biens durables et l'accès aux liquidités ont un impact négatif. Les propriétaires ont une propension à épargner supérieure à celle des locataires (Kulikov et alii, 2007).

Dans une étude sur les déterminants de l'épargne des ménages en Chine utilisant les données en panel, Yuji et Wan (2006) ont trouvé que le taux de croissance du revenu, le taux d'intérêt réel et le taux d'inflation impactent sur le niveau d'épargne.

Au Pakistan, le revenu, le taux de croissance économique et le taux d'intérêt réel ont un impact significatif et positif sur l'épargne de ménages, alors que le taux d'inflation exerce un impact négatif (Moshin et alii, 2006).

Chandra et Long, (2003) ont quant à eux découvert que le taux de croissance du revenu et le taux d'intérêt directeur ont un impact significatif sur la décision d'épargne des ménages.

En Philipines le revenu, l'éducation, le taux d'inflation, la croissance démographique sont des variables qui affectent significativement l'épargne des ménages (Barsales et Mapa, 2003).

3.1.2. REVUE DE LA LITTERATURE EMPIRIQUE DANS LE CAS DE LA RDC

En République Démocratique du Congo, dans une étude sur le comportement de l'épargne en RDC, Mansesa (2010) a spécifié et estimé un modèle linéaire général a révélé que le revenu par habitant, le taux d'intérêt nominal et le taux de change sont les principaux déterminants de l'épargne en RDC. Le taux d'inflation et le taux de croissance du PIB ne sont pas significatifs. Une autre étude réalisée à la même année par Kinsala G (2010), montre que le revenu mensuel et la taille des ménages n'était pas significativement des déterminants de l'épargne des ménages dans la cité de Mbanza-ngungu. Ceci peut s'expliquer notamment à cause de la non prise en compte du caractère transitoire du revenu des ménages de ladite cité. Ce résultat est contraire à celui obtenu par Mansesa G, (2007) qui a montré que le revenu des ménages influençait significativement la décision d'épargner. Outre le revenu, la décision d'épargne des ménages était également influencée par le sexe du chef de ménage, avec un effet positif pour les hommes, et le niveau d'instruction du chef de ménage.

Mpuninu (2011) dans son étude sur « l'épargne des ménages dans la cité de Mbanza-Ngungu » a trouvé que le sexe (masculin), le revenu et la thésaurisation (influence négative) déterminent l'épargne des ménages de ladite cité. Nous pouvons citer aussi dans cette perspective KIMBALA (Kimbala A, 2011) qui a trouvé que le revenu permanent expliquait en grande partie le comportement d'épargne des ménages dans la cité de Mbanza-Ngugnu. Une autre étude tablant sur l'épargne de ménages cette fois-ci dans la ville de Matadi a montré que la propension marginale à épargner est de 22,51% et cette épargne est essentiellement préventive (Mbo, 2011).

3.2. ANALYSE MACRO ECONOMETRIQUE DE L'EPARGNE

3.2.1. METHODE D'ANALYSE

3.2.1.1.Présentation du modèle économétrique

Nous allons procéder par une analyse économétrique des déterminants de l'épargne en RDC. Cette analyse est basée sur le modèle suivant :

Où les â_isont des paramètres à estimer (i=0 à 6), S est le taux d'épargne, INF est le taux d'inflation, ESPR représente l'espérance de vie à la naissance, BC est le solde de la balance commerciale, CRED est le volume des crédits à l'économie, PIBH représente le PIB par habitant, INT désigne le taux d'intérêt et å_t c'est le terme erreur. Ce modèle est inspiré principalement de l'étude de Najat (2008). Dans le cadre de notre travail, nous utilisons l'espérance de vie à la naissance en lieu et place des variables démographiques (croissance de la population rurale et croissance de la population urbaine) et du taux de croissance du solde de la balance commerciale en lieu et place des termes de l'échange.

ü Variable dépendante (S)

Le taux d'épargne est un facteur important dans l'explication du développement de beaucoup de pays, notamment des pays d'Asie de l'Est comme la Chine, Singapour, l'Inde,... En effet, l'épargne finance l'investissement, celui-ci à son tour permet d'accroître la production et de générer des revenus. La hausse des revenus améliore le bien-être collectif et engendre le développement.

Il est donc important d'avoir une bonne politique de mobilisation de l'épargne pour améliorer la situation socio-économique du pays. Une forte propension à épargner est un indicateur de croissance et donc du développement. L'épargne véhicule l'image de sagesse mais aussi celle des sacrifices nécessaires à la poursuite, sur le long terme, du processus de création des richesses (Longatte et Vanhove, 2001).

ü Variables explicatives

L'inflation affecte l'épargne par différents canaux. Les ménages, anticipant une hausse des prix, sont incités à réduire leur épargne par un effet de substitution de la consommation présente à la consommation future (épargne). L'effet revenu lié à la hausse des prix joue en sens inverse (Najat, 2008). Lorsque les taux d'intérêt nominaux sont rigides, l'inflation entraîne une diminution du taux d'intérêt réel et donc une baisse de l'épargne. L'inflation traduit également l'instabilité et l'incertitude macroéconomiques. Dans ce cas, son effet sur le taux d'épargne peut être positif ou négatif.

L'impact de l'espérance de vie à la naissance sur le taux d'épargne dépend en grande partie d'effets de cycle de vie sur le comportement des ménages. Si les consommateurs agissent conformément aux hypothèses du modèle de cycle de vie, une baisse significative du taux d'épargne peut résulter du fait qu'en général la population congolaise n'atteint pas l'âge de la retraite. Le modèle de Modigliani, Ando et Brumberg distingue trois âges de la vie que sont la jeunesse, l'âge adulte et la vieillesse. L'épargne est importante pendant l'âge adulte, l'âge auquel l'individu a encore de la force de travailler. En RDC, cet âge est compris entre 18ans et 65 ans (l'âge d'aller à la retraite). Si l'espérance de vie est compris dans cet intervalle, celle-ci aura un impact négatif sur le taux d'épargne, car après la mort il n'ya plus de travail et donc du revenu pouvant financer l'épargne.

Les importations d'un pays sont égales à ses exportations lorsque les dépenses sont égales aux revenus. Cet équilibre est rarement atteint. Les déséquilibres commerciaux entraînent une redistribution du revenu entre pays et peuvent être sources de tensions lorsqu'ils atteignent durablement des niveaux importants (Krugman et Obstefld, 2006). Ainsi, le solde positif de la balance commerciale s'interprète comme étant une entrée de ressource dans le pays. Cette dernière va alimenter l'économie et donc relever l'épargne nationale. Le signe attendu peut être positif ou négatif.

Faire des crédits et consommer créent de l'activité, du revenu et de l'épargne. Voila ce que disait le célèbre économiste anglais John Maynard Keynes (1936). Le crédit suscite trois tendances que sont : le volume de la production qui tend à augmenter à travers l'accroissement de la capacité productive des entreprises ; la valeur de la production marginale tend à croître (circonstance qui accompagne nécessairement l'augmentation de la production lorsque les rendements sont croissants) ; le montant nominal de l'unité de salaire qui tend à s'élever (effet qui accompagne souvent l'amélioration de l'emploi) et la répartition du revenu réel entre les divers groupes d'individus qui peut s'en trouver modifiée. Le signe attendu est donc positif.

Le produit intérieur brut par habitant exerce un effet positif sur l'épargne. Suivant Keynes, le revenu des agents économiques est le principal déterminant de l'épargne. Lorsque le revenu augmente, le taux d'épargne augmente également.

Le taux d'intérêt, d'après les néoclassiques, a un effet significatif sur l'épargne. Lorsque celui-ci est élevé, l'agent économique sera incité à épargner puisque épargner lui permet d'accroître ses revenus dans le futur.

3.2.1.2. Sources des données

Les données utilisées dans cette partie proviennent de la Banque Centrale du Congo (RDC) et de la Banque Mondiale et concernent la période allant de 1970-2008. Le choix de cette période peut se justifier par le souci d'avoir des séries temporelles qui ont une même base en vue de rendre possible les estimations économétriques.

3.2.1.3. Etude de la stationnarité des variables

Nous utilisons le test de racine unitaire de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) car il permet non seulement d'étudier la stationnarité mais aussi de détecter le type de non stationnarité au cas où la variable n'est pas stationnaire. Cette étude est faite au moyen du modèle suivant :

En ce qui concerne nos variables, nous les avons préalablement transformées en logarithme (sauf pour la balance commerciale qui est resté en croissance) puis étudier la stationnarité. L'utilisation du test ADF montre que l'espérance de vie à la naissance et la balance commerciale sont stationnaires à niveau ; le taux d'épargne, le taux d'intérêt, le taux d'inflation et le crédit sont stationnaires en différence première et enfin, le PIH par habitant est stationnaire en différence seconde.

Ce résultat nous pousse à tester la cointégration en utilisant l'approche de Johansen^6(*) et estimer un modèle à correction d'erreur en une étape de Hendry (modèle I) et introduire la variable dummy (modèle II).

3.2.2. RESULTATS DE L'ESTIMATION ET INTERPRETATION

3.2.2.1. Présentation des résultats

3.2.2.2. Interprétation des résultats

a. Résultats du modèle à correction d'erreurI

Dans ce modèle, le coefficient de détermination est de l'ordre de 0,61. Ceci veut dire que les variables explicatives permettent d'expliquer 61% les variations du taux d'épargne en RDC.En outre, le coefficient de correction d'erreur est négatif (-0,670678) et significativement différent de zéro au seuil de 1%. Il existe donc un mécanisme à correction d'erreur, c'est-à-dire à long terme les déséquilibres entre le taux d'épargne et les variables explicatives se compensent de sorte que l'évolution de leurs séries est similaire. La probabilité rattachée à la statistique de Breusch-Godfrey (0,015) est inférieur à 5%, ce qui permet d'affirmer que l'hypothèse d'indépendance des erreurs est violée. En d'autres termes, il y a auto corrélation des erreurs. Ceci nous pousse à intégrer dans le modèle les variables muettes en 1976, 1991 et en 1996 en vue de stabiliser le modèle.

b. Résultats du modèle avec les variables dummy.

Dans ce modèle, le coefficient de détermination est de l'ordre de 0,89 et le coefficient de détermination corrigé est de 0,78. La statistique de Durbin Watson est de l'ordre de 1,91 et la probabilité rattachée à la statistique de Breusch-Godfrey (0,197), nous disons que l'hypothèse d'auto corrélation des erreurs n'est pas violée.

Pour s'assurer de l'absence d'hétéroscédasticité, nous avons fait recours au test de White. Le choix de ce test se justifie par le fait qu'il ne spécifie pas la (les) variable(s) « source » de l'hétéroscédasticité. Ce test a été appuyé par le test de Arch. L'analyse des résultats de ces deux tests montre que la variance de la perturbation est constante c'est-à-dire E(u_tu_t-1)=variance.

Le test de Jarque Bera a permis d'étudier l'hypothèse de normalité des résidus. La probabilité critique rattachée à la statistique de Jarque Bera est supérieur au seuil de significativité, nous concluons que les résidus sont normalement et indépendamment distribués. Ce modèle est bien spécifié car les deux probabilités rattachées au test de Ramsey sont supérieures à 5%. Le test de Cusum et de Cusum carré montrent que le modèle à correction d'erreur est structurellement et ponctuellement stable.

Le coefficient de correction d'erreur est négatif (-0,82) et significativement différent de zéro au seuil statistique de 1%. Celui-ci représente la vitesse à laquelle tout déséquilibre entre le niveau désiré et effectif du taux d'épargne est résorbé dans l'année qui suit tout choc. On arrive à ajuster 82% du déséquilibre entre le niveau désiré et effectif du taux d'épargne.

Ainsi, les chocs sur le taux d'épargne se corrigent à 82% par l'effet « feed back ». En d'autres termes, un choc constaté au cours d'une année est entièrement résorbé au bout d'une année et deux mois (1/0,82).

A court terme, seul le coefficient de l'espérance de vie à la naissance est significativement différent de zéro au seuil statistique de 5% et est du signe négatif.Ceci traduit une relation négative entre le taux d'épargne et l'espérance de vie à la naissance à court terme. Les statistiques montrent par exemple que la moyenne de l'espérance de vie à la naissance est de 47ans pour la période allant de 1960 à 2008. Les congolais meurent généralement avant d'atteindre l'âge de la retraite, ce qui justifie le signe négatif pour le cas de notre pays la RDC.

Ce résultat montre que les congolais vivent au présent, c'est-à-dire ils ont une forte préférence pour le présent que pour le futur. Ceci peut se traduire par un adage Kongo qui stipule que « mbongo zi sala munu si kudia, ziziamina zi bankaka ». Ceci veut dire que le revenu de mon activité devra être consommé car les autres vont m'enterrer. Pour relever l'épargne dans un tel environnement, il faut impérativement passer par une sensibilisation de la population

Une autre explication peut-être le fait que l'environnement financier congolais n'inspire plus confiance aux ménages. En effet, l'histoire nous renseigne par exemple que certaines institutions ont fait faillite avec l'épargne d'autrui et l'Etat congolais n'a aménagé aucun effort pour redonner la confiance au marché. Ceci a permis aux ménages de développer une certaine aversion vis-à-vis du marché. Les congolais préfèrent épargner en actifs réels (comme la construction des maisons, voitures, éducation des enfants, etc.) plutôt qu'en actif financiers à cause notamment de l'environnement macroéconomique et financier instable et non crédible.

A long terme, deux coefficients sont significativement différents de zéro. Il s'agit de l'espérance de vie à la naissance et du PIB par habitant.

Le PIB par habitant exerce un effet positif sur le taux d'épargne à long terme. Suivant Keynes, le revenu des agents économiques est le principal déterminant de l'épargne de sorte que lorsque le revenu augmente, le taux d'épargne augmente également.

L'élasticité de long terme du taux d'épargne par rapport au PIB par habitant est de l'ordre de 0,96. Si le revenu augmente de 10%, alors le taux d'épargne augmente de 9,6%.L'élasticité de long terme du taux d'épargne par rapport à l'espérance de vie à la naissance est de 44,46. Si l'espérance de vie augmente de 10%, le taux d'épargne de la RDC va augmenter de 444,6%.

Les résultats obtenus montrent que le taux d'intérêt, le taux d'inflation, le crédit à l'économie, la balance commerciale et le PIB par habitant ne sont pas des déterminants de l'épargne en RDC. A court terme c'est seulement l'espérance de vie à la naissance qui apparaît comme déterminant de l'épargne.

Le revenu par habitant n'explique pas à court terme les variations du taux d'épargne. Ce résultat confirme la théorie de l'épargne dans les pays en développement. Car l'épargne dans les pays en développement est essentiellement une épargne de précaution. A long terme, la croissance du revenu est l'un des éléments qui explique les variations du taux d'épargne.

Les résultats de notre travail confirment la théorie de cycle de vie de Modigliani. D'après cette théorie, le revenu des agents économiques est important pendant l'âge adulte (18 ans à 65 ans). Le revenu permet d'épargner en vue de financer la retraite. Les résultats de notre étude indiquent une relation négative entre le taux d'épargne et l'espérance de vie à la naissance. Ceci est le cas parce que les congolais meurent à 47 ans (il y a environ 18 ans de travaille perdu). Il n'y a pas de travail après la mort et donc du revenu pouvant financer l'épargne. C'est ce qui justifie la relation négative entre le taux d'épargne et l'espérance de vie à court terme. L'autre explication pourrait être le fait que le système financier congolais n'inspire plus confiance aux agents économiques, le poussant à détenir l'épargne en actif réel plutôt qu'en actif financier et d'investir dans l'éducation des enfants. Plus on vit, plus les ménages se créent des alternatives pouvant rendre leur retraite confortable.

A long terme, les résultats de notre étude confirment la théorie du cycle de vie car la relation entre le taux d'épargne et l'espérance de vie à la naissance devient positive. Le ménage qui s'attend à vivre longtemps, va commencer à épargner en vue de préparer sa retraite.

3.3. ANALYSE MICRO ECONOMETRIQUE DE L'EPARGNE : CAS DES CITES SEMI-RURALES DE KISANTU ET DE MBANZA-NGUNGU.

3.3.1. PRESENTATION DE LA POPULATION ENQUETEE

3.3.1.1. Présentation de l'enquête

Notre enquête a porté sur un échantillon de deux cents ménages sélectionnés dans les deux cités, soit un échantillon de cent ménages par cité et ce de manière aléatoire. Elle a été réalisée entre les mois d'avril et de juin 2012.Pour administrer le questionnaire, nous avons opté pour la méthode d'administration indirecte qui signifie que le questionnaire a été rempli par nous-mêmes sur base des informations fournies par les enquêtés.

Nous avons tenu compte de la densité de chaque quartier dans l'attribution de quota des ménages enquêtés par cité. Les quartiers enquêtés sont Noki, Disengomoka, Ngungu, Révolution et Loma pour la cité de Mbanza-Ngungu ; Cité N'selé, Gare, Kintanu et Kinkoka pour la cité de Kisantu. Nous nous sommes servis d'un questionnaire d'enquête comme instrument de collecte des données. Il a été inspiré principalement de l'enquête 1,2,3 ; de l'étude de Mansesa Kiakumba (2007) sur la problématique de l'épargne dans le Bas-Congo et du cahier de recherche EURISCO n°2008-05 sur l'épargne des ménages au Maroc.

Le questionnaire comprend six modules que voici : Caractéristiques du Chef de ménage ; Caractéristiques des ménages ; Conditions de vie et patrimoine du ménage ;Revenu des ménages ;Consommation des ménages et Epargne des ménages.

D'une manière générale, la population enquêtée nous a réservé un accueil favorable et a répondu à nos préoccupations bien qu'une infime partie était réticente envers nous.Pour les uns, plusieurs études ont été faites et qu'ils y ont participé en tant qu'enquêtés mais malheureusement aucun changement n'est visible. D'autres nous ont assimilés à un agent de la Société Nationale Electricité ou de l'Etat.

3.3.1.2. Caractéristiques du chef de ménage

A. Age

Nous présentons dans le tableau ci-contre la répartition de la population enquêtée par âge du chef de ménage.

Il ressort de notre enquête que l'âge moyen du chef de ménage tant à Kisantu qu'à Mbanza-Ngungu est de 46,5 ans avec un écart-type de 15 ans pour Kisantu et 13,2 ans pour la cité de Mbanza-Ngungu. L'âge maximum est respectivement de 85 ans et 89 ans pour Mbanza-Ngungu et Kisantu, alors que l'âge minimum est de 25 ans et 23 ans respectivement pour Mbanza-Ngungu et Kisantu.

Le tableau ci-haut montre que la plupart des ménages aussi bien de Mbanza-Ngungu que de Kisantu sont dirigés par des jeunes dont l'âge varie le plus souvent entre 30 et 40 ans. Il y a peu des ménages qui sont dirigés par un chef dont l'âge est au-delà de 70 ans, soit 6%. Si les ménages agissent suivant la théorie de cycle de vie, on peut s'attendre à un afflux de l'épargne-retraite.

B. Sexe

Nous présentons dans le tableau ci-dessous la répartition de la population enquêtée selon le sexe.

Ce tableau montre que 85% des ménages sont dirigés par des hommes à Mbanza-Ngungu et 72% à Kisantu. Dans l'ensemble, 78,5% des ménages sont dirigés par des hommes contre 21,5% dirigés par des femmes.

La direction du ménage par une femme est due généralement par le décès du conjoint comme le montre le tableau ci-dessous. De ce résultat, on peut s'attendre à ce que la décision d'épargner soit influencée par cette répartition, car les hommes ont une propension à épargner supérieure à celle des femmes toutes choses restant égales par ailleurs.

C. Etat matrimonial

La lecture de ce tableau montre également qu'à Kisantu il y a plus de ménages monoparentaux. Cette situation est due principalement au décès du conjoint (6% à Mbanza-Ngungu contre 16% à Kisantu), au divorce (7% à Mbanza-Ngungu contre 10% à Kisantu) et au célibat (9% à Mbanza-Ngungu contre 5% à Kisantu).

D. Niveau d'instruction

Nous présentons dans le tableau suivant la répartition de la population enquêtée selon le niveau d'instruction.

La lecture du tableau ci-dessus montre que la majorité de la population enquêtée est lettrée, car 65,7% ont un niveau secondaire à Mbanza-Ngungu contre 70,1% à Kisantu ; 23% ont un niveau supérieur à Mbanza-Ngungu contre 11% à Kisantu. Enfin, ce tableau montre également qu'il y a plus d'illettrés à Kisantu qu'à Mbanza-Ngungu soit 18,7% et 9% respectivement. La proportion des lettrés étant plus élevée, nous pouvons nous attendre à un bon comportement d'épargne d'autant plus qu'il a été démontré que le niveau d'instruction exerce une influence positive sur le comportement d'épargne des ménages.

E. Secteur d'activité principale

Nous présentons dans le tableau suivant la répartition des enquêtés par secteur d'activité.

Tableau n° 3.6 : Répartition des enquêtés par secteur d'activité principale

Ce tableau indique que 32% de la population enquêtée de Mbanza-Ngungu évoluent dans la Fonction publique contre 13% à Kisantu ; il y a plus de chômeurs ou inactifs à Kisantu qu'à Mbanza-Ngungu, soit respectivement 50% et 27%. La conséquence de cette situation est le développement des activités informelles qui emploient près de 31% de la population à Mbanza-Ngungu, 20% à Kisantu et 25,4% dans l'ensemble. Dans un tel environnement, le revenu des ménages ne peut satisfaire la quasi-totalité de leurs besoins et par là l'exigence de lissage du revenu, donc de l'épargne. D'où le recours aux activités secondaires comme nous pouvons le voir dans le tableau ci-dessous.

De ce tableau, il ressort que la majorité de la population recourt aux activités secondaires pour faire face à leurs besoins tant à Mbanza-Ngungu qu'à Kisantu soit 65,6% et 74,2% respectivement. Ce sont plus ceux qui ont un niveau d'instruction secondaire qui s'adonnent à ces pratiques soit 70% à Mbanza-Ngungu et 65,63% à Kisantu, comme l'indique le tableau ci-contre.

Aucun ménage dirigé par un post-licencié n'exerce une activité secondaire. Ceci sans doute à cause du salaire élevé qu'ils touchent toutes choses étant égales par ailleurs.

En outre, il sied de noter que 38,6% de la population de Mbanza-Ngungu pratiquent l'agriculture comme activité secondaire, contre 52,6% à Kisantu ; 25,7% des « ngungois » font le petit commerce (débrouillardise) contre 32,05% de « Kisantois ». Enfin, 24,3% des « ngungois » combinent et l'agriculture et le petit commerce contre 12,82% des « kisantois ».

Parmi ceux qui n'exercent pas d'activités secondaires, 39,3% ne le font pas à cause des contraintes du service à mbanza-ngungu contre 36,4% à Kisantu. 17,9% des « ngungois » ne le font pas car, disent-ils, leur revenu est suffisant contre zéro à Kisantu. En considérant seul cet indicateur, nous pouvons dire que le niveau de vie à Mbanza-Ngungu est élevé par rapport à Kisantu.

3.3.1.3. Caractéristiques du ménage

A. Taille du ménage

Cet indicateur est d'une grande importance, car plus la taille du ménage est grande, plus celui-ci aura besoin d'un niveau de revenu élevé pour faire face à toutes les dépenses liées au ménage.Il ressort de notre enquête que la taille minimale du ménage est d'une personne tant à Mbanza-ngungu qu'à Kisantu et en moyenne il y a 6 personnes et sept personnes par ménage respectivement pour Kisantu et Mbanza-Ngungu.

B. Nombre d'enfants de moins de 18 ans

Les enfants de moins de 18 ans constituent une charge pour les chefs de ménage dans la mesure où ils ne travaillent pas, toutes choses restant égale par ailleurs. Les résultats de notre enquête révèle que la moyenne de cet indicateur est de 3 qu'il s'agisse de Kisantu et de Mbanza-Ngungu avec un écart type de 2, le minimum est de zéro et le maximum et de neuf enfants à Mbanza-Ngungu et 13 enfants à Kisantu.

C. Scolarisation des enfants

Ceci est aussi important car plus les enfants étudient, plus élevée sera la part du revenu du ménage à l'épargne. Les résultats de notre enquête révèlent qu'en moyenne deux enfants sont scolarisés par ménage avec un écart-type de deux enfants et un maximum de sept enfants à Mbanza-Ngungu et neuf enfants à Kisantu.Cette situation paraît inquiétante dans la mesure où sur une moyenne de trois enfants de moins de 18 ans, un ne fréquente pas l'école.

D. Exercice d'une activité créatrice du revenu

L'une des caractéristiques des pays en développement est la pauvreté de leurs populations. Dans une perspective de survie, le revenu du chef de ménage est généralement faible et incapable de résoudre la quasi-totalité des besoins du ménage qu'il dirige. Cet ainsi que les autres membres de ménage notamment les femmes exercent des activités pour compléter le revenu du chef de ménage.

Les résultats de notre étude révèlent que 76% des ménages ont au moins une personne qui exerce une activité créatrice de revenu à Mbanza-Ngungu contre 97% à Kisantu. Ces activités sont les plus souvent la débrouillardise avec une fréquence exprimée à 54% à Mbanza-Ngungu contre 40,3% à Kisantu ; suivi des activités agricoles avec une fréquence de 17,2% à Mbanza-Ngungu contre 32,8% à Kisantu ; 18,8% exercent à la fois les activités agricoles et le petit commerce à Mbanza-Ngungu contre 14,9 à Kisantu. Enfin, seulement une infime partie exerce une activité à temps plein dans une entreprise soit 6,3% à Mbanza-Ngungu contre 6% à Kisantu.

3.3.1.4. Conditions de vie des ménages

Il ressort de notre étude que 84% des maisons sont pavées en ciment gris à Mbanza-Ngungu contre 70% à Kisantu. Dans cette ère de la modernité, il est regrettable de trouver encore dans les milieux semi-ruraux, comme celui de Kisantu et de Mbanza-Ngungu, des maisons sans pavement. Ceci montre qu'il y a encore beaucoup à faire dans notre pays en général et particulièrement dans la province du Bas-Congo.

Il y a 17% des ménages enquêtés qui vivent dans le noir, c'est-à-dire ne sont pas raccordés par la SNEL à Mbanza-Ngungu contre 32% à Kisantu. La plupart des ménages de la cité de Kisantu n'ont pas l'accès facile aux soins de santé soit une fréquence de 75% contre 44,4% à Mbanza-Ngungu, et seulement 13% contre 10% ont un moyen de transport.

Tableau n° 3.9: Disponibilité des équipements ménagers à Mbanza-Ngungu et à Kisantu

Il ressort de ce tableau que le niveau de vie des ménages est supérieur à Mbanza-Ngungu qu'à Kisantu. Seulement 10,5% de la population enquêtée possèdent une antenne parabolique à Mbanza-Ngungu contre 7,3% à Kisantu et seulement 2,5% des ménages « ngungois » contre rien à « Kisantu » disposent d'une micro-onde.

3.3.1.5. Consommation et revenu des ménages

Les dépenses de consommation auxquelles les ménages font généralement face concernent l'alimentation, le logement, l'habillement, la santé, l'éducation, l'eau et l'électricité, le tourisme et la télécommunication. Les dépenses effectuées pour chaque catégorie des biens sont présentées au tableau 3.10 ci-dessous.

Les dépenses d'alimentation occupent une part importante du revenu de la population enquêtée, soit 49% à Mbanza-Ngungu contre 48% à Kisantu et sa moyenne est de l'ordre de 120207 FC avec un écart-type de 74978 FC à Mbanza-Ngungu et de 101665 francs congolais à Kisantu avec un écart-type de 74367 FC. Il y a donc une forte proportion des dépenses alimentaires par rapport à sa moyenne. La population de la cité de Mbanza-Ngungu tout comme de Kisantu est pauvres car en moyenne un ngungoisconsomme seulement 668 francs congolais le jour et 484 francs pour un Kisantois7(*).

Par ailleurs, la plupart des dépenses des ménages dans ces cités sont facilitées par le recours à l'endettement. En effet, le revenu des ménages n'étant pas à la hauteur de leurs dépenses, les ménages de ces cités recourent à l'emprunt afin de lisser leur consommation. Les dettes sont devenues indispensables dans la survie des ménages. Ainsi, dans les conditions de survie à Mbanza-Ngungu et Kisantu, combattre les dettes des ménages peut avoir de répercussions très fâcheuses dans leur bien-être. Les mécanismes de solidarité intra-ménages font que certains ménages sinon tous sont parfois tentés de financer leurs consommations par l'emprunt.

Pendant l'enquête, nous avons observé qu'il y a des ménages qui font recourent aux magasins du coin pour financer leurs consommations journalières. Le niveau moyen d'endettement est de 129028 FC avec un écart-type de 385469 FC à Mbanza-ngungu contre 64168 FC congolais avec un écart-type de 90217 FC à Kisantu, il y a donc une forte dispersion du niveau d'endettement par rapport à sa moyenne. Car le revenu des ménages ne permet pas de nouer les deux bouts du mois comme on peut le voir dans le tableau 3.11.

Tableau 3.10. Dépenses de consommation des ménages par catégorie des biens (en FC)

Dans ce tableau, on peut remarquer que seulement 22,4% des ménages estiment que leurs revenus sont suffisants à Mbanza-Ngungu contre 17% à Kisantu. C'est ce qui pousse les ménages à emprunter ou à recourir aux solutions hors marchés comme le transfert entre ménages, une solidarité pouvant permettre à certains ménages de survivre comme on peut le constater dans le tableau 3.12 ci-dessous.

Ce tableau révèle que 45,45% des ménages font l'emprunt pour remédier à l'insuffisance du revenu à Mbanza-Ngungu, 25,3% à Kisantu et 35% dans l'ensemble; 24,68% recourent aux transferts pour lisser leurs consommations à Mbanza-Ngungu et 29,9% à Kisantu. Il sied de noter à ce niveau que ces transferts sont principalement dus aux motifs de repaiement parental. Ce motif considère le transfert comme un prêt et non comme une épargne comme le prévoit le motif d'altruisme en ce sens que ce sont plus les enfants qui opèrent les transferts à leurs parents. Ceci se vérifie dans notre société où parmi les mécanismes de préparer la retraite il y a la procréation.

Parmi ceux qui recourent à l'emprunt, il y a 23% à Mbanza-ngungu et 6,41% à Kisantu qui payent des intérêts contre 76,92% et 93,59% qui ne payent pas d'intérêt respectivement à Mbanza-Ngungu et à Kisantu.

Nous remarquons également que 55,56% des ménages ont un accès facile aux soins de santé contre 44,44% à Mbanza-Ngungu et seulement 25% à Kisantu qui ont un accès facile aux soins de santé contre 75%. Il se dégage que le niveau de vie est plus élevé à Mbanza-Ngungu qu'à Kisantu. Parmi ceux qui ont un accès facile aux soins de santé à Kisantu la plupart sont membres de la Mutuelle de santé de Kisantu, en sigle MUSAKIS.

Tableau n°3.13 : Répartition des enquêtés selon l'accès aux soins de santé

3.3.1.6. Epargne des ménages

3.3.1.6.1. Actifs détenus par les ménages

Les préférences des ménages sont dirigées vers l'épargne en actifs réels, les maisons et terres agricoles, soit une fréquence exprimée à 46,15% à Mbanza-Ngungu et 40,38% à Kisantu ; 21,15% contre 7,69% épargnent en stocks de marchandise à mbanza-ngungu et à Kisantu respectivement, 15,4% contre 3,85% détiennent un cheptel et 11,54% contre 34,62% épargnent en immobilier. Il ressort du tableau 3.15 que seulement 47% dispose d'une épargne en actifs financiers à Mbanza-Ngungu contre 18% à Kisantu.

3.3.1.6.2. Disposition d'une épargne pour la retraite

Nous présentons dans le tableau 3.15ci-après la répartition de la population enquêtée selon la disposition d'une épargne.

Tableau n°3.15 : Répartition des enquêtés selon la disposition d'une épargne.

Il ressort de ce tableau que seulement 47,47% des ménages qui épargnent à Mbanza-Ngungu contre 18,18% à Kisantu, et ils le font principalement dans des coopératives d'épargne et de crédit soit 74,4% à Mbanza-Ngungu contre 100% à Kisantu^9(*). Ceci s'explique par le fait que les ménages ruraux vivent au jour le jour, c'est-à-dire le revenu gagné est affecté à la consommation courante et parfois au paiement des dettes pour les consommations antérieures.

Il est regrettable à ce jour de constater que les ménages ruraux de ces deux cités n'épargnent pas pour leur retraite. Il est certes évident, suivant la théorie de cycle de vie, que pendant la période où l'on exerce une activité, les ménages sont censés épargner en vue de s'assurer d'une retraite confortable. Les résultats de notre étude prouvent le contraire. La plupart des ménages ne comptent que sur les enfants comme le montre le tableau 3.16ci-après.

Tableau n°3.16. Répartition des enquêtés selon les dispositions prises pour la retraite

Le tableau indique que 44,3% préparent leur retraite en investissant dans le capital humain des enfants. Les études ont montré que plus l'enfant a un niveau d'instruction élevé, plus élevé est aussi le montant de transfert opéré pour soutenir ses parents (Lillard et Willis (1997). Dans cette perspective, les transferts que les parents opèrent au profit des enfants sont considérés comme une épargne. Ceci constitue un danger dans la mesure où l'enfant peut ou ne pas rembourser cette somme contractée auprès des parents. Si c'est le cas, les parents risquent de ne pas avoir une retraite confortable.

Il sied de signaler à ce stade que la SONAS, l'INSS ou la Fonction publique ne font pas correctement leur travail. Pendant l'enquête par exemple, nous avons constaté qu'un huissier retraité de la Fonction publique ne touche que 588 FC par mois pendant la retraite.

En outre, ce que l'INSS paye aux retraités soit 17500FC en moyenne par mois est de loin insuffisant par rapport aux besoins existentiels des retraités sachant que le loyer aujourd'hui tourne autour de 50 dollars américains (soit 46000 FC) pour une maison de deux chambres plus salon pour ne prendre que cet exemple.

Si l'employé est retraité avant 65ans, celui-ci devra attendre jusqu'à ce qu'il atteigne 65 ans pour pouvoir bénéficier de cette somme. Ce qui est grave encore est que si l'employé est licencié par l'entreprise, il perd automatiquement toutes ses cotisations.

La faiblesse du montant d'allocation retraite en RDC produit deux phénomènes. Premièrement il y a l'obligation de continuer à travailler après la retraite. C'est pourquoi, à l'époque (jusqu'avant l'an 2000), la plupart des retraités devenaient automatiquement des sentinelles^10(*). Aujourd'hui ce travail est offert par des sociétés de gardiennages qui emploient les jeunes ; ce qui poussent les retraités à migrer dans le secteur de l'agriculture communément appelé « nsengo ». Deuxièmement il y a l'accroissement du taux de mortalité après 60 ans. Car il suffit d'annoncer à un employé la date de sa retraite pour voir se développer certaines maladies, notamment la tension artérielle qui le plus souvent est occasionnée par des inquiétudes, des soucis, etc. parce qu'on perd les différents avantages qu'offre le service.

L'infime partie de ceux qui épargnent le font pour faire face aux dépenses imprévues, soit 49,1% à Mbanza-Ngungu contre 66,67% à Kisantu, comme on peut le voir dans le tableau 3.17 ci-dessous.

Les résultats de l'enquête sont conformes à la théorie de l'épargne dans les pays en développement. Comme l'a confirmé Deaton, les ménages dans les pays en développement épargnent essentiellement pour se prémunir contre les aléas du futur.

3.3.1.6.3. Epargne du secteur informel

La plupart des ménages ne font confiance pour leur épargne ni au secteur formel encore moins au secteur informel. La réticence vis-à-vis du secteur formel provient probablement des expériences négatives du passé. Ici nous pouvons citer l'exemple de la Banque zaïroise du commerce extérieur qui a fait faillite avec l'épargne de certains ménages. Un autre cas est celui des microcrédits vers les années 2000, qui après avoir récolté des sommes considérables ont disparu, instaurant ainsi une forte méfiance dans le chef des épargnants. Il ressort donc de tous ces éléments que l'Etat congolais ne protège pas les épargnants, et pourtant c'est l'épargne qui permet aux entreprises d'accroître leurs capacités productives via l'intermédiation financière.

Le niveau d'épargne moyen à Mbanza-Ngungu est de 531.635 FC avec un écart-type de 1.102.678 FC, ce qui traduit une forte dispersion de la variable épargne des ménages autour de sa moyenne. Ceci est le cas tout simplement parce que le niveau de vie varie d'un ménage à l'autre. Le niveau d'épargne maximum est de 5.888.000 FC et c'est généralement l'épargne des entrepreneurs et de nouveaux retraités. Par contre, le niveau d'épargne moyen à Kisantu est de l'ordre de 359671 FC avec un écart-type de 447.495,8 FC. De même pour la cité de Kisantu, il y a une forte dispersion de la variable épargne autour de sa moyenne. Le niveau d'épargne maximum est de l'ordre de 1.380.000 FC.

Les résultats de notre étude montrent également que la population n'est pas favorable au secteur financier informel comme les gardes fonds et les tontines. Il y a seulement 21,11% de la population qui sont membres des tontines à Mbanza-Ngungu contre 13,27% à Kisantu. Et seulement 16,3% à Mbanza-Ngungu contre 9% à Kisantu font garder leurs épargnes auprès de « Buakisa carte 11(*)».

L'aversion vis-à-vis du secteur financier informel résulte du fait que nombreux ont été victime des détournements et n'ont jamais été indemnisés. Les enquêtés ont dit être fatigués des escrocs et préfèrent garder eux-mêmes leur argent soit 69,23% à Mbanza-Ngungu contre 44% à Kisantu.

La mentalité de la population à l'égard de l'épargne ne permet donc pas de générer des ressources nécessaires à l'investissement. Ceci confirme la relation négative à court terme entre l'espérance de vie à la naissance et le taux d'épargne en RDC.

3.3.2. IMPACT DE L'EPARGNE SUR LE BIEN-ETRE DES MENAGES RURAUX

Dans cette sous section, il est question de cerner l'impact de l'épargne sur le bien-être des ménages. Pour y parvenir, nous allons utiliser la méthode d'évaluation d'impact en prenant le revenu des ménages comme variable pouvant mettre en évidence cet impact. L'échantillon d'intérêt est composé des ménages qui épargnent (auprès d'une institution bancaire ou de micro finance) et l'échantillon contrôle regroupe les ménages qui n'épargnent pas. Nous commençons par analyser le lien entre la décision d'épargner et les différentes caractéristiques du ménage.

3.3.2.1. Relation entre épargne et caractéristiques du ménage

La relation entre l'épargne et les caractéristiques du ménage est cernée en utilisant le modèle Probit. Le choix de ce modèle résulte du caractère discret de la variable dépendante.Ce modèle est basé sur la relation suivante :

ü Variable dépendante (S)

La hausse des revenus améliore le bien-être individuel, collectif et engendre le développement.Elle est une variable binaire puisqu'elle prend deux modalités :1 : si le ménage épargne et 0 : si le ménage n'épargne pas.

ü Variables explicatives

Le niveau d'instruction (INSTR) a une incidence sur l'épargne, cela se justifie dans la mesure où ce sont les plus instruits qui sont plus informés de l'existence des instruments d'épargne attractifs et aussi qui cherchent parfois à accumuler du capital pour des investissements productifs. Elle est aussi une variable binaire en ce sens qu'elle prend comme valeur : 1 : si le chef de ménage est sans instruction ou a le niveau primaire ou secondaire et 0 : si le Chef de ménage a le niveau post secondaire.

Le sexe (SEXE) exerce une influence sur la décision d'épargner. Les hommes ont une propension à épargner supérieure à celle des femmes. Ainsi, il apparaît que les revenus des femmes servent avant tout à faire face aux dépenses courantes du ménage. Le sexe est également une variable binaire qui prend la valeur : 1 : si le Chef du ménage est du sexe masculin et 0 : si le Chef du ménage est du sexe féminin.

La scolarisation des enfants exerce également une influence sur la décision d'épargner. Le ménage qui veut assurer le lendemain meilleur pour ses enfants se verra obliger d'épargner une part substantielle de son revenu pour faire face aux exigences de scolarité des enfants. Elle est une variable quantitative.

Les activités secondaires constituent une des sources de l'épargne dans les pays en développement. Suivant la théorie du revenu permanent, la principale source de l'épargne des ménages c'est le revenu tiré des activités autres que son activité principale. Elle prend la valeur 1 lorsque le chef de ménage exerce une activité secondaire et 0 dans le cas contraire.

Les effets de l'âge sur le revenu dépendent essentiellement de la théorie du cycle de vie. Dans le souci de lisser sa consommation, l'agent économique s'adonne à l'épargne pendant l'âge adulte en vue de financer sa consommation de demain (pendant la retraite).

Enfin, la taille des ménages influe également sur l'épargne. En effet, lorsque celle-ci augmente, la part allouée à l'épargne diminue puisque le ménage doit trouver suffisamment de revenu pouvant lui permettre de faire face aux besoins du ménage.

3.3.2.1.3. Méthode d'estimation

L'estimation de ce modèle est faite par la méthode de maximum de vraisemblance. Elle est basée sur l'idée selon laquelle lorsqu'on est en présence des plusieurs valeurs différentes pour un paramètre, on choisit la valeur avec laquelle, le modèle génère avec plus de probabilité l'échantillon observé (Carricano, Poujol et Bertrandias, 2010).

3.3.2.1.4. Présentation et interprétation des résultats.

L'estimation du modèle Probit par la méthode de Maximum de vraisemblance montre que, le niveau d'instruction, les activités secondaires et l'âge du chef des ménages sont les principaux facteurs déterminants la décision d'épargner. Le nombre d'enfants à l'école et la taille ne sont pas significatifs.

Le premier coefficient significatif est celui rattaché à la variable Niveau d'instruction et son coefficient est négatif. Ainsi, nous disons que le niveau d'instruction exerce une influence positive sur l'épargne de ménages. Au regard de ce résultat, nous acceptons l'hypothèse selon laquelle ce sont les plus instruits qui épargnent. Une augmentation du niveau d'instruction entraine un accroissement de compte d'épargne toute chose restant égale par ailleurs.

Le deuxième coefficient significatif est celui del'Activité secondaire du chef de ménage et son coefficient est positif. La multiplication des activités secondaires a comme effet l'augmentation du niveau d'épargne du ménage. Ceci confirme la théorie du revenu permanent modifiée.

Enfin, le dernier coefficient significatif est celui de l'Age du chef de ménage et son coefficient est négatif. Ainsi, lorsque l'âge du chef de ménage augmente, l'épargne diminue. Ceci est conforme à la théorie du cycle de vie de Modigliani, qui stipule que pendant la vieillesse le ménage désépargne, c'est-à-dire il transforme les résultats de son épargne en consommation.

La décision d'épargner ne dépend pas de la taille du ménage, du nombre d'enfants à l'école et du sexe du chef de ménage. La non significativité de ces variables pourrait s'expliquer par le fait que la taille du ménage et la scolarisation des enfants constituent un poids pour le ménage à faible revenu d'une part et la décision d'épargner préoccupe tout le ménage qu'il soit dirigé par un homme ou par une femme d'autre part.

Le modèle estimé est bon, les coefficients sont globalement significatifs au seuil de 1% comme l'indique le test du rapport de vraisemblance (wald) et la statistique de Hosmer et Lemeshow. Au seuil de 5%, le tableau de prédiction en annexe montre que pour les ménages qui épargnent (s=1), 13 cas sur 21 ont été bien prédits et pour les ménages qui n'épargnent pas (s=0), 106 cas sur 147 ont été bien prédits. Le taux de prédiction du modèle est de 70,83%

3.3.2.2. Relation entre épargne et bien-être du ménage.

3.3.2.2.1. Mesure du bien-être

Certains économistes néoclassiques ont préconisé des critères pour déterminer si un changement introduit dans l'économie est socialement préférable à la situation du statuquo (Dzaka, 2009). Dans le cadre de ce travail, nous retenons la définition de Kaldor, Hicks et Scitovski.Pour Kaldor (1940), la situation A est socialement préférable à la situation B si ceux qui ont avantage à la situation A peuvent compenser financièrement les pertes de ceux qui ont avantage à la situation B.Pour Hicks (1939), la situation A est socialement préférable à la situation B, si ceux qui n'ont pas avantage à la situation A ne peuvent pas convaincre ceux qui y trouvent intérêt à renoncer au passage de B à A. Enfin, l'état A est meilleur à B, si ceux qui y gagnent peuvent convaincre les perdants d'accepter le changement et si en même temps, les perdants ne peuvent pas convaincre les gagnants à renoncer au changement (Scitovski, 1941).

La critique majeure à ces critères est qu'ils se limitent à comparer les satisfactions individuelles par la capacité relative à payer des divers individus, laquelle capacité dépend de la répartition existante des revenus.Le débat sur le bien-être est toujours vivace. Cette permanence du débat vient d'une caractéristique essentielle de la notion de bien-être : celui-ci est par essence relatif (Boidin, 2006). C'est donc un concept de nature intrinsèquement subjective, dans le sens où il appartient au sujet et à lui-seul de le définir et de l'apprécier (Thirion, 2008).

D'une manière générale, le bien-être peut être apprécié ou mesuré en termes d'utilité qui elle même est perçue comme étant un état mental tel que le bonheur, le plaisir ou la satisfaction du désir procuré à une personne (ménage) par la consommation ou la possession de biens et services. Dans le cadre de ce travail, nous allons utiliser le revenu des ménages pour mesurer le bien-être des ménages.

3.3.2.2.2. Présentation de la méthodologie

La méthode d'impact consiste à évaluer l'impact en comparant les résultats des participants à un contrefactuel. Cet impact représente précisément les changements opérés dans les conditions de vie des bénéficiaires tels que perçus au moment de l'évaluation (Fougère, 2010).

A. Notations et Hypothèses

L'accès au programme (i.e. au traitement) est représenté par une variable aléatoire T, qui vaut 1 si l'individu accède au programme, 0 sinon. L'efficacité du programme est mesurée par deux variables latentes de résultat, notées Y₁et Y₀ selon que l'individu reçoit le traitement (T=1) ou non (T=0)

Ces variables correspondent aux résultats potentiels du programme. Elles ne sont jamais simultanément observées pour un même individu. Pour un individu traité, Y₁ est observée tandis que Y₀ est inconnue. Dans ce cas, la variable Y₀ correspond au résultat qui aurait été réalisé si l'individu n'avait pas été traité (contrefactuel). Pour un individu non traité, on observe au contraire Y₀, tandis que Y₁ est inconnue.

Pour les épargnants nous aurons : E(G/T=1) c'est-à-dire le revenu moyen au sein des épargnants ;

Il sied de noter à ce niveau qu'aucun de ces effets ne peut-être directement calculés. Pour contourner le problème, on conditionne ces effets par les caractéristiques des individus.

On peut représenter les équations (3.6) et (3.7) par des équations de régression ci-après :

B. Méthodes d'estimation

Il y a plusieurs méthodes pouvant permettre d'appliquer l'analyse de l'évaluation d'impact. Parmi ces méthodes figurent les méthodes expérimentales ou la randomisation, les méthodes quasi-expérimentales et les méthodes non expérimentales. Pour le cadre de ce travail, nous présentons en quelques mots la méthode expérimentale car c'est celle-ci que nous avons utilisé pour mesurer l'effet de l'épargne sur le bien-être des ménages.

Le choix de cette méthode se justifie par sa robustesse consistant à comparer deux groupes d'une même population ciblée l'un participant (épargnant) et l'autre ne participant pas (n'ayant pas de compte d'épargne).

On tire au hasard un échantillon où l'on observe les deux parties. Les deux groupes doivent être plus ou moins identiques, éligibles et désireuses de participer.Il sied de signaler ici qu'il y a deux formes de Randomisation que sont la randomisation pure (se déroule en deux phases, d'abord on tire un échantillon au hasard représentatif de la population cible et ensuite on divise l'échantillon en deux groupes) et la randomisation partielle. L'utilisation de la Randomisation pure a été appliquée dans le cadre de ce travail.

C. Résultats de l'estimation

Dans un premier temps, nous avons utilisé la méthode de différence simple pour apprécier l'effet de l'épargne sur le bien-être des ménages, ensuite, la régression combinée nous a permis d'appuyer les résultats. La technique utilisée pour la régression combinée est celle des moindres carrés ordinaires.

L'impact est mesuré en faisant la différence entre la moyenne des non épargnants et celle des épargnants.

Etant donné que la statistique t de student est de l'ordre de -2,8164 à laquelle est rattachée une probabilité critique de 0,0055 inférieure à 1%, nous rejetons l'hypothèse nulle. Il y a donc différence des revenus entre les épargnants et les non épargnants et l'impact de l'épargne est de l'ordre de 50586,59 Francs Congolais équivalent à 55 dollars américains.

Ce résultat est conforme à la pensée néoclassique selon laquelle les ménages épargnent pour gagner des revenus dans le futur sous forme d'intérêt. La décision d'épargner protège les ménages ruraux de l'érosion monétaire, en ce sens que l'épargne rémunérée permet de limiter les effets de la répression financière qui caractérise l'économie de la RDC.

C.2. Estimation par la méthode de régression combinée.

Dans cette régression, nous utilisons le revenu comme variable dépendante et la décision d'épargner comme variable pouvant cerner l'impact sur le bien-être (ATE). A côté de la décision d'épargner, nous ajoutons le sexe, l'âge, le niveau d'endettement du ménage (emprun) et les activités secondaires (Acts) pour conditionner les résultats.

C.4. Interprétation des résultats

L'estimation de l'équation nous donne une statistique de Fisher de l'ordre de 3,13 avec une probabilité critique de 1,2% inférieure à 5%, ce qui permet de dire que les coefficients estimés sont conjointement significatifs. Le test de Breusch-Godfrey montre qu'il ya absence d'auto-corrélation des erreurs car la probabilité critique qui est de l'ordre de 51,6% est supérieur à 5% et le test white a permis de conclure que la variance des erreurs est constante entre individu, en d'autres termes il y a homoscédasticité (cfr annexe). En outre, les erreurs sont normalement et indépendamment distribuées car la probabilité rattachée à la statistique Jarque Bera (36,5%) est supérieur au seuil de signification, et les deux probabilités du test de Ramsey sont également supérieures au seuil de 5%. Ces éléments permettent de conclure que le modèle estimé est bon, puisque les hypothèses de moindre carré ordinaire ont été minutieusement respectées.

Dans ce modèle, l'impact de l'épargne sur le bien-être est significatif à 5% et son coefficient est positif. Ceci permet de dire que le fait d'épargner améliore significativement le bien-être des ménages. A côté de l'effet de l'épargne sur le revenu, nous avons la constante qui est également significative. Ceci représente le revenu autonome, c'est-à-dire à l'absence des variables créatrices du revenu, il y a toujours un minimum permettant de combler les besoins existentiels des ménages notamment avec la production agricole qui est difficile à évaluer dans ces milieux. Autre coefficient significatif est celui du sexe du chef de ménage et son coefficient est positif. Ceci permet de conclure que les hommes ont un revenu supérieur à celui des femmes.

L'âge du chef des ménages, le niveau d'endettement et le fait d'exercer une activité secondaire ne permettent pas d'expliquer le revenu des ménages car leurs coefficients ne sont pas significativement différent de zéro.

3.4. POLITIQUES EN FAVEUR DE L'EPARGNE

Il sied de noter que l'objectif premier de la politique de l'épargne est le bien-être des ménages dans une perspective de cycle de vie et l'accroissement de la capacité de production (Garnier et Thesmar, 2009). Ainsi l'intervention de l'Etat dans ce secteur doit viser à protéger les épargnants afin de les inciter davantage à épargner. Cette politique aura deux effets que sont : le bien-être des ménages dans une perspective de cycle de vie et l'accroissement de la capacité productive des entreprises locales qui auront un marché local large pouvant financer leurs investissements.

Le financement de l'économie doit présenter clairement l'objectif des politiques de l'épargne, qu'il s'agisse d'inciter les agents à épargner ou bien d'orienter cette épargne vers les besoins prioritaires (Financement des petites et moyennes entreprises, des investissements immobilier, ...) et productifs, c'est ce que Jérôme Glachant (2009) appelle « la quantité et la qualité de l'épargne » domestique.

3.4.1. QUANTITE DE L'EPARGNE ET OPTIMISATION DU BIEN-ETRE DES MENAGES DANS UNE PERSPECTIVE DE LONG TERME.

L'Etat se voit obligé d'inciter les agents à épargner, ce en vue d'améliorer sensiblement leur bien-être futur. Cette politique que nous qualifions de « pro-épargne » aura comme effet d'augmenter les capacités de financement des entreprises, qui créent la richesse, et par là s'en suivra une augmentation du revenu des ménages toutes choses égales par ailleurs.

Pour y parvenir, l'Etat doit chercher à stabiliser l'environnement économique dans lequel évoluent les épargnants, en évitant notamment la répression financière via une bonne politique de stabilité des prix. L'analyse du solde de la balance commerciale montre que cette dernière est déficitaire, alors qu'un solde positif suppose une rentrée des capitaux dans le pays et donc une augmentation des revenus des agents. Il faudra donc développer ce secteur notamment par la diversification des produits à exporter, par l'exportation des produits transformés à forte valeur ajoutée.

L'Etat doit chercher le développement du secteur privé en offrant un cadre idéal pour ce dernier. Nous avons vu dans le cadre de ce travail que les degrés de liberté d'entreprendre, d'investir, fiscale et financière ne sont pas susceptibles de promouvoir la relance économique. Redonner la confiance aux agents en punissant tout comportement contraire à l'esprit d'épargne des agents. Lorsque le revenu des agents économiques sera élevé, il va en résulter, toutes choses égales par ailleurs, une espérance de vie à la naissance élevée, car en ce jour les congolais ne vivent pas longtemps. L'accroissement du revenu va produire comme effet, l'amélioration de la santé ce qui va allonger l'espérance de vie à la naissance, ce qui d'après Bloom, David et Canning (2000) conduit à un accroissement de l'épargne nécessaire pour couvrir les besoins des ménages au delà de l'âge de la retraite.

Une bonne politique de sensibilisation financière des agents est également indispensable. Il faudra donc, pour l'Etat d'améliorer les conditions de vie des enseignants qui sont chargés d'éduquer les congolais. Car il a été démontré que plus on étudie, plus élevé sera le niveau du revenu pouvant permettre la satisfaction des besoins des ménages toutes choses égales par ailleurs. Dans des pays développés, le système d'épargne retraite fonctionne de telle sorte que les plus jeunes financent les plus vieux c'est-à-dire les retraités. Nous préconisons à ce stade la libéralisation de ce secteur pour que les congolais choisissent eux-mêmes l'institution pouvant assurer son bien-être futur. Dans ce contexte de privatisation et de libéralisation de ce secteur, l'Institut national de sécurité sociale et la société nationale d'assurance se verront obligé de devenir compétitive et chercheront même d'autres solutions comme la fructification de l'épargne des membres, ce qui pourra avoir de l'impact très significatif sur le bien-être des ménages surtout pendant la retraite. Dans un tel environnement, le rôle de l'Etat serait alors de réguler le marché.

Pour permettre l'afflux de l'épargne, nous préconisons au secteur financier bancaire un instrument qu'est «le compte d'épargne-retraite ». Avec ce compte, les ménages devront épargner chaque mois un montant équivalant à la cotisation sociale que perçoive l'institut national de sécurité sociale. Au taux de 24% l'an par exemple appliqué à la Caisse générale d'épargne du Congo et si nous retenons 10000 francs congolais comme cotisation mensuelle, ce ménage atteindra une épargne équivalente à 623.280.563,9 Francs congolais après trente ans. Si nous retenons 10 dollars américains, ce ménage aura 623.280,56 dollars américains.

Pendant la retraite, l'agent pourra investir même la moitié de sa fortune en achetant notamment des maisons, en investissant dans l'élevage, l'agriculture, ...et placer en compte bloqué le résidu. Le ménage va s'en sortir même avec des intérêts.Ce procédé fera en sorte que le niveau d'épargne soit élevé en vue de garantir le bien-être futur des ménages et permettre d'accroitre les capacités locales de financement de notre économie au lieu de continuer à dépendre de l'extérieur.

Il est certes évident que les gens vont se poser la question de savoir avec quel revenu ce ménage devra-t-il constituer cette épargne ? A cette question nous disons que ce sera toujours avec son petit revenu. Le ménage ne réclame pas si l'on soustrait de son revenu une telle somme comme une épargne forcée et placée à l'INSS par exemple. A quoi bon de tout consommer aujourd'hui et de ne rien consommer demain ?

3.4.2. QUALITE DE L'EPARGNE

Le système financier congolais n'inspire pas confiance aux agents, il faudra donc commencer par le crédibiliser afin que la stratégie proposée ci-haut soit une réussite. Cette politique peut passer par une bonne gestion macroéconomique du pays. En d'autres termes, assainir l'environnement économique, développer l'esprit d'entreprendre tout en réduisant certaines tracasseries administratives, fiscales et financières enfin que les banques trouvent des débouchées pour la quantité d'épargne résultant de la stratégie exposée ci-haut.

D'autres problèmes que rencontrent les agents économiques dans le milieu rural est la baisse des activités agricoles. Les habitants dans le milieu rural vivent essentiellement de l'agriculture. Il faudra donc que l'épargne soit affectée à des activités agricoles notamment pour l'achat des tracteurs, des intrants agricoles et même à financer la recherche dans ce domaine (en renforçant par exemple les activités de l'Institut nationale de recherche agricole), ceci pour améliorer la productivité dans ce secteur tout en améliorant la différence entre le prix aux producteurs et le prix aux consommateurs.

Lorsque le secteur agricole sera développé, il en résultera le développement du secteur manufacturier et par la suite du secteur de service (notamment du secteur de transport) tout en réhabilitant les routes des dessertes agricoles. Le développement du secteur de service, permettra le développement économique de notre pays.

En outre, la RDC ou mieux le secteur agricole congolais n'échappe pas au réchauffement climatique, ce dernier entame le bien-être des ménages surtout dans le domaine agricole. D'après les actes du Colloque annuel d'épargne sans frontière tenu le 21 mars 2012 à Paris, sur « le financement de la lutte contre le changement climatique : un enjeu pour les pays en développement », le changement climatique est la cause de 300.000 morts par an, affecte sérieusement 325 millions de personnes et engendre 125 millions de dollars des pertes économiques par an dans le monde.

Dans ces conditions, nous préconisons également l'affectation de l'épargne dans des projets qui auront un impact positifs sur l'environnement. Pour que ceci soit un succès, il faudra donc créer une institution pouvant contrôler les activités des ménages afin de ne plus tomber sur des activités qui ont des effets négatifs sur l'environnement comme la fabrication de braise.

Schéma n°3.1. : Stratégies d'amélioration du bien-être des ménages ruraux.

Ce schéma montre l'importance majeure de l'épargne dans le processus de développement. Or, dans le contexte congolais, les banques ont une certaine réticence vis-à-vis du secteur agricole qui pourtant est un moteur de la croissance économique. Pour palier cet inconvénient, nous préconisons l'instauration des mutualités agricoles qui vont travailler en synergie avec le pouvoir public et les banques (agricoles) en vue de redonner une certaine confiance à ce secteur. A ce niveau, le rôle de l'Etat serait la coordination de cette politique agricole en vue d'atteindre les résultats escomptés.

CONCLUSION GENERALE

Ce travail avait pour objectif d'identifier les facteurs qui déterminent l'épargne des ménages dans les cités semi-rurales de Mbanza-Ngungu et Kisantu. Pour atteindre notre objectif, nous avons fait recours à deux analyses, l'une microéconomique et l'autre macroéconomique.

En ce qui concerne l'analyse macroéconomique, nous avons estimé un modèle à correction d'erreur comprenant le taux d'épargne comme variable dépendante. Les données qui ont servi à l'estimation du modèle proviennent de la BCC et de la Banque Mondiale. Les résultats de nos estimations macro économétriques ont permis d'identifier les déterminants de l'épargne en RDC. Il s'agit de l'espérance de vie à la naissance et du revenu par habitant.

Dans l'approche microéconomique, nous avons utilisé un modèle à choix discret ayant comme variable dépendante la disposition d'une épargne. L'estimation de ce modèle a conduit aux résultats selon lesquels le niveau d'instruction, l'âge et le fait d'exercer une activité secondaire sont les principaux déterminants de l'épargne dans le milieu semi-rural de Mbanza-Ngungu et Kisantu.

Nous avons également utilisé dans l'approche microéconomique la méthode d'évaluation d'impact en utilisant les épargnants comme échantillon d'intérêt et les non épargnants comme échantillon de contrôle. Le revenu nous a permis de cerner le bien-être des ménages en ce sens que l'on a considéré l'accroissement de revenu comme facteur pouvant expliquer l'amélioration du bien-être des ménages. Dans cette approche, nous sommes parvenus aux résultats selon lesquels l'épargne influence significativement le revenu des ménages.

Ainsi, nous confirmons les hypothèses selon lesquelles le PIB par habitant et l'espérance de vie à la naissance sont des facteurs déterminants de l'épargne en RDC du point vue macroéconomique ; le sexe, le niveau d'instruction, l'âge et le fait d'exercer une activité secondaire déterminent l'épargne des ménages ruraux. Nous infirmons les hypothèses selon lesquelles, la balance commerciale, le taux d'inflation le crédit à l'économie et le taux d'intérêt déterminent les variations du taux d'épargnent au niveau macroéconomique d'une part, la taille de ménage et le sexe du chef de ménage déterminent l'épargne en milieu rural d'autre part. Enfin, les résultats de notre étude ont permis de confirmer l'hypothèse selon laquelle l'épargne améliore le bien-être des ménages ruraux.

Compte tenu de ces résultats, nous suggérons aux autorités politiques ce qui suit :

- Accroître le revenu des agents en vue de leur permettre de dégager une épargne pouvant leur garantir un bien-être futur surtout pendant la retraite. Ceci implique une politique de répartition équitable du revenu national, c'est-à-dire réduire les écarts criants entre les agents économiques. Car les résultats de notre étude montrent que l'épargne influence le bien-être des ménages. L'accroissement du revenu des ménages le permettra de sortir du cycle infernal d'endettement ;

- Stabiliser l'environnement macroéconomique, développer le secteur privé et protéger l'épargne des ménages. Les résultats de l'étude montrent que l'environnement économique de la RDC n'est pas susceptible d'attirer les investissements et de protéger l'épargne des ménages;

- Redonner la confiance aux agents économiques en punissant tout comportement contraire à l'esprit d'épargne et avoir une bonne politique de sensibilisation financière des ménages pouvant permettre le changement de mentalité de la population. Carjusque là, la population congolaise n'est pas encore prête à placer son épargne dans une institution compte-tenu de l'histoire du secteur financier en RDC ;

- Libéraliser le secteur financier non bancaire pour permettre à la SONAS et l'INSS de devenir compétitive. Ainsi, les ménages auront les possibilités de choisir librement vers quelle institution placer son épargne retraite.

Pour les ménages, nous suggérons un plan d'épargne retraite, c'est-à-dire d'épargner dans le secteur bancaire un montant équivalent à la cotisation sociale.

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Annexe 1 : Indicateurs macroéconomiques

année	Taux de croissance du PIB	Exportation/PIB	Importation/PIB	taux d'investissement privé	Taux d'inflation
1960		18,92	19,42	8,6	21,8
1961	-10,85	9,86	9,39	9,2	21,75
1962	21,2	7,75	7,44	9,7	17,88
1963	5,21	31,8	31,68	10,3	105,19
1964	-2,44	33,5	37,3	13	53,18
1965	1	25,92	27,23	15,2	1,32
1966	6,78	31,12	38,02	13,7	23,85
1967	-0,99	15,55	16,37	14,4	15,63
1968	4,33	14,52	15,3	15,1	17,22
1969	9,33	13,18	14,23	18,6	0,50
1970	-0,25	15,46	18,22	8,6	1,61
1971	6,01	12,14	18,54	8,9	11,27
1972	0,15	11,25	15,78	11,4	12
1973	8,14	13,44	15,88	7	11,25
1974	3,13	16,18	19,03	7,7	26,37
1975	-4,98	9,96	15,09	11,5	60,99
1976	-5,31	12,15	19,65	7,8	43,43
1977	0,76	10,33	19,67	14,8	61,06
1978	-5,35	12,35	9,2	7,7	57,38
1979	0,43	12,65	10,04	5,6	111,13
1980	2,19	16,48	16,35	3,7	47,19
1981	2,35	14,14	17,14	4,6	39,22
1982	-0,46	12,15	13,95	6,9	37,92
1983	1,41	16,24	17,29	7,2	71,90
1984	5,54	26,01	26,12	6,7	58,63
1985	0,47	27,51	25,63	7,8	13,06
1986	4,72	24,71	24,03	8,8	57,90
1987	2,68	25,98	28,86	9	84,32
1988	0,47	25,5	27,82	7,9	72,79
1989	-1,27	25,49	24,84	7,9	24,42
1990	-6,57	29,5	29,2	8,9	19,65
1991	-8,42	20,38	24,12	3,5	1141,33
1992	-10,5	16,68	17,52	4,3	2729,79
1993	-13,47	11,33	9,11	1,4	4583,08
1994	-3,9	22,63	19,89	7	9796,9
1995	0,7	28,48	23,73	5,3	370,27
1996	-1,02	30	30,31	4,6	692,96
1997	-5,62	18,75	15	2	13,76
1998	-1,62	29,79	32,89	2	134,84
1999	-4,27	23,54	17,56	2	483,72
2000	-6,9	22,38	21,37	3	511,21
2001	-2,1	18,65	20,69	5,1	313,72
2002	3,47	21,16	26,07	8	38,09
2003	5,79	26,13	33,35	9,5	12,87
2004	6,64	30,35	39,17	10	3,99
2005	6,46	34,49	42,73		21,32
2006	5,08	30,68	44,36		18,2
2007	6,26	27,17	37,94		27,6
2008	6,2	23,31	38,56		9,96
2009	2,83	9,25	20,9		53,4
2010	7,24	15,49	34,3

Annexe 2 : Liste des banques en 2010.

Dans le souci de contribuer à la recherche scientifique sur l'épargne, et de doter aux ménages d'instruments nécessaires pouvant assurer l'amélioration de leur bien-être, nous avons estimé bon de travailler sur « l'épargne et bien-être des ménages : une analyse microéconomique et macroéconomique ». Le présent questionnaire nous permettra de cerner la réalité du phénomène sous-étude. Nous vous garantissons que vos réponses resteront confidentielles et serviront unique pour des fins de la recherche.

1. Location maison 2. Propriétaire taxi 3. Petit commerce 4. Agriculture 5. Autres

1. Contrat à temps plein formel 2. Contrat à temps partiel formel 3. Agriculture

7. Cuisinière 8. Micro-onde 9. Machine à laver 10. Fer à repasser 11. ventilateur-climatiseur 12. Réchaud

22. Quel est le revenu mensuel de l'activité principale du chef des ménages ? _______

23. Quel est le revenu mensuel de l'activité secondaire du chef des ménages ? ______

27. Recevez-vous des transferts auprès des autres ménages évoluant à l'extérieur du pays ?

1. banque 2. Microcrédit 3. Amis et famille 4. Votre employeur 5. Banque Lambert

1. assurance maladie 2. Assurance véhicule 3. Assurance vie 4. Assurance incendie

56. Si Oui, combien cotisez-vous à la tontine par Période ? __________________

58. Si oui, êtes-vous capable de vérifier le montant de votre épargne retraite auprès de cette institution ?

1. enfants 2. Epargne constituée auprès des autres institutions 3. Epargne en actifs réels 4. Autres à préciser

4. Comment faites-vous pour attirer les agents économiques à épargner dans votre organisation ?

5. Quel est le dépôt minimum pour un agent qui veut ouvrir un compte d'épargne ?

10. Comment procédez-vous pour fixer le taux en dollar d'autant plus que la banque centrale fixe son taux uniquement en Francs ?

4. Pensez vous qu'un ménage peut préparer sa retraite en comptant sur vos services ?

3. Pensez vous qu'un ménage peut préparer sa retraite en comptant sur votre service ?

Null Hypothesis: SL has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-3.196979	0.1020
Test critical values:	1% level		-4.252879
	5% level		-3.548490
	10% level		-3.207094


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(SL)
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:05
Sample (adjusted): 1971 2008
Included observations: 34 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


SL(-1)	-0.478534	0.149683	-3.196979	0.0032
C	10.14669	3.166232	3.204659	0.0031
@TREND(1970)	-0.021749	0.010062	-2.161556	0.0385


R-squared	0.249929	Mean dependent var		-0.009333
Adjusted R-squared	0.201538	S.D. dependent var		0.555114
S.E. of regression	0.496032	Akaike info criterion		1.519743
Sum squared resid	7.627468	Schwarz criterion		1.654422
Log likelihood	-22.83563	F-statistic		5.164719
Durbin-Watson stat	1.886513	Prob(F-statistic)		0.011590


Null Hypothesis: D(SL) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-6.059590	0.0001
Test critical values:	1% level		-4.284580
	5% level		-3.562882
	10% level		-3.215267


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(SL,2)
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:05
Sample (adjusted): 1972 2005
Included observations: 31 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


D(SL(-1))	-1.231326	0.203203	-6.059590	0.0000
C	0.026697	0.211398	0.126287	0.9004
@TREND(1970)	-0.000909	0.010572	-0.086025	0.9321


R-squared	0.567648	Mean dependent var		-0.008762
Adjusted R-squared	0.536765	S.D. dependent var		0.836573
S.E. of regression	0.569383	Akaike info criterion		1.803238
Sum squared resid	9.077513	Schwarz criterion		1.942011
Log likelihood	-24.95020	F-statistic		18.38100
Durbin-Watson stat	1.998934	Prob(F-statistic)		0.000008


Null Hypothesis: LOG(INT) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-2.901860	0.1733
Test critical values:	1% level		-4.219126
	5% level		-3.533083
	10% level		-3.198312


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(INT))
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:06
Sample (adjusted): 1971 2008
Included observations: 38 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


LOG(INT(-1))	-0.376554	0.129763	-2.901860	0.0064
C	0.988352	0.388174	2.546155	0.0154
@TREND(1970)	0.013916	0.014111	0.986178	0.3308


R-squared	0.198963	Mean dependent var		0.066059
Adjusted R-squared	0.153189	S.D. dependent var		0.900074
S.E. of regression	0.828269	Akaike info criterion		2.536699
Sum squared resid	24.01103	Schwarz criterion		2.665982
Log likelihood	-45.19728	F-statistic		4.346678
Durbin-Watson stat	1.876278	Prob(F-statistic)		0.020603


Null Hypothesis: D(LOG(INT)) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-6.706278	0.0000
Test critical values:	1% level		-4.234972
	5% level		-3.540328
	10% level		-3.202445


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(INT),2)
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:07
Sample (adjusted): 1973 2008
Included observations: 36 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


D(LOG(INT(-1)))	-1.589842	0.237068	-6.706278	0.0000
D(LOG(INT(-1)),2)	0.440614	0.160451	2.746093	0.0098
C	0.370823	0.322814	1.148719	0.2592
@TREND(1970)	-0.012798	0.013982	-0.915299	0.3669


R-squared	0.636145	Mean dependent var		0.015982
Adjusted R-squared	0.602034	S.D. dependent var		1.366117
S.E. of regression	0.861809	Akaike info criterion		2.644874
Sum squared resid	23.76689	Schwarz criterion		2.820820
Log likelihood	-43.60772	F-statistic		18.64905
Durbin-Watson stat	2.307929	Prob(F-statistic)		0.000000

Null Hypothesis: LOG(INF) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-2.605859	0.2800
Test critical values:	1% level		-4.219126
	5% level		-3.533083
	10% level		-3.198312


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(INF))
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:08
Sample (adjusted): 1971 2008
Included observations: 38 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


LOG(INF(-1))	-0.311489	0.119534	-2.605859	0.0134
C	1.551559	0.592206	2.619965	0.0129
@TREND(1970)	-0.009666	0.020291	-0.476364	0.6368


R-squared	0.191091	Mean dependent var		0.047956
Adjusted R-squared	0.144867	S.D. dependent var		1.429553
S.E. of regression	1.321956	Akaike info criterion		3.471758
Sum squared resid	61.16484	Schwarz criterion		3.601041
Log likelihood	-62.96340	F-statistic		4.134068
Durbin-Watson stat	1.953614	Prob(F-statistic)		0.024448


Null Hypothesis: D(LOG(INF)) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-6.827590	0.0000
Test critical values:	1% level		-4.226815
	5% level		-3.536601
	10% level		-3.200320


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(INF),2)
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:09
Sample (adjusted): 1972 2008
Included observations: 37 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


D(LOG(INF(-1)))	-1.143061	0.167418	-6.827590	0.0000
C	0.411652	0.504812	0.815456	0.4205
@TREND(1970)	-0.020200	0.022242	-0.908222	0.3702


R-squared	0.578399	Mean dependent var		-0.080139
Adjusted R-squared	0.553599	S.D. dependent var		2.134957
S.E. of regression	1.426434	Akaike info criterion		3.625837
Sum squared resid	69.18024	Schwarz criterion		3.756452
Log likelihood	-64.07798	F-statistic		23.32251
Durbin-Watson stat	1.984198	Prob(F-statistic)		0.000000


Null Hypothesis: LOG(PIBHAB) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-1.899465	0.6347
Test critical values:	1% level		-4.226815
	5% level		-3.536601
	10% level		-3.200320


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(PIBHAB))
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:11
Sample (adjusted): 1972 2008
Included observations: 37 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


LOG(PIBHAB(-1))	-0.087747	0.046195	-1.899465	0.0663
D(LOG(PIBHAB(-1)))	0.727242	0.121421	5.989407	0.0000
C	0.514399	0.282465	1.821105	0.0777
@TREND(1970)	-0.003480	0.002206	-1.577689	0.1242


R-squared	0.530289	Mean dependent var		-0.033505
Adjusted R-squared	0.487588	S.D. dependent var		0.055519
S.E. of regression	0.039742	Akaike info criterion		-3.510994
Sum squared resid	0.052122	Schwarz criterion		-3.336841
Log likelihood	68.95340	F-statistic		12.41864
Durbin-Watson stat	2.083356	Prob(F-statistic)		0.000013


Null Hypothesis: D(LOG(PIBHAB)) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-2.541404	0.3078
Test critical values:	1% level		-4.226815
	5% level		-3.536601
	10% level		-3.200320


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(PIBHAB),2)
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:11
Sample (adjusted): 1972 2008
Included observations: 37 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


D(LOG(PIBHAB(-1)))	-0.314826	0.123879	-2.541404	0.0158
C	-0.021435	0.014953	-1.433481	0.1609
@TREND(1970)	0.000545	0.000635	0.858860	0.3964


R-squared	0.175442	Mean dependent var		2.96E-05
Adjusted R-squared	0.126938	S.D. dependent var		0.044135
S.E. of regression	0.041238	Akaike info criterion		-3.461290
Sum squared resid	0.057821	Schwarz criterion		-3.330675
Log likelihood	67.03387	F-statistic		3.617104
Durbin-Watson stat	1.949153	Prob(F-statistic)		0.037650

Null Hypothesis: D(LOG(PIBHAB),2) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-6.787861	0.0000
Test critical values:	1% level		-4.234972
	5% level		-3.540328
	10% level		-3.202445


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(PIBHAB),3)
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:12
Sample (adjusted): 1973 2008
Included observations: 36 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


D(LOG(PIBHAB(-1)),2)	-1.148683	0.169226	-6.787861	0.0000
C	-0.007203	0.016487	-0.436899	0.6650
@TREND(1970)	0.000430	0.000719	0.597555	0.5542


R-squared	0.583452	Mean dependent var		0.001538
Adjusted R-squared	0.558207	S.D. dependent var		0.066716
S.E. of regression	0.044345	Akaike info criterion		-3.313987
Sum squared resid	0.064893	Schwarz criterion		-3.182027
Log likelihood	62.65176	F-statistic		23.11128
Durbin-Watson stat	1.851318	Prob(F-statistic)		0.000001

Null Hypothesis: LOG(ESPER) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-4.597210	0.0039
Test critical values:	1% level		-4.226815
	5% level		-3.536601
	10% level		-3.200320


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(ESPER))
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:13
Sample (adjusted): 1972 2008
Included observations: 37 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


LOG(ESPER(-1))	-0.054854	0.011932	-4.597210	0.0001
D(LOG(ESPER(-1)))	0.912898	0.049883	18.30076	0.0000
C	0.209272	0.045540	4.595392	0.0001
@TREND(1970)	7.18E-05	2.68E-05	2.679967	0.0114


R-squared	0.927574	Mean dependent var		0.002123
Adjusted R-squared	0.920989	S.D. dependent var		0.004805
S.E. of regression	0.001351	Akaike info criterion		-10.27458
Sum squared resid	6.02E-05	Schwarz criterion		-10.10042
Log likelihood	194.0797	F-statistic		140.8784
Durbin-Watson stat	0.283296	Prob(F-statistic)		0.000000

Null Hypothesis: BACO has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-6.309767	0.0000
Test critical values:	1% level		-4.226815
	5% level		-3.536601
	10% level		-3.200320


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(BACO)
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:14
Sample (adjusted): 1972 2008
Included observations: 37 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


BACO(-1)	-1.072203	0.169928	-6.309767	0.0000
C	-3.308370	1.944585	-1.701325	0.0980
@TREND(1970)	0.040873	0.083728	0.488166	0.6286


R-squared	0.540200	Mean dependent var		-0.027002
Adjusted R-squared	0.513153	S.D. dependent var		7.791891
S.E. of regression	5.436749	Akaike info criterion		6.301844
Sum squared resid	1004.980	Schwarz criterion		6.432459
Log likelihood	-113.5841	F-statistic		19.97257
Durbin-Watson stat	2.011207	Prob(F-statistic)		0.000002

Null Hypothesis: LOG(CREDIT) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-4.049968	0.0152
Test critical values:	1% level		-4.219126
	5% level		-3.533083
	10% level		-3.198312


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(CREDIT))
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:14
Sample (adjusted): 1971 2008
Included observations: 38 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


LOG(CREDIT(-1))	-0.646091	0.159530	-4.049968	0.0003
C	1.838332	0.544199	3.378047	0.0018
@TREND(1970)	-0.031770	0.015575	-2.039826	0.0490


R-squared	0.319156	Mean dependent var		0.011874
Adjusted R-squared	0.280251	S.D. dependent var		1.061582
S.E. of regression	0.900625	Akaike info criterion		2.704202
Sum squared resid	28.38942	Schwarz criterion		2.833485
Log likelihood	-48.37984	F-statistic		8.203401
Durbin-Watson stat	2.182835	Prob(F-statistic)		0.001198

Null Hypothesis: D(LOG(CREDIT)) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-10.23328	0.0000
Test critical values:	1% level		-4.226815
	5% level		-3.536601
	10% level		-3.200320


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOG(CREDIT),2)
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:15
Sample (adjusted): 1972 2008
Included observations: 37 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


D(LOG(CREDIT(-1)))	-1.512583	0.147810	-10.23328	0.0000
C	-0.011530	0.332161	-0.034713	0.9725
@TREND(1970)	0.000945	0.014651	0.064465	0.9490


R-squared	0.754969	Mean dependent var		0.009732
Adjusted R-squared	0.740556	S.D. dependent var		1.867989
S.E. of regression	0.951473	Akaike info criterion		2.815994
Sum squared resid	30.78023	Schwarz criterion		2.946609
Log likelihood	-49.09589	F-statistic		52.37903
Durbin-Watson stat	2.021742	Prob(F-statistic)		0.000000

Date: 01/22/13 Time: 19:19
Sample: 1970 2008
Included observations: 30
Series: SL LOG(INT) LOG(INF) LOG(PIBHAB) LOG(ESPER) BACO LOG(CREDIT)
Lags interval: 1 to 1

Selected (0.05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model


Data Trend:	None	None	Linear	Linear	Quadratic
Test Type	No Intercept	Intercept	Intercept	Intercept	Intercept
	No Trend	No Trend	No Trend	Trend	Trend
Trace	5	4	3	5	4
Max-Eig	3	3	2	2	2


*Critical values based on MacKinnon-Haug-Michelis (1999)

Information Criteria by Rank and Model


Data Trend:	None	None	Linear	Linear	Quadratic
Rank or	No Intercept	Intercept	Intercept	Intercept	Intercept
No. of CEs	No Trend	No Trend	No Trend	Trend	Trend


	Log Likelihood by Rank (rows) and Model (columns)
0	2.253491	2.253491	13.62406	13.62406	20.93141
1	28.70612	35.99960	43.69675	51.16769	58.37436
2	52.10709	62.35695	70.03821	77.79694	82.79531
3	70.53452	80.79510	86.07789	94.00155	98.85067
4	80.39123	93.95339	99.19375	107.4405	111.8416
5	88.42999	102.0189	105.1095	120.3129	123.9886
6	92.23725	107.4158	109.2085	125.9649	127.8417
7	93.75920	109.2397	109.2397	129.1647	129.1647


	Akaike Information Criteria by Rank (rows) and Model (columns)
0	3.116434	3.116434	2.825063	2.825063	2.804573
1	2.286258	1.866693	1.753550	1.322154	1.241709
2	1.659527	1.109536	0.930786	0.546871	0.546979
3	1.364365	0.880327	0.794807	0.466563	0.409956*
4	1.640585	1.003107	0.853750	0.570633	0.477225
5	2.038001	1.465409	1.392700	0.712476	0.600761
6	2.717517	2.105612	2.052768	1.335674	1.277219
7	3.549387	2.984019	2.984019	2.122352	2.122352


	Schwarz Criteria by Rank (rows) and Model (columns)
0	5.405056	5.405056	5.440631	5.440631	5.747087
1	5.228773	4.855914	5.023011	4.638321	4.838116
2	5.255934	4.799356	4.854138	4.563637*	4.797278
3	5.614664	5.270745	5.372052	5.183928	5.314147
4	6.544776	6.094124	6.084887	5.988597	6.035308
5	7.596084	7.257025	7.277729	6.831038	6.812736
6	8.929492	8.597826	8.591689	8.154835	8.143087
7	10.41525	10.17683	10.17683	9.642111	9.642111

White Heteroskedasticity Test:


F-statistic	0.895278	Probability		0.612988
Obs*R-squared	24.04680	Probability		0.458924



Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:45
Sample: 1972 2008
Included observations: 33


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-6.127875	52.99098	-0.115640	0.9108
D(LOG(INT))	0.038730	0.097877	0.395696	0.7027
(D(LOG(INT)))^2	0.017461	0.171505	0.101808	0.9214
D(LOG(INF))	0.072118	0.065169	1.106620	0.3006
(D(LOG(INF)))^2	0.024516	0.052850	0.463884	0.6551
D(D(LOG(PIBHAB)))	0.137700	1.891907	0.072784	0.9438
(D(D(LOG(PIBHAB))))^2	3.067671	36.05643	0.085080	0.9343
LOG(ESPER)	-25.56550	62.19001	-0.411087	0.6918
D(LOG(CREDIT))	0.008262	0.232878	0.035479	0.9726
(D(LOG(CREDIT)))^2	0.002671	0.074436	0.035886	0.9723
BACO	0.012726	0.068172	0.186675	0.8566
BACO^2	0.000778	0.002872	0.270970	0.7933
LOG(S(-1))	0.230129	1.423713	0.161640	0.8756
(LOG(S(-1)))^2	-0.066239	0.313216	-0.211479	0.8378
LOG(INT(-1))	-0.314282	0.476655	-0.659350	0.5282
(LOG(INT(-1)))^2	0.038418	0.088345	0.434858	0.6752
LOG(INF(-1))	0.471936	0.512433	0.920971	0.3840
(LOG(INF(-1)))^2	-0.046084	0.069100	-0.666907	0.5236
LOG(PIBHAB(-1))	4.285470	23.34782	0.183549	0.8589
(LOG(PIBHAB(-1)))^2	-0.425760	2.264645	-0.188003	0.8556
LOG(ESPER(-1))	24.28589	56.99455	0.426109	0.6813
LOG(CREDIT(-1))	0.011465	0.296375	0.038684	0.9701
(LOG(CREDIT(-1)))^2	-0.029006	0.072319	-0.401078	0.6989
BACO(-1)	0.044791	0.058626	0.764004	0.4668
BACO(-1)^2	0.002218	0.002847	0.779125	0.4583


R-squared	0.728691	Mean dependent var		0.122944
Adjusted R-squared	-0.085236	S.D. dependent var		0.187108
S.E. of regression	0.194919	Akaike info criterion		-0.334382
Sum squared resid	0.303947	Schwarz criterion		0.799336
Log likelihood	30.51730	F-statistic		0.895278
Durbin-Watson stat	2.343029	Prob(F-statistic)		0.612988

ARCH Test:


F-statistic	0.283841	Probability		0.836504
Obs*R-squared	0.968845	Probability		0.808790



Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:47
Sample (adjusted): 1975 2005
Included observations: 26 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	0.179017	0.070772	2.529482	0.0191
RESID^2(-1)	-0.190936	0.210478	-0.907158	0.3742
RESID^2(-2)	-0.089396	0.270000	-0.331097	0.7437
RESID^2(-3)	-0.025308	0.264380	-0.095726	0.9246


R-squared	0.037263	Mean dependent var		0.140561
Adjusted R-squared	-0.094019	S.D. dependent var		0.205379
S.E. of regression	0.214817	Akaike info criterion		-0.097423
Sum squared resid	1.015219	Schwarz criterion		0.096130
Log likelihood	5.266502	F-statistic		0.283841
Durbin-Watson stat	2.121181	Prob(F-statistic)		0.836504

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


F-statistic	2.873186	Probability		0.084152
Obs*R-squared	8.336725	Probability		0.015478



Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 01/22/13 Time: 19:49
Presample and interior missing value lagged residuals set to zero.


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-27.98730	26.60616	-1.051910	0.3076
D(LOG(INT))	-0.105177	0.122781	-0.856616	0.4036
D(LOG(INF))	-0.021824	0.075233	-0.290089	0.7753
D(D(LOG(PIBHAB)))	0.345576	2.118687	0.163109	0.8724
LOG(ESPER)	32.05457	29.99140	1.068792	0.3001
D(LOG(CREDIT))	0.065086	0.134984	0.482177	0.6358
BACO	-0.006660	0.015933	-0.418010	0.6812
LOG(S(-1))	0.753974	0.413327	1.824159	0.0858
LOG(INT(-1))	-0.115614	0.146140	-0.791116	0.4398
LOG(INF(-1))	0.089285	0.082405	1.083491	0.2937
LOG(PIBHAB(-1))	-0.253867	0.360915	-0.703399	0.4913
LOG(ESPER(-1))	-24.87958	27.62221	-0.900709	0.3803
LOG(CREDIT(-1))	-0.026067	0.172316	-0.151276	0.8815
BACO(-1)	-0.025215	0.019864	-1.269381	0.2214
RESID(-1)	-1.151359	0.525222	-2.192138	0.0426
RESID(-2)	-0.182754	0.387230	-0.471953	0.6430


R-squared	0.252628	Mean dependent var		6.41E-15
Adjusted R-squared	-0.406818	S.D. dependent var		0.356070
S.E. of regression	0.422332	Akaike info criterion		1.420354
Sum squared resid	3.032197	Schwarz criterion		2.145933
Log likelihood	-7.435841	F-statistic		0.383091
Durbin-Watson stat	2.047113	Prob(F-statistic)		0.965919

Dependent Variable: D(LOG(S))
Method: Least Squares
Date: 01/23/13 Time: 08:55
Sample (adjusted): 1972 2008
Included observations: 33 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-16.26648	16.87477	-0.963953	0.3494
D(LOG(INT))	0.065223	0.076182	0.856154	0.4046
D(LOG(INF))	-0.059519	0.065407	-0.909972	0.3763
D(D(LOG(PIBHAB)))	1.596551	1.243462	1.283956	0.2174
LOG(ESPER)	-40.87276	16.42224	-2.488866	0.0242
D(LOG(CREDIT))	-0.101158	0.087150	-1.160741	0.2628
BACO	0.015025	0.010439	1.439344	0.1693
LOG(S(-1))	-0.823563	0.133600	-6.164382	0.0000
LOG(INT(-1))	-0.067047	0.106872	-0.627362	0.5393
LOG(INF(-1))	-0.050951	0.048251	-1.055940	0.3067
LOG(PIBHAB(-1))	0.963237	0.227446	4.235014	0.0006
LOG(ESPER(-1))	44.45694	15.66119	2.838669	0.0119
LOG(CREDIT(-1))	-0.101920	0.108825	-0.936544	0.3629
BACO(-1)	0.010490	0.011130	0.942459	0.3600
D76	-0.731111	0.294378	-2.483577	0.0245
D91	-1.349178	0.456320	-2.956646	0.0093
D96	1.451955	0.428657	3.387221	0.0038


R-squared	0.888221	Mean dependent var		-0.033135
Adjusted R-squared	0.776441	S.D. dependent var		0.570835
S.E. of regression	0.269902	Akaike info criterion		0.524872
Sum squared resid	1.165557	Schwarz criterion		1.295800
Log likelihood	8.339616	F-statistic		7.946185
Durbin-Watson stat	1.913479	Prob(F-statistic)		0.000076

Dependent Variable: D(LOG(S))
Method: Least Squares
Date: 01/23/13 Time: 08:55
Sample (adjusted): 1972 2008
Included observations: 33 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-16.26648	16.87477	-0.963953	0.3494
D(LOG(INT))	0.065223	0.076182	0.856154	0.4046
D(LOG(INF))	-0.059519	0.065407	-0.909972	0.3763
D(D(LOG(PIBHAB)))	1.596551	1.243462	1.283956	0.2174
LOG(ESPER)	-40.87276	16.42224	-2.488866	0.0242
D(LOG(CREDIT))	-0.101158	0.087150	-1.160741	0.2628
BACO	0.015025	0.010439	1.439344	0.1693
LOG(S(-1))	-0.823563	0.133600	-6.164382	0.0000
LOG(INT(-1))	-0.067047	0.106872	-0.627362	0.5393
LOG(INF(-1))	-0.050951	0.048251	-1.055940	0.3067
LOG(PIBHAB(-1))	0.963237	0.227446	4.235014	0.0006
LOG(ESPER(-1))	44.45694	15.66119	2.838669	0.0119
LOG(CREDIT(-1))	-0.101920	0.108825	-0.936544	0.3629
BACO(-1)	0.010490	0.011130	0.942459	0.3600
D76	-0.731111	0.294378	-2.483577	0.0245
D91	-1.349178	0.456320	-2.956646	0.0093
D96	1.451955	0.428657	3.387221	0.0038


R-squared	0.888221	Mean dependent var		-0.033135
Adjusted R-squared	0.776441	S.D. dependent var		0.570835
S.E. of regression	0.269902	Akaike info criterion		0.524872
Sum squared resid	1.165557	Schwarz criterion		1.295800
Log likelihood	8.339616	F-statistic		7.946185
Durbin-Watson stat	1.913479	Prob(F-statistic)		0.000076

Ramsey RESET Test:


F-statistic	0.739210	Probability		0.495234
Log likelihood ratio	3.312851	Probability		0.190820



Test Equation:
Dependent Variable: D(LOG(S))
Method: Least Squares
Date: 01/23/13 Time: 08:56
Sample: 1972 2008
Included observations: 33


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-4.301384	24.11580	-0.178364	0.8610
D(LOG(INT))	0.045547	0.091452	0.498038	0.6262
D(LOG(INF))	-0.073862	0.067570	-1.093118	0.2928
D(D(LOG(PIBHAB)))	1.748350	1.273200	1.373193	0.1913
LOG(ESPER)	-39.41379	18.27184	-2.157078	0.0489
D(LOG(CREDIT))	-0.091965	0.089030	-1.032973	0.3191
BACO	0.009160	0.012040	0.760777	0.4594
LOG(S(-1))	-0.579302	0.253153	-2.288347	0.0382
LOG(INT(-1))	-0.018575	0.129704	-0.143208	0.8882
LOG(INF(-1))	-0.071936	0.054831	-1.311972	0.2106
LOG(PIBHAB(-1))	0.708191	0.332870	2.127529	0.0516
LOG(ESPER(-1))	40.06756	16.78287	2.387408	0.0316
LOG(CREDIT(-1))	-0.095261	0.125793	-0.757282	0.4614
BACO(-1)	0.009852	0.011552	0.852849	0.4081
D76	-0.650682	0.309249	-2.104070	0.0539
D91	-0.261274	1.043428	-0.250400	0.8059
D96	1.046165	0.549239	1.904754	0.0776
FITTED^2	0.085695	0.253158	0.338504	0.7400
FITTED^3	0.310602	0.258845	1.199957	0.2501


R-squared	0.898897	Mean dependent var		-0.033135
Adjusted R-squared	0.768908	S.D. dependent var		0.570835
S.E. of regression	0.274412	Akaike info criterion		0.545694
Sum squared resid	1.054229	Schwarz criterion		1.407320
Log likelihood	9.996041	F-statistic		6.915156
Durbin-Watson stat	2.096843	Prob(F-statistic)		0.000333

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


F-statistic	0.764679	Probability		0.483974
Obs*R-squared	3.249898	Probability		0.196922



Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 01/23/13 Time: 09:06
Presample and interior missing value lagged residuals set to zero.


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-3.028769	17.47902	-0.173280	0.8649
D(LOG(INT))	-0.008335	0.079300	-0.105102	0.9178
D(LOG(INF))	0.019957	0.068459	0.291522	0.7749
D(D(LOG(PIBHAB)))	0.205258	1.301543	0.157704	0.8769
LOG(ESPER)	4.613400	17.76323	0.259716	0.7989
D(LOG(CREDIT))	0.009480	0.092360	0.102639	0.9197
BACO	-0.003672	0.011546	-0.317997	0.7552
LOG(S(-1))	0.049871	0.163473	0.305070	0.7648
LOG(INT(-1))	-0.012932	0.109218	-0.118405	0.9074
LOG(INF(-1))	0.001968	0.051565	0.038161	0.9701
LOG(PIBHAB(-1))	-0.075413	0.240476	-0.313600	0.7584
LOG(ESPER(-1))	-3.754328	16.73424	-0.224350	0.8257
LOG(CREDIT(-1))	0.023002	0.112453	0.204547	0.8409
BACO(-1)	0.003884	0.011959	0.324738	0.7502
D76	-0.011406	0.299557	-0.038075	0.9702
D91	-0.081732	0.468175	-0.174576	0.8639
D96	0.059899	0.438990	0.136448	0.8934
RESID(-1)	0.001937	0.362735	0.005340	0.9958
RESID(-2)	-0.462508	0.374205	-1.235973	0.2368


R-squared	0.098482	Mean dependent var		4.79E-15
Adjusted R-squared	-1.060613	S.D. dependent var		0.190850
S.E. of regression	0.273962	Akaike info criterion		0.542409
Sum squared resid	1.050771	Schwarz criterion		1.404034
Log likelihood	10.05025	F-statistic		0.084964
Durbin-Watson stat	1.855358	Prob(F-statistic)		0.999997

White Heteroskedasticity Test:


F-statistic	1.084570	Probability		0.518081
Obs*R-squared	28.18717	Probability		0.401372



Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 01/23/13 Time: 09:09
Sample: 1972 2008
Included observations: 33


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	14.18080	16.57232	0.855692	0.4313
D(LOG(INT))	-0.016493	0.026703	-0.617637	0.5639
(D(LOG(INT)))^2	0.042670	0.054012	0.790011	0.4653
D(LOG(INF))	-0.112846	0.042940	-2.627993	0.0466
(D(LOG(INF)))^2	-0.037482	0.020857	-1.797069	0.1323
D(D(LOG(PIBHAB)))	-0.821679	0.523658	-1.569114	0.1774
(D(D(LOG(PIBHAB))))^2	-2.709021	11.09420	-0.244183	0.8168
LOG(ESPER)	1.024734	22.17876	0.046203	0.9649
D(LOG(CREDIT))	-0.081349	0.066147	-1.229835	0.2735
(D(LOG(CREDIT)))^2	-0.030524	0.020305	-1.503272	0.1931
BACO	-0.021916	0.020873	-1.049983	0.3418
BACO^2	-0.001121	0.000886	-1.264965	0.2616
LOG(S(-1))	-0.074620	0.484521	-0.154007	0.8836
(LOG(S(-1)))^2	0.023800	0.111897	0.212696	0.8400
LOG(INT(-1))	0.424386	0.285306	1.487479	0.1970
(LOG(INT(-1)))^2	-0.065007	0.046031	-1.412235	0.2170
LOG(INF(-1))	-0.336922	0.199381	-1.689842	0.1519
(LOG(INF(-1)))^2	0.026757	0.023311	1.147835	0.3030
LOG(PIBHAB(-1))	-4.267609	7.779023	-0.548605	0.6069
(LOG(PIBHAB(-1)))^2	0.411146	0.758052	0.542371	0.6109
LOG(ESPER(-1))	-1.817260	19.42609	-0.093547	0.9291
LOG(CREDIT(-1))	-0.054650	0.075647	-0.722431	0.5024
(LOG(CREDIT(-1)))^2	0.052469	0.028868	1.817535	0.1288
BACO(-1)	-0.053652	0.022097	-2.428031	0.0595
BACO(-1)^2	-0.002436	0.001026	-2.373570	0.0637
D76	-0.016266	0.078299	-0.207735	0.8436
D91	0.800066	0.427002	1.873681	0.1198
D96	0.882074	0.335344	2.630354	0.0465


R-squared	0.854157	Mean dependent var		0.035320
Adjusted R-squared	0.066603	S.D. dependent var		0.050804
S.E. of regression	0.049083	Akaike info criterion		-3.380727
Sum squared resid	0.012045	Schwarz criterion		-2.110963
Log likelihood	83.78199	F-statistic		1.084570
Durbin-Watson stat	2.735793	Prob(F-statistic)		0.518081

5.2.3. Outputs estimation revenu sur le revenu et quelques variables caractéristiques du ménage

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


F-statistic	0.943955	Probability		0.393034
Obs*R-squared	2.017726	Probability		0.364633



Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 01/27/13 Time: 14:56
Presample and interior missing value lagged residuals set to zero.


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-0.466409	1.544094	-0.302060	0.7633
ATE	0.019339	0.193179	0.100111	0.9205
SEXE	0.071506	0.266403	0.268415	0.7890
LOG(AGE)	0.100041	0.364912	0.274150	0.7846
LOG(EMPRUN)	0.002119	0.052116	0.040653	0.9677
ACTS	0.015813	0.209333	0.075541	0.9400
RESID(-1)	0.186598	0.170949	1.091544	0.2780
RESID(-2)	0.108930	0.155630	0.699927	0.4858


R-squared	0.021239	Mean dependent var		-1.63E-15
Adjusted R-squared	-0.057512	S.D. dependent var		0.843707
S.E. of regression	0.867629	Akaike info criterion		2.634348
Sum squared resid	65.49191	Schwarz criterion		2.849411
Log likelihood	-117.1315	F-statistic		0.269701
Durbin-Watson stat	2.014744	Prob(F-statistic)		0.964091

White Heteroskedasticity Test:


F-statistic	1.532026	Probability		0.167103
Obs*R-squared	10.42523	Probability		0.165729



Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 01/27/13 Time: 15:00
Sample: 2 200
Included observations: 95


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-27.90753	18.55292	-1.504213	0.1361
ATE	-0.046037	0.194550	-0.236633	0.8135
SEXE	0.333749	0.266417	1.252730	0.2137
LOG(AGE)	16.55577	9.769816	1.694583	0.0937
(LOG(AGE))^2	-2.217442	1.292645	-1.715430	0.0898
LOG(EMPRUN)	-0.568187	0.373366	-1.521797	0.1317
(LOG(EMPRUN))^2	0.029451	0.019539	1.507261	0.1354
ACTS	0.316683	0.203506	1.556135	0.1233


R-squared	0.109739	Mean dependent var		0.704348
Adjusted R-squared	0.038109	S.D. dependent var		0.877106
S.E. of regression	0.860230	Akaike info criterion		2.617219
Sum squared resid	64.37969	Schwarz criterion		2.832283
Log likelihood	-116.3179	F-statistic		1.532026
Durbin-Watson stat	2.358782	Prob(F-statistic)		0.167103

TABLE DES MATIERES

* 1 Cette sous-bancarisation de l'économie congolaise peut s'expliquer notamment par l'éloignement des banques et de l'importance très minime que ces dernières accordent à l'épargne des ruraux et semi-ruraux.

* 2 Si le taux d'intérêt réel est sévèrement négatif, les agents économiques ne sont plus incités à confier leur épargne aux banques ou à d'autres institutions mais plutôt à le placer à l'étranger, à investir dans l'immobilier ou à ne pas investir du tout.

* 3 Nous citons ici l'exemple de Micro-crédit, une structure du système financier décentralisé ou de microfinance, qui, vers les années 2000, avaient fait perdre aux épargnants une grande partie de leur épargne en fuyant avec l'argent d'autrui. Jusqu'aujourd'hui, l'Etat congolais n'a aménagé aucun n'effort pour arrêter l'auteur de ce crime financier.

* 4 En contexte congolais, la dot signifie la somme d'argent que l'époux verse à la famille de son épouse (Belle famille). Celle-ci peut aller au jusqu'à 2500 dollars américains pour certaine famille.

* 5 Dont le nom est associé à un paradoxe qui montre qu'en situation de parfaite mobilité internationale des capitaux, le lien direct entre épargne et investissement au sein d'un pays tend à s'étioler jusqu'à disparaître.

* ⁶ Ce test est utilisé dans tous les cas de figures, c'est-à-dire même ordre d'intégration des séries ou ordre d'intégration différents (Doukouré, 2008).

* 7 Nous avons divisé les dépenses moyennes d'alimentation par la taille moyenne des ménages, celle-ci s'élève à 7 personnes à Kisantu et 6 personnes à Mbanza-Ngungu. Par la suite nous avons divisé la réponse trouvée par 30, le nombre de jour que compose un mois.

* ⁸ C'est le fait de transformer les résultats de son épargne en consommation

* 9 Nous signalons à ce stade que la cité de Mbanza-ngungu comprend deux Banques à savoir la Procredi Bank et la Banque Internationale de Crédit (BIC) alors que la cité de Kisantu, elle, ne dispose d'aucune banque.

* 11 Le phénomène « buakisa carte » est ici synonyme au phénomène gardes fonds

à‰pargne et bien être des ménages en RDC. Une analyse macro et microéconomique

EPARGNE ET BIEN-ÊTRE DES MENAGES EN REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO

(Une analyse macro et microéconomique)