La bancarisation et la thésaurisation monétaire. Cas de l'université de Kinshasa.

3.3 Statistique descriptives du revenu

Tableau 23. Statistique descriptives du revenu mensuel des agents

	Statistiques
	Revenu mensuel
Moyenne	150659,80
Médiane	169280,00
Mode	169280
Ecart-type	36300,265
Aplatissement	-,855
Erreur std. d'aplatissement	,478
Minimum	82800
Maximum	200000
Somme	15065980

Source : calcul de l'auteur à partir des données de l'enquête

Il ressort de ce tableau que le revenu moyen des agents de l'état est de 150659,80 FC, le revenu médian et le revenu supérieur (modal) est de 169280 FC.

? Analyse des résultats

Nous allons tester si l'épargne à la banque est-elle dépendante de la fonction qu'occupe l'agent. Pour ce faire, nous devons utiliser le test de khi-deux à l'aide d'un tableau de contingence que voici

CATEGORIES	Agent cadre	Agent de maitrise	Travailleur ordinaire	TOTAL
EPARGNE A LA BANQUE	2	4	3	9
THESAURISE	10	20	61	91
TOTAL	12	24	64	100

Elaboration d'hypothèse

H₀ : l'acceptation que l'épargne à la banque ne dépend pas de la catégorie des agents.

H₁ : l'acceptation que l'épargne à la banque dépend de la catégorie des agents

Si X² C> X²T = rejet de Ho

Si X² _c< X²T = acceptation de Ho

X2 =? dont 0= observation

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Makuka ngangu brondone /faseg/Unikin/G3-TFC

2014

E= Valeurs estimées en tenant compte de l'identité de la distribution.

Dl = (m-1) (n-1)= (2-1) (3-1) avec Dl : degré de liberté qui correspond au produit de nombre de lignes moins un par le nombre de colonnes moins un.

Seuil de signification(á)=0,05

O	E	(O-E) ^2/E
2	1,8	0,0222
10	10,92	0,0775
4	2,16	1,5674
20	21,84	0,155
3	5,76	1,3225
61	58,24	0,1308
		3,2754

Avec X2 c= 3,2754 alors que le X² table=5,2914 donc comme X2 c < X² table, alors on accepte H₀ et on rejette H₁

3.4 Indices de la pauvreté

Les indices de pauvreté de la famille FGT, du fait de leurs propriétés normatives, ont été appliqués pour nous permettre de mesurer l'incidence, la profondeur moyenne et la sévérité de la pauvreté. Signalons que ces mesures ont été développées par Foster, Greer et Thorbecke (FGT) en 1984 et ont pour formule générale :

? [ ]

; Où á est appelé coefficient d'aversion.

Dans le cadre de notre étude, le choix de ces mesures se justifie du fait qu'elles sont décomposables selon tous les sous-groupes disjoints de la population. Cette propriété a été systématiquement utilisée pour mettre en évidence les niveaux de pauvreté et la contribution à celle-ci pour les différentes catégories de notre population.

Le coefficient d'aversion prend pour valeurs 0, 1 et 2. Ainsi :

?	Si	=0, on parle de l'incidence de la pauvreté ;
?	Si	=1, on parle de la profondeur moyenne ;		?
Si	=2, on parle de la sévérité de la pauvreté.

Précisons que les mesures de la famille FGT varient entre 0 et 1. Si FGT=0, les ménages sont moins concernés à la pauvreté, et si FGT=1, les ménages sont concernés par la pauvreté.

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Makuka ngangu brondone /faseg/Unikin/G3-TFC

2014

3.4.1 Incidence de la pauvreté

Incidence de la pauvreté des agents cadres

Index	Estimated value	Standard error	Lower bound	Upper bound	Confidence Level in (%)
FGT	0.08333334	0.080187	-0.07383136	0.24049803	95.00000
Poverty line	150620.0000	0.00000	150620.00	150620.00	95.00000
EDE	0.00000000	0.00000	0.00000000	0.00000000	95.0000

Source : calcul de l'auteur à partir des données de l'enquête

Incidence de la pauvreté des agents de maitrise

Inde x	Estimate d value	Standard error	Lower bound	Upper bound	Confidence Level in (%)
FGT	0.291666	0.09324790	0.10890414	0.47442918	95.0000
	66
Pove	150620.0	0.00000000	150620.000000	150620.0000	95.0000
rty line	0000000		00	0000
EDE	0.000000	0.00000000	0.00000000	0.00000000	95.0000
	00

Source : calcul de l'auteur à partir des données de l'enquête

Incidence de la pauvreté des travailleurs ordinaires

Index	Estimated value	Standard error	Lower bound	Upper bound	Confidence Level in (%)
FGT	0.4062500	0.06170082	0.28531862	0.52718138	95.0000
Poverty line	150620.000	0.00000000	150620.000	150620.00	95.0000
EDE	0.00000000	0.00000000	0.00000000	0.00000	95.0000

Source : calcul de l'auteur à partir des données de l'enquête