CONCLUSION
Le présent chapitre, nous a permis de faire une
brève présentation de l'évolution de la pauvreté et
de la microfinance. Ceci nous a permis de comprendre que la pauvreté,
bien qu'étant un phénomène actuel, a existé il y a
plusieurs décennies. Ceci étant, plusieurs mesures ont
été prises en compte pour son éradication, parmi
lesquelles l'octroi de crédits aux populations pauvres pour le
financement des activités génératrices de revenus. Bien
que toutes ces mesures ont été prises, le nombre de personnes
pauvres n'a fait que augmenté dans le monde et ceci surtout en Afrique
Subsaharienne.
CJ~~I~NE 4
~~~~ocDoLogI i i ~ ~~~~~~~~
54
Dans ce chapitre, il sera question pour nous de
présenter la méthodologie efficace qui nous permettra de
vérifier l'hypothèse émise au premier chapitre. A cet
effet, nous commencerons par une présentation de la zone d'étude,
suivie par la nature et source de données, ensuite nous
spécifierons le modèle et présenterons les variables
retenues, enfin nous présenterons la méthode d'estimation.
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4.1. Présentation de la zone d'étude
Notre étude porte sur les populations
bénéficiaires de microcrédits dans le département
de la Menoua. Ce département, d'une superficie de près de 1380
Km2, compte six arrondissements à savoir : Dschang,
Fongo-Tongo, Penka Michel, Nkongni, Fokoué et Santchou. On y trouve
d'une part des populations provenant de toutes les régions du Cameroun
parmi lesquelles : les Bamilékés en majorité, les Bamouns,
les Haoussa, les Mbo'o, les Ewondo et bien d'autres multitudes d'ethnies, et
d'autre part, celles provenant des pays voisins surtout prisées par la
Faculté d'Agronomie et des Sciences Agricoles (FASA) de
l'Université de Dschang. Les populations de ce département
pratiquent plus l'agriculture et l'élevage (surtout dans les zones
rurales), le petit commerce, l'artisanat et bien plus. Ici, on y trouve
plusieurs établissements qui offrent des services microfinanciers parmi
lesquels les MC2 surtout concentrées en zones rurales et
semi-urbaines.
4.2. Nature et source de données
Pour évaluer l'impact du microcrédit sur la
pauvreté, nous avons utilisé des données de source
primaire. L'enquête porte sur un échantillon de 55 individus
tirés de la population bénéficiaire de
microcrédits. Il est à noter qu'au départ nous avons
prévu près de 100 questionnaires, mais compte tenu d'une part de
la difficulté à rencontrer certains bénéficiaires
et d'autre part du fait que certains bénéficiaires
enquêtés n'ont pas répondu à toutes les questions,
nous nous sommes trouvés obliger d'annuler leurs questionnaires et
reporter ainsi notre échantillon à 55 individus. La technique
d'échantillonnage repose tout d'abord sur la méthode
d'échantillonnage par choix raisonné, c'est-à-dire que
nous choisissons les individus ayant reçu des crédits pour
financer des activités génératrices de revenu (AGR), et
pour ces individus, nous appliquons la méthode aléatoire simple.
Ceci se fait à travers un questionnaire que nous adressons à ces
différents bénéficiaires de microcrédits que nous
trouvons aux guichets aux jours de l'enquête. Le sondage aléatoire
simple permet de s'assurer que chaque bénéficiaire a une
probabilité connue et non nulle d'appartenir à
l'échantillon36.
Nous avons débuté notre enquête le 23
Août 2013, pour une durée de trois semaines. Le questionnaire mis
à la disposition des bénéficiaires est structuré en
trois parties : Identification du bénéficiaire, Conditions
d'accès au microcrédit et Impact socio-économique du
microcrédit.
36 François KAMAJOU (2010), Cours de Méthodologie
de la recherche, FSEG, Université de Dschang.
56
La mesure de la pauvreté dans cette étude est un
choix presque objectif, puisque le bénéficiaire
enquêté est invité à indiquer son revenu moyen
mensuel après obtention du microcrédit et le nombre de personnes
à sa charge. Ces deux questions nous ont permis de déterminer le
revenu moyen mensuel par personne, et c'est ce dernier qui sera utilisé
comme indicateur de pauvreté.
4.3. Spécification du modèle
Pour analyser la relation de la pauvreté avec le
microcrédit, nous nous sommes basés sur le
modèle non récursif ou
modèle de cause à effet. Plus
précisément, dans ce modèle, une variable expliquée
dans une première équation est variable explicative dans la
seconde et vice-versa. Ce modèle, basé sur le modèle de
Pitt et Khandker (1998), a été proposé par SMAHI Ahmed
(2010) dans une étude faite en Algérie sur la quantification de
la relation pauvreté-microfinance sur la population de Tlemcen. A
travers cette étude, il arrive à la conclusion que le niveau de
pauvreté est influencé par le niveau d'instruction et le type de
logement, et que le montant du crédit n'est pas un déterminant de
la pauvreté en Algérie.
Le modèle non récursif se définit de la
manière suivante :
Y1 = a0 + a1Y2 + a2X1.1 +
a3X1.2 + + anX1.n-1 + e1 (1)
Y2 = b0 + b1Y1 + b2X2.1 +
b3X2.2 + + bkX2.k-1 + e2 . (2)
Dans l'équation (1), Y1 représente la variable
dépendante, Y2 représente la variable
endogène, et X1.1, X1.2, , X1.n-1
représentent les variables indépendantes.
Dans
l'équation (2), Y1 représente la variable
endogène, Y2 représente la variable dépendante, et X2.1,
X2.2, .... X2.k-1 représentent les variables
indépendantes.
Par la suite, compte tenu du fait qu'il existe des variables
quantitatives et qualitatives, nous ferons appel au modèle d'analyse des
covariances (ANCOVA). Dans ce modèle, une variable qualitative pouvant
avoir deux ou plusieurs modalités, est encore appelée variable
Dummy. Dans notre étude, nous ferons face à des variables
qualitatives telles que le sexe, le niveau d'instruction, le type de logement,
l'impact du microcrédit et bien d'autres, d'où l'application du
modèle ANCOVA pour chacune de nos équations. Ce modèle est
défini de la manière suivante :
Yi = a0 + a1D1.i + a2D2.i +
a3D3.i + a4D4.i + ... + anDn.i +
an+1Xi + ei (3)
Ici, Yi est la variable à expliquer qui peut
être qualitative ou quantitative, Xi est une variable explicative et les
Dn.i représentent les variables muettes encore
appelées « dummies ». Mais
57
il est important de rappeler que ces variables qualitatives
peuvent également être représentées par une seule
variable catégorielle ayant 2 ; 3 ; ou n modalités. Nous
avons par exemple la variable nationalité qui peut avoir trois
modalités (1 si français ; 2 si anglais ; et 3 si
camerounais).
Variables du modèle et Codage
Notre modèle sera ainsi constitué de deux
équations dont les variables sont contenues dans le tableau
ci-dessous.
Tableau 7: variables et leurs modalités
dans le modèle
|
Signification
|
Modalités
|
LogPauvreté
|
Revenu moyen après
obtention du microcrédit
divisé par le nombre de
personnes dans le
ménage
|
Logarithme népérien du revenu moyen
divisé par le nombre de personnes dans le ménage
|
LogMntCrédit
|
Montant de crédit obtenu par le
bénéficiaire
|
Logarithme népérien du montant de crédit
|
NivInst
|
Niveau d'instruction
|
1 : si primaire
2 : si secondaire
3 : si supérieur
|
Genre
|
|
1 : si femme
2 : si homme
|
TypLoge
|
Type de logement du
bénéficiaire
|
1 : si habitat précaire
2 : si locataire
3 : si maison familiale
4 : si maison bien aménagée
|
ImpMicro
|
Impact du microcrédit sur les conditions de vie
|
1 : si non ou négatif
2 : si oui ou positif
|
LogDepMens
|
Dépense mensuelle du
bénéficiaire
|
Logarithme népérien des dépenses
mensuelles de chaque bénéficiaire
|
Log Age
|
Age du bénéficiaire
|
Logarithme népérien de l'âge du
bénéficiaire
|
|
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Equation I :
LogPauvretéi = á0 +
á1Genrei + á2NivInsti +
á3TypLogei +
á4LogMntCréditi +åi
(4)
LogPauvretéi est la variable expliquée
du modèle et représente le logarithme népérien du
revenu moyen du bénéficiaire après obtention du
microcrédit, et ceci divisé par le nombre de personnes dans le
ménage. C'est donc une variable quantitative. Nous avons fait cette
représentation de la pauvreté afin de, d'une part, rejoindre
l'idée de Henry et al (2003, pp.25) selon laquelle la
plus grande partie de la richesse d'un individu est partagée et
influencée par le ménage dans lequel il vit, et d'autre part,
mieux nous rapprocher du seuil de pauvreté qui est de 22 454FCFA/mois
par personne adulte (ECAM III).
LogMntCréditi est une variable
endogène qui représente le montant du crédit,
åi le terme d'erreur. Les variables Genre, NivInst,
TypLoge sont des variables indépendantes telles que
définies dans le tableau (4.1) ci-dessus.
Equation II :
Cette équation va nous permettre juste de voir la
relation inverse qui existe entre le montant du crédit obtenu et la
pauvreté (revenu moyen divisé par le nombre de personnes dans le
ménage). Nous avons :
LogMntCréditi = 30 +
31ImpMicroi + 32CapEpari +
33LogDepMensi + 34LogAgei +
35LogPauvretéi + ui (5)
LogMntCréditi est la variable
expliquée et représente le logarithme népérien du
montant du crédit. LogPauvretéi est le niveau de
pauvreté comme défini à l'équation (4) et ui le
terme d'erreur. Les variables ImpMicro et CapEpar
représentent les variables indépendantes qualitatives
à deux modalités comme défini dans le tableau (4.1)
ci-dessus.
Nous avons également les variables
indépendantes quantitatives à savoir : LogDepMens et
Log Age.
L'association des équations (4) et (5) nous permet
d'établir le système suivant :
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LogPauvretéi = á0 +
á1Genrei + á2NivInsti +
á3TypLogei + á4LogMntCréditi
+åi
..........................................................................................................
(6)
LogMntCréditi = â0 +
â1ImpMicroi + â2CapEpari + â3LogDepMensi +
â4LogAgei +
â5LogPauvretéi + ui (7)
Remplaçons (6) dans (7) on obtient :
LogPauvretéi = á0 +
á1Genrei + á2NivInsti +
á3TypLogei + á4 (â0 + â1ImpMicroi +
â2CapEpari + â3LogDepMensi + â4LogAgei +
â5LogPauvretéi + ui )+ åi
LogPauvretéi = á0 +
á1Genrei + á2NivInsti +
á3TypLogei + á4 â0 +
á4â1ImpMicroi + á4â2CapEpari +
á4â3LogDepMensi + á4â4LogAgei +
á4â5LogPauvretéi + á4ui + åi
(1- á4â5) LogPauvretéi =
á0 + á1Genrei + á2NivInsti +
á3TypLogei + á4 â0 +
á4â1ImpMicroi + á4â2CapEpari +
á4â3LogDepMensi + á4â4LogAgei + á4ui +
åi, d'où on obtient l'équation de la forme réduite
suivante
LogPauvretéi = (á0 + á4 â0
++ á1Genrei + á2NivInsti +
á3TypLogei + á4â1ImpMicroi
+ á4â2CapEpari +
á4â3LogDepMensi + á4â4LogAgei +
á4ui + åi ). (8)
| 
