Les déterminants de la performance sociale des institutions de microfinance (IMF) dans la Ville-Province de Kinshasa

Ilunga Leu Marcel

p.155-176

Vol. XXI, n°2, mars 2024

Résumé

La performance sociale des IMF en RDC en général et dans la ville-province de Kinshasa en particulier demeure un sujet complexe et quasi inexploité au regard de l’absence des études significatives et conséquentes.

L’objectif de cette étude est d’identifier et d’analyser les facteurs déterminants ou associés à la performance sociale des IMF, en termes des résultats ou d’impact des microcrédits sur l’amélioration du niveau de vie ou du statut social des ménages dans la ville-province de Kinshasa.

Pour réaliser cet objectif, nous avons fait recours à l’approche quantitative à travers un questionnaire adressé à un échantillon de 1.170 ménages dont, 390 adhérents (groupe de traitement) et 780 non adhérents (groupe témoin ou de contrôle) aux IMF.

Les résultats ont montré que, les facteurs qui déterminent la performance sociale au niveau de vie ou statut social sont notamment, les caractéristiques sociodémographiques, socioéconomiques et socio-environnementales des adhérents et non adhérents aux IMF d’une part, ainsi que celles liées aux microcrédits des IMF d’autre part.

Mots clefs : Performance ; Performance sociale ; IMF et Microcrédit.

Abstract

The social performance of microfinance institution (IMF) of the Democratic Republic of Congo, particularly of Kinshasa is unstudied regarding complexity of topic and subject. The scope of the research is to identify and analyse the factors of the social performance of the microfinance of Kinshasa and to associate the social performance of the IMF in toward to comprehend the result according to the microcredit for the amelioration of the social health of the housekeepers of Kinshasa. We show in the paper that 1170 housekeepers have been selected so 390 are customers and 780 are not members of the microfinance institution (IMF). The data have been collected through interview, questionnaire and secondary source and computed with regression logistic method through the quantitative approach.

The finding shows that the factor of the social performance of microfinance toward the health social are: characteristics, social demographic, social economics and social environmental the customers and no the members of the IMF and others characteristics related the others microcredit.

Keywords: Performance; social performance; IMF and microcredit.

Introduction

Une institution de microfinance (IMF) a pour vocation d’offrir des services financiers de proximité et de qualité aux populations démunies et exclues du système financier classique. Elle est appelée à poursuivre deux missions essentielles à savoir, la mission commerciale et sociale.

La mission commerciale poursuit la rentabilité et l’atteinte de l’autosuffisance financière afin de maintenir les prestations des services financiers dans la durée sans dépendre des subventions. En revanche, la mission sociale de l’IMF consiste à mettre à la disposition des pauvres des services financiers adaptés à leurs besoins et qui leur permettent de développer des activités génératrices de revenus pour améliorer leurs conditions de vie (BCC, 2018).

Ainsi, le défi majeur de toute IMF est l’atteinte de sa performance financière et sociale. La performance financière est simplement l’atteinte de sa mission commerciale. En revanche, la performance sociale est l’atteinte de sa mission sociale. L’indicateur par excellence de la performance sociale est la réduction de la pauvreté des bénéficiaires des microcrédits de l’IMF. Elle est donc une question cruciale pour toutes les IMF dont celles opérant dans la ville-province de Kinshasa.

C’est ici qu’il convient de situer la question principale de cette recherche qui se veut de savoir : quels sont les facteurs déterminants ou associés au niveau de vie ou au statut social des ménages adhérents aux IMF dans la ville-province de Kinshasa ?

Par hypothèse, nous posons que les facteurs déterminants ou associés à la performance sociale des IMFs opérant dans la ville-province de Kinshasa seraient notamment : les caractéristiques sociodémographiques, socioéconomiques et socio-environnementales des ménages adhérents (groupe de traitement).

Pour permettre au lecteur de bien se retrouver, nous avons structuré ce travail en trois sections. La première fait le tour d’horizon de quelques littératures théorique et empirique de la performance des IMF. La deuxième section se focalise sur l’approche méthodologique de l’étude et la troisième présente les résultats de l’étude.

1. Généralités sur la performance sociale

La microfinance a comme objectif fondamental, la lutte contre la pauvreté, l’exclusion et les inégalités sociales. Elle présente en son sein les points de convergences et ceux de divergences entre les chercheurs, les praticiens de la discipline et les donateurs. Les convergences se situent au niveau de son objectif principal qui consiste à atteindre les pauvres et améliorer leurs conditions de vie, tandis que les divergences résident au niveau de l’analyse de sa performance.

A cet effet, il existe un large débat entre chercheurs, praticiens et donateurs sur le compromis entre le facteur de « proximité » et la viabilité. La proximité renvoie à la capacité de l’IMF à atteindre réellement les plus pauvres et en même temps les plus exclus pour améliorer la qualité matérielle de leur vie. La « viabilité » en revanche, fait allusion à la capacité de l’IMF à couvrir, d’une manière autonome, ses coûts relatifs aux opérations financières effectuées avec sa clientèle. D’où l’opposition classique entre les deux courants de pensées, welfariste et institutionnaliste tel que relevé ci-dessous.

1.1. Courant welfariste

Les tenants de ce courant s’appuient sur la théorie de la responsabilité sociale. A cet effet, ils évaluent la performance des IMF du point de vue des clients à travers la portée sociale (Lafourcade & al., 2005) et analysent son impact sur les clients (Cheston & al., 2005).

En outre, ils ciblent les plus pauvres pour améliorer leurs conditions de vie. Ils considèrent la microfinance comme l’un des meilleurs leviers de lutte contre la pauvreté (HAMED, 2004). Ils mettent l’accent sur la gestion rationnelle des ressources et ils prônent à cet effet, l’offre des services financiers à des taux d’intérêts très faibles tout en ayant recours aux subventions (Olszyna-Marzys, 2006).

Cependant, ils ont engendré des faibles taux de remboursement et des coûts de fonctionnements très élevés conduisant aux problèmes de viabilité et de pérennité qui inhibent le développement des IMF et leur capacité à réduire dans la durée la pauvreté. D’où la naissance du courant institutionnaliste.

1.2. Courant institutionnaliste

Pour les institutionnalistes, la microfinance doit intégrer le système financier formel et viser la durabilité financière dans le but de maximiser son efficience et sa productivité. L’efficience du système de gestion de la microfinance fait appel à un ensemble de bonnes pratiques bancaires. Leur adoption conduirait la microfinance à l’autosuffisance financière, faciliterait son intégration dans le marché financier et permettrait à celle-ci d’atteindre le maximum des pauvres (Woodworth, W. & al, 1999).

En outre, ils rejettent le recours aux subventions. Pour eux, l’impact social de la microfinance reviendrait alors à mesurer sa rentabilité et sa réussite à travers son autosuffisance financière. Ainsi, pour atteindre les populations pauvres à grande échelle et à long terme, il faut des ressources financières au-delà des subventions fournies par les bailleurs de fonds (Cornee S., 2006).

Ce courant a connu de nombreuses critiques au niveau de la population cible car la microfinance a pour clientèle de prédilection les micro-entrepreneurs très proches de la ligne de pauvreté. La microfinance exige aux clients des taux d’intérêt assez élevés afin d’assurer son autonomie financière (DE Briey, 2005). En voulant se substituer au rôle que jouent les banques classiques, cette logique va à l’encontre de la finalité traditionnelle de la microfinance orientée vers les populations pauvres exclues du système financier classique.

Cependant, pour Lapenu et al (2004), les deux courants possèdent des points de convergence malgré les différences qui existent entre eux. En effet, ces deux écoles de pensée ont des objectifs identiques, qui sont, l’amélioration de la qualité de vie et l’inclusion financière des populations pauvres. Pour ces auteurs, l’avenir de la microfinance se situe justement à l’intersection de ces deux approches qu’il faut combiner.

1.3. Typologie de la performance des IMF

Il existe deux principaux types à savoir, la performance financière et la performance sociale.

1.3.1. Performance financière des IMF

Selon Jegourel (2008), la performance financière d’une IMF peut se définir au sens strict, comme sa capacité à reporter sur ses clients le coût financier réel des services proposés.

Boye S. et als. (2006) la définissent comme l'atteinte d’une solidité financière de pouvoir financer la croissance par soi-même. Elle est aussi définie comme la capacité de l'IMF à couvrir par ses produits, l'ensemble de ses charges et constituer des réserves pouvant, au besoin, servir d'amortisseurs des impayés.

La performance financière est pour une IMF, ce qu'est la « fondation pour une maison » (WONOU, 2002). Elle peut être appréhendée sous deux angles : (i) du côté du prêteur, tous ses coûts sont entièrement couverts par les produits ; (ii) du coté de l’entrepreneur, elle signifie que la rentabilité tirée de l'investissement du prêt est suffisamment supérieure au remboursement et génère même des ressources supplémentaires pour faire face à d'autres activités (Jegourel, 2008).

Les indicateurs financiers utilisés pour mesurer la performance financière de l’IMF sont notamment : la qualité de portefeuille, l’efficacité et la productivité, la gestion financière et la rentabilité (AISFD-CI., 2006).

1.3.2. Performance sociale des IMF

Selon Johan et DE Bruyne (2006), la performance sociale est définie comme la capacité à mettre à la disposition des pauvres des services financiers adaptés à leurs besoins et qui leur permettent de développer des activités génératrices de revenus. Elle inclut l'analyse des objectifs déclarés d'une institution, les résultats et produits, le succès en réalisant des changements positifs dans les vies des clients. Elle regroupe l’ensemble des pratiques déclinées dans le cadre de l’inclusion financière de sa clientèle cible.

Les enjeux de la performance sociale sont nombreux. Il s’agit entre autres de : (i) l’amélioration des conditions de vie, scolaire, sanitaire et environnementale ; (ii) la création de l’emploi et de l’auto-emploi ; (iii) l’autonomisation des femmes et de jeunes ; (iv) l’élargissement de l’éventail des opportunités pour les communautés, (v) l’exclusion et de la précarité ; et (vi) la réduction de la pauvreté (Johan & DE Bruyne, 2006).

Au regard de la finalité des enjeux de la performance sociale, celle-ci peut être définie comme étant la capacité de l’IMF, grâce aux microcrédits, à améliorer les conditions de vie et réduire la pauvreté des ménages à faibles revenus, exclus du système financier classique. Autrement dit l’indicateur par excellence de la performance sociale des IMF est la réduction de la pauvreté des bénéficiaires de leurs microcrédits.

1.3.2.1. Mesure de la performance sociale des IMF

Mesurer la performance sociale d’une IMF est une tâche plus délicate que celle de la performance financière. Plusieurs études des cas ont été menées ces dernières décennies pour essayer de mesurer la performance sociale des IMF à travers des indicateurs propres au secteur de la microfinance. Cela se justifie par les raisons suivantes : (i) la professionnalisation du secteur de la microfinance ; (ii) la transparence et la confiance des acteurs et du public ; (iii) une base de référence pour l’accès au financement (Iserte & Lapenu, 2003).

La mesure de la performance sociale des IMF implique l’évaluation de leur impact et la détection des changements arrivés sur les clients grâce à leurs pratiques. Elle permet de cerner les répercussions sociales apportées par l’institution sur sa clientèle, qui peuvent prendre plusieurs formes : amélioration du logement, des services de santé ou d’éducation, le financement d’un micro-projet, (Lapenu, 2008).

D’après Copestake (2007), il existe trois éléments qui sont fréquemment évalués : (i) la capacité à servir une large clientèle ; (ii) la capacité à toucher des personnes caractérisées par leur situation sociale défavorisée ; et (iii) la capacité à améliorer le bien-être des participants aux programmes.

Selon Lapenu et al. (2004), la performance sociale, peut être appréhendée de deux manières, soit en termes de gestion, soit en termes des résultats. En termes de gestion, l’évaluation de la performance sociale est centrée sur l’IMF et l’analyse des procédures pour réaliser ses objectifs sociaux. A cet effet, il est fait recours aux Normes Universelles de gestion de la Social Performance Task Force (SPTF) pour évaluer les facteurs déterminants ou associés à la performance sociale.

Ainsi, les facteurs déterminants ou associés à la performance sociale soumis à l’évaluation sont notamment : la variable de contrôle ou variable de gouvernance et les variables de dimensions sociale, économique et financière qui sont : les fonds propres, les subventions, l’endettement, les clients actifs, l’épargne et la performance économique qui sont les variables explicatives de la performance sociale (Bedecarrats & al., 2011).

Cependant, en termes des résultats, l’évaluation de la performance sociale est centrée sur les clients de l’IMF en examinant les types des bénéficiaires finaux. A cet effet, au regard de la littérature théorique et empirique mobilisée, aucune procédure n’est donnée sur la manière d’évaluer cette performance sociale appréhendée en termes d’impact des microcrédits sur le bien-être de leurs bénéficiaires. Il s’agit ici d’évaluer combien rapporte par exemple un dollar prêté sur le revenu supplémentaire du bénéficiaire (Lapenu et als., 2004). Elle permet en outre de déterminer l’impact des services financiers des IMF sur l’amélioration des conditions de vies de leurs adhérents.

1.3.2.2. Performance sociale des IMF : émergence de trois types des travaux

Dans la littérature empirique on remarque quelques divergences entre les auteurs quant à l’impact de la microfinance sur la pauvreté où les positions sont partagées entre : les optimistes, les pessimistes et les muancés.

Les tendances dites optimistes sont celles des auteurs qui affirment l’impact positif des microcrédits sur la réduction de la pauvreté. Ils concentrent leurs analyses sur la pratique de la Grameen Bank crée par Yunus M. (1976) et soutiennent que la microfinance est un moyen efficace de réduction de la pauvreté. On peut citer à cet effet, les travaux de Khandker (1998 ; 2003), Mosley et Hulme (1996), Zeller et Sharma (1998), Rosenberg (2010), Khandker et Samad (2013) qui se sont intéressés particulièrement, au cas du Bangladesh et Ngunza Kevin (2013 ; 2014), Razanakolona (2018).

La seconde vague de travaux pessimistes, à défaut de fournir l'évidence d'un effet négatif de la microfinance sur la réduction de la pauvreté, doute de l'existence d'un effet positif. C'est le cas notamment des travaux de BURGER (1989), qui ont montré que la microfinance tend à stabiliser plutôt qu'à accroître les revenus. Elle tend aussi à préserver plutôt qu'à créer des emplois.

De même, Buckley (1997), a constaté, à la suite d'une étude faite respec-tivement au Ghana, au Kenya et au Malawi, que l'accès au microcrédit n'a pas exercé d'effet significatif sur la réduction de la pauvreté́. Coleman (1999), quant à lui, a effectué une étude sur 445 ménages en Thaïlande, et a constaté que la microfinance n’a pas permis de réduire la pauvreté́, mais a maintenu au contraire les bénéficiaires dans un cycle d'endettement. Diagne et Zeller (2001), dans le cadre d'une étude faite au Malawi ont relevé que l'accès au crédit a eu un effet positif sur la pauvreté́, cependant cet effet est statistiquement non significatif.

Le dernier groupe d'analyses nuancées se trouve à cheval entre les deux précédentes vagues de travaux. Pour eux, l'effet de la microfinance sur la réduction de la pauvreté́ est nuancé et conditionné par un ensemble de préalables. De manière spécifique, ces analyses ont conditionné les effets à la soutenabilité et à la profondeur de l'offre des services de microfinance. La soutenabilité renvoie à la capacité des IMF à observer un rendement net des subventions reçues qui est à même d'égaliser ou d'excéder les coûts engrangés par la structure (coûts d'octroi de crédits, coûts administratifs). Selon les travaux de Navajas et al (2000), des taux d'intérêt sur prêts positifs, à même de couvrir les frais administratifs et maintenir la valeur de l'équité en terme réel, sont importants pour la soutenabilité.

La profondeur, quant à elle, se réfère à la capacité des services offerts à atteindre une frange de plus en plus large des populations pauvres. La valeur et l'étendue des crédits et de l'épargne, le type de services financiers offerts, ainsi que le taux de croissance annuelle des bénéficiaires, sont autant d'indicateurs, dont la valorisation accroît la profondeur. D’après les travaux de Rhyne et Otero (1992), la combinaison de la profondeur et de la soutenabilité des services offerts améliore l'impact de la microfinance sur la réduction de la pauvreté.

A la lumière de cette revue de la littérature empirique, il ressort que, toutes les études menées n’ont eu à évaluer que l’impact des microcrédits sur les conditions de vie des ménages bénéficiaires sans toutefois s’intéresser aux caractéristiques individuelles du pauvre et de son environnement social dans lequel il vit ainsi qu’á celles liées aux microcrédits des IMF. Plus grave encore, malgré la responsabilité sociale qui les incombe, les IMF sont plus préoccupées par l’octroi des microcrédits et non par leur performance sociale captée en termes de réduction de la pauvreté de leurs adhérents. En outre, leur accompagnement et leur proximité les sont juste pour garantir l’échéancier de remboursement et non pour permettre à leurs adhérents de rentabiliser les activités financées grâce aux microcrédits reçus des IMF.

C’est à ce niveau qu’il convient de situer la pertinence de la présente étude qui se veut d’identifier et d’analyser les facteurs déterminants ou associés au niveau de vie ou au statut social des adhérents aux IMF dans la ville-province de Kinshasa.

2. Méthodologie du travail

2.1. Population et échantillon d’étude

La population cible est constituée des ménages de la Ville-province de Kinshasa. Le choix ce cette ville a été motivé par la disponibilité des données d’enquêtes nécessaires à la réalisation de cette recherche, par la grande part de marché détenue par les IMF de la capitale soit 20,4% par rapport à l’ensemble du pays (19 sur 93 IMF en RDC) et par le coût abordable dans la réalisation des enquêtes de terrain.

De cette population indéterminée, nous avons quand même tiré un échantillon probabiliste avec la méthode de stratification. Nous avons d’abord procédé au dénombrement ou à la cartographie des IMF de la ville de Kinshasa pour constituer la base de sondage évaluée à 307.441 ménages bénéficiaires des microcrédits. Ensuite, nous y avons tiré l’échantillon du groupe de traitement, (390 ménages), en appliquant la formule de Slovin.

De cette formule de Slovin, l’échantillon du groupe de contrôle (780 ménages) a été également constitué pour atteindre l’échantillon d’évaluation total de 1.170 ménages bénéficiaires et non bénéficiaires des microcrédits.

2.2. Méthode et technique

Dans le cadre de cette recherche, nous avons fait recours à la méthode d’enquête et à la technique de questionnaire. C’est une approche quantitative qui nous a permis de collecter les données sur la base d’un questionnaire standardisé de 65 questions adressées à la population cible de la ville-province de Kinshasa.

Dans le souci d’atteindre les objectifs assignés à l’étude et minimiser les coûts liés à la collecte des données et réduire sensiblement les erreurs de collecte, il a été fait recours aux techniques modernes de collecte des données en s’appuyant sur les NTIC.

Concrètement, nous avons utilisé la méthode d’administration du questionnaire et de collecte des données grâce aux téléphones portables fonctionnant sous androïdes avec le système des interviews personnelles assistées par ordinateur (CAPI) par la plateforme ODK collect. L’enquête a couvert la période du 1er octobre au 1er décembre 2023 auprès des adhérents et non adhérents aux IMFs.

2.3. Variables de l’étude

2.3.1. Variable dépendante

Dans le cadre de la présente étude, le niveau de vie ou statut social est la variable dépendante ou expliquée ou encore variable d’intérêt. En effet, la performance sociale a pour indicateur par excellence la réduction de la pauvreté. Cette dernière est évaluée en termes de niveau de vie atteint par les ménages adhérents aux IMF grâce aux microcrédits reçus. Ce niveau de vie est classifié sur une échelle de trois catégories des ménages notamment : les pauvres, les moyens et les riches parmi les pauvres. Cette catégorisation constitue le statut social des ménages.

2.3.2. Variable indépendante

La variable indépendante est celle qui explique ou détermine le niveau de vie ou le statut social des ménages. Dans la présente étude, elle comprend : (i) les caractéristiques sociodémographiques, socioéconomique et socio-environnementales des ménages bénéficiaires et non bénéficiaires des microcrédits ainsi que, (ii) les caractéristiques liées aux microcrédits des IMF.

2.4. Analyse et traitement des données

Les données issues des enquêtes ont été analysées et traitées à l’aide du logiciel SPSS 27.0 avec ses logiciels complémentaires Modeler et Amos ainsi que le logiciel STATA 17.0. Nous avons, à cet effet, procédé à l’analyse multivariable à travers la régression logistique binaire pour dégager les facteurs déterminants ou associés au niveau de vie ou au statut social des ménages bénéficiaires et non bénéficiaires des microcrédits des IMF dans la ville-province de Kinshasa.

2.4.1. Régression logistique

Selon Metela (2013), la régression logistique consiste à comparer les proportions en utilisant les logarithmes du rapport des risques (log-odds). Le modèle estime pour chaque groupe donné, le paramètre (le rapport entre le logit d’un groupe donné et celui du groupe de référence) et calcule les rapports des chances tout en précisant leur seuil de signification.

L’expression mathématique se présente de la manière suivante : Soit Y une variable binaire (Accès aux coûts des soins), X une variable indépendante concourant à l’explication de Y. Y peut prendre la valeur 1 avec la probabilité P (Y = 1/X) et la valeur 0 avec la probabilité (1- P (Y = 1 / X)). Le modèle s’exprime alors comme suit : P = (1) où : traduit une probabilité de réalisation d’un événement selon une loi logistique, sa valeur doit être comprise dans l’intervalle [0,1] ;

Z = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk ;

β0, β1, β2,… βk sont les coefficients estimés de données ;

X1, X2, …. Xk sont des variables indépendantes ;

e est la base du logarithme naturel, équivalent à 2,71828….

Résumons la relation (1) comme un modèle estimé, P est alors une probabilité estimée. Si nous multiplions le numérateur et le dénominateur du second terme de (1) par e^z, la fonction logistique dans (1) devient : P = e^z/(1+e^z ) = (exp⁡(Z))/(1+exp⁡(Z)) (2).

En général, si la probabilité estimée d’un événement ou d’un comportement est inférieure à 0,50, on prédit que l’événement ne surviendra pas. En revanche, si la probabilité est supérieure à 0,50, on prédit que l’événement surviendra.

2.4.1.1. Risque et le logit de P

Le logit de P est dérivé de la fonction logistique (1) du quelle on peut déduire que : 1 – P = 1 - 1 - 1/(1+ e^(-z) ) = e^(-z)/(1+ e^(-z) )= (3). En divisant la relation (1) par (3) l’on obtient : P/(1-P) = e^z= (4). En considérant le logarithme naturel (base e) de deux membres de l’expression (4), l’on obtient : Log ( P/(1-P) ) = Z (5). La quantité P/ (1–P) est appelée le risque (« odds ») notée comme Ω ; La quantité Log [P/ (1 – P)] est appelée le « log odds » ou le logit de P.

Ainsi, Risque (Odds) Ω≡P/(1-P)≡ (6) et logit P ≡log P/(1-P)≡ Log Ω (7)

Le logit P consiste donc en la transformation logarithmique du risque. Dans le rapport (5), substituons Z par son expression (dans le cas d’une fonction logistique multivariée), ainsi nous trouvons le logit P sous sa forme additive :

Logit P = log P/(1-P)= β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk (8)

et Log Ω = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk (9)

où : β0 est le terme indépendant et les βk (k = 1, …, n) sont les paramètres logistiques à estimer.

Les quantités Xk sont des valeurs des n variables explicatives pour le ième individu observé. Dans (8) et (9), les variables explicatives peuvent être des variables continues ou dichotomiques. Lorsqu’une variable explicative est qualitative, la formulation (8) ou (9) suppose la création de variables artificielles binaires (dummy variables) associées à chaque modalité.

2.4.1.2. Risques relatifs (odds ratios)

Les coefficients estimés β0, β1, β2, …, βk peuvent être considérés comme des mesures de l’impact sur le logit P respectivement de la « grande moyenne » (« grand mean ») et des variables explicatives X1, X2, …, Xk. En effet, le modèle logit-linéaire a la forme d’une équation de régression multiple. Nous pouvons immédiatement affirmer notamment que l’augmentation de la valeur de Xk d’une unité, en contrôlant les autres variables explicatives, a pour effet d’augmenter ou de diminuer le logit P par la valeur de βk.

Le signe de la valeur du paramètre β indique le sens de la relation entre la variable explicative et la variable réponse (logit P). Un signe positif désigne un effet positif et un signe négatif un impact négatif. On remarquera que les significations des effets des variables explicatives portant sur le logit P ne sont pas très claires. C’est pourquoi l’on recourt souvent aux risques relatifs (« odds ratios ») pour mesurer l’effet sur les risques. Considérons maintenant la relation (9) et prenons l’exponentiel de ses deux membres. Nous obtenons :

exp (log Ω) = exp(β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk)

Ω = e^(β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk) (10)

Augmentons Xk d’une unité, soit Xk + 1, en maintenant constantes les autres variables explicatives. En notant la nouvelle valeur de Ω comme Ω*, nous avons :

Ω*= e^(β0 + β1X1 + β2X2 + … + βk(Xk+1) )

=e^(β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk + βk) (sous sa forme additive)

=e^(β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk ) e^βk (sous sa forme multiplicative)

Ω*= Ωe^βk (11) et (Ω*)/Ω = e^βk = (12)

Il ressort de l’expression (11) que l’augmentation de Xk d’une unité, en maintenant constantes les autres variables indépendantes, multiplie le risque par le facteur La quantité ou exp(βk) dans (12) est appelée risque relatif (odds ratio). D’où, le risque relatif (Ω*/ Ω) = exp(βk). Cette relation s’applique correctement quand la variable dépendante a été codée comme variable dummy (« design variable ») 0 ou 1. La variable dans notre cas est « Accès aux coûts des soins de santé » avec la modalité 0 pour « oui » et 1 pour « non ».

Le logiciel SPSS nous évite tous ces longs exercices et donne directement des résultats sous forme des tableaux à interpréter : des tableaux de classification et de variables dans l’équation qui permettent de mesurer la validité du modèle.

3. Résultats de l’étude

Les résultats présentés ci-dessous relèvent exclusivement de l’analyse multivariable des données en coupe instantané de l’enquête menées, du 1er octobre au 1er décembre de l’année 2023 auprès des adhérents et non adhérents aux IMF opérant dans la ville-province de Kinshasa.

3.1. Analyse multivariable

Cette analyse a consisté à dégager les facteurs déterminants ou associés au niveau de vie ou au statut social des ménages adhérents et non adhérents aux IMF dans la ville-province de Kinshasa à l’aide de la régression logistique binaire.

3.1.1. Présentation et validité du modèle de la régression logistique

La validité du modèle de la régression logistique se fait à travers le p-value du test de Hosmer et Lemeshow ainsi qu’à travers son pouvoir explicatif.

3.1.1.1. Pour les adhérents aux IMF

1o. Test de Hosmer et Lemeshow

Khi-deux = 126,063 ; p-value = 0,231. Le p-value du test d’Hosmer et Lemeshow étant supérieur à 5%, le modèle est valide.

2o. Pouvoir explicatif du modèle

Pseudo-R² = 0,64 ; Khi-deux = 26,527 ; p-value = 0,000. Le pouvoir explicatif du modèle est de 64%, c.à.d. les variables explicatives du modèle expliquent la variation de la variable dépendante qui est le niveau de vie ou statut social à 64 %.

3.1.1.2. Pour les non adhérents aux IMF

1o. Test de Hosmer et Lemeshow

Khi-deux = 65,1 ; p-value = 0,562. Le p-value du test d’Hosmer et Lemeshow étant supérieur à 5%, le modèle est valide.

2o. Pouvoir explicatif du modèle

Pseudo-R² = 0,69 ; Khi-deux = 12,49 ; p-value = 0,000.

Le pouvoir explicatif du modèle est de 69%, c.à.d. les variables explicatives du modèle expliquent la variation de la variable dépendante qui est le niveau de vie ou statut social à 69 %.

3.1.2. Facteurs déterminants ou associées au niveau de vie ou au statut social des ménages adhérents et non adhérents aux IMF

Tableau no1 : Caractéristiques sociodémographiques et niveau de vie des ménages.

Tableau n°2 : Caractéristique socioéconomique et niveau de vie des ménages

Tableau n°3 : Caractéristiques socio-environnementales et niveau de vie de ménages.

Tableau n°4 : Caractéristiques liées aux microcrédits et niveau de vie de ménages

Les résultats du tableau ci-dessus confirment que, les facteurs déterminants ou associés au niveau de vie ou au statut social sont notamment, pour les adhérents aux IMF : les neuf (9) variables significatives suivantes : (i) le sexe ; (ii) l’âge ; (iii) le statut matrimonial ; (iv) le niveau d’études ; (v) le statut d'occupation du logement ; (vi) la durée entre le temps qui sépare la demande et l’octroi du microcrédit ; (vii) l’échéancier de remboursement des annuités ; (viii) le taux d’intérêts exigés ; et (ix) l’impact sur le revenu du ménage. En revanche, pour les non adhérents aux IMF, il s’est agi de six (6) variables significatives ci-après : (i) le sexe ; (ii) l’âge ; (iii) le statut matrimonial ; (iv) le niveau d’études ; (v) le statut d'occupation du logement ; et (vi) la profession du chef de ménage.

En effet, en ce qui concerne le sexe, il y a eu 21% de moins de chance pour les ménages adhérents dirigés par les femmes de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux dirigés par les hommes (OR = 0,79 ; p = 0,000). Cependant, il y a eu 35% de moins de chance pour les ménages non adhérents dirigés par les femmes de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux dirigés par les hommes (OR = 0,65 ; p = 0,001). Ceci est d’autant vrai que, les revenus générés par les chefs des ménages de sexe féminin contribuent le plus souvent à l’amélioration des conditions de vie de leurs ménages, contrairement aux revenus des chefs de ménages de sexe masculin qui pourraient dans une certaine mesure profiter à deux ou plusieurs ménages entretenus par ces derniers.

Quant à l’âge, il y a eu 71% de moins de chance pour les ménages adhérents, dont les chefs de ménages ont 40 ans et plus, de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux dirigés par les chefs de ménages de moins de 40 ans (OR = 0,29 ; p = 0,003). De même, il y a eu 90% de moins de chance pour les ménages non adhérents, dont les chefs de ménages ont 40 ans et plus, de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux dirigés par les chefs de ménages de moins de 40 ans (OR = 0,10 ; p = 0,001). En effet, ce résultat peut n’est pas être surprenant d’autant plus que la plupart des chefs des ménages de 40 ans et plus ont, grâce à l’expérience de la vie, accumulé certains actifs leurs permettant d’améliorer, tant que faire soit peu, le train de vie de leurs ménages contrairement à ceux de moins de 40 ans.

Relativement au statut matrimonial, il y a eu 11% de moins de chance pour les chefs des ménages adhérents mariés de tomber dans la pauvreté par rapport aux chefs de ménages vivant dans l’union de fait (OR = 0,89 ; p = 0,001).

Cependant, il y a eu 20% de moins de chance pour les chefs des ménages non adhérents mariés également de tomber dans la pauvreté par rapport aux chefs de ménages vivant dans l’union de fait (OR = 0,80 ; p = 0,002). Sociologiquement, cela peut se justifier par la stabilité et la confiance des ménages mariés par rapport à ceux vivant dans l’union de fait qui peuvent se séparer à tout moment sans aucune forme de procès.

Concernant le niveau d’étude, il y a eu 45% de moins de chance pour les chefs des ménages adhérents de niveau élevé de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux de niveau bas (OR = 0,55 ; p = 0,020). Aussi, il y a eu 46% de moins de chance pour les chefs des ménages non adhérents de niveau élevé de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux de niveau bas (OR = 0,54 ; p = 0,002). Le niveau d’instruction du chef du ménage peut influencer la vulnérabilité à la pauvreté. En effet, les ménages dont le chef n’a aucun niveau d’instruction sont d’une manière générale les plus pauvres. A cet effet, considérant l’alphabétisation, plus le niveau d’instruction du chef de ménage est élevé, plus la probabilité est grande pour ce ménage d’avoir un niveau de vie élevé. Il est donc présumé qu’un chef de ménage d’un niveau d’instruction élevé est beaucoup plus entreprenant que celui du niveau bas.

Quant au statut d’occupation du logement, il y a eu huit fois plus de chance pour les ménages adhérents non-propriétaires de logements de tomber dans la pauvreté par rapport aux ménages propriétaires des logements (OR = 7,61 ; p = 0,002). De même, il y a eu vingt-une fois plus de chance pour les ménages non adhérents et non propriétaires de logements de tomber dans la pauvreté par rapport aux ménages propriétaires des logements (OR = 21,33 ; p = 0,040). Cette situation peut se justifier par le fait que les ménages non-propriétaires de logements font souvent face au poids des exigences de leurs bailleurs notamment, les loyers et les garanties locatives pour les locataires d’une part, et la pression sociale des propriétaires et copropriétaires des logements pour les ménages logés gratuitement, d’autres part.

Quant à la profession, il y a eu huit fois plus de chance pour les chefs des ménages adhérents fonctionnaires et sept fois plus de chance pour les chefs des ménages non adhérents et sans-emplois de tomber dans la pauvreté par rapport aux chefs des ménages commerçants (OR = 7,5 ; p = 0,020) et (OR = 7,3 ; p = 0,040). En effet, il est connu que la plupart des fonctionnaires dans la capitale Kinshasa, les rémunérations ne leurs permettent pas de faire face aux besoins fondamentaux de base. Cela est beaucoup plus grave pour les sans-emplois laissés à leur triste sort et sans moyens matériels et financiers susceptibles d’améliorer leurs conditions existentielles.

En ce qui concerne les microcrédits, il y a eu huit fois plus de chance pour les ménages adhérents aux IMF, qui estiment non raisonnable la durée entre le temps qui sépare la demande et l’octroi du microcrédit, de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux qui estiment la durée raisonnable (OR = 7,7 ; p = 0,001). Cependant, il y a eu trois fois plus de chance pour les ménages adhérents des IMFs, qui n’ont pas respecter l’échéancier de remboursement des annuités à l’IMF, de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux qui ont respecté l’échéancier de remboursement (OR = 2,9 ; p = 0,004). En outre, il y a eu 21 fois plus de chance pour les ménages adhérents aux IMF, qui estiment que les taux d’intérêts exigés par les IMF sont non abordables, de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux qui estiment ces taux d’intérêts abordables (OR = 20,7 ; p = 0,002).

Enfin, il y a eu 3% de moins de chance pour les ménages adhérents aux IMF, qui ont estimé négatif l’impact des microcrédits sur les conditions de vie des ménages, de tomber dans la pauvreté par rapport à ceux qui ont estimé positif l’impact des microcrédits sur les revenus des ménages. Cela est d’autant vrai que la plupart des ménages adhérents aux IMF enquêtés ne désirent plus continuer avec les programmes des microcrédits aux IMF une fois la dernière échéance de remboursement de crédit apurée.

De tout ce qui précède, les problèmes auxquels font face les ménages kinois, sont non seulement l’accès aux microcrédits des IMF, mais aussi et surtout : la durée entre le temps qui sépare la demande et l’octroi du crédit ; le respect de l’échéancier de remboursement des annuités ; les taux d’intérêts très élevés et la formation managériale, l’encadrement et la proximité des adhérents insuffisants.

Ces facteurs, à la base de l’impact négatif des microcrédits sur la performance sociale des IMFs, méritent une attention particulière de tous les intervenants dans le secteur de la microfinance pour permettre aux IMF d’être socialement performantes d’une part, et aux ménages adhérents d’améliorer leurs conditions de vie et réduire leur pauvreté, d’autres part.

3.1.3. Equation du modèle

Pour ce qui concerne l’équation du modèle, neuf (9) variables explicatives sont significatives pour les ménages adhérents aux IMF, à savoir : (i) le sexe, (ii) l’âge, (iii) le statut matrimonial, (iv) le niveau d’études, (v) le statut d'occupation du logement, (vi) la durée entre le temps qui sépare la demande et l’octroi du microcrédit, (vii) l’échéancier de remboursement des annuités, (viii) le taux d’intérêts exigés et (ix)l’impact sur le revenu du ménage. En revanche trois (3) autres variables explicatives sont non significatives et rejetées à savoir : le milieu de résidence, l’accessibilité des ménages et la profession des chefs des ménages.

Par ailleurs, six (6) variables explicatives sont également significatives pour les ménages non adhérents aux IMF, notamment : (i) le sexe, (ii) l’âge, (iii) le statut matrimonial, (iv) le niveau d’études, (v) le statut d'occupation du logement et (vi) la profession du chef de ménage. En outre, trois autres sont non significatives et également rejetées à savoir : le milieu de résidence, l’accessibilité des ménages et les autres professions des chefs des ménages.

A cet effet, l’équation du modèle se présente de la manière suivante :

Pour les adhérents aux IMF : Logit P = 0,283 - 0,231(i) - 1,222 (ii) - 0,121(iii) - 0,589 (iv) + 2,030 (v) +2,040 (vi) + 1,090(vii) +3,030 (viii) – 0,030 (ix)

Pour les non adhérents des IMF : Logit P = 0,765 - 0,432 (i) - 2,301 (ii) - 0,227 (iii) - 0,616 (iv) + 1,045 (v) +2,034 (vi)

Enfin, la formulation de l’équation du modèle issu d’une analyse en coupe instantanée des données recueillies, a permis de se rendre compte que les déterminants du niveau de vie ou statut social des ménages Kinois, découlent des facteurs liés aux caractéristiques, sociodémographique, socioéconomiques et socio environnementales des ménages adhérents et non adhérents aux IMF ainsi que des caractéristiques liées aux microcrédits des IMF.

Conclusion

Au terme de cette étude, il sied de rappeler que, l’objectif principal a été d’identifier et d’analyser les facteurs déterminants ou associés à la performance sociale des IMF dans la ville-province de Kinshasa.

Il ressort de l’analyse du tableau no1 ci-dessus que, les facteurs déterminants ou associés au niveau de vie ou statut social ont été les caractéristiques, sociodémographiques, socioéconomiques et socio environnementales ainsi que les caractéristiques liées aux microcrédits des IMFs dont le p-value est inférieur au seuil de 5%.

Il s’agit notamment, pour les ménages adhérents aux IMF : les variables significatives suivantes : Le sexe (p = 0,000) ; l’âge (p = 0,003) ; le statut matrimonial (p = 0,001) ; le niveau d’études (p = 0,020) ; le statut d'occupation du logement (p = 0,002) ; la durée entre le temps qui sépare la demande et l’octroi du microcrédit (p = 0,001) ; l’échéancier de remboursement des annuités (p = 0,004) ; le taux d’intérêts exigés (p = 0,002) et l’impact sur les conditions de vie du ménage (p = 0,010).

Cependant, pour les ménages non adhérents aux IMF, il s’agit des variables significatives ci-après à savoir : le sexe (p = 0,001) ; l’âge (p = 0,001) ; le statut matrimonial (p = 0,002) ; le niveau d’études (p = 0,001) ; la profession du chef de ménage (p = 0,020 et 0,040) et le statut d'occupation du logement (p = 0,040).

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