Effet de l'impôt sur le développement des collectivités locales au Bénin.

CHAPITRE III : CADRE EMPIRIQUE DE L'ETUDE

Section 1 : Présentation des résultats et vérification des hypothèses

3.1. Présentation des résultats

Dans ce chapitre, il s'agit de présenter les résultats issus de nos travaux, de vérifier nos

hypothèses à partir de ces résultats pour en déduire des suggestions. Tableau 2 : Statistiques descriptives de toute les communes

Variables	Moyenne	Ecart-type	Minimum		Maximum	Revenu moyen
1 216 864	388 794,8	609 586	2 771 801		Base fiscale
2,06e+08	8,78e+08	1 475 000	7,44e+09		Dotation globale
4,68e+07	1,01e+08	0	8,07e+08		Age moyen des Hommes
19,60 959	2,348 532	14,1	26,1		Age moyen des Femme
23,75 342	2,215 356	18	29,6		Taille moyen des ménages
5,475 342	1,082 792	3,8	8		Populations
125 291,2	112 108,4	37 749	920 013		Taux de chômage
0,3 879 452	0,7 785 438	0	4,67		Taxes de voirie
2,57e+07	1,17e+08	0	9,12e+08		Taxes d'habitation
2 850 784	1,37e+07	0	1,04e+08		Taxes du foncier bâti
4 315 035	1,07e+07	0	7,86e+07		Taxes du foncier non bâti
860 633,5	2 174 868	0	1,04e+07		Taxes du foncier bâti et non bâti
1,93e+07	8,58e+07	0	7,01e+08		Taxes de développement local (TDL)
1,76e+07	2,61e+07	0	1,23e+08		Voies de terre
5,32e+07	6,60e+07	0	3,28e+08		Taxes de stationnement sur la gare routière
506 660,3	2 781 526	0	2,34e+07

Source : Réalisé par les auteurs avec Stata14 (2018)

A ce niveau, on note des écarts favorables très élevés des variables entre les communes. Cette situation peut s'expliquer par l'application des différents instruments du programme de développement communal par les dirigeants à divers niveaux. Ainsi les mairies disposent de ressources nécessaires pour faire face à leurs investissements. Malgré ces ressources, les communes n'arrivent pas à réaliser totalement les projets de leurs Plan de Développement à cause de la mauvaise gestion des ressources.

Ce tableau a été comparé avec le tableau 3 dans la suite de l'étude.

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Tableau 3 : Statistiques descriptives suivant les statuts des communes

	Statut particulier					Statut non particulier				Variables
Moyennes	Ecart-type		Minimum	Maximum	Moyennes	Ecart-type	Minimum	Maximum	Revenu moyen
2 332 321	650 922		1 584 526	2 771 801	1 169 059	298 389,7	609 586	2 351 420	Base fiscale
2,92e+09	3,93e+09		3,39e+08	7,44e+09	8,95e+07	1,51e+08	1 475 000	1,16e+09	Dotation globale
4,07e+08	3,90e+08		2,73e+07	8,07e+08	3,14e+07	1,92e+07	0	9,86e+07	Age moyen des Hommes
25,03 333	1,069 268		23,8	25,7	19,37 714	2,094 864	14,1	26,1	Age moyen des Femmes
27,2	2,505 993		24,6	29,6	23,60 571	2,097 748	18	28,3	Taille moyen des ménages
4,666 667	0,6 027 714		4,1	5,3	5,51	1,087 765	3,8	8	Populations
482 960,7	382 083,8		212 214	920 013	109 962,6	55 522,74	37 749	435 869	Taux de chômage
2,86	2,001 774		0,71	4,67	0,282	0,4 891 329	0	2,47	Taxes de voirie
5,07e+08	3,56e+08		2,43e+08	9,12e+08	5 067 162	2 334 825	0	1,55e+07	Taxes d'habitation
5,21e+07	5,21e+07		70 000	1,04e+08	738 867,1	2 774 210	0	1,97e+07	Taxes du foncier bâti
0	0		0	0	4 499 966	1,09e+07	0	7,86e+07	Taxes du foncier non bâti
0	0		0	0	897 517,8	2 214 074	0	1,04e+07	Taxes du foncier bâti et non bâti
0	0		0	0	2,01e+07	8,76e+07	0	7,01e+08	Taxes de développement local (TDL)
0	0		0	0	1,84e+07	2,64e+07	0	1,23e+08	Voies de terre
1,46e+08	1,67e+08		0	3,28e+08	4,92e+07	5,78e+07	0	3,03e+08	Taxes de stationnement sur la gare routière
9 228 133	1,23e+07		1 356 400	2,34e+07	132 882,9	474 961,3	0	3 200 000

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Statut des communes : 1= statut particulier et 0= statut non particulier. Source : Réalisé par les auteurs avec Stata14 (2018)

Pour expliquer les disparités de taux entre communes, nous retenons les variables socioéconomiques présentées par les tableaux 2 et 3 qui nous montrent la statistique descriptive de ces variables dont la sélection fait l'objet d'un relatif consensus dans la littérature.

· Des variables de « charges » : la proportion des âges (Homme et Femme) plus de 18 ans, le taux de chômage, la population totale, les voies de terre. Pour les trois premières variables, le signe attendu de leur coefficient respectif est positif. Ces variables sont en effet susceptibles de capter l'influence des besoins des habitants des communes en services publics et infrastructures. De plus, la commune est responsable, au regard de la loi, de compétences d'aide sociale orientées, notamment, vers les personnes âgées. La population présente en moyenne 125 291,2 et son écart-type est 112 108,4 au niveau de toute les communes (tableau 2), puis au niveau des communes à statut particulier elle est de 482 960,7 en moyenne et d'écart-type de 382 083,8 et au niveau des communes à statut non particulier en moyenne elle est de 109 962,6 avec un écart-type de 55 522,74 et en maximum elle est égale à 435 869 (tableau 3). Alors qu'elle présente la même valeur en maximum qui est de 920 013 aux niveaux de toute les communes et celles à statut particulier. La population peut aussi être vue comme un indicateur du poids électoral déterminant des personnes âgées au sein de l'électorat, donc comme pouvant influencer les choix d'imposition des collectivités locales. Nous introduisons également la population totale comme variable explicative des choix fiscaux. Il faut noter que le signe attendu de cette variable ne fait pas l'unanimité dans les analyses jusqu'à présent effectuées sur le sujet : un signe positif refléterait les « besoins » importants de dépenses qu'impose l'aide sociale à une large population, alors qu'un signe négatif pourrait être un indice d'économie d'échelle dans la fourniture des services publics locaux. La variable des voies de terre (exprimé en francs) est également choisie comme variables explicatives potentielles des disparités de taux, dans la mesure où la commune prend en charge les dépenses relatives aux infrastructures routières. Car cette variable présente en moyenne 5,32e+07 et son écart-type est de 6,60e+07 dans le tableau 2, par contre dans le tableau 3 (statut particulier) elle présente en moyenne 1,46e+08 avec un écart-type de 1,67e+08 tandis que le statut non particulier présente en moyenne 4,92e+07 pour un écart-type de 5,78e+07. Les tableaux 2 et 3 (statut particulier) présentent en maximum la même

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valeur qui est 3,28e+08 alors qu'au niveau de statut non particulier présente en maximum une valeur différente égale à 3,03e+08. Enfin, il est à noter que d'autres variables explicatives socio-économiques (le taux de chômage et la taille moyenne des ménages) ont été introduites dans le modèle estimé mais aucune de ces variables n'était significative et cela pour aucun des quatre taux d'impôt locaux. C'est pourquoi seules ont été finalement retenues les variables explicatives qui sont apparues significatives pour au moins l'un des quatre impôts votés par les communes.

· Des variables de richesse. Tout d'abord, il s'agit de la base fiscale par habitant de chaque taxe considérée, et de la dotation globale de fonctionnement (DGF) par habitant (exprimées respectivement en francs). La base fiscale présente dans le tableau 2 en moyenne 2,06e+08 et un écart-type de 8,78e+08 puis dans le tableau 3 (statut particulier) elle présente en moyenne 2,92e+09 avec un écart-type de 3,93e+09 et au niveau de celui non particulier elle montre en moyenne 8,95e+07 pour un écart-type de 1,51e+08. Dans les tableaux 2 et 3 (statut non particulier) elle présente la même valeur en minimum qui est de 1 775 000 alors que dans la partie à statut particulier elle a une valeur différente égale à 3,39e+08. Par contre dans les tableaux 2 et 3 (statut particulier) elle montre la même valeur en maximum qui est de 7,44e+09 et au niveau de statut non particulier une autre valeur égale à 1,16e+09. En ce qui concerne la dotation globale, elle nous montre dans le tableau 2 en moyenne 4,68e+07, son écart-type de 1,01e+08, ensuite dans le tableau 3(statut particulier) elle présente 4,07e+08 en moyenne puis un écart-type de 3,90e+08 et dans la rubrique à statut non particulier elle présente une valeur de 3,14e+07 en moyenne avec un écart-type de 1,92e+07. Nous remarquons que dans le tableau 2 et 3(statut particulier) cette variable est la même en maximum avec une valeur de 8,07e+08 tandis que dans la partie à statut non particulier elle a une valeur de 9,86e+07 en maximum. Le signe attendu du coefficient associé à la première variable est positif. En revanche, l'effet de la DGF est a priori négatif. En effet, pour satisfaire à l'équilibre budgétaire, le niveau des taux d'impôts et le choix des dépenses sont étroitement liés. Or, la littérature sur les fonctions de demande (donc de dépenses) en bien public local conclut à l'existence du « fly-papereffect » (Rubinfeld, 1987) : l'effet des subventions sur la dépense et les taux serait plus important que l'effet positif du revenu. Ceci suggère que l'effet des subventions sur les dépenses publiques, donc indirectement sur les taux d'imposition, est en général positif. Enfin, la variable de revenu moyen par habitant (exprimé en francs) présente dans le tableau 2 en moyenne 1216864, un écart-type égale à 388 794,8 puis dans le tableau 3 (statut particulier) elle indique une valeur de 2 332 321 en moyenne et un écart-type

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de 650 922. Dans les tableaux 2 et 3 (statut non particulier) cette variable à une valeur identique en minimum de 609 586 alors que dans le tableau 3 (statut particulier) elle a une valeur de 1 584 526 en minimum. Par contre dans les tableaux 2 et 3 (statut particulier) nous avons des valeurs identiques en maximum qui est 2 771 801 et au niveau de statut non particulier elle est égale à 2 351 420 en maximum. Cette variable est également introduite dans les régressions. Malgré des résultats parfois inattendus, l'hypothèse la plus souvent retenue est celle d'un signe positif, qui indiquerait que le bien public communal est un bien « normal » au sens de la théorie du consommateur, alors qu'un signe négatif indiquerait que ce bien public est un bien « inférieur ».

Tableau 4 : Résultats de la régression linéaire de la variable revenu

reg lnRevenu Source	lnTDL lnTaxvoir | SS		lnTaxhabita lnTaxstagarout df MS Number of obs			=		69	+
				F(4, 64)	=	4.86		Model
|	1.22345197	4	.305862992	Prob > F	=	0.0017		Residual
|	4.02453573	64	.062883371	R-squared	=	0.2331		+
				Adj R-squared	=	0.1852		Total
|	5.2479877	68	.07717629	Root MSE	=	.25077

lnRevenu	|	Coef.	Std. Err.	t	P>|t|	[95% Conf.		Interval]	lnTDL
|	-.0006309	.004603	-0.14	0.891	-.0098263	.0085646		lnTaxvoir
|	.0030678	.0111261	0.28	0.784	-.0191592	.0252948		lnTaxhabita
|	.0179594	.0057618	3.12	0.003	.0064488	.02947		lnTaxstagarout
|	.0083848	.0059625	1.41	0.164	-.0035267	.0202963		_cons
|	13.86135	.1805542	76.77	0.000	13.50065	14.22205

Source : Réalisé par nous-mêmes(2018)

Dans le cas de notre étude, la statistique de Fisher (F-statistic = 4,86) est associée à une probabilité P-value = 0,0017 (voir tableau 4 ci-dessus) qui est substantiellement inférieure à 1%, ce qui permet alors d'affirmer que le modèle est globalement significatif. R² ajusté = 0,2331, ce qui signifie que 23,31% de la variation revenu est expliqué par l'ensemble des variables explicatives. La statistique de Student associée à la variable, la taxe de développement local, la taxe de voirie et la taxe de stationnement sur la gare routière est T-statistic = 0,14 ; 0,28 et 1,14 respectivement pour une probabilité = 0,891; 0,784 et 0,164

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supérieure au seuil de 1%. Cela veut dire qu'il n'y a pas de lien significatif entre la taxe de développement local, la taxe de stationnement sur la gare routière, la taxe de voirie et le revenu.

En ce qui concerne la significativité individuelle, la statistique de Student associée à la variable Taxe d'habitation est T-statistic = 3,12 pour une probabilité = 0,003 inférieure au seuil de 1%. Les résultats du test de Student montrent que la variable Taxe d'habitation influence positivement le revenu (voir tableau 4).

? Test d'hétéroscédasticité

Ce test permet de savoir s'il y a hétéroscédasticité des résidus du modèle et de détecter son origine. A cet effet il régresse le carré des résidus en fonction des carrés des variables du modèle. La décision du test est basée sur la statistique de Fisher du modèle estimé. L'hypothèse d'homoscédasticité des erreurs est acceptée lorsque la probabilité affichée dans le résultat du test est supérieure à 5%. Les résultats du test de Breusch-Pagan dans le cadre de notre étude révèlent une probabilité de 0,1997, valeur supérieure à 5%. Les erreurs du modèle sont donc homoscédastiques. (Voir annexe 4)

? Test de normalité des erreurs

D'après le test de normalité du modèle, la statistique de Skewness/Kurtosis est de 5.06 avec une probabilité de 0.0796 qui est largement supérieure à 5%. Le résultat obtenu montre que les erreurs sont normales pour ce modèle. (Voir annexe 4)

Tableau 5: Résultats de la régression linéaire de la variable base fiscale

. reg lnBasfisca lnTDL lnTaxvoir lnTaxhabita lnTaxstagarout

Source | SS df MS Number of obs = 69

+ F(4, 64) = 7.52

Model | 36.458771 4 9.11469274 Prob > F = 0.0000

Residual | 77.5486465 64 1.2116976 R-squared = 0.3198

+ Adj R-squared = 0.2773

Total | 114.007417 68 1.67657967 Root MSE = 1.1008

lnBasfisca |	Coef.	Std. Err.	t	P>|t|	[95% Conf.		Interval]	lnTDL |
.0192201	.0202054	0.95	0.345	-.0211448	.059585		lnTaxvoir |
.0535431	.0488398	1.10	0.277	-.0440256	.1511118		lnTaxhabita |
.1060311	.0252924	4.19	0.000	.0555037	.1565585		lnTaxstagarout |
.0415204	.0261734	1.59	0.118	-.0107669	.0938077		_cons |
16.36756	.7925686	20.65	0.000	14.78422	17.9509

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Source : Réalisé par les auteurs avec Stata14 (2018)

Dans le cas de notre étude, la statistique de Fisher (F-statistic =7,52) est associée à une probabilité P-value = 0,0000 (voir tableau 5 ci-dessus) qui est substantiellement inférieure à 1%, ce qui permet alors d'affirmer que le modèle est globalement significatif. R² ajusté = 0,3198, ce qui signifie que 31,98% de la variation base fiscale est expliquée par l'ensemble des variables explicatives. La statistique de Student associée à la variable, la taxe de développement local, la taxe de voirie et la taxe de stationnement sur la gare routière est T-statistic = 0,95 ; 1,10 et 1,59 respectivement pour une probabilité = 0,345; 0,277et 0,118 supérieure au seuil de 1%. Cela veut dire qu'il n'y a pas de lien significatif entre la taxe de développement local, la taxe de stationnement sur la gare routière, la taxe de voirie et le base fiscale.

En ce qui concerne la significativité individuelle, la statistique de Student associée à la variable Taxe d'habitation est T-statistic = 4,19 pour une probabilité = 0,000 inférieure au seuil de 1%. Les résultats du test de Student montrent que la variable Taxe d'habitation a un effet positif sur la base fiscale (Voir tableau 5).

? Test d'hétéroscédasticité

Ce test permet de savoir s'il y a hétéroscédasticité des résidus du modèle et de détecter son origine. A cet effet il régresse le carré des résidus en fonction des carrés des variables du modèle. La décision du test est basée sur la statistique de Fisher du modèle estimé. L'hypothèse d'homoscédasticité des erreurs est acceptée lorsque la probabilité affichée dans le résultat du test est supérieure à 5%. Les résultats du test de Breusch-Pagan dans le cadre de notre étude révèlent une probabilité de 0.1881, valeur supérieure à 5%. Les erreurs du modèle sont donc homoscédastiques. (Voir annexe 5)

? Test de normalité des erreurs

D'après le test de normalité du modèle, la statistique de Skewness/Kurtosis est de 2.97 avec une probabilité de 0.2269 qui est largement supérieure à 5%. Le résultat obtenu montre que les erreurs sont normales pour ce modèle. (Voir annexe 5)

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? Validation de l'hypothèse 1 :

La statistique de Student associée à la variable revenu est T-statistic = 3,12 pour une probabilité = 0,003 inférieure au seuil de 1%. De plus le coefficient f.? a un signe positif les résultats du test de Student montre que la variable taxe d'habitation influence positivement et significativement le revenu (voir tableau 4).

De tout ce qui précède, on peut conclure que l'hypothèse 1 selon laquelle le taux d'imposition influence positivement et significativement le revenu au Bénin est vérifiée.

? Validation de l'hypothèse 2 :

La statistique de Student associée à la variable taxe d'habitation est T-statistic = 4019 pour une probabilité = 0,000 inférieure au seuil de 1%. De plus leurs coefficients f.? a un signe positif. Donc les résultats du test de Student montrent que la variable taxe d'habitation influence significativement la base fiscale (voir tableaux 5).

De tout ce qui précède, on peut conclure que l'hypothèse 2 selon laquelle le taux d'imposition a un effet positif et significatif sur la base fiscale au Bénin est vérifiée.