Chapitre troisième LE SECTEUR INFORMEL ET LE
RECOUVREMENT FISCAL A LA DGRTANG/Kalemie
III.1 LA PRESENTATION DES DONNEES
Les recettes de la DGRTANG sont essentiellement
constituées de l'ensemble de déclarations fiscale des
opérateurs économiques de la province du Tanganyika, de ce fait,
ces opérateurs sont répartis en secteur informel (qui regorge
plusieurs opérateurs) et le secteur formel. Alors, dans cette
section,
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KASONGO KIYAMBI FAUSTIN ((SECTEUR INFORMEL ET
RECOUVREMENT FSCA A LA DGRTANG/KALEMIE
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KASONGO KIYAMBI FAUSTIN
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DGRTANG/KALEMIE]
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nous allons présenter les données mis à
notre disposition par cette régie constituées des
prévisions et des recettes, car cette régie reçoit des
prévisions budgétaire (que tous les secteurs formel ou informel)
doivent paye en Franc Congolais.
TABLEAU N°1 LES RECETTES PAR RAPPORT AUX
PRÉVISIONS (en franc Congolais)
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LES PRÉVISIONS
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LES RECETTES REALISEES
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MOIS/ANNEES
|
2018 (A1)
|
2019 (A2)
|
2020 (A3)
|
2018 (B1)
|
2019 (B2)
|
|
JANVIER
|
2569315879
|
1690697791
|
1944922190
|
185415835,6
|
397702000
|
|
FÉVRIER
|
1690697791
|
1944922190
|
1067756783
|
300468245
|
348326619,2
|
|
MARS
|
1690697791
|
1944922190
|
1067756783
|
173713133
|
375390667
|
|
AVRIL
|
1690697791
|
1944922190
|
1067756783
|
145702272
|
389102783,5
|
|
MAI
|
1690697791
|
1944922190
|
1067756783
|
379815852,5
|
301856548,7
|
|
JUIN
|
1690697791
|
1944922190
|
1067756783
|
329599181
|
359591848,7
|
|
JUILLET
|
1690697791
|
1944922190
|
1690697791
|
231990997
|
429999095,7
|
|
AOÛT
|
1690697791
|
1944922190
|
1690697791
|
182051300,9
|
377165603,9
|
|
SEPTEMBRE
|
1690697791
|
1944922190
|
1690697791
|
230037369,3
|
455094130,1
|
|
OCTOBRE
|
1690697791
|
1944922190
|
1944922190
|
269997792
|
439387395,6
|
|
NOVEMBRE
|
1690697791
|
1944922190
|
1944922190
|
345261562,5
|
516726252,5
|
|
DÉCEMBRE
|
1690697791
|
1944922190
|
1944922190
|
339689853
|
417255745,2
|
|
TOTAL
|
21166991580
|
23084841879
|
18190566046
|
3113743394
|
4807598690
|
Source : Bureau recouvrement de la DGRTANG
(rapport annuels : 2018, 2019 et 2020).
Interprétation : ce tableau
montre les montants prévus et réalisé à la DGRTANG
au cours de l'année 2018 on enregistre 21166991580
comme prévision et 3113743394 du montant total
recouvré, en 2019 : 23084841879 et 4807598690,
en fin 2020 d'où, le total des recettes est de
5084995059 contre 18190566046 des prévisions.
Nous pouvons à cela chercher les écarts de
réalisation :
? 2018 : B1-A1 soit : 3113743394 -21166991580 = -
18053248186
? 2019 : B2-A2 soit : 4807598690 - 23084841879 = -
18277243189
? 2020 : B3 - A3 soit : 5084995059 - 18190566046 =
- 13105570987
Avec A= Prévisions budgétaire et B= Recettes
recouvrées.
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L'observation démontre que les recettes
réalisées les recettes par la DGRTANG sont inférieurs aux
prévisions de cette régie. Ainsi, nous allons procéder par
une étape cruciale de faire une analyse à l'aide du logiciel SPSS
afin de prendre une décision statistiquement valide.
Section 2 : ANALYSE DES DONNEES ET INTERPRETATION DES
RESULTATS
Tableau n°2 Corrélations entre
variable
RECETTES PREVISIONS
1,000
-,255
Corrélation de Pearson RECETTES
PREVISIONS
PREVISIONS
PREVISIONS
-,255
.
,067
36
36
Sig. (unilatéral) RECETTES
N RECETTES
1,000
,067
.
36
36
Source : nous-même à travers nos
traitements avec le logiciel SPSS à partir données du tableau
N°1.
Interprétation : le
tableau n°2 démontre que dans la période de trois exercices
soit 36 mois d'où N=36, les prévisions influencent les recettes
réalisées à la direction générale des
recettes du Tanganyika négativement soit à -0,255 soit -25,5%.
Tableau n°3 Récapitulatif des
modèles
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|
Modifier les statistiques
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|
|
|
|
|
Variation
|
|
|
|
Sig.
|
|
|
R-
|
R-deux
|
Erreur standard
|
de R-
|
Variation
|
|
|
Variation
|
Durbin-
|
|
Modèle R
|
deux
|
ajusté
|
de l'estimation
|
deux
|
de F
|
ddl1
|
ddl2
|
de F
|
Watson
|
a.
|
1
|
,255
a
|
,065
|
,038
|
107621659,5286 3
|
,065
|
2,368
|
1
|
34
|
,133
|
,943
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Prédicteurs : (Constante), PREVISIONS
b. Variable dépendante : RECETTES
Source : nous-même
à travers nos traitements avec le logiciel SPSS à partir des
données du tableau N°1.
Interprétation : ce
tableau démontre que les valeurs estimées des paramètres
de notre modèle sont économiquement pertinentes et
statistiquement valides. Notre modèle est de un (1), et l'influence
des
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prévisions sur les recettes (R) est de 25,5% ; le
coefficient de détermination (R2) est de 0,65 d'où
avec ce carré des résidus nous confirmons l'hypothèse
selon laquelle, il y a absence d'héteroscédasticité avec
H0 : P > 0,05 c'est-à-dire H0 : 0,65 > 0,05 avec l'Erreur standard
de l'estimation de 107621659,52863; notre modèle est significatif avec
le test de Ficher dans un sens où la statistique calculée de
Ficher dans ce tableau soit 2,368 est supérieure au seuil
d'acceptabilité de 0,05, les paramètres estimés sont
statistiquement significatifs au seuil prédéfini, ce qui se
vérifie avec l'intervalle de Durbin-Watson compris entre 1 et 2
d'où, dans notre modèle, Durbin-Watson représente 0,94.
Comme 0,943 est bel et bien dans l'intervalle de Durbin-Watson ceci nous
conduit à dire la significativité globale des paramètres
de notre modèle auquel les prévisions influencent le
résultat.
Tableau n°4 es coefficients des recettes
|
|
|
|
Coefficient s
|
|
|
|
|
|
|
Coefficients standardisés
|
|
non
|
standardis és
|
|
|
Intervalle de
95,0% pour B
|
confiance
|
à
|
|
|
Erreur
|
|
|
|
|
Borne
|
Borne
|
|
|
Modèle
|
B
|
standard
|
|
Bêta
|
T
|
Sig.
|
inférieure
|
supérieure
|
|
1 (Constante)
PREVISIONS
512414286,
|
99837132,0
|
|
5,133
|
,000
|
309520822,6
|
715307749,41
|
|
02
|
30
|
|
|
|
3
|
|
|
-,087
|
,057
|
-,255
|
-
|
,133
|
-,202
|
,028
|
|
|
|
1,539
|
|
|
|
a. Variable dépendante : RECETTES
Source : nous-même à
partir de nos traitements avec le logiciel SPSS sur les données du
tableau N°1.
Interprétation : ce tableau
s'explique par le coefficient lieu aux recettes réalisées par la
DGRTANG ; les coefficients non standardisés dans notre modèle est
de 512414286,02 sur les recettes et -0,087 ;
Si la statistique calculée de student est
supérieure au seuil de 0,05, le paramètre estimé est
statistiquement significatif au seuil prédéfini. Pour ce faire,
Le test de student (t) est de -1,539 >0,05.
? Test d'auto corrélation des erreurs
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Il y a auto corrélation des erreurs lorsque ceux-ci
sont liés suivant les unes des autres. L'estimation d'un modèle
qui admet ce biais sans pour autant le corriger, conduit à des
résultats fallacieux. Pour ce qui concerne la règle de notre
décision, nous partons Hypothèses de validation
suivantes :
H0 : 0,06 > 0,05 ; il y a absence d'auto corrélation
des erreurs. Donc nous rejetons Hypothèses H1
où P< 0,05.
Histogramme n°1 les recettes
réalisées
Source : nos
traitements avec le logiciel SPSS à partir des données du tableau
N°1.
Interprétation : cet
histogramme permet à visualiser la forme de la distribution de notre
modèle qui est légèrement étalé vers la
gauche. C'est ce qui fait que la statistique calculé de student soit
négative soit -0,255 et ceci rend notre modèle statistiquement
significatif.
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