5.1.2. Caractéristiques des microcrédits
> Type microcrédit :
Etant donné que nous avons opté pour les
crédits permettant de financer une activité
génératrice de revenu, la figure 11 ci-dessous nous donne les
statistiques suivantes :
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Figure 11: Type de microcrédit obtenu
On constate à travers ce tableau que de toutes les AGR,
les bénéficiaires de notre échantillon ont
sollicité des microcrédits pour financer le petit commerce,
l'agriculture et l'élevage. Cependant, le petit commerce et
l'élevage se taille la part belle avec 40% et 38,18% respectivement.
> Montant du microcrédit :
Les microcrédits obtenus par les
bénéficiaires de cet échantillon varient entre 20 000FCFA
et 2 000 000FCFA. Ces crédits sont répartis ainsi qu'il suit :
Tableau 12: Répartition des
microcrédits
|
[0 ; 500 000[
|
[500 ; 1000
|
[1000 000 ;
|
[3000 000 et
|
Total
|
|
|
000[
|
3000 000[
|
plus
|
|
|
Effectifs
|
19
|
17
|
13
|
06
|
55
|
|
Fréquences
|
0,3454
|
0,3091
|
0,2364
|
0,1091
|
1
|
On remarque à ce niveau que les crédits de moins
de 1000 000 FCFA sont les plus nombreux et représentent près de
65,45% du total de crédits obtenus. Ceci traduit bel et bien le fait que
les crédits sont obtenus par des populations pauvres pour financer de
petits projets.
> Opinion sur le microcrédit :
Les enquêtes menées auprès de 55
bénéficiaires de microcrédits nous révèlent
que : 20 bénéficiaires (soit 36,36%) affirment que le
microcrédit pourrait être intéressant à moyen ou
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long terme et 18 autres (soit 32,73%) pensent qu'il doit
être encore bien organisé. Seulement 16
bénéficiaires (soit 29,09%) affirment qu'il améliore les
conditions de vie à court terme et 1 (soit 1,82%), qui dit que le
microcrédit est une activité d'appauvrissement.
Figure 12: Opinion du bénéficiaire
sur le microcrédit
5.2. Analyses descriptives
Les tableaux 15 et 16 en annexes font ressortir les
statistiques des différentes variables liées au modèle
à l'instar de la moyenne, la médiane, l'écart-type, le
nombre d'observations, les statistiques de Kewness, de Kurtosis et de
Jarque-Bera, ainsi que les maximum, minimum et probabilité pour chaque
observation.
En ce qui concerne la corrélation entre les variables,
les tableaux 17.a et 17.b en annexes nous font part du type de relation qui
existe entre les variables. On constate dès lors une corrélation
forte et positive entre la pauvreté et le niveau d'instruction de
l'ordre de 52,47%. Entre le genre et le niveau de pauvreté, cette
corrélation est certes positive, mais très faible et cela
pourrait suggérer le fait que les femmes sont autant pauvres que les
hommes. Notons cependant que le type de logement et le montant de crédit
évolue en sens inverse avec le genre et on peut donc croire dans un
premier temps que les femmes bénéficiaires ont des logements
mieux que ceux des hommes, et dans un second temps que le montant de
crédit est plus favorable aux hommes qu'aux femmes. Le tableau 17.b
quant à lui nous fait remarquer à première vue que
l'âge a une corrélation négative avec toutes les autres
variables. Dans cette condition, à notre niveau on serait tenter de
penser que plus l'âge augmente, moins la demande de crédit
augmente, moins les dépenses mensuelles augmentent, moins le
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microcrédit a un impact significatif, moins la
capacité à épargner est importante et moins sera la
réduction du niveau de pauvreté. Par ailleurs, le niveau de
pauvreté a des coefficients de corrélation forts et positifs avec
les variables dépense mensuelle et impact du microcrédit ; donc
on peut conclure la dépense mensuelle et l'impact du microcrédit
seront plus significatifs avec une amélioration du niveau de
pauvreté.
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