Analyse économique des décisions de financement des PME au Bénin

CHAPITRE DEUXIEME : ANALYSE DES DONNEES

Dans ce chapitre, il a été question d'analyser les informations collectées. Nous avons procédé d'abord à une analyse quantitative des données secondaires pour la validation de nos hypothèses mais cette analyse sera étayée par celle qualitative de contenu³ afin d'aller au- delà des résultats de l'analyse quantitative et de mieux aborder la discussion des résultats.

SECTION 1: Analyse quantitative

Dans cette section, nous avons effectué les analyses nécessaires à la vérification de nos hypothèses, conformément à la méthodologie annoncée plus haut. La section comporte donc trois paragraphes dont un par hypothèse.

Paragraphe 1 : Les déterminants de la décision de financement des PMEB

(H1)

En nous basant sur les facteurs de risque présentés dans le modèle théorique, nous avons effectué tout d'abord des tests statistiques pour identifier les différences entre les deux groupes de PMEB, soit celles ayant obtenu du financement et celles n'en ayant pas obtenu. Les résultats des tests sont présentés dans le tableau N°1.

Ce tableau nous renseigne qu'en ce qui concerne le risque d'asymétrie d'information, qu'il y a une forte relation entre l'obtention de financement et la détention de livres comptables (valeur de phi 0,69 sur une valeur maximale de 1).

Quant au risque de remboursement, toutes les variables sont significatives, sauf que les probabilités de signification associées aux valeurs de garantie et au taux de rendement sont sensiblement supérieures au seuil critique de décision (alpha=0,05).

Ne détenant pas d'information plus précise, nous avons utilisé la valeur des biens, objets de garantie pour mesurer la capacité des PMEB à fournir des garanties. La moyenne de la valeur des garanties proposées par celles qui obtiennent du financement est supérieure à celle des PMEB qui n'en obtiennent pas.

³ La méthode d'analyse de contenu utilisée a été exposée par Philippe WANLIN, dans « L'analyse de contenu comme une méthode d'analyse qualitative d'entretien : une comparaison entre les traitements manuels et l'utilisation des logiciels », publié en 2007.

A propos des ratios financiers, nous constatons que les taux moyens de rentabilité et de liquidité chez les PMEB financées sont supérieurs à ceux des autres. Par contre, le taux moyen d'endettement chez les PMEB financées est moindre que celui des autres.

Quant au risque global, nous remarquons que les tests statistiques sont très significatifs pour la variable « croissance des chiffres d'affaires», les PMEB financées sont celles qui indiquent une forte croissance.

S'agissant du risque opérationnel et technologique, il n'y a pas de différence significative entre les PMEB financées et celles non financées (probabilité de sig.>0,05). Pourquoi un tel résultat ? (confère chapitre portant discussion des résultats).

Cependant, des différences existent au niveau du risque commercial. Les résultats montrent d'abord que la proportion des PMEB qui n'ont `'pas de concurrence» et qui accèdent au financement est plus forte que celle des autres catégories. Ensuite, nous remarquons que le secteur tertiaire est plus financé que le secteur secondaire et ce dernier est plus financé que le secteur primaire. De même, les résultats liés à l'`'exportation» sont non significatifs.

Nous notons également que les PME qui lancent de nouveaux produits accèdent difficilement au financement que les autres.

En ce qui a trait aux risques liés à l'entrepreneur seul `'l'expérience en affaires» est un facteur très significatif. Les PMEB davantage financées sont celles dirigées par un entrepreneur qui en possède (expérience en affaire).

Au nombre des facteurs du risque pays, seuls les facteurs `'Localisation PME» et «Situation du secteur d'activité» sont significatifs. Les PME béninoises financées sont davantage localisées en milieu urbain et exercent dans des secteurs d'activités en expansion.

Comme ces tests bivariés ne permettent pas de tenir compte simultanément des différentes variables qui ont un impact sur la possibilité d'obtention de financement des PME, il s'est avéré nécessaire de procéder à une analyse de régression logistique binaire. Les résultats significatifs du modèle de régression se présentent dans le tableau N°2.

Selon ces résultats, la valeur du ratio de vraisemblance de 68,582 est plus grande que celle critique de khi-2 au seuil a=0,00; ce qui signifie que l'hypothèse nulle (tous les coefficients sont égaux à 0) est rejetée, le modèle étant significatif au seuil de 0,000.

Tableau 1 : Comparaison des facteurs de risques des PMEB selon l'obtention ou non de financement

Variables de Risques	Décision de financement		Khi-2 de Pearson	Rapport de vrais- semblance	Phi	V de Cramer
	Rejet	Accord
Risque d'asymétrie d'information
Livres comptables Aucun	86,7	13,3	47,551	53,637	0,69	0,69
Livres non vérifiés	20,4	79,6	2(ddl)	2(ddl)
Livres verifiés	0	100	(0,000)	(0,000)	(0,000)	(0,000)
Risque de remboursement
Rembourser les dettes Aucune dette	25	75	52,206	56,746	0,716	0,716
dans le passé Remb. A l'ech.	4,9	95,1	2(ddl)	2(ddl)
Avec retard	82,9	17,1	(0,000)	(0,000)	(0,000)	(0,000)
Garantie: Valeur de la garantie (M de FCFA)	3,64	20,71	(0,051)
Ratios financiers Dette Totale/Actif Total	48,16	6,58	(0,011)
Actif liquide/Actif Total	4,65	17,28	(0,001)
Profit/Actif Total	1,81	14,05	(0,093)
Risque global
Taille 1 à 9 employés	38,3	61,7	1,132	1,27	0,106	0,106
10 à 49 employés	16,7	83,3	1(ddl)	1(ddl)
			(0,287)	(0,260)	(0,287)	(0,287)
Croissance chiffres d'affaires	1,55	9,09	(0,007)
Risque opérationnel et technologique
Formation continue des employés OUI	36,4	63,6	0,034	0,034	-0,018	0,018
NON	38,2	61,8	1(ddl)	1(ddl)
			(0,854)	(0,854)	(0,854)	(0,854)
Application d'un OUI	41,3	58,7			0,115	0,115
Nouveau processus de vente, NON	29,7	70,3
Ou technologie					(0,248)	(0,248)
Risque commercial
Niveau de concurrence Aucune	100	0	47,752	58,131	0,691	0,691
Faible	0	100	3(ddl)	3(ddl)
Modérée	23,9	76,1	(0,000)	(0,000)	(0,000)	(0,000)
Forte	100	0
Nouveaux produits OUI	50	50	11,829	12,693	0,344	0,344
NON	15,8	84,2	1(ddl)	1(ddl)
Secteur d'activité Primaire Secondaire Tertiaire Exportation Non	76,5 45,5 26,4 36,8	23,5 54,5 73,6 63,2	(0,001) 15,177 2(ddl) (0,001) 0,020	(0,000) 14,982 2(ddl) (0,001) 0,020	(0,001) 0,390 (0,001) -0,014	(0,001) 0,390 (0,001) 0,014
Oui	40	60	1(ddl)	1(ddl)
			(0,887)	(0,887)	(0,887)	(0,887)
Risques liés aux entrepreneurs
Niveau d'instruction Non instruit	42,2	57,8	1,246	1,245	0,112	0,112
Primaire	30	70	3(ddl)	3(ddl)
Secondaire	32,6	67,4
Supérieur	50	50	(0,742)	(0,742)	(0,742)	(0,742)
Expérience en affaires Aucune	69,2	30,8	60,010	68,582	0,775	0,775
Oui	5,3	94,7	2(ddl)	2(ddl)
Imprécise	94,1	5,9	(0,000)	(0,000)	(0,000)	(0,000)
Sexe Femme	34,9	65,1	0,316	0,314	-0,056	0,056
Homme	40,5	59,5	1(ddl)	1(ddl)
			(0,574)	(0,575)	(0,574)	(0,574)
Risque pays
Localisation PME Périurbaine	64,4	35,6	26,530	27,913	0,515	0,515
Urbaine	14,8	85,2	2(ddl)	2(ddl)
Rurale	0	100	(0,000)	(0,000)	(0,000)	(0,000)
Situation du secteur d'activité En crise	90	10	51,646	54,870	0,719	0,719
En expansion	14,3	85,7	1(ddl)	1(ddl)
			(0,000)	(0,000)	(0,000)	(0,000)
Règlementation Favorable	28,9	71,71	1,705	1,733	-0,131	0,131
Défavorable	41,9	58,1	1(ddl)	1(ddl)
			(0,192)	(0,188)	(0,192)	(0,192)

Les valeurs en gras et entre parenthèse indiquent la signification de l'information Source : D'après les résultats des tests de Khi-2, comparaison des moyennes (SPSS 18)

La valeur du R² Cox and Snell explique une variation en termes de probabilité de l'occurrence du financement des PMEB. Dans les sciences sociales, cette valeur de 0,2⁴ est considérée acceptable. Sa valeur dans ce modèle (0,496) est donc bonne. De plus, son indicateur normalisé (R² Nagelkerke : 0,678) confirme la qualité du modèle de prédire les occurrences d'obtention de financement par les PMEB.

⁴ « Pratique de la régression logistique, Ricco Rakotomalala, Version 2.0 »

Le test de Hosmer and Lemeshow non significatif montre que la distribution des valeurs observées est la même que celle des valeurs prédites. Le modèle est donc applicable. En effet, ce modèle peut classer correctement 88% des PMEB dans leur catégorie (obtention de financement ou non).

Ces résultats établissent que la disponibilité et la qualité des livres comptables, la valeur des biens objets de garantie, l'historique de remboursement, le secteur d'activité, l'expérience en affaires, la localisation de la PME, la croissance des ventes influencent positivement et significativement l'occurrence d'obtention de financement des PMEB. La valeur du coefficient d'élasticité partielle (EXP(B)) des variables explicatives révèlent leur niveau d'impact sur l'occurrence d'obtention de financement des PME. Par exemple, l'occurrence d'obtention de financement des PME qui présentent de livres comptables augmente de 48,5% par rapport à celles qui n'en présentent pas ; de même, elle augmente de 71,1% pour celle dont l'entrepreneur est expérimenté en affaires par rapport à celle dont l'entrepreneur n'a aucune expérience en affaires.

Tableau N°2: Variables significatives du modèle de régression logistique relatif aux facteurs explicatifs de l'obtention de financement par une PMEB

Variables indépendantes		Coefficients	Sig.	Elasticité partielle des variables (EXP(B))
Constante		-2,773	,007	---
Livres comptables	Aucun Non vérifiés Vérifiés	--- 1,045 1,926	,050 ,002	--- 0,485 ---
Historique de remboursement	Aucun crédit Rembourse bien Rembourse avec retard	--- 2,780 -1,436	--- 0,000 0,031	--- 0,599 ---
Valeur Garantie		0,000	,000	0,000
Croissance CA		0,633	,005	0,036
Secteur d'activité	Primaire Secondaire Tertiaire	0,980 0,881 1,999	0,120 0,010 0,000	--- 0,081 ---
Expérience en affaires	Oui Non	1,962	0,000	0,711 ---
Localisation PME	Rurale Urbaine Périurbaine	--- 0,733 ---	0,012	0,000

Variable dépendante : Décision de financement (Accord ou rejet)

Nombre d'observations:100, Khi-2:68,582 (sig. ,000) ; Cox and snell R² :0,496 ; R² de Nagelkerke:0,678 Test Hosmer and

Lemeshow:0,501 (Sig.1,000), Pouvoir de prédictions correctes: 88%

Source : D'après résultats significatifs de l'analyse de régression logistique (SPSS18)

En résumé, les tests bivariés et l'analyse de régression confirment que la décision de financement des PMEB est fonction des facteurs de risques associés aux PME. D'où l'hypothèse H1 est confirmée.

Pour les variables non significatives, et les résultats qui semblent paradoxaux à la théorie, l'analyse qualitative des informations issues des entretiens et la discussion des résultats nous en diront plus.