III.3. TRAITEMENT DES
DONNEES
Dans cette partie, nous allons analyser les données
que nous avons ci-haut présentées en vue de répondre aux
questions de notre problématique. Pour ce faire, nous allons partir de
deux grands points, à savoir les déterminantsde la
performance fiscale de la DPI/NK et l'effet de la décentralisation
fiscale sur la performance fiscale de celle-ci.
Tableau N°3 : Présentation
d'exécution du contrat programme 2006 à 2020 par
DPI-NK
|
ANNEES
|
PREVISIONS
|
REALISATIONS
|
TAUX DE REALISATION
|
ECARTS
|
% ECARTS
|
Nature d'écart
|
|
DEFAVORABLE
|
FAVORABLE
|
|
|
|
2006
|
6652110349,96
|
1152346918,00
|
17,32
|
5499763431,96
|
|
82,68
|
Significatif
|
|
2007
|
6329721366,73
|
2051474846,00
|
32,41
|
4278246520,73
|
|
67,59
|
Significatif
|
|
2008
|
6974499333,20
|
2883765340,00
|
41,35
|
4090733993,20
|
|
58,65
|
Significatif
|
|
2009
|
5684943400,25
|
6145813367,33
|
108,11
|
|
460869967,08
|
8,11
|
Significatif
|
|
2010
|
8264055266,15
|
7961323734,53
|
96,34
|
302731531,62
|
|
3,66
|
Non significatif
|
|
2011
|
6974499333,20
|
9285967331,74
|
133,14
|
|
2311467998,54
|
33,14
|
Significatif
|
|
2012
|
7619277299,68
|
12831307065,15
|
168,41
|
|
5212029765,48
|
68,41
|
Significatif
|
|
2013
|
13137139052,43
|
11437325230,46
|
87,06
|
1699813821,97
|
|
12,94
|
Significatif
|
|
2014
|
21545081177,05
|
13659229818,40
|
63,40
|
7885851358,65
|
|
36,60
|
Significatif
|
|
2015
|
26117201255,25
|
13975658676,44
|
53,51
|
12141542578,81
|
|
46,49
|
Significatif
|
|
2016
|
15040650434,69
|
14132155971,99
|
93,96
|
908494462,70
|
|
6,04
|
Significatif
|
|
2017
|
24824715178,87
|
20136262567,51
|
81,11
|
4688452611,36
|
|
18,89
|
Significatif
|
|
2018
|
27017625610,30
|
25740265702,75
|
95,27
|
1277359907,55
|
|
4,73
|
Non significatif
|
|
2019
|
31517345386,30
|
33097981308,44
|
105,02
|
|
1580635922,14
|
5,02
|
Significatif
|
|
2020
|
32745758136,25
|
27595910950,09
|
84,27
|
5149847186,16
|
|
15,73
|
Significatif
|
|
TOTAL
|
240444622580,30
|
202086788828,83
|
84,05
|
38357833751,47
|
|
15,95
|
Significatif
|
Source : Elaboré par nous-mêmes grâce
aux données du tableau n°1
De ce tableau nous remarquons que la DPI-NK n'a pas
été performante dans la mobilisation des recettes lui
assignées durant les 15ans pris en considération dans notre
étude, sur un total des prévisions de 240444622580,30 elle est
parvenue à mobiliser 202086788828,83 soit 84,05% et qu'elle a
été performante seulement dans les années 2009, 2011, 2012
et 2019 dans l'exécution de ces contrats-programmes.
III.3.1. DETERMINANTS DE LA
PERFORMENCE FISCALE DE LA DPI/NK DE 2006 A 2020
Tableau N°4 : Récapitulatif des
modèles
|
Modèle
|
R
|
R-deux
|
R-deux ajusté
|
Erreur standard de l'estimation
|
|
1
|
,941a
|
,886
|
,855
|
3643706599,065
|
Source : Elaboré par nous-mêmes via le logiciel
SPSS grâce aux données récoltées sur terrain
a. Valeurs prédites : (constantes), taux de change,
Effectif agents, Effectif contribuable
Commentaire : Au regard de tableau ci-haut, les valeurs
prédites (taux de change, Effectif agents, Effectif contribuable)
expliquent la performance fiscale de la DPI/NK à 88,6%, les restes 11,4%
seraient expliqués par d'autres variables, entre autre : salaire
des agents, civisme fiscal des contribuables, taux d'imposition, etc.
Comme, le R2 étant relativement
élevé, environ 89%, l'ajustement effectué est de bonne
qualité.
|
Tableau N°5 : ANOVAa
|
|
Modèle
|
Somme des carrés
|
ddl
|
Moyenne des carrés
|
D
|
Sig.
|
|
1
|
Regression
|
1134695477991650000000,000
|
3
|
378231825997216000000,000
|
28,489
|
,000b
|
|
Residu
|
146042575580748000000,000
|
11
|
13276597780068000000,000
|
|
|
|
Total
|
1280738053572390000000,000
|
14
|
|
|
|
|
Source : Elaboré par nous-mêmes via le logiciel
SPSS grâce aux données récoltées sur terrain
a. Variable dépendante : taux de réalisation
|
|
b. Valeurs prédites : (constantes), taux de change,
Effectif agents, Effectif contribuable
|
Test de significativité globale du
modèle
Un autre test consiste à tester la
significativité conjointe (globale) de tous les paramètres
estimés du modèle. C'est le test basé sur la statistique
de Fisher, appelé aussi test d'analyse de la variance (ANOVA). Les
hypothèses sont les suivantes :
H0 :??1 =??2
=??3 =?? : le modèle n'est pas bon
H1 : ??1 ? ??2 ?
??3 ??? : le modèle est bon
On dira que le modèle est globalement bon dans
l'ensemble, lorsque la probabilité associée à la valeur de
Fisher calculée est inférieure à 0,05. Dans le cas
contraire, on dira que le modèle n'est pas globalement significatif.
Au regard des valeurs trouvées, nous constatons que
notre Fcal étant égal à 28,489 et la valeur tabulaire au
seuil de 5%, degré de liberté numérateur 3 et
dénominateur 11 est de 3,59.
Comme Fcalculé est supérieur (28,489) > au
Ftabulaire (3,59) nous rejetons l'hypothèse nulle, d'où le
modèle est bon dans son ensemble. Mais aussi comme la
significativité (0,00) est inférieur au seuil de 0,05 le
modèle est bon.
|
Tableau N°6 : Coefficientsa
|
|
Modèle
|
Coefficients non standardisés
|
Coefficients standardisés
|
t
|
Sig.
|
|
A
|
Erreur standard
|
Bêta
|
|
1
|
(Constante)
|
-9105018471,847
|
11165770987,724
|
|
-,815
|
,432
|
|
Effectif agents
|
-2198825,397
|
21276901,108
|
-,011
|
-,103
|
,920
|
|
Effectif contribuables
|
3546113,727
|
7412842,128
|
,056
|
,478
|
,642
|
|
Taux de change
|
20025242,824
|
2570019,953
|
,912
|
7,792
|
,000
|
|
Source : Elaboré par nous-mêmes via le logiciel
SPSS grâce aux données récoltées sur terrain
a. Variable dépendante : taux de réalisation
|
Test de significativité individuel (T-Student)
Le test de significativité individuelle porte sur
chaque paramètre. Les hypothèses du test sont :
H0 : ???? paramètre est
statistiquement nul, non significatif
H1 : le paramètre est
statistiquement non nul, significatif
Si la probabilité associée à la valeur de
Student calculée est inférieure à 0,05, on rejette
l'hypothèse nulle(H0) selon laquelle le paramètre est
statistiquement égal à 0. Par conséquent, on dira que le
paramètre est statistiquement significatif (statistiquement
différent de 0), c'est-à-dire que la variable indépendante
influence de manière significative la variable dépendante.
Dans le cas contraire, on dira que le paramètre n'est
pas statistiquement significatif c'est-à-dire que la variable
indépendante n'influence pas de manière significative la variable
dépendante.
Ø Test sur ??1
H0 : ??'effectif des agents de la
DPI/NK n'explique pas sa performance fiscale
H1 : ??'effectif des agents de la
DPI/NK explique sa performance fiscale
Tcal (0,103) < Ttab au seuil de 5% et ddl = n-k
(2,1788) ; nous acceptons l'hypothèse nulle selon laquelle,
l'effectif des agents n'explique pas la performance fiscale de la DPI/NK,
d'où, l'effectif des agents de la DPI/N-K n'est pas un
déterminant de la performance fiscale.
Ø Test sur ??2
H0 : ??'effectif des contribuables
de la DPI/NK n'explique pas sa performance fiscale
H1 : ??'effectif des contribuables
de la DPI/NK explique sa performance fiscale
Tcal (0,478) < Ttab au seuil de 5% et ddl = n-k
(2,1788) ; nous acceptons l'hypothèse nulle selon laquelle,
l'effectif des contribuables n'explique pas la performance fiscale de la
DPI/NK, d'où, l'effectif des contribuables de la DPI/N-K n'est pas un
déterminant de la performance fiscale.
Ø Test sur ?? 3
H0 : le taux de change n'explique
pas la performance fiscale de la DPI/NK
H1 : le taux de change explique la
performance fiscale de la DPI/NK
Tcal (7,792) > Ttab au seuil de 5% et ddl = n-k
(2,1788) ; nous rejetons l'hypothèse nulle. Certes, le taux de
change explique la performance fiscale de la DPI/NK. Néanmoins, le taux
de change est un déterminant de la performance fiscale de la DPI/NK.
|
|
