RESULTATS DE L’ESTIMATION ET INTERPRETATION

Cette section présente nos résultats d’analyse, propose quelques recommandations aussi bien aux PME qu’aux institutions financières et à l’Etat congolais. Enfin, elle fait ressortir les limites de l’étude et propose quelques pistes  de solutions averées à cette recherche.

• Présentation des résultats

Cette sous-section présente la synthèse des résultats de l’estimation. Les résultats sont obtenus grâce au logiciel Eviews (version 3.11). Le modèle de base était composé des douze variables. Après la première régression, nous obtenons trois variables statistiquement significatives et aucune de ces variables n’a eu le signe attendu. Les tableaux ci-dessous nous donnent les plus amples informations :

Tableau n°31 : Résultats de la première régression avec 12 variables.

Source: Traitment des données sur Eviews

La qualité globale de l’estimation semble être satisfaisante. La P-value du test de rapport de maximum de vraisemblance (LR) est acceptable puisqu’elle présente une valeur inférieure à 1%. Cependant, l’examen des T-student et la P-value du test de significativité des variables révèlent que trois variables sont statistiquement significatives. Il s’agit de l’âge de l’entrepreneur (AGE), de l’Age de l’entreprise (AGENT) et du niveau d’étude du responsable (NIVET). D’autres variables, telles que la rentabilité (RENT), le volume d’activité (VOLACT), l’appréciation du taux d’intérêt (APRINT), l’appréciation de l’échéance de remboursement par les PME (APRCHE), l’appréciation des garanties demandées (APREGARANT), la quantité d’informations que disposent les PME en matière de crédits (INFOCRED), les crédits commerciaux (CREDCOM), la taille (TAIL) ainsi que le sexe de l’entrepreneur (SEXE),ont une influence sur la probabilité que la PME recourt aux crédits financiers mais pas significative statistiquement. Toutefois, de ce résultat, il est remarqué que d’autres variables qui n’ont pas été retenues dans le modèle influencent négativement et significativement au seuil de 5% la probabilité qu’une PME recourt aux crédits financiers. Nos investigations montrent qu’en majeure partie les variables pour lesquelles on attendait un signe à priori a été retrouvé. Ce qui est intéressant pour notre modèle. Pour améliorer le modèle, nous avons fait plusieurs estimations jusqu’à exclure certaines variables qui ont été jugées non pertinentes pour notre analyse. Le tableau ci-dessous, résume les données sur le modèle final.

Tableau n°32 : Résultats de la cinquième et dernière régression avec 5 variables.

Source : Traitement des données sur Eviews.

Au final, apparaissent cinq variables qui sont statistiquement significatives au lieu de trois de la première régression ; ce qui est intéressant pour cette étude. Ces variables sont le volume d’activité (VOLACT), l’âge de l’entrepreneur (AGE), de l’information en matière de crédits (INFOCRED), de l’âge de la PME (AGENT) ainsique du niveau d’Etude de l’entrepreneur (NIVET).

Le volume d’activité et l’âge de la PME agissent négatievement, alors que l’âge de l’entrepreneur, l’information en matière de crédits ainsi que le niveau d’étude de celui-ci agissenent positivement sur l’accès aux crédits des PME   de la ville de Bukavu.

Quant à la significativité globale du modèle, en comparant toujours le p-value avec les différents seuils, ce tableau nous révèle que le modèle est globalement significatif au seuil de 1%. Ces résultats trouvés ci-haut, ne contredisent pas celui du rapport de maximum de vraisemblance d’autant plus que la statistique du Log-vraisemblance (LR statistic) est égale à LR=35,29et supérieur au .

Le critère d’information d’Akaike (AIC), de Schawarz criterion (SC) et d’Hannan- Quinn qui tiennent compte du nombre des variables explicatives lorsqu’on évalue la bonté du modèle et son ajustement, comparativement à plusieurs régressions effectuées, notre régression présente les valeurs de la déviance les plus faibles à savoir 0,88 ; 1, 001 et 0,93 respectivement pour l’AIC, SC et Hannan-Quinn ce qui est intéressant pour notre modèle.

Quand bien même que ces coefficients trouvés soient statistiquement significatifs, l’analyse de la prédiction du modèle est indispensable pour conclure si le modèle est économiquement de bonne qualité.

Le tableau ci-dessous nous donne de plus amples informations:

Tableau n°33: Test de prédiction à 75%

Source: Traitement des données sur Eviews.

A ce seuil fixé de 75 %, nos investigations montrent que pour 161 observations, notre modèle d’analyse prédit correctement 109, soit 78, 88%. Pris individuellement chaque observation, ce tableau nous montre que les observations pour lesquelles la variable dépendante (Dp=0) et qui ont été estimées correctement sont au nombre de 28 soit 82, 35% et celles dont Dp=1 et estimées correctement sont 99, soit 77, 88%. Ce résultat montre qu’une PME de la ville de Bukavu qui détient les caractéristiques définies dans nos variables explicatives a une probabilité de 78, %88 de recourir aux crédits financiers. Ceci, conduit à la bonté de notre modèle d’analyse.

Etant donné que notre modèle d’analyse est statistiquement et économiquement de bonne qualité, il reste à présent d’interpréter les résultats de notre étude, de manière socio-économique et conformément aux réalités de notre cadre d’étude.

3.3.2. Interprétation et discussion des résultats

Les résultats obtenus soulignent que l’indicateur volume d’activité influence négativement et significativement la demande des crédits par les PME, ceci au seuil de signification de 5%. Ce résultat confirme la théorie de Honlonkou et al. (2001) et de Buisson (2008) qui consiste à aproximer la volonté des PME à diversifier leurs activités. Ensuite, pour qu’une PME diversifie ses activités, elle aura besoin d’un fond suffisant qu’elle peut ou ne pas générer par son autofinancement et pour cela, elle sera obligée de recourir aux différentes sources externes qui sont mises à sa disposition (dans le cas d’espèce aux crédits financiers). Ainsi, ils montrent qu’en matière des crédits, les activités exercées par les demandeurs peuvent influer positivement sur sa probabilité à demander de crédit si elles sont importantes. Et qu’ensuite, une PME qui diversifie ses activités aura accumulé des flux nécessaires lui permettant de faire face à ses besoins et donc, le recours aux financements externes est amoindri. Voilà combien de fois les PME de la ville de Bukavu qui ne diversifient pas leurs activité accédent difficilement aux credits des institutions financières.

La variable Age de l’entrepreneur est significative à 1% et agit positivement sur la demande des credits des PME  de la ville de Bukavu. Si nous nous reférons à la théorie relative aux questions étudiées qui tournent autour de la capacité des personnes âgées, d’une part à demander des crédits compte tenu de l’expérience qu’elles ont vis-à-vis de l’institution en question mais aussi du risque qu’elles encourent. Patrick (2001) a constaté à ce sujet que la demande de crédits par les personnes âgées est altérée du fait de certaines difficultés physiologiques : par exemple, remplir une fiche de demande, reconnaitre visuellement les documents à compléter ou bien se déplacer régulièrement auprès d’une IMF pour faire le suivi de son dossier. Ces difficultés liées à l’âge conduisent généralement les demandeurs d’un certain âge à privilégier des demandes dont les coûts de déplacement sont plus faibles. Par contre Nathan (2006) a constaté que les personnes les plus âgées recourent le plus souvent au crédit financier parce qu’elles ont déjà acquis de l’expérience dans le domaine et sont le plus souvent soutenues par les IMF compte tenu de leur sagesse. Il en est de même dans le constexte de  la ville de Bukavu, où nous constatons que plus le demandeur de crédits est plus, âgé moins il a des difficultés pour accéder aux crédits pour financer les activités de sa PME. Il s’ensuit donc que cette oprion est faite pour certaines PME ayant une ancienneté du point de vue de dirigeants et des activités.

La quantité d’informations dont disposent les PME en matière d’octroi et de remboursement des crédits financiers quant à elle influence positivement et significativement au seuil de 1% leur recours aux crédits financiers. Le signe de coefficient trouvé est conforme à celui attendu pour cette variable. Evoluant dans un environnement concurrentiel, les institutions financières s’efforcent de mettre à la disposition de leurs clients les informations nécessaires sur les produits qu’elles offrent en menant des actions marketing et cela contribue davantage à l’augmentation de la probabilité des PME à recourir aux crédits financiers lorsqu’elles éprouvent les difficultés de financer leurs activités. Ceci prouve à suffisant l’importance de l’orientation marchée qu’appliquent les IMF de la place afin de fidéliser leur client et l’inciter ainsi à aimer davantage leurs produits.

L’importance des crédits commerciaux a un effet négatif sur la demande des crédits financiers, cette variable est significative au seuil de 5%. En effet, les PME de la ville de Bukavu recourent le plus souvent aux crédits commerciaux lorsqu’elles sont rationnées par leurs banques principales. De toute évidence, cette opportunité offerte par les partenaires commerciaux (fournisseurs principaux) démotive les PME à recourir davantage aux crédits financiers surtout lorsque ces derniers sont insuffisants pour combler leur besoin de financement. Ce résultat corrobore celui trouvé par Petersen et Rajan (1994) et confirme, l’hypothèse selon laquelle les crédits commerciaux et les crédits financiers seraient négativement liés. Et que donc, au lieu d’être complémentaires comme le souligne Biais et Gollier (1997), ces derniers sont par contre substituables pour les PME de la ville de Bukavu malgré que les crédits commerciaux sont perçus par les banques comme un signal positif, ils influencent négativement les PME à recourir aux crédits de la banque.

La variable Age de l’entreprise est significative mais implique un impact négatif. Si on fait appel à la théorie de Dubois (1985) qui a constaté que les entreprises jeunes sont réticentes à recourir aux crédits financiers pour financer leur besoin d’exploitation. Présentant un taux de mortalité jugé élevé par les IMF et vu qu’elles sont rationnées dans la plupart de cas par ces dernières, préfèrent travailler dans un premier temps avec leurs fonds propres pour conserver leur autonomie. Nathan (2006) à son tour a estimé aussi qu’une vieille micro-entreprise est supposée avoir résistée à plusieurs périodes de crise et aussi détient plus d’expériences dans le secteur et pour cela, elle arrive à générer des flux capables de subvenir à son besoin de financement et que donc, son recours à l’endettement est amoindri. Il est donc normal pour la ville de Bukavu qui compte des PME jeunes de montrer un résultat qui conforme ces hypothèses, dès lors que l’âge des entreprises jeunes  va dans le sens d’abandonner les crédits intenses.

 Enfin, la variable niveau d’étude est significative à 1% et impacte positivement sur la demande des crédits par les PME de la ville de Bukavu. On suppose d’après la théorie de Anan (1985) qui affirme ce sujet que plus le demandeur de crédit est instruit, plus le prêteur l’estime crédible, et cela accroit sa probabilité à demander du crédit. Boeschoten (1998) aussi confirme plutôt que la demande de crédit et le niveau d’instruction seraient négativement liés. Cela étant dû au fait que les personnes instruites sont plus informées des charges financières qu’elles auront à supporter et préfèrent le plus souvent utiliser leurs fonds propres qu’emprunter. Si tel est le cas au sein des PME  de la ville de Bukavu, il est normal pour ces dernières de prouver plus de crédibilité lors que les dirigeant sont bien instruits. On confirme également que ces hypothèse est applicable dans le contexte de la ville de Bukavu.

3.3.3. Implication des résultats 

Ces résultats ont fait ressortir les facteurs pertinents déterminant la demande de crédit financier par les PME de la ville de Bukavu. De ces résultats, les implications suivantes peuvent être tirées aussi bien pour les PME que pour les institutions financières et les autorités congolaises :

- au niveau des PME qui reçoivent souvent des montants en crédits financiers qui sont inférieurs à ceux qu’elles souhaitent obtenir, le crédit fournisseur (crédit commercial) est l’élément essentiel qui pourrait compenser ses besoins en fonds de roulement et qu’elles devraient capitaliser davantage parce qu’il présente moins des risques pour elles ;

- les institutions financières devraient mettre en place des mécanismes pouvant leur permettre de faire connaitre davantage leurs produits en menant des actions marketing. Cela contribuerait favorablement à la fidélisation des leurs clients sur leurs produits, car il s’est révélé à travers notre analyse que l’information qu’a une PME sur les conditions fixées par une institution financière quelconque en matière des crédits renforce sa probabilité de recourir à ces crédits. Or, ces derniers constituent une partie la plus importante de leur revenu ;

- les autorités congolaises devraient savoir que le développement d’un pays ou des secteurs comme celui de la microfinance et des PME exige, comme le dit Norro, M. (1998)42 le dynamisme et la créativité des hommes. Cela incombe à l’Etat de mettre en place des mécanismes qui permettraient tout d’abord aux institutions financières d’appliquer la finance formelle en respectant les règles du marché financier mais aussi en recherchant d’appuis aux pauvres pour leurs permettre de contribuer au dynamisme entrepreneurial de leur part. A cela, du coté des PME, elles devront effectuer une étude au niveau des instances chargées de promotion et de développement des PME afin de détecter les lacunes concernant les politiques de soutien aux entreprises innovantes car ces dernières ont une part importante et non négligeable dans la formation de la valeur ajoutée du pays.

3.3.4. Limites et perspectives de recherche

Les résultats pertinents trouvés dans cette étude ne met pas cette dernière à l’abri des critiques car elle présente certaines limites. Tout d’abord, la petitesse de la taille de l’échantillon suite à une marge d’erreur et un seuil de signification égale à 5%. Et que donc une bonne approche serait d’élargir la taille de l’échantillon pour trouver un taux de réponse plus élevé. Ensuite, le nombre des PME pris comme échantillon est réduit suite à notre critère de sélection ; une étude prenant en compte toutes les PME mais aussi celles des zones périphériques fructifierait donc mieux les résultats de recherche sur toute l’étendue de la province du Sud-Kivu.

Ensuite, vu qu’il s’est avéré une divergence d’intérêt entre les recours aux crédits financiers et aux crédits commerciaux, une analyse portant sur l’arbitrage entre ces deux sources de financement donnerait une lumière d’espoir pouvant permettre aux PME de la ville de Bukavu de prendre une décision optimale sur les sources de financement qui correspondraient le mieux à leur besoin en fonds de roulement.

Enfin, cette étude a tenté d’analyser tout simplement les déterminants de la demande des crédits financiers par les PME, une étude prenant en compte ces facteurs avec ceux qui pourraient justifier leur performance de remboursement de ces crédits dans les institutions financières et utilisant les données provenant directement des états financiers des PME améliorerait le présent travail.