In Memoriam

Mamu Ndaya et SAMBA KABEYA Sarah, mère et sœur de ma mère 12 et 14 septembre 2015.

Nous aurions voulu partager ces instants avec vous.

Epigraphe

« L’homme et sa sécurité doivent constituer la première préoccupation de toute aventure technologique »

Albert Einstein A Dieu qui m’a fait grâce pour achever ce second cycle

A mes très chers parents BODI TSANA et Angélique BULUNGU WA NKESHA qui ont consenti d’énormes efforts durant ces deux années en plus des trois années du cycle de graduat passées ainsi que pour les sacrifices à venir avant que je ne prenne mon envol, pour leur affection inconditionnelle dont ils ne cessent de faire preuve à notre égard.

A mes sœurs : Ruth BAMBI BODI, Nénette BODI, Déborah BODI, Blessing BODI pour le soutient et l’amour qu’elles me témoignent au jour le jour.

A toute ma famille : Samuel SAMBA, Les YUMA, les MULUMBA, les Ndaya, les KHIEKI, les KABONGO, les KABEYA, les LENDO, les KAMALANDUA…

A ma future famille Je dédie ce travail.

REMERCIEMENTS

Notre gratitude va en premier lieu à l’endroit de notre Seigneur Dieu et sauveur pour nous avoir permis de réaliser ce travail en nous faisant grâce du souffle de vie renouvelé chaque matin.

Ainsi, l’honneur nous échoit au terme de ce travail de manifester nos remerciements à l’endroit du Professeur Frederick KALALA TSHIMPAKA notre directeur, qui en dépit de ses multiples occupations a accepté sans hésiter, de qui nous avons appris ; de nous diriger dans ce travail.

Nous tenons à remercier le corps professoral de l’Université Protestante au Congo et celui de la Faculté d’Administration des Affaires et Sciences Economique en particulier pour leur formation.

A cet effet, des gestes de bienveillance combien louables nous ont permis de surpasser toutes les épreuves de notre parcours concernant ce second cycle. Raison pour laquelle au terme de second cursus universitaire, nous nous voyons d’être reconnaissant envers tous ceux qui nous ont aidés d’une manière ou d’une autre à réaliser ce travail.

Nous remerciements vont aussi en lieu et place de nos ami(e)s : Soraya KIRO, Ange BACHINDA, Ursule TAIRY, Noella LUKUSA, Nenette MUAMBA, Igor BALA, Divin DIONGO, Michael KABUYA, Audrey BAZONGA, Divin NGONGA, Beni LOKALE, Jonathan MULUMBA, Bob KINDEKE, Wells MAPOMBO , Oliney KAVUALA, Mireille APHAY, Cédric MUTOMBO, Précieux LUBEMBA, Christian BIAYA, Christian APICK, Maurice LIPEMBA, Rodriguez KABEMBA, Osee KANDA, Diva KONDO, Israel TSHIDIMBA,

Rebecca KAVIRA, Yoshua POMA, Jephté Sessanga, Christopher KANGUDIA, Nancy KIKALULU, Samuel FOSH etc…

Ainsi qu’à nos Teams et camarades de classe : Nicky KAJANGU, Tracy NSA, Olivia YOMBO, Dorothe

KANYENGELE, Moise BAKINA, Tania DASILVA, Esther MHOLA, The Greats Voters, WeFri FCL, la

MAR-UPC, Green Team UPC, la L2 FASE et à la L2 FBA…

La liste n’est pas exhaustive.

LISTE DES TABLEAUX, GRAPHIQUES ET FIGURES

Liste des tableaux

Tableau 1 : Parallélisme entre les sociétés financières et les institutions bancaires

Tableau 2 : Niveau de stratégie et d’action de la chaine d’exécution

Tableau 3 : Mobile Money Congolais

Tableau 4 : Définitions, mesure et signes attendu des régresseurs

Tableau 5 : Analyse statistique Uni-variée

Tableau 6 : légende des régresseurs (analyse bi-variée)

Tableau 7 : Analyse multivariée

Tableau 8 : Matrice SWOT

Tableau 9 : Rôle réel du Mobile Money

Tableau 10 : Suggestion pour l’amélioration de l’inclusion financière

Liste des graphiques

Graphique 1 : Evolution des abonnées de la téléphonie mobile en Afrique

Graphique 2 : Illustration globale de l’analyse bi-variée

Liste des figures

Figure 1 : Subdivision de la banque à distance

Figure 2 : Présentation du mobile money dans l’inclusion financière

Figure 3 : Cadre conceptuel

Figure 4 : Test de spécificité du modèle

Figure 5 : Test de prédiction des résultats

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS

NTIC : Nouvelle Technologie de l’Information et de la Communication

Obs : Observations

UTAUT : Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (la théorie unifiée de l’acceptation et l’utilisation de la technologie)

GSMA :

E-banking : Electronique Banking m-banking : Mobile Banking

M-PESA : Argent Mobile

EME : Etablissements de Monnaie Electronique

GAB : Guichet Automatique des Banques

TPE : Terminal de Paiement Electronique

BCDC : Banque Commerciale du Congo

BCC : Banque Centrale du Congo

SWOT : Strengths Weakness Opportunities Threats

TIC : Technologie de l’Information et de la Communication

Nov : Novembre

NUP : N’utilise pas

U : Utilise

Mm : Mobile Money

Prob : Probabilité

Coeff : Coefficient

Résumé

Le but de ce travail est de ressortir les facteurs explicatifs de l’utilisation du mobile money, ses obstacles, ainsi que de mettre en place des stratégies permettant à accroître significativement le recours et partant à améliorer l’inclusion financière. Le papier se penche sur l'étude de l’utilisation du mobile money, par les consommateurs kinois ayant déjà accepté et adopté cette innovation technologique portée par le mobile (car ils appréhendent mieux l’utilité à travers l’usage, et sont mieux placés pour ressortir les atouts et les rôles réels du mobile money, et en suggérer des pistes d’améliorations), dans une perspective empirique dans un pays en voie de développement. Un modèle conceptuel inspiré du modèle Logit intégrant les caractéristiques individuelles à l’utilisation du mobile money a été élaboré. Les résultats montrent d'une part que l’exercice de la profession explique positivement l’intention d’utilisation, et d’autre part le faible niveau d’étude explique négativement l’utilisation du mobile money. Par ailleurs, il semble vrai que même les individus qui ont peu ou pas fait l’école ont connaissance la solution technologique, du fait notamment de l’efficacité de la publicité. Par contre, l’âge s’inscrit dans notre modèle comme étant la variable la plus sensible de l’étude car elle est considérée comme une variable discriminante de la hausse ou de la baisse de l’utilisation.

Mots clés : : Inclusion Financière, Mobile banking (banque à distance), Mobile Money, Atouts (utilité perçue).

INTRODUCTION

a. Mise en contexte

En s’inspirant de l’expérience du Kenya en matière d’inclusion financière (avec les

produits M-PESA et M-KESHO), les gouvernements pourraient faciliter la mise en place des services bancaires mobiles tirés par la technologie, qui ont remporté un succès inégalé dans ce pays et qui pourraient être transposés à l’échelle régionale. A cet égard, les États gagneraient également à faciliter la circulation des personnes, à alléger les contrôles aux frontières et à encourager les investissements transfrontaliers, ainsi que les placements dans l’infrastructure » (M. MthuliNcube, 2012)

Peter ONDIEGE (2013) aborde la thématique du Mobile Banking au service de l’inclusion

financière. Le mobile banking est un outil puissant permettant d’offrir des services d’épargne où la bancarisation présente est faible. Ce contraste crée les conditions idéales pour que le Mobile Banking se développe sur le continent africain. Et ce, avec la complémentarité du mobile money au service de l’inclusion financière, en renforçant l’accès aux services financiers formels, n’encourage pas directement pour autant les dépôts. La téléphonie mobile réduit les contraintes géographiques et les coûts de transactions tout en offrant aux banques commerciales une stratégie d’expansion à faible coût. Selon Peter Ondiege (2013) : La faiblesse des revenus, l’analphabétisme et les importantes « zones blanches », constituent les principaux obstacles à l’acquisition et à l’utilisation des téléphones portables. À ces obstacles s’ajoutent des taxes élevées qui peuvent, dans des pays comme la Tanzanie ou l’Ouganda, atteindre jusqu’à 30 % des frais globaux. Ces difficultés peuvent être levées par les autorités en engageant des réformes politiques et en augmentant les investissements dans le secteur des technologies de l’information et de la communication. En outre, les partenariats entre les institutions financières et les acteurs de l’industrie du téléphone mobile devront également être encouragés.

D’après cette étude, nous tenterons de ressortir, les obstacles constituant un frein à la

monnaie électronique (mobile money, mobile banking) dans l’amélioration de l’Inclusion Financière en RDC, et plus précisément à Kinshasa par l’analyse de quelques facteurs influençant l’utilisation du mobile money, et d’un œil observateur, ressortir ses atouts et son rôle réel. Au vu de la littérature existante, nous aurons à clarifier certains concepts qui nous accompagnerons tout au long de cette investigation afin de dégager et proposer des pistes de solutions et identifier les facteurs sensible ou timide à l’accroissement de l’utilisation des services financiers de cette innovation portée par le mobile (Mobile Money, Mobile Banking).

b. Problématique

Le système financier d’un pays est un poumon indispensable, un sous-système logistique

de toute l’économie nationale. Comme son nom l’indique, il finance les projets et programmes économiques du pays, et permet ainsi aux systèmes productif et commercial domestique de rencontrer les besoins de la communauté nationale, et de résister aux assauts de la compétition commerciale extérieure (KABEYA T. 2013).

Ayant un rôle crucial dans la bonne marche d’une économie nationale aussi bien pour

des pays avancés que les moins avancés, le développement ainsi que la stabilité du système financier sont l’une des préoccupations majeures au cœur des questions économiques modernes. Au cours des dernières décennies, avec l’avènement des NTIC, l’architecture du système financier a beaucoup évolué dans bon nombre des pays.

Par ailleurs, il s’avère important de préciser que le développement du système financier

d’un pays évolue avec le secteur bancaire. Dans les pays moins avancés comme la RDC, le secteur bancaire étant encore dans sa phase embryonnaire avec un taux de bancarisation faible de 6% soit 13 millions de comptes ouverts dans les banques.^{^[1]} Ce qui signifie que plus de 40 millions d’adultes congolais n’ont pas des comptes bancaires ce qui rend difficile le développement du système financier par l’inclusion financière.

Partant des outils permettant un accroissement à l’inclusion financière, Le mobile banking

est un outil puissant capable d’offrir des services d’épargne aux milliards de personnes dans le monde qui disposent d’un téléphone portable mais dépourvues de compte bancaire. Cet outil moderne présente des avantages par rapport à la banque traditionnelle. Il est immédiat, sûr et efficace parce qu’il s’affranchit des contraintes géographiques. Par ailleurs, il modifie le modèle économique du service, notamment en réduisant les coûts des transactions financières (Peter Ondiege, 2013). Et ce, parallèlement avec l’apport des établissements de monnaie électronique (EME) catégorisés dans les sociétés financières par la téléphonie mobile (Mobile Money).

Eu égard à ce qui précède, nous nous sommes posé les questions de savoir :

Quel sont les facteurs explicatifs de l’utilisation du mobile money à Kinshasa ?

Quels sont les obstacles constituant un frein à l’amélioration du mobile money ?

Quelles stratégies mettre en place pour accroître significativement le recours et partant améliorer l’inclusion financière à Kinshasa ?

c. Hypothèses

Dans le présent travail nous soutenons les hypothèses selon lesquelles :

H1 : L’âge est un facteur explicatif de l’utilisation du mobile money ;

H2 : le revenu est un facteur explicatif de l’utilisation du mobile money ;

H3 : le faible niveau d’instruction est un élément obstacle à l’inclusion financière ;

d. Ebauche de la méthodologie

L'effort intellectuel qui organise le choix du sujet et accompagne le chercheur dans la

collecte systématique des matériaux (SHOMBA, 2012).

Et l'élaboration d'un travail scientifique requiert l'utilisation des méthodes appropriées et

des techniques qui permettent de puiser des informations en vue d'aboutir à des conclusions pertinentes.

Techniques

Il a été question de consulter des articles, des notes de cours ainsi que la littérature

financière pour comprendre les concepts clés sur les services financiers qui font objet de notre étude.

L’enquête et les entretiens auprès d’un échantillon des personnes nous ont servis de

source des données. Nous avons, en outre, recouru à la webographie afin d’approfondi plusieurs questions conceptuelles abordées dans ce travail.

Outre ces techniques susmentionnées, nous avons aussi utilisé les méthodes et

approches suivante :

L’approche déductive ;

L’approche descriptive et qualitative, qui nous a permis d’analyser les données dont nous avions disposé (à travers une enquête menée sur des sujets et à faire des tests économétriques pour vérifier la spécificité du modèle) ;

e. Délimitation du sujet

Notre travail porte sur une période entre 2012 à 2016 qui constitue celle durant laquelle

le mobile money a vu jour avec Airtel Congo (plus de 7 millions d’abonnés) au travers son produit « Airtelmoney », le 20 mars 2012 en RDC, et a connu un essor considérable vu son apport. Et l’évolution avec l’avènement du mobile banking en 2015 (Pepele Mobile) mérite une attention particulière afin de semer les réalités qui s’y dégagent dans la ville de Kinshasa.

f. Objectifs et canevas

Un travail scientifique se veut d’avoir une fixation des objectifs préalablement définis. En ce qui concerne cette investigation, deux types d’objectifs sont poursuivis à savoir : un objectif général ; deux objectifs spécifiques.

1° Objectif général

L’objectif général est de ressortir les atouts et rôle réels, identifier les contraintes pouvant constituer une menace ou une opportunité pour le mobile money dans à l’amélioration de l’inclusion financière.

2° Objectifs spécifiques

Quant aux objectifs spécifiques, il y a lieu de noter :

 Les facteurs déterminatifs du mobile money au travers notre enquête ;  Emettre des stratégies afin d’avoir un système plus inclusif.

Ensuite des objectifs, le présent travail, en plus des parties de l’introduction et de la

conclusion générale comprend de façon détaillée :

PREMIER CHAPITRE : REVUE DE LA LITTERATURE THEORIQUE ET EMPIRIQUE DU MOBILE

MONEY

DEUXIEME CHAPITRE : PRATIQUES DE MOBILE MONEY A KINSHASA

TROISIEME CHAPITRE : DISCUSSIONS, IMPLICATIONS ET LIMITATIONS DES RESULTATS

CHAPITRE I : REVUE DE LA LITTERATURE THEORIQUE ET EMPIRIQUE DU MOBILE MONEY

Dans cette première partie il s'agit d’élucider les fondements théoriques du mobile money

dans l’inclusion financière et ainsi, de cette manière définir les concepts de base auquel nous aurons à développer tout au long de ce travail. Il sera aussi question de tenir une discussion empirique pour mettre en valeur les mérites et contributions antérieures des chercheurs dans le même domaine et ainsi prendre un cas d’étude afin de mieux cerner et définir les bornes de notre étude. De ces faits, la structure de ce chapitre se déclinera comme suit :

• La première section traite de l’analyse théorique et de la clarification des concepts ;

• La deuxième section fera l’objet d’une discussion empirique ;

• La dernière section fera l’objet d’une étude de cas tiré dans un contexte parent.

1. 1. Analyse Théorique

1.1.1. Clarification des concepts

a) Le système financier

Le système financier d’un pays est un poumon indispensable, un sous-système logistique

de toute l’économie nationale. Comme son nom l’indique, il finance les projets et programmes économiques du pays, et permet ainsi au système productif et commercial domestique de rencontrer les besoins de la communauté nationale, et de résister aux assauts de la compétition commerciale extérieure (KABEYA TSHIKUKU, Op Cit p.2). Il est aussi un accompagnateur de l’inclusion financière grâce aux services financiers vendu par l’entremise des institutions bancaires et par l’innovation portée par le mobile.

b) La banque

Les banques sont des intermédiaires financiers qui ont pour fonction de collecter l'épargne des agents économiques ayant des excédents de financement (la plupart des ménages et certaines entreprises) pour la distribuer aux agents ayant un besoin de financement (l'État, la plupart des entreprises et certains ménages). (GABILLON et ROCHE, 2007)

Ø Banque à distance^{^[2]}

C’est parmi les innovations récentes du secteur bancaire que nous retrouvons le concept

de banque à distance. Elle est une institution bancaire qui offre un ensemble de services bancaires par voie électronique, et donc essentiellement, par Internet et permet ainsi, à ses clients, d’assurer la gestion d’un compte bancaire avec des possibilités de consultation de comptes, de virements, d’obtention de crédit ou encore d’investissement dans différents produits financiers.

La banque à distance ajoute un canal de distribution supplémentaire aux canaux

existants pour un coût marginal modéré susceptible de segmenter plus finement la clientèle avec des produits adaptés.

Dans l’usage courant, les termes « banque à distance », « électronique banking », « E-

banking » se confond à certains termes qui lui sont proche tels que : mobile banking, phone banking, internet banking…voyons dans ce graphique leur relation.

Figure 1 : Subdivision de la banque à distance

Source : C.G.A.P, focus note

Comme nous l’avons dit ci-haut, la banque à distance est une banque qui offre un

ensemble de services bancaires par voie électronique.

Ce graphique montre qu’elle se subdivise en deux grandes catégories à savoir :

o La banque sans agence regroupe tous les moyens d’offrir des services financiers sans passer par son agence bancaire et n’est pas mobile, on y retrouve les GAB, les TPE …etc ;

o La banque mobile : en anglais : « mobile banking » correspond aux services financiers (consultation de solde, transfert des sommes, paiements des factures…) résumés ici dans le terme « banking » et accessible par un téléphone portable ou par un autre appareil portable résumé ici dans le terme « mobile » (GSMA, 2009).

Tableau 1 : Parallélisme entre les sociétés financières et les institutions bancaires

*Caractéristiques du service financier porté par le mobile (Monnaie électrique)*
*Couverture*	Bancaire	Société Financière
*Appellation*	Mobile Banking	Mobile Money
*Outils*	Smartphone ou ordinateur	Téléphone simple
*Cible*	Toutes personnes détentrice de la liquidité ; possédant un téléphone mobile ; et un compte bancaire	Toutes personnes détentrice de la liquidité, possédant un téléphone mobile, et utilisant un réseau.
*Activation*	Clic sur l'icône permettant l'accès au portail magique ;	Accès au portail magique grâce à une syntaxe
*Portée*	Faible	Large
*Devise*	3 possibilités	2 possibilités
*Limites*	Plafonds catégorisés et planchers des transferts	Plafonds et planchers de transfert
*Accessibilité*	Limitée	Etendue
*Employabilité*	Taux du jour, Consultation du compte, Virement, transfert, Relevé d'identification bancaire, Vérification et cheking sur le dernier transfert, Historique du solde sous forme graphique, Disponible sauf lors des travaux de maintenance	Consultation du compte Transfert Achats crédit Retrait du cash,
*Type d'application*	Web	Aucun
*Tarification*	Payante mensuellement et les commissions sur transferts	Gratuite mais facturation sur la commission
*Sécurité*	Fiable	Faible

Source : Elaboré sur base des éléments repris dans les conditions générales du produit BCDC-Mobile, https : mwebbank.bcdc.cd)

Figure 2 : Présentation du Mobile Money dans l’inclusion financière (Monnaie électronique)

Source : Résultat obtenu sur base des éléments de la subdivision de la banque à distance

c) Téléphone mobile

A l'époque de la mise en service des premiers réseaux mobiles disponibles en Afrique,

rare étaient ceux qui pensaient que le téléphone mobile deviendrait l'outil de communication préféré dans de cette région.

Graphique 1 : Evolution des abonnées dans la téléphonie mobile en Afrique

Source : Elaboré sur base des éléments dans les indicateurs des télécommunications/tic africaines

En 1990, l’Afrique était un continent dont six pays seulement disposaient d'un réseau de

télécommunication et comptait moins de 15 000 abonnés. Par ailleurs, les abonnés à la téléphonie mobile sont aujourd'hui beaucoup plus également répartis. En 2000, la République sud-africaine comptait à elle seule plus de la moitié du total des abonnés mobiles en Afrique, tandis qu’en 2007, seulement 16% des abonnés mobiles résidaient dans ce pays. Pourtant, aujourd'hui, on observe encore des variations considérables de la pénétration du mobile d'un pays d'Afrique à l'autre.

Grâce à la diffusion des technologies sans fil, l’accès aux services de téléphonie s’est

considérablement renforcé dans les pays en développement. Cette technologie a probablement eu un impact plus fort et plus rapide sur la vie de ses utilisateurs que toutes celles qui l’ont précédée. En matière de développement, la téléphonie mobile est devenue « l’outil transformationnel » par excellence. Une étude récente de la Banque mondiale portant sur 120 pays montre que chaque hausse de 10 points de pourcentage de la pénétration de la téléphonie mobile s’accompagne d’une croissance économique de 0,8% dans les pays en développement, un taux significativement plus important que celui des pays développés. (ZHEN-WEI QIANG C. 2009).

Avec le développement rapide du haut débit sans fil, les mobiles passent du simple service de communication vocale, à de messagerie, à une offre plus sophistiquée, proposant une gamme variée d’applications dans des zones où les services traditionnels sont peu présents. Les téléphones sans fil « intelligents, Smartphone », par exemple, permettent maintenant aux utilisateurs de naviguer sur Internet, de télécharger de la musique et d’accéder à des services d’information. Ce nouveau potentiel est particulièrement prometteur, surtout si l’on considère que le monde en développement n’a pas pu profiter de la « révolution Internet » initiale parce que les infrastructures faisaient défaut, et que l’accès à internet pouvait d’avantage stimuler la croissance économique que ne le faisait déjà la téléphonie mobile.

d) Le mobile money

Un terme technique définit et vu sous différentes visions et écoles. Et ce, selon les

auteurs. Vu sous une vision du mobile banking, il est défini par Estelle Brack (2013) :

Ø Au sens strict du terme, comme les services financiers par téléphone portable, offerts par les banques. Il s’agit principalement dans ce cas : de services de consultation de solde, de paiement de factures et de transfert d’argent ;

Ø Au sens large, le concept s’étend à l’ensemble des services financiers pouvant être offerts avec ou sans compte bancaire, via mobile, par tout établissement agréé à cet effet.

En ce qui nous concerne, nous aimerions épingler, en plus de cette dernière définition,

que le mobile money est l’offre des services financiers portée par l’innovation de la portée de la téléphonie mobile au travers les institutions agréés à savoir :

o Les banques avec le mobile banking ; o Les sociétés financières rattachées aux réseaux de télécommunications.

Tableau 2 : Niveau de stratégie et actions de la chaine des exécutions :

Niveau d’action	L'homme	Institutions financières	Opération Effectuée
Stratégique
Tactique
Opérationnel

Source : Résultat de notre observation

Le tableau précédant nous montre à quel niveau stratégique intervient la participation

des acteurs de l’utilisations du service financier par le mobile Nous avons :

Au premier niveau, l’homme étant le déclencheur de l’action d’utilisation, sans quoi il n’y aurait d’utilisateurs des services financiers, d’où l’importance de la sensibilisation de l’homme ;

Sur le plan tactique intervient les institutions financières (sociétés financières et les banques) ;

Enfin, l’opération proprement dite.

1. 1. 2. Fondements théoriques

Deux théories sont généralement utilisées comme cadre d’analyse de l’adoption des

innovations technologiques : la théorie de l’acceptation technologique et la théorie de la diffusion de l’innovation. La littérature théorique et empirique inscrit l’analyse du Mobile Money dans le cadre analytique de l’adoption et l’acceptabilité de l’innovation tiré de YAYA KY et al. ( 2011)

Au plan théorique, tout comme pour l’essentiel des innovations technologiques, ces deux

principales théories sus évoquées ont souvent servi de cadre conceptuel pour expliquer les décisions des populations d’adopter ou de rejeter une innovation.

La théorie de l’acceptation technologique fut développée par Davis (1985), elle explique

que l’adoption de la technologie résulte de la perception de l’utilité de la technologie et la perception de facilité d’utilisation. Elle résulte de la théorie de l’action raisonnée et de la théorie de l’action planifiée. Elle identifie deux facteurs explicatifs de l’attitude et de l’intention des populations d’adopter une nouvelle technologie : la perception d’utilité et la perception de facilité d’utilisation de l’innovation. Selon Davis (1989), la perception de facilité d’utilisation a un effet positif sur la perception d’utilité. La perception d’utilité et de facilité d’utilisation ont un effet positif sur l’attitude des populations à utiliser une innovation. En plus, la perception d’utilité et l’attitude des individus ont un impact positif sur l’intention comportementale des individus à adopter une innovation.

La seconde, est celle de Rogers (1995 ; la théorie de la diffusion de l’innovation). Il a

aussi développé à titre complémentaire la théorie des attributs de l’innovation basée sur la théorie de la diffusion de l’innovation développée antérieurement (1962) et qui stipule que les utilisateurs potentiels prennent leur décision d’adoption ou de rejet d’une innovation sur base des idées ou croyances qu’ils ont quant à cette innovation (Agarwal, 2000).

Cependant, la littérature présente d’autres théories qui peuvent fournir un cadre

conceptuel convenable pour l’adoption du mobile money : la théorie du choix du consommateur (Van den Dam, 2003 ; Chakravorti, 2002), la théorie des coûts de transaction. En effet, l’analyse économique se basant sur la théorie du choix du consommateur, nous donne quelques clés de compréhension des motivations du consommateur en matière d’adoption des TIC. La littérature nous montre, notamment, comment les consommateurs choisissent entre différentes technologies, de façon à maximiser leur utilité (Van den Dam, 2003 ; Chakravorti, 2002).

1.1. 2. 1. Les caractéristiques individuelles

Les caractéristiques individuelles renvoient aux facteurs démographiques à savoir le

genre, l’âge, le revenu et le niveau d’instruction atteint. Lors des entretiens avec quelques individus, nous avons remarqué que les réponses variaient selon ces caractéristiques. Plus précisément, les hommes connaissent mieux et sembles plus à l’aise avec la technologie de la banque en ligne. En plus, les utilisateurs sont ceux qui ont des revenus et des niveaux scolaires élevés.

Plusieurs recherches reconnaissent que ces facteurs démographiques influencent

énormément et d’une façon directe les attitudes et le comportement du consommateur concernant la banque en ligne. Elles montrent également que cette influence est modératrice (Eriksson et Nilsson, 2007 ; Srivastava, 2007 ; Venkatesh et al., 2003). En d’autres termes, les caractéristiques individuelles fortifient ou affaiblissent les relations entre les différentes variables du modèle. La suite de cette réflexion découle de l’étude menée par de Mohamed B. (2016).

En ce qui concerne l’âge de l’individu, il est considéré comme une variable discriminante

de l’acceptation ou du rejet d’une technologie de l’information et de communication (Igbaria et Parasuraman, 1989 ; Igbari, 1993). Dans son étude sur l’adoption de l’innovation, Rogers (1995) montre que les adoptants sont généralement plus jeunes, ayant des revenus plus élevés et ayant un statut social plus élevé que les autres. Igbaria et Parasuraman (1989) remarquent que les personnes plus âgées ont tendance à être moins exposées aux TIC, donc moins flexibles et plus résistantes au changement. Par conséquent, leur anxiété vis-à-vis de l’informatique augmente et réduit ainsi leur probabilité d’utiliser les systèmes. Zoltan et Chapanis (1981) montrent que les attitudes des plus âgés envers les ordinateurs sont plus négatives que celles des plus jeunes. D’ailleurs les plus âgés ont une perception plus faible de l’utilité des ordinateurs personnels (Igbaria, 1993).

Dans le domaine de l’adoption des services bancaire en ligne, nous pouvons souligner

des résultats similaires cité par Mohamed M. (2016). Par exemple, Suoranta et Mattila (2004), Laukkanen (2007) indiquent que les personnes les plus âgées ont plus de résistance au changement et ont des attitudes négatives envers l’utilisation des services bancaires mobiles. Laforet et Li (2005), Laukkanen et Pasanen (2008), Dasgupta et al. (2011) relèvent que les principaux utilisateurs de services bancaires mobiles sont des clients d’âge moyen. Ces résultats sont confirmés aussi par Laukkanen et Pasanen (2008) qui notent que l’âge des utilisateurs est entre 30 et 49 ans, contrairement aux résultats trouvés par Puschel et al. (2010) et Joshua et Koshy (2011), qui ont trouvé que les utilisateurs de services bancaires mobiles étaient âgés de moins de 30 ans.

L’influence du sexe sur l’utilisation des technologies est testée par plusieurs études dans

le domaine de l'acceptation de technologies variées : le micro-ordinateur (Igbaria et Parasuraman, 1989), l’e-mail (Gefen et Straub, 1997), le m-commerce (Chong et al., 2011, Chong, 2013), les services bancaires en ligne (Martins et al., 2013) et les services bancaires par le mobile (Yu, 2012). Venkatesh et al. (2003), qui ont proposé le modèle UTAUT, supposent que les hommes sont plus susceptibles de compter sur la performance attendue de la technologie (l’utilité perçue dans notre travail), par contre l’acceptation de la technologie par les femmes se base principalement sur l’effort attendu.

L’influence sociale sera plus influente sur les femmes, qui ont des préoccupations au sujet des opinions et de l'interaction des autres. Les femmes perçoivent plus de risques dans un achat en ligne que les hommes (Garbarino et Strahilevitz, 2004). Les hommes sont plus préoccupés par le coût de l'accès à l’internet et les frais de service dans l’utilisation des services bancaires mobiles que les femmes (Cruz et al. 2010).

Dans l’adoption des services bancaires en ligne, Puschel et al. (2010) et Joshua et Koshy (2011), indiquent que les utilisateurs de services bancaires électroniques sont surtout les hommes. De leur côté, Riffai et al. (2012) ont démontré que l’effort attendu de l’utilisation des services bancaires en ligne a plus d’influence sur les femmes que sur les hommes. Dans le contexte mobile, Nysveen et al. (2005), Park (2007) et Yu (2012), confirment l'écart prévu de l'utilité perçue des services mobiles chez les hommes que chez les femmes, et l’influence supérieure des opinions de pairs sur les femmes.

Le revenu et la profession sont deux facteurs démographiques qui, selon notre étude

empirique, et à l’instar des autres études réalisées, ont un poids essentiel aussi sur l’utilisation des DAB et GAB. Cela est appuyé par les résultats d’ANTHONY (2011). La nature de la profession ainsi que ces caractéristiques en matière des horaires, les modes de paiement, la programmation des virements pour les salariés et les bénéficiaires de pension comme les retraités constituent des circonstances incitatives à l’utilisation des cartes à puce plus ou moins avantageuse par rapport aux guichets traditionnels. Les clients qui occupent des postes de travail intéressants, relativement rémunérant, sont souvent habituées aux innovations technologiques, voire plus familiarisées avec leurs avantages tels que la rapidité qui convient mieux à leurs agendas. En outre, leur aisance financière les rend moins soucieux des risques de pertes d’argent (ALAFEEF et al, 2012).

1. 2. DISCUSSION EMPIRIQUE

La philosophie de rédaction de la présente étude voudrait qu’à ce niveau de

développement soit exploitée les travaux existants dans le domaine de notre recherche en mettant en lumière les mérites et limites exploitable afin d’y apporter du notre dans le même cadre de recherche. Tout au long de cette section, nous allons développer notre angle d’attaque présenté lors de notre introduction.

Comme l’a souligné la revue de la littérature théorique élaborée ci-haut, ces études

mettent en lumière l’importance accordée à l’innovation portée par le mobile par l’offre des services financiers au travers du mobile phone appelé « mobile money » par l’entremise des banques et des sociétés financières.

Pour ce faire, nous avons fait recours à une étude menée à Dakar par M. YAYA KY. Il

s’agit de : « Adoption et impact de l’utilisation du mobile banking sur le bien être des ménages : le cas de la banlieue de Dakar au Sénégal ».

Nous pouvons retenir d’emblée et comme vous allez le constater ci-dessous que

concernant les variables, des informations sur les caractéristiques socioéconomiques ont été collectées avant et après le traitement. Pour mettre en évidence les facteurs déterminants de l’adoption du mbanking.

Cette étude est arrivée à la conclusion selon laquelle Les résultats ont montré un

contraste énorme entre le taux de connaissance du m-banking et le taux d’utilisation et d’adoption, les facteurs déterminants étant différents à chaque stade du processus d’adoption.

Sur un échantillon de 648 individus, 620 (soit 96%)déclarent connaître le m-

banking, ce résultat étant lié aux efforts déployés par les promoteurs de téléphonie mobile dans les campagnes publicitaires, notamment à travers la télévision, la radio et les affiches. Il ressort que le niveau d’étude atteint n’est pas un déterminant au premier stade du processus d’adoption à savoir la connaissance. Découvrons alors en profondeur la quintessence de son étude.

L’objectif de cette recherche avait été double. Il s’agissait, d’une part, d’identifier le

profil des individus qui adoptent le mobile banking (ou m-banking) et, d’autre part, d’évaluer l’impact de l’utilisation de cette innovation sur le bien-être des ménages. De façon spécifique les questions suivantes avaient été examinées :

Quels sont les facteurs propres aux individus et qui influencent leur choix d’adopter le m-banking ?

Le coût de la solution technologique est-il un élément déterminant de l’adoption ?

Cette étude a été menée suivant l’approche économétrique, en utilisant Le modèle

logit séquentiel (Tutz, 1991) et connu dans la littérature sous plusieurs dénominations : modèle à réponse séquentiel (Maddala, 1983), modèle dichotomique imbriqué (fox, 1997) ou modèle de Mare (Shavit et Blossfeld, 1993).

C’est ainsi que l’analyse économétrique a nécessité un modèle séquentiel à trois

transitions : connaissance, possession et adoption, pour expliquer. Compte tenu de la nature de ses données, le modèle de régression multiples s’est avéré obligatoires.

L’étude avait reposé sur un échantillon de 900 ménages sélectionné pour constituer

l’échantillon primaire de l’expérimentation, L’échantillon final est décrit selon certaines caractéristiques socio-économiques. Sur base des variables explicatives qui semblent mieux capter l’impact sur l’atteinte du niveau le plus élevé qui est l’adoption du m-banking dans cette étude.

Le modèle a identifié l’âge comme le principal déterminant de la connaissance du

m-banking. Le modèle séquentiel estimé met en évidence les caractéristiques de l’individu qui déterminent chaque niveau du processus d’adoption. En effet, au-delà du seuil fixé, à savoir 45 ans, l’âge influence négativement la probabilité de connaître le m-banking, et cette influence est significative au seuil de 10%. Ce résultat est en adéquation avec l’analyse descriptive qui montre bien que le niveau de méconnaissance de la technologie est plus important chez les plus âgés de la population enquêtée. Par ailleurs, il semble vrai que même les individus qui ont peu ou pas fait l’école ont connaissance la solution technologique, du fait notamment de l’efficacité de la publicité.

A l’étape de la possession, apparaît l’importance des facteurs cognitifs comme

l’instruction mais aussi le niveau du revenu, l’appartenance à une tontine et avoir une micro entreprise comme des déterminants de la possession du m-banking. Le fait de savoir lire et écrire influence positivement la probabilité de posséder le m-banking et cette influence est significative au seuil de 10%. Le nombre d’années d’étude influence davantage la probabilité de posséder le m-banking et cette influence est très significative (1%).

Pour l’adoption, en plus du nombre d’années d’étude qui détermine déjà la

possession, le niveau du revenu et la possession d’une micro entreprise sont déterminants.

Au stade ultime du processus d’adoption, on voit que seul le nombre d’années d’étude, le salaire et la variable entrepreneur, ont une influence significative sur la probabilité d’adoption du m-banking. Le salaire qui n’était pas un facteur déterminant de la possession, apparaît au troisième stade comme un élément explicatif de l’adoption. Cela peut s’expliquer à la fois par le coût d’accès au m-banking et par l’enjeu de cet outil selon le niveau de revenu de l’individu. En effet, le coût de l’accès au support étant quasi nul, le niveau de salaire ne peut pas être un élément explicatif de l’accès. Toutefois, ce facteur peut être déterminant pour l’adoption, dans la mesure où l’intérêt de l’usage du m-banking apparaît à partir d’un certain niveau de revenu.

L’auteur est arrivé à la conclusion selon laquelle, il existe une relation négative au

premier stade de l’étude concernant le revenu et l’adoption du mobile money mais qui par ailleurs aurait une influence sur ce dernier car ce facteur peut être déterminant pour l’adoption, dans la mesure où l’intérêt de l’usage du m-banking apparaît à partir d’un certain niveau de revenu mais par contre le coût de l’accès au support étant quasi nul, le niveau de salaire ne peut pas être un élément explicatif de l’accès ; à la première étape, le modèle définit l’âge comme le principal déterminant de la connaissance du m-banking, ce constat est vu dans les estimations car le seuil fixé, à savoir 45 ans, influence négativement la probabilité de connaître le m-banking, et cette influence est significative au seuil de 10%. Et au stade ultime du processus d’adoption, on voit que seul le nombre d’années d’étude, le salaire et la variable entrepreneur, ont une influence significative sur la probabilité d’adoption du m-banking.

Parmi les limites de cette étude, sont citées ici, la difficulté de mise en œuvre du

programme, les difficultés techniques liées à la participation au programme, l’information sur la possession par les autres membres du ménage n’est pas toujours connu par l’enquêté, Le manque d’incitation financière a affecté la participation au programme ; Difficultés liées à l’organisation de l’équipe de recherche La démission du leader de l’équipe a déstabilisé l’organisation initiale du groupe et a affecté le déroulement du projet. En outre des éléments sus évoquées, nous nous sommes rendu compte, après une analyse critique que le chercheur n’a pas fait le distinguo de ce qui sont des composantes des services financirers portée par le mobile à savoir : le mobile banking sous la coordination des banques et le mobile money sous la coordination des sociétés financières rattachées au telecom (Orange-money, pris comme exemple de l’étude).

1. 3. ETUDE DE CAS

L’élaboration de la présente étude voudrait qu’à ce stade de développement, que soient utilisés les résultats d’une ou deux études de cas suffisamment illustratifs des limites des recherches antérieures, tirées dans des contextes parents, qui peuvent être d’ordres méthodologiques, contextuels ou autres.

Pour se faire, nous avons opté pour l’étude menée dans la ville de Kinshasa s’intitule :

« L’INCIDENCE DU MOBILE BANKING SUR LE TAUX DE BANCARISATION, L’INCLUSION FINANCIERE ET L’EPARGNE EN REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO : « CAS DE « Airtel Money »

Nous pouvons retenir d’emblée et comme vous allez le constater ci-dessous que l’étude

choisie est arrivée à la conclusion selon laquelle :

La forte pénétration des services de télécoms comparé au service bancaire et financier,

soit plus de 20 millions de personnes qui ont accès aux services téléphoniques contre 4 millions de ceux qui ont accès à un compte bancaire, donc aux services bancaires. Et que le Mobile money en RDC permet de réduire l’exclusion financière en offrant des services financiers à la population n’ayant pas accès. Néanmoins, ces services n’étaient que très limités pour la plupart. Ils ne se limitaient qu’au transfert de fonds entre abonnés du même réseau mobile pour le cas du mobile money par les sociétés financières telle que Airtel-Money, dans un réseau restreint ou ladite monnaie électronique est acceptée comme moyen de paiement. Découvrons alors en profondeur la quintessence de cette étude. Avec comme questions de recherches, de savoir si Le mobile Banking constituait-il un atout majeur pour l’accroissement du taux de bancarisation et de l’inclusion financière en RDC ainsi que de savoir, si son incidence influençait-elle l’épargne créatrice et l’intermédiation financière ?

Anticipativement, comme hypothèse, il est parti de la réflexion selon laquelle, le Mobile Banking constituerait un atout majeur pour la réduction de l’exclusion financière en RDC, par contre, pour ce qui est du taux de bancarisation, il n’exercerait aucun effet, car l’accroissement de compte Mobile Banking n’impact en rien le nombre de détenteur de compte bancaire ; voyons même qu’il est dit qu’aucune banque ne peut vous dire le nombre de client qu’elle a mais seulement le nombre de compte. Et cela va de soi pour les compagnies de téléphonique ; et n’aurait aucune incidence sur le niveau de l’épargne et ne favorise en rien l’intermédiation financière.

A la lumière de ce qui précède, force a été de clore en disant que les hypothèses sus

mentionnées sont corroborées intégralement par les résultats de l’analyse faite. Le Mobile Money influence positivement l’inclusion financière, bien que la gamme des produits proposés reste limitée et peu diversifiée ne s’orientant pas vers les produits bancaires. Quant au taux de bancarisation, les comptes représentants le mobile money ne sont assimilables aux comptes bancaires de par leurs fonctionnements, de par les services offerts par ces derniers, par conséquent, l’augmentation du nombre d’utilisateur du Mobile Money n’influence pas le taux de bancarisation.

Et N’étant pas autorisé à recevoir le fond du public en termes de dépôt par l’instruction

n°24 de la BCC (Instruction de la BCC relative à la monnaie électronique et aux établissements de monnaie électronique n’autorise pas aux services du Mobile money à l’occurrence ceux œuvrant dans les services de la téléphonie, de collecter l’épargne. En outre, ces établissements gérants de fonds en contrepartie de la monnaie électronique émise ne sont pas autorisés de faire l’intermédiation par la même instruction dans ses article 18 et 19, ce qui conduit à la validation de sa seconde hypothèse), le Mobile Banking n’influence pas le volume de l’épargne dans l’économie. Il n’exerce donc aucun effet sur l’intermédiation financière car la même instruction sus évoquée ne lui permet pas d’octroyer les crédits sur base des fonds reçus.

Les limites de cette étude se sont érigées dans l’incohérence des données collectées

dans les différentes sources, l’appréciation des différents auteurs dans le domaine. En outre des éléments sus évoquées, nous nous sommes rendu compte, après une analyse critique que le chercheur n’a pas fait le distinguo de ce qui sont des composantes des services financiers portée par le mobile à savoir : le mobile banking sous la coordination des banques et le mobile money sous la coordination des sociétés financiares rattachées au télécom (avec Airtel Money, pris comme exemple de l’étude).

ü La contextualisation du problème et les méthodes utilisées.

Partant du contexte, nous relevons la limite sur la terminologie, alors, nous nous voyons de dire qu’il soit nécessaire pour notre travail, de faire un distinguo des éléments donnant lieu au MOBILE MONEY, afin de sortir de l’ignorance et de la confusion puis de mettre la lumière et à la disposition de tout intéressés dans le domaine la terminologie y approprié à savoir :

Ø Le service financier dans le « mobile phone » offert par les institutions bancaires connu sous la dénomination du MOBILE BANKING ;

Ø Le service financier dans le « mobile phone » offert par les sociétés financières à part entière, et ce, afin d’éclairer toute personne désireuse d’effectuer une recherche dans ce domaine ou pour un simple éclaircissement dans la connaissance du sujet.

Par rapport aux techniques utilisées, nous utiliserons :

ü L’approche comparative : pour faire un parallélisme de ce qui est des composantes de la monnaie électronique ; ressortir les atouts et rôle réel du mobile money dans l’amélioration de l’inclusion financière par l’identification des forces et faiblesse du mobile money que nous aurons constaté au travers de la matrice swot ainsi qu’une analyse combinatoire pour faire valoir les relations entre les concepts cités.

Sur le plan centré du problème, Il nous a semblé utile de poser nos talons en partant d’une observation sur l’utilisation du mobile money, puis de nos analyses, critiquer et interpréter les résultats, ce, sur quoi nous aurons à infirmer et/ou confirmer nos hypothèses sus évoquées et enfin déterminer le niveau d’utilisation sur base de notre collecte.

La population cible pour cette collecte a été faite sur un choix d’échantillon de manière aléatoire c’està-dire sur toute personne intéressée ou non susceptible au sujet car, les intéressés ont été pris comme utilisateur du service actif et nous ont permis non seulement de déterminer le niveau d’utilisation ainsi que de connaitre les atouts et rôles réels du mobile en plus de nos avis personnels dans le domaine, mais aussi recueillir les perspectives d’améliorations du mobile money et d’autre part, les non intéressés qui ont voulu participer nous ont permis de signifier la portée d’atteinte du mobile money en déterminant son top of mind avec un échantillon de 205 obs tout en identifiant les limites de cette innovation portée par le mobile.

Pour se faire, nous sommes partis d’un guide d’entretien comme support matériel car il

permet de se familiariser avec les enquêtés afin d’évoluer dans la captivité et la quintessence de notre travail.

De cette manière, nous avons reparti le questionnaire en deux (2) parties :

v Deux (2) questions d’ordre générales ;

v Le reste des questions directement liées au fond, relativement aux objectifs poursuivis (le guide en annexe).

Conclusion partielle

Dans cette première partie, nous sommes parti d’une identification du sujet afin de

comprendre et connaître les concepts autour duquel nous aurons à extrapoler et fonder notre étude en commençant par caractériser et en ayant une vue globale des attributs de ce qui compose le mobile money, en illustrant les niveaux d’actions d’une manière stratégique de l’utilisation du mobile money, en le situant dans l’échelle de l’innovation des services financiers portée par le mobile en vue de la réalisation d’un système financiers plus inclusif, c’est-à-dire dans l’inclusion financière.

Au vu de la littérature existante, La littérature théorique et empirique inscrit l’analyse du Mobile Money dans le cadre analytique de l’adoption et l’acceptabilité de l’innovation. Au plan théorique, tout comme pour l’essentiel des innovations technologiques, deux principales théories ont souvent servi de cadre conceptuel pour expliquer les décisions des populations d’adopter ou de rejeter une innovation (la théorie de l’acceptation technologique au travers la perception d’utilité et la perception de facilité d’utilisation de l’innovation et la théorie de la diffusion de l’innovation au travers les déterminant l’adoption d’une innovation). Il sied de noter aussi que Les caractéristiques individuelles renvoyant aux facteurs démographiques à savoir le genre, l’âge, le revenu et le niveau d’enseignement atteint détermine les catégories et types de gens qui connaissent mieux et sembles plus à l’aise avec l’innovation technologique des services financiers portée par le mobile et influencent énormément et d’une façon directe les attitudes et le comportement du consommateur concernant le mobile money. Ces caractéristiques individuelles fortifient ou affaiblissent les relations entre les différentes variables du modèle.

De cette façon, une discussion empirique et une étude cas pris dans un contexte parent

pour illustrer des études dans le but de justifier notre approche et à partir de leurs résultats et de notre constat dans le domaine, ressortir les atouts et le rôle réel du mobile money, suggérer des pistes de de solution pour l’amélioration de l’inclusion financière par cette innovation portée par le mobile.

CHAPITRE II : PATRIQUE DE MOBILE MONEY A KINSHASA

Dans ce présent chapitre, il est question de présenter et d’analyser empiriquement les

données recueillies tout au long de l’élaboration de cette étude. Pour mener à bien cette étude, nous sommes partis d’une analyse descriptive des données rendues rigoureuse par les tests économétriques formels.

Outre les données jugées étroitement corrélées avec l’objet de cette étude, les

caractéristiques individuelles se sont révélées indispensables aussi bien dans le renforcement de la qualité des résultats que dans la plausibilité de ces derniers, surtout par rapport au contexte congolais comme on le découvrira dans la suite de notre travail.

Après une simple analyse exploratoire de données, nous procéderons aux estimations

des résultats afin de dégager les facteurs explicatifs du mobile money à Kinshasa. Ces estimations ont été faites par la régression multiple avec le logiciel STATA.

On considère un modèle de régression dont la variable endogène se révèle être le facteur

permettant de dégager les atouts et rôle du mobile money dans l’amélioration de l’inclusion financière au travers l’utilisation du mobile money, les variables exogènes respectives ci-dessous :

Ø Le genre ;

Ø L’âge ;

Ø Détention d'un téléphone mobile ;

Ø Niveau d'étude ;

Ø Profession ;

Ø Revenu ;

Ø Dépense ;

Ø Connaissance du service ;

Ø Possession d'un compte bancaire ;

Ø Possession d'un compte mobile télécom

De ces faits, ce chapitre comportera trois (3) sections qui sont :

o La brève présentation du cadre de recherche ;

o La présentation des données empiriques et la méthodologie de recherche ; o L’analyse factuelle des données et la présentation des résultats.

2. 1. Brève présentation du cadre de recherche

Dans notre travail, nous aurons à ressortir, au travers l’utilisation de la nouvelle

technologie (mobile money) au service de l’inclusion financière en dégageant, les atouts, les facteurs explicatifs du mobile money dans l’inclusion financière. Mettre en exergue son rôle réel dans l’amélioration financière au travers les stratégies à mettre en place mettre en place pour accroître significativement le recours et partant à améliorer l’inclusion financière à Kinshasa. Car cet accès impacte directement l’activité économique et la croissance.

Tableau 4 : Mobile Money congolais

Mobile Money	Abonnés		Dates
Airtel Money		7	20/03/2012
Tigo Cash		6,6	20/07/2012
M-Pesa		11	nov-12
Orange Money		5,2	nov-15
Afrimobile		3	mars-16

Source : Elaboré sur base des éléments pris de l’inclusion financière par le mobile banking dans Banque et Assurance

2.2. Présentation des données empiriques et approches méthodologiques

2.2.1. Approche méthodologique

Dans le cadre de notre recherche, nous avons fait appel à la méthodologie du le Professeur MUAYILA KABIBU Henry (2015) qui repose sur une démarche scientifique classique fondé sur une approche hypothético-déductive et qui comprend les étapes suivantes :

■Choix de l’objet de recherche : Identification des facteurs, explicatifs, constituant un frein au mobile money à Kinshasa afin de mettre en place des stratégies pour accroître significativement le recours et partant à améliorer l’inclusion financière à Kinshasa.

■Revue de la littérature : Certaine théorie mentionne l’analyse du Mobile Money dans le cadre analytique de l’adoption et l’acceptabilité de l’innovation, tout comme pour l’essentiel des innovations technologiques, ont souvent servi de cadre conceptuel pour expliquer les décisions des populations d’adopter ou de rejeter une innovation. Cela s’explique par la perception de l’utilité et par la perception de la facilité d’utilisation. Ce par quoi, nous ressortions les bien fondées dudit service.

■Cadre théorique : l’acceptabilité de l’innovation, suivi de la perception de l’utilité et de la facilité d’utilisation nous mène à la théorie de l’action raisonnée et de la théorie de l’action planifiée. Cela étant, nous procederons aux méthodes de régression multiple (Modèle Logit) pour notre part. Au vu de ce qui est susmentionné, ressortir les atouts car pour connaitre les bien fondées d’un produit quelconque, il faut au préalable savoir l’utiliser et par la même occasion on reconnait les failles et les avantages dudit produit par la Matrice SWOT et de ce fait, nous aurons à dire le rôle réel du mobile money que nous avons constaté durant notre étude dans l’optique l’amélioration de l’inclusion financière.

■Déduction des hypothèses : Dans le présent travail, nous soutenons les hypothèses selon lesquelles l’âge, le revenu sont des facteurs explicatifs de l’utilisation du mobile money, le faible niveau d’instruction est un élément obstacle à l’inclusion financière, la protection des consommateurs des services financiers et la publicité permettent d’accroître et d’améliorer l’inclusion financière.

■Opérationnalisation des concepts :

o Procédure d’estimation : Modèle logit o Tableau des définitions, mesures et signe attendu ■Plan de recherche :

o Collectes des données ; o Nature des données : Qualitatives ;

o Choix des sujets interrogés : échantillons aléatoire simple o Analyses et interprétations ; o Résultats ;

■Collecte des données : les données collectées sont des informations qualitatives et mises en application par mode de collecte d’entretien en profondeur adapté à l’information à obtenir à l’aide d’un guide d’entretien via mode d’administration dans la rue. (Mode d’enquête : coupe instantané)

■Analyse et Test empirique : Partant du logiciel stata, nous avons procédé à l’analyse des données, utilisant le modèle Logit pour modéliser l’utilisation du mobile money puis, spécifier le modèle au test « _hatsq » qui s’avère être de loin supérieure au seuil de 5% (0.505). Ce qui stipule qu’on valide l’hypothèse selon laquelle le modèle est bien spécifié. Et ensuite degager ses atouts au travers la matrice swot.

2. 2. 2. Présentations des données

Pour illustrer les différentes techniques statistiques pouvant être utilisées pour analyser

notre variable dépendante, nous partons d’une enquête réalisée tout au long de l’élaboration de ce travail.

Cette étude a pour but d’identifier les facteurs explicatifs de l’utilisation du mobile money à Kinshasa. La variable expliquée est une variable binaire (Y) prenant :

ü La valeur 1, si le sujet enquêté utilise le mobile money ; ü La valeur 0, si non.

Les variables indépendantes retenues dans cette étude sont tirées du conceptuel et conceptuel présenté dans la figure ci-haut. Le tableau ci-dessous présente les définitions et signes attendus.

Tableau 5 : Définitions, mesures et signes attendus des régreseurs

Variables	Définitions	Mesures	Signes attendus
X1	Sexe	0 = F 1 = M	Positif
X2	Age	0 = Non 1 = Oui	+/-
X3	Détention d'un téléphone mobile	0 = Non 1 = Oui	+/-
X4	Niveau d'étude	0 = Non 1 = Oui	+/-
X5	Profession	0 = Non 1 = Oui	Positif
X6	Revenu	0 = Non 1 = Oui	+/-
X7	Dépense	0 = Non 1 = Oui	Positif
X8	Connaissance su service	0 = Non 1 = Oui	+
X9	Possession d'un compte bancaire	0 = Non 1 = Oui	Positif
X10	Possession d'un compte Telecom	0 = Non 1 = Oui	Positif

Source : Elaboré sur base des observations des signes attendus des régresseurs

2. 2. 3. Analyse uni-variée

Tableau 6 : Analyse Statistique Uni-variée

N°	Descriptions	Effectifs	Pourcentages	Cumuls
X1	Utilisation du Mobile Money		50	24,39	24,39
	0, NUP
	1, U		155	75,61	100
X2	Répartition selon le genre
	0 Femmes		37	18,05	18,05
	1 Hommes		168	81,95	100
X3	Répartition selon l'âge
	1 0-25		78	38,05	38,05
	2 25-29		46	22,44	60,49
	3 30-39		52	25,37	85,85
	4 40-49		15	7,32	93,17
	5 50+		14	6,83	100
X4	Niveau d'étude
	1 sans instruction		2	0,98	0,98
	2 primaire		68	33,17	34,15
	3 secondaire		62	30,24	64,39
	4 université		67	32,68	97,07
	5 Aucun commentaire		6	2,93	100
X5	La profession
	1 Etudiant		51	24,88	24,88
	2 Débrouillard		68	33,17	58,05
	3 Profession Libérale		40	19,51	77,56
	4 Aucune activité		45	21,95	99,51
	5 Sans commentaire		1	0,49	100
X6	Revenu
	1 Parents		49	23,9	23,9
	2 Travail		144	70,24	94,15
	3 Famille		12	5,85	100
X7	Dépenses
	1 Consommation		202	98,54	98,54
	2 Investissement		1	0,49	99,02
	3 Epargne		2	0,98	100
X8	Connaissance du service
	0, Non		6	2,93	2,93
	1, Oui		199	97,07	100
X9	Possession d'un cpte MB
	0, Non		145	70,73	70,73
	1, Oui		60	29,27	100
X10	Possession d'un cpte MM
	0, Non		64	31,22	31,22
	1, Oui		141	68,78	100
Total Général			205	100

Source : Résultat obtenus sur base de l’enquête

Interprétation :

Le tableau précédent nous montre :

1. La part des personnes utilisant le mobile s’étend à 76% contre 24% ;

2. La distribution de la variable X1 (Le sexe). On observe que sur un échantillon de 205 observations,

168 observations, soit 81.95% sont hommes en raison de 37, soit 18.05% de femmes ;

3. La distribution de la variable X2 (l’âge). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 78 observations, soit 38.05% sont des jeunes se trouvant dans la tranche de 0-25 ans; 46 obs dans la tranche de 25-29 ans ;52 obs dans la tranche de 30-39 ;15 obs dans la tranche de 40-49 ans et 14 obs dans la tranche qui va de 50 ans à plus ;

4. La distribution de la variable X3 (la détention d’un téléphone mobile). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 196 observations, soit 95.61% possèdent un téléphone mobile. Les non possédant sont à 9, soit 4.39% ;

5. La distribution de la variable X4 (le niveau d’étude). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 2 sont sans instruction, 68 du niveau primaire, niveau secondaire 62, du 67 du niveau universitaire, et 6 sont restés sont mots.

6. La distribution de la variable X5 (la profession). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 51 obs sont des étudiants, 68 s’inscrivent dans la catégorie des débrouillards, 40 obs dans la catégorie des personnes exerçant dans la profession libérale, et le reste dans aucune activité.

7. La distribution de la variable X6 (le revenu). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 49 obs reçoivent de la liquidité auprès de leur parents, 144 obs dont la source de leur revenu provient de leur profession quotidienne, 12 qui recourent aux membres de leurs famille en cas de besoin.

8. La distribution de la variable X7 (les dépenses). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 202 obs dépenses leur argent pour des raisons de consommations, 1 obs dans l’investissement, 2 dans l’épargne ;

9. La distribution de la variable X8 (Connaissance su service). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 199 observations, soit 97.07% connaissance des services financiers portées par le mobile, cette atteinte peut être interprété comme le top of mind sur 205 obs à l’instar du mobile money en raison de 6 obs, soit 2.93% ne connaissant pas l’existance de ce secteur ;

10. La distribution de la variable X9 (Possession d’un compte bancaire). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 60 obs, soit 29.27% des obs possèdent un compte bancaire et 145 obs, soit 70.73% n’en possèdent pas ;

11. La distribution de la variable X10 (Possession d’un compte mobile telecom). On observe que sur un échantillon de 205 observations, 141 observations, soit 68.78% possèdent un compte mobile telecom et 64 obs, soit 31.22% n’en possèdent pas.

2.2. 4. Analyse bi-variée (test de Chi-carré)

A cette étape, nous procédons à l’analyse bi-variée pour tester l’association entre nos

variables qualitatives en faisant le test de chi2 Pearson.

Graphique 2 : Illustration globale et interprétation

Le graphique ci-dessus nous illustre sur l’abscisse que les probabilités associées au test

chi2 obtenues en associant les variables :

o X1, X3, X4, X5, X7, X8 à la variable Y sont supérieures au seuil de 5% soit 0.05. Cela suggère qu’il n’existe pas une association statistique significative entre ces variables prises chacune avec la variable Y ;

o X2, X6, X9, X10 à la variable Y sont inférieures au seuil de 5% soit 0.05. Cela suggère qu’il existe une association statistique significative entre ces variables prises chacune avec la variable Y

Tableau 7 : légende

	LEGENDE : Y Utilisation du Mobile Money
X1	Sexe	X6	Revenu
X2	Age	X7	Dépenses
X3	Détention d'un tél mobile	X8	Connaissance su service
X4	Niveau d'étude	X9	Possession d'un compte bancaire
X5	Profession	X10	Possession d'un compte Mobile Money

Source : Elaboré sur base des éléments du guide d’entretien.

2.3. Analyse factuelle des données et présentation des résultats

Dans le cadre de la structure de l’inclusion financière étudié dans notre travail, nous

aurons à procéder à une analyse causale pour comprendre la nature profonde de nos résultats à travers la technique statistique comme la régression multiple comme instrument d’analyse causale (analyse multivariée).

Etant donné la nature binaire de la variable dépendante retenue dans cette étude, la

méthode des moindres carrés n’est pas indiquée. L’alternative est de recourir aux méthodes de régression multiple (les modèles Probit et Logit). (MUAYILA H. KABAMBA C. MUJINGA A, 2016).

2.3.1. Analyse multivariée (Modèle Logit)

A cette étape, nous allons recourir aux méthodes de régression multiple étant donné la

nature binaire de notre variable dépendante retenue dans notre étude.

Tableau 8 : analyse multivarié

Number of obs = 185 LR chi2 (12) = 57,63 Prob > chi2 = 0,0000 Pseudo R2 = 0,2669
Variables	dy/dx	Coeff	Z	Prob
Genre	0,0252279	0,1782684	0,32	0,747
Age ≤ 29ans	0,1784054	2,081544	2,75	0,006***
30 à 39 ans	-0,1704054	-0,7481087	-1,24	2,214
40 à 49 ans	-0,6048119	-2,607264	-2,96	0,003***
>50 ans	0,0283408	0,2072916	0,28	0,782
Etude primaire	-0,2671858	-1,412888	-2,15	0,032**
Etude supérieur	0,0519134	0,6140084	1,22	0,222
Activité non structuré	0,638264	0,5226462	0,99	0,322
Profession libérale	0,1093034	1,130141	1,8	0,072*
Sans profession	0,0362619	0,2931806	0,51	0,613
_cons		2,756795	1,93	0,054

***Statistiquement significative à 1%, **significative à 5% et *significative à 10%

Source : Elaboré sur base des résultats obtenus de la régression logistique

Les résultats du modèle Logit démontrent que les variables suivantes expliquent

significativement la probabilité d’adoption et d’utilisation du mobile money.

Ce qui nous permet ainsi de valider notre première hypothèse selon laquelle nous voyons

que :

Ø L’âge inférieur à 29 ans, explique le mobile money par l’utilisation à 17% ;

Ø L’exercice de la profession libérale, explique le mobile money par l’utilisateur à 11% ;

Ces facteurs expliquent l’intensification de l’utilisation des services financiers par le mobile money.

Ø Par contre, lorsque l’âge des personnes qui se trouvent entre 40 à 49 ans ;

Ø De même pour le niveau d’étude primaire, se classent dans la catégorie des facteurs expliquant négativement le mobile money.

Par ailleurs, les autres variables du modèle ne semblent pas expliquer mobile money

dans la ville de Kinshasa.

H1 : Au vu de nos résul tats, nous confirmons l’hypothèse selon laquelle l’âge (inférieure à 30 ans) explique positivement l’utilisation du mobile money

Ces facteurs, pour les uns, nous sortent de l’exclusion financière et d’autre l’accentue. Cela est corroboré par l’étude menée par M. YAYA, dans sa deuxième étape ou Le modèle a identifié l’âge comme le principal déterminant de la connaissance du mobile banking. Ce qui s’avère être le même constat pour nos résultats concernant le mobile money. Car les personnes se trouvant dans la tranche de 20-29 expliquent positivement le mobile money. Contrairement à ceux de la tranche de 40-49 ans.

H3 : nous validons l’hypothèse selon laquelle le faible niveau d’instruction se classe dans la catégorie

des éléments constituant un obstacle à l’inclusion financière.

a) Test de spécification du modèle

Figure 4 Test de spécification du modèle

Logistic regression Number of obs = 205

LR chi2(2) = 63.43

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -82.169661 Pseudo R2 = 0.2785

y	Coef. Std. Err. z P>\|z\| [95% Conf. Interval]
_hat	1.106098 .2375207 4.66 0.000 .6405662 1.57163
_hatsq	-.0558139 .083629 -0.67 0.505 -.2197237 .1080958
_cons	.0331343 .2461818 0.13 0.893 -.4493732 .5156417

Les résultats du test est non significatif, donc on valide l’hypothèse selon laquelle le

modèle est bien spécifié, car la probabilité associée au test « _hatsq » est de loin supérieure au seuil de 5% (0.505).

b) Test de prédiction des résultats

Figure 5 Test de prédiction des résultats

Logistic model for y

True

Classified	D ~D	Total
+	148 29	177
-	7 21	28
Total	155 50	205

Classified + if predicted Pr(D) >= .5

True D defined as y != 0

Sensitivity Pr( +| D) 95.48%

Specificity Pr( -|~D) 42.00%

Positive predictive value Pr( D| +) 83.62%

Negative predictive value Pr(~D| -) 75.00%

False + rate for true ~D Pr( +|~D) 58.00%

False - rate for true D Pr( -| D) 4.52%

False + rate for classified + Pr(~D| +) 16.38%

False - rate for classified - Pr( D| -) 25.00%

Correctly classified 82.44%

Dans le tableau ci haut, il est démontré qu’au seuil de 0.5 et dans le modèle Logit, pour les personnes ayant adopté le mobile money 148 cas sur 177 ont été bien prédits (Probabilité supérieur à 0.5) et pour ceux qui n’ont pas adopté, 21 cas sur 28 ont été bien prédit (Probabilité inférieure à 0.5).

Le taux de prédiction du modèle est de 82,44%.

Conclusion partielle

Dans ce chapitre, il a été question de présenter et d’analyser empiriquement les données

recueillies au travers nos variables exogènes à avant de passer à la discussion, l’implication et à la limitation des résultats obtenus.

Pour mener à bien cette étude, nous sommes parti d’une approche hypothético

déductive en vue de présenter nos données en faisant une analyse descriptive des données rendues rigoureuse par les tests économétriques formels pour l’obtention de nos résultats suite à une régression logistique qui s’avère que le modèle étant significatif, ce qui stipule qu’au moins une des variable respecte la loi du seuil de signification ce qui, par conséquent, nous mène à la réflexion selon laquelle nous pouvons déduire que certaines variables sont étroitement liés avec la variable endogène, c’est-à-dire, qu’elles expliquent le mobile money dans l’inclusion financière.

De ses résultats, nous aurons à extrapoler dans le chapitre qui suit, les biens fondés de

nos analyses afin de dégager les atouts du mobile ainsi que son rôle réel grâce aux suggestions et pistes de solutions qui seront mis en lumière afin de permettre une amélioration financière.

CHAPITRE III : DISCUSSIONS, IMPLICATIONS ET LIMITATIONS DES RESULTATS

Dans ce dernier chapitre, il sera question de tenir une discussion sur par des résultats

obtenus afin de corroborer notre raisonnement avec ceux des chercheurs antérieurs dans le contexte parent, puis de mettre en exergue ses implications dans notre étude et en dernier lieux, exprimer nos limites. De ces faits, la structure de ce chapitre se déclinera comme suit :

 La première section traite de la discussion des résultats ;  La deuxième section exprimera les implications de notre étude ;  La dernière section citera les limites de l’étude.

3. 1. Discussion des résultats

Plusieurs recherches reconnaissent que les facteurs démographiques influencent énormément et d’une façon directe les attitudes et le comportement du consommateur concernant la banque en ligne. Elles montrent également que cette influence est modératrice (Eriksson et Nilsson, 2007 ; Srivastava, 2007 ; Venkatesh et al., 2003).

Ø En ce qui concerne l’âge de l’individu, il est considéré comme une variable discriminante de l’acceptation ou du rejet d’une technologie de l’information et de communication (Igbaria et Parasuraman, 1989 ; Igbari, 1993). Dans son étude sur l’adoption de l’innovation, Rogers (1995) montre que les adoptants sont généralement plus jeunes. Ces résultats corroborent avec les nôtres, où on a trouvé que l’âge inférieur à 29 ans augmente la probabilité d’adoption du mobile money de 17% ;

Ø Par contre, Igbaria et Parasuraman (1989) remarquent que les personnes plus âgées ont tendance à être moins exposées aux TIC, donc moins flexibles et plus résistances au changement. Par conséquent, leur anxiété vis-à-vis de l’informatique augmente et réduit ainsi leur probabilité d’utiliser les systèmes. Zoltan et Chapanis (1981) montrent que les attitudes des plus âgés envers les ordinateurs sont plus négatives que celles des plus jeunes. D’ailleurs les plus âgés ont une perception plus faible de l’utilité des ordinateurs personnels (Igbaria, 1993). Ces réflexions vont de s’accompagnent avec nos résultats car on a constaté que lorsque l’âge augmente (entre 40 à 49 ans) la probabilité d’adoption et d’utilisation du mobile money diminue de l’ordre de 60% ;

Ø Par rapport au niveau d’étude, dans cette étude, on a trouvé que, le niveau d’étude primaire réduit la probabilité d’adoption et de l’utilisation du mobile money de 26%, ce qui constitue un ralentissement de l’inclusion financière. L’augmentation du niveau d’étude influence positivement la probabilité d’adoption et l’utilisation du mobile money, ce qui constitue un facteur de influençant l’inclusion financière ;

Ø L’exercice de la profession libérale augmente la probabilité d’adoption et d’utilisation du mobile money de 11% ; ces résultats s’expliquent aussi avec l’étude menée par M. YAYA KY qui s’argumente en disant que cela peut s’expliquer à la fois par le coût d’accès au m-banking et par l’enjeu de cet outil selon le niveau de revenu de l’individu.

Ø Pour ce qui est du revenu et la profession, les études montrent que, la nature de la profession ainsi que ces caractéristiques en matière des horaires, les modes de paiement, la programmation des virements pour les salariés et les bénéficiaires de pension comme les retraités constituent des circonstances incitatives à l’utilisation des cartes à puce plus ou moins avantageuse par rapport aux guichets traditionnels (ANTHONY, 2011). Les clients qui occupent des postes de travail intéressants, relativement rémunérant, sont souvent habituées aux innovations technologiques, voire plus familiarisées avec leurs avantages tels que la rapidité qui convient mieux à leurs agendas. En outre, leurs aisances financières les rendent moins soucieux des risques de pertes d’argent (ALAFEEF et al, 2012). Or notre étude ne corrobore pas avec cette pensée.

H2 : nous infirmons l’hypothèse selon laquelle le revenu n’est pas un facteur explicatif de l’utilisation du mobile money d’après nos résultats.

En effet, le coût de l’accès au support étant quasi nul, le niveau de salaire ne peut pas

être un élément explicatif de l’accès. Toutefois, ce facteur peut être déterminant pour l’adoption, dans la mesure où l’intérêt de l’usage du m-banking apparaît à partir d’un certain niveau de revenu.

3.2. Implication des résultats et rôle réel du mobile money

Ces résultats impliquent que la réussite de l’adoption et de l’utilisation du mobile money

passe par l’éducation, l’instruction et la sensibilisation sur les biens fondés de cette nouvelle technologie. De ces mots, nous pouvons en énumérer les bien fondés de cette innovations portée par le mobile au travers la matrice SWOT qui nous permet de voir d’une manière générale, les atouts et ou les forces ainsi que les faiblesses de l’usage de cette pratique, dégager les opportunités que nous offrent le mobile ainsi que les menaces qui le guettent.

3.2.1. Analyse SWOT

Tableau 9 : Atouts du Mobile Money à travers les forces et opportunités de la matrice

Matrice SWOT
Forces	Faiblesses
Ø Limite du risque du vol en réduisant le cash ; Ø Discrétion ; Ø Réduction des couts de transactions ; Ø Proximité dans l'affranchissement géographique ; Ø Elargissement du réseau de distribution ; Ø Indépendance vis-à-vis des ouvertures de la banque ; Ø Gain de temps ; Ø Désengorgement ; Ø Facilitation des paiements ; Ø Faciliter d'achat ; Ø Diminution des risques de perte du cash ; Ø Limitation des dégâts d'impact du vole; Ø Développement de nouvelles habitudes commerciales.	Ø Limitations du montant des retrais ; Ø Manque des infrastructures adéquates ; Ø Manque d'éducations financière ; Ø Exposition à la fraude ; Ø Limitation des opérations (limité aux transferts domestiques) ; Ø Le climat politico-économique ; Ø Engorgement ; Ø Limitation du système.
*Opportunités*	*Menaces*
v Maximisation du profit dans l'accroissement des prospects pour les nouveaux produits ; v Probabilité d'accroissement du taux de bancarisation ; v Contrôle de la circulation de la monnaie fiduciaire ; v Promotions offertes par le service ; v Initiation aux services financiers de base ; v Atteinte d'un des objectifs des institutions financières dans l'amélioration de la qualité des services financiers	v La méfiance ; v Le vol ; v Le manque de confiance au système financier ; v La spéculation ; v L'enjeu de la concurrence ; v La cyberattaque.

Source : Elaboré l’auteur sur base de l’enquête menée

Le tableau précédent nous expose au travers de l’analyse, les atouts et les contraintes

élucidées dans notre travail permettant des perspectives pour le mobile money d’améliorer l’inclusion financière.

H2 : Ce qui nous permet ainsi, de valider encore notre seconde hypothèse par le fait que, le mobile

money, ayant une évolution faible, dû aux obstacles constituant un ralentissement, est un élément

clé de la promotion de l’inclusion financière

3.2.2. Analyse combinatoire

Cette analyse va nous permettre d’insister sur les points forts et profiter des

opportunités ; d’autre part surmonter les faiblesses pour prévenir les menaces. Forces/Opportunités

Cette analyse nous montre comment les forces à notre disposition peuvent aider le

mobile money dans des perspectives d’opportunités à l’amélioration de l’inclusion financière dans la mesure ou la réduction des couts de transactions font gagner déjà en temps mais aussi permettre la maximisation du profit dans l’accroissement des prospects par effet systémique grâce aux promotions du produit, de réduire le cash afin de permettre un meilleur contrôle de la monnaie fiduciaire ; et l’affranchissement géographique une opportunité d’atteinte d’un des objectifs d’une institution financière, celui d’être plus proche de ses clients et récupérer la classe exclu du système classique en leur permettant de bénéficier des services financiers à bas prix.

Les faiblesses face aux opportunités permettent au mobile money d’exploiter les

potentiels afin de combler les faiblesses. Le manque d’infrastructure permet au mobile money de s’étendre et d’atteindre, soit d’être plus proche des consommateurs (la proximité) non seul seulement aux citadins, ce qui est le cas de l’objet de notre étude mais aussi d’apporter les services financiers simplifiés, à la classe exclu du système classique en s’affranchissant des contraintes géographique, ce qui corrobore avec nos hypothèses, mais en faisant bénéficier aussi en temps (car le temps est une ressource rare, non renouvelable et non recouvrable). Le manque d’éducation financière s’avère être une opportunité pour les institutions car au travers cette innovation portée par le mobile, ce buzz technologique permet de renseigner la curiosité des consommateurs au travers les publicités et même d’accroître le taux de bancarisation à travers la rapidité des services vendu(désengorgement). La diffusion et la possession de la bonne information peut permettre une meilleure expansion tout comme la chute du produit. Il sera question aussi de renseigner sur les bien fondées de cette innovation, sur les notions de base des services financiers, car son usage pourrait permettre une meilleure économie et un système financier plus inclusif.

Les forces face aux menaces permettent au mobile money de voir comment employer

ses atouts pour pouvoir se défendre face aux menaces identifiée. La réduction du coût de transaction met une institutions en ligne de mire face à la concurrence, car une stratégie mieux adaptés lui demandera de réajuster son tir, au cas contraire, il ne saurait contrattaquer car en terme de stratégie dans la concurrence on est face à un produit qui peut se retrouver dans deux situations (bleu ocean and red ocean) ;l’élargissement du réseau de distribution de distribution serait une contre manœuvre pour parer au manque de confiance dans le système financier dans la mesure ou, plus le réseau s’élargie, ce qui stipule qu’il fait profit d’une manière ou d’une autre, plus il devient crédible car il atteint peu à peu la sensibilité des consommateurs résistants et méfiant aux services.

Faiblesse/menaces

Ces faiblesses sont des portes susceptibles au menaces pouvant nuire au mobile money

car chaque aspect cité est une porte sensible qui peut conduire à l’échec de la promotion de cette innovation portée par le mobile. Par conséquent, l’urgence serait de mettre en place des stratégies permettant d’anticiper de se retrouver dans de telle condition.

3.2.3. Stratégies à mettre en place l’amélioration du dans l’inclusion financières

Constatant l’ampleur de la portée téléphonique, et étant donné qu’elle s’avère avoir une

couverture large contrairement aux banques dans la proximité avec les consommateurs, nous sommes à un air ou la technologie ne cesse de nous surprendre. Concernant notre étude, l’apport de l’innovation de la technologie portée par le mobile dans l’utilisation des services financiers s’avère être un moyen plus rationnel pour les services financiers de base. Les stratégies à mettre en place pour une meilleure expansion seraient :

Pour le gouvernement :

o En plus de la protection des consommateurs des services financiers par l’autorité agrée (la Banque Centrale du Congo) ;

o De stabiliser le climat politico économique, car ce dernier est une ressource accessible pour des investisseurs et est à la base du système financier d’un pays ;

o De fiabiliser la population au travers l’exercice de ses fonctions et dans la régularisation et dans l’intervention en temps réel des évènements qui se rapportent au système financier ; Aux institutions bancaires :

Ø De diversifier l’utilisation du mobile banking c’est-à-dire, d’ajouter plus d’option pour l’utilisation courante des consommateurs en créant des partenariats avec divers entreprises et établissement ;

Aux sociétés financières (EME) rattachées au télécom :

Ø De mieux sécuriser le produit et de rajouter aussi des fonctions dans

l’utilisation ;

Ø De créer et de rajouter plus de complicité dans l’usage, car à l’heure actuelle de nos recherches, les transactions entre sociétés financières à part entière et institutions bancaire sont encore peu exploitable ;

Ø Une éducation financière de base qui explique comment utiliser les produits mis à la disposition de la population. Car la plupart des cas, il est question de transmission de bouche à oreille dans le chef de la population, ce qui cause par conséquent, la distorsion de l’information.

3.2.3.1. Suggestions

Tableau 10 : Suggestion du Mobile Money pour l’amélioration de l’inclusion financière

SUGGESTIONS
	Réduire les pourcentages lors des retraits et envois
	Réduction de la commission au retrait et à l'envoi
	Amélioration de la connexion
	Accorder des bonus
	Initier les abonnés à l'auto prise en charge en cas de problème
	Amélioration du service clientèle
	Disponibiliser les points de transactions dans les quartiers
	Sécurité du réseau
	Accorder un bonus en cas d'un grand nombre de transactions
	La constance de la commission
	Rendre les services disponibles dans les supers marchés
	L'amélioration du service des agents par rapport au retrait en dollars et en Francs Congolais
	La promotion des agents pour les services, améliorer les services en partenariat avec les shops
	Instaurer le système d'intérêt lorsqu'on épargne
	Amélioration de la connexion
	Approvisionnement régulier de cash point
	Facilitation de transactions avec d'autres réseaux (Concernant la durée de disponibilité après la transaction)
	Facilité le transfert à l'étranger
	Diversité d'options tels que payer les frais académiques sur le service
	Possibilité aux agents ambulants de remédier aux problèmes d'oubli de mot de passe
	Informer les abonnés sur les modifications d'utilisation de leurs services
	Rendre les services disponibles dans les supers marchés

Source : Elaboré sur base de l’enquête

3.2.4. Rôle réel du mobile money dans l’amélioration de l’inclusion

Tableau 11 : Rôle réel du mobile money

Codes	Rôles réels	Lien
1	Stimule l’épargne domestique	f(x)= 1++3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+X
2	Connaître et stimuler les principaux facteurs et partisans, par leur suggestion, et par effet boule de neige stimuler des prospects afin de promouvoir d'avantage le mobile money pour une inclusion plus inclusif
3	Rendre moins soucieux des risques de perte d'argent (ALAFEEF et al, 2012)
4	Affranchir les consommateurs des contraintes géographique
5	A travers l'utilisation, suggérer des améliorations au système
6	Rend le système financier plus inclusif
7	Incite les jeunes à son l'utilisation. Cela est vérifié par nos estimations qui stipulent que les jeunes ont plus tendances à utiliser la technologie
8	Améliorer la qualité des services offerts par la réduction des couts, la réduction du temps mis pour une opération inclus dans les services offerts par le produit
9	Améliore l'inclusion financière en maximisant l'utilité (Van den Dam, 2003 ; Chakravorti, 2002).
10	Améliore l'inclusion financière en répondant aux attentes des clients(utilisateurs)
11	Améliore l'inclusion financière en rendant les services financiers plus approximatifs
X	Tout autres rôles non identifier à ce cadre

Source : Elaboré sur base des observations faites des réponses obtenues lors de l’enquête.

Les différents rôles du mobile money exerçant dans le cadre de l’amélioration de

l’inclusion financière s’inscrivent ici dans l’optique ou les suggestions citées dans la suite du travail font office d’accompagnement du tableau présenté ci-haut.

3.2.5. Limites et recommandations

Nous avons été face à certaines limites durant notre travail, à savoir :

- Certaines variables importantes ont été élagué du modèle à cause du problème de multicolinéarité ; - La taille de l’échantillon n’est pas aussi si représentative, pour extrapoler nos résultats sur l’ensemble de la ville de Kinshasa ;

- L’inaptitude à capter les processus et changement sociaux (recherche en coupe instantanée) ;

Aux futurs chercheurs sur le même sujet, nous recommandons :

o D’adopter une approche plus dynamique, longitudinale ;

o De considérer une taille d’échantillons plus élargie pour expliquer les causes de la recherche à un niveau plus étendu.

Conclusion partielle

Notre dernière partie s’érige en premier sur la discussion empirique de nos résultats au

regard de la revue de la littérature existante dans le contexte parent. Nous avons pu ressortir et voir les relations existantes entre nos variables indépendantes et la variable dépendante. Cependant, plusieurs recherches reconnaissent que les facteurs démographiques influencent énormément et d’une façon directe les attitudes et le comportement du consommateur concernant le mobile money. La deuxième partie de notre dernier chapitre s’érige dans l’analyse swot qui nous a permis de ressortir les facteurs permettant l’utilisations du mobile money ainsi que certains facteurs d’obstacles de cette innovation portée le mobile au travers l’analyse swot et ainsi, au travers une analyse combinatoire, ressortir les atouts pouvant faire face aux menaces qui le guettent.

Conclusion générale

Notre travail s’est focalisé sur l’identification des facteurs explicatifs et les obstacles à

constituant un frein ainsi que des stratégies à mettre en place pour accroître significativement le recours et partant améliorer l’inclusion financière à Kinshasa.

De ces faits, nous avons soutenu les hypothèses selon lesquelles l’âge, le revenu sont

des facteurs explicatifs de l’utilisation du mobile money, le faible niveau d’instruction est un élément obstacle à l’inclusion financière, la protection des consommateurs des services financiers et la publicité permettent d’accroître et d’améliorer l’inclusion financière.

Notre objectif général était de ressortir les atouts et rôle réels, identifier les contraintes

pouvant constituer une menace ou une opportunité pour le mobile money dans à l’amélioration de l’inclusion financière. Et spécifiques, d’identifier Les facteurs explicatifs de l’utilisation du mobile money au travers notre enquête, puis émettre des stratégies afin d’avoir un système plus inclusif par la méthode d’hypothético-déductive.

Nous avons eu à collecter et à analyser les données de notre enquête. Les résultats

obtenus nous ont permis de dégager les secteurs dans lequel il faudrait plus s’intéresser et aménager pour l’amélioration du système financier. Ce qui nous a permis De déduire que les variables ayant une signification à 5% expliquent l’utilisation du mobile money. Ces variables se présentent comme suit :

Ø L’âge inférieur à 29 ans, est positivement corrélé pour nous sortir de l’exclusion financière, cela s’explique par le simple fait que les jeunes s’habituent mieux à innovation du MOBILE MONEY ;

Ø L’exercice de la profession libérale, est positivement corrélé avec l’utilisation du mobile money ;

Ø Par contre, lorsque l’âge augmente (entre 40 à 49 ans), cette hausse exerce une corrélation négativement sur l’utilisation du mobile money ;

Ø De même pour le niveau d’étude primaire qui réduit la probabilité d’adoption et d’utilisation du mobile money.

De même, le test de la spécification du modèle nous montre que notre modèle est non significatif, c’està-dire que le modèle est bien spécifié car la probabilité associée au test « _hatsq » est de loin supérieure au seuil de 5% (0.505) et que le taux de prédiction du modèle est de 82,44%.

Nous avons eu à confirmer nos hypothèses selon lesquelles :

Ø Le facteur âge explique l’utilisation du mobile money ;

Ø Le faible niveau d’étude un est élément d’obstacle à l’accroissement de l’inclusion financière par l’utilisation du mobile ; Et à infirmer notre hypothèse selon laquelle :

Ø Le revenu n’explique pas l’utilisation du mobile money.

Nos limites se dressent dans :

§ Le nombre réduit de l’échantillon (La taille de l’échantillon n’est pas aussi si représentative, pour extrapoler nos résultats sur l’ensemble de la ville de Kinshasa) ;

§ Le mode de la collecte des données (l’inaptitude à capter les processus et changement sociaux, collecte en coupe instantanée) ;

§ Certaines variables importantes ont été élagué du modèle à cause du problème de multicolinéarité ;

Aux futurs chercheurs dans le contexte parent, nous recommandons :

o D’adopter une approche plus dynamique, longitudinale ;

o De considérer une taille d’échantillons plus élargie pour expliquer les causes de la recherche à un niveau plus étendu.

Bibliographie

Ouvrages

1. SHOMBA, S. (2012) Méthodologie et Epistémologie de la recherche scientifique, Presses de l’Univers de Kinshasa, Kinshasa.

Articles

2. KABEYA T. (2013) le système financier congolais

3. MWARABU, A. (2016) RDC : l’inclusion financière par le mobile banking, Banque et Assurance, 8 juillet, 2016.

4. Mohamed M. (2016) Les facteurs influençant l’adoption de l’e-banking par les clients des banques algériennes

5. MthuliNcube, M. (2012) Inclusion et intégration financières à travers les paiements et transferts mobiles.

6. Ondiege P. (2012) le mobile banking au service de l’inclusion financière.

7. Yaya et al. (2011) Adoption et impact de l’utilisation du mobile banking sur le bien être des ménages : le cas de la banlieue de Dakar au Sénégal.

8. Union internationale des télécommunications(UIT), indicateurs des télécommunications/tic africaines, 2008 : à la croisée des chemins, Genève suisse, 2008

Travaux académiques

9. Cheikho, A. (2015) L'adoption des innovations technologiques par les clients et son impact sur la relation client : Cas de la banque mobile. Thèse de doctorat : Science de gestion.

Nice : Université Nice-Sophia Antipolis.

10. Chencheh, O. (2011) les déterminants de l'adoption du e-banking par les institutions financières et la clientèle organisationnelle, et son impact sur l'approche relationnelle : cas de l'internet-banking en Tunisie.

11. FOSH, D. (2014) les déterminants de la banque mobile, Mémoire L2 FASE/UPC-Kinshasa.

12. MUAYILA, H. (2015) Méthodologie de recherche en sciences économique et de gestion, inédit, Kinshasa.

13. MUAYILA, H. KABAMBA, C. MUJINGA, A. (2016) Théorie et pratique de sondage, inédit, Kinshasa.

14. Zaidi, L. Le mobile banking, une opportunité pour la réduction de l’exclusion financière en Tunisie.

Webographie

15. http : //arptc.gouv.cd/2017/02/06/rdc-linclusion-financière-par-le mobile-banking consulté le 26/8/2017 ;

16. https : //www.gppgle.cd/amp/s/deskafunablog.wordpress.com/2013/08/08/système-financiercongolais/amp consulté le 04/010/2017.

ANNEXES

Guide d’entretien

*Guide d’entretien*
*1. Identification*
Sexe de l’interrogé	0.	M
	1.	F
Age	0.	-25 ans
	1.	25-29
	2.	30-39
	3.	40-49
	4.	+50
*2. Questions*
Q3/ Détention d'un téléphone mobile	0.	Non
	1.	Oui
Q4/ Niveau d’étude		1. Sans Instruction 2. Primaire 3. Secondaire 4. Universitaire
Q5/ Profession		1.Etudiant ; 2. Débrouillard ; 3. Profession Libérale ; 4. Sans activité
Q6/ Source de revenu		1.Parents ; 2.Travail ; 3.Famille
Q7/ Dépenses		1.Consommation ; 2. Investissement ; 3. Epargne
Q8/ Connaissance du service	0.	Non
	1.	Oui
Q9/ Possession d’un compte bancaire	0.	Non
	1.	Oui
Q10/ Possession d’un compte Mobile Money	0.	Non
	1.	Oui
Q11/ Utilisation du service	0.	Non
	1.	Oui

Base des Données

Obs	Y	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10
1	1	0	1	1	4	2	1	1	1	1	1
2	1	1	1	1	4	3	2	1	1	1	1
3	1	1	2	1	2	4	2	1	1	0	1
4	1	1	2	1	4	4	2	1	1	0	1
5	1	1	2	1	4	4	2	1	1	0	1
6	1	1	2	1	4	2	2	1	1	1	1
7	1	1	2	1	4	2	2	1	0	1	1
8	1	1	2	1	2	3	2	1	1	1	1
9	1	1	2	1	4	2	2	1	1	0	1
10	1	1	2	0	2	2	3	1	1	1	0
11	1	1	1	1	4	1	1	1	1	1	1
12	1	1	1	1	1	4	2	3	1	0	1
13	1	0	1	1	2	3	1	1	1	1	1
14	1	0	1	1	4	4	1	1	1	1	1
15	1	1	1	1	2	2	1	1	1	1	1
16	1	1	1	1	2	3	1	1	1	0	1
17	1	1	1	1	4	4	1	1	1	0	1
18	1	1	1	0	2	3	1	1	1	1	1
19	1	1	1	1	2	3	1	1	1	1	1
20	0	0	1	0	2	2	1	1	1	0	0
21	1	1	1	1	4	1	1	1	1	1	1
22	1	1	1	1	2	2	1	1	1	0	1
23	1	0	1	0	4	3	1	1	1	1	1
24	1	1	1	1	2	2	1	1	0	0	1
25	1	1	1	1	2	4	1	1	1	0	1
26	1	1	1	1	4	2	1	1	1	1	1
27	1	0	1	1	4	3	1	1	1	1	1
28	1	0	1	0	4	3	1	1	1	1	1
29	1	1	1	1	4	1	1	1	1	1	1
30	1	0	1	1	4	3	1	1	1	1	1
31	1	1	1	1	2	2	3	1	1	1	1
32	1	1	1	1	2	4	3	1	1	0	1
33	1	1	1	1	2	4	3	1	1	0	1
34	1	1	1	1	2	1	3	1	1	1	1
35	1	1	1	1	2	1	3	1	1	1	1
36	1	1	1	1	2	2	3	1	1	0	1
37	1	1	1	1	5	4	3	1	1	0	1
38	1	1	1	0	2	1	3	1	1	0	1
39	1	1	1	1	4	1	3	1	1	0	1
40	1	1	1	1	2	1	1	1	1	0	1

41	1	1	1	1	2	2	1	1	1	0	1
42	1	1	1	1	2	4	1	1	1	0	1
43	1	0	1	0	2	4	1	3	1	0	1
44	1	1	1	1	2	2	1	1	1	0	1
45	1	1	1	1	4	2	1	1	1	0	1
46	1	1	1	1	4	1	1	1	1	0	1
47	1	1	1	1	2	1	1	1	1	0	1
48	1	1	1	1	4	4	1	1	1	0	1
49	1	1	1	1	2	4	1	1	1	0	1
50	1	1	1	1	2	2	1	1	1	0	1
51	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1
52	1	1	1	1	2	2	1	1	1	0	1
53	1	1	1	1	2	2	1	1	1	0	1
54	1	1	1	1	2	4	1	1	1	1	1
55	1	1	1	1	2	2	1	1	0	0	1
56	1	1	1	1	2	2	1	1	0	1	1
57	1	1	1	1	4	1	1	1	1	1	1
58	1	1	2	1	2	4	2	1	0	1	1
59	1	1	2	1	2	1	2	1	1	1	1
60	1	1	2	1	2	4	2	1	1	1	1
61	1	1	2	1	2	1	2	1	1	1	1
62	1	1	2	1	2	4	2	1	1	0	1
63	1	1	2	1	2	2	2	1	1	0	1
64	1	1	2	1	2	2	2	1	1	0	1
65	0	0	2	1	2	2	2	1	1	0	0
66	1	1	2	1	4	1	2	1	1	0	1
67	1	1	2	1	2	2	2	1	0	0	1
68	1	1	2	1	2	2	1	1	1	0	1
69	1	1	2	1	4	1	1	1	1	0	1
70	1	1	2	1	2	2	1	1	1	0	1
71	1	0	2	1	2	3	1	1	1	0	1
72	1	1	2	1	4	2	1	1	1	0	1
73	1	1	2	1	4	4	1	1	1	0	1
74	0	0	2	1	2	2	1	1	1	0	0
75	1	1	2	1	2	2	1	1	1	0	1
76	0	1	2	1	2	4	1	1	1	0	0
77	1	1	2	1	2	1	1	1	1	0	1
78	1	1	2	1	2	1	1	1	1	0	1
79	1	1	2	1	2	3	2	1	1	0	1
80	1	1	2	1	2	3	2	1	1	0	1

81	1	1	2	1	2	2	2	1	1	0	1
82	1	1	2	1	2	1	2	1	1	0	1
83	0	1	2	1	2	4	2	1	1	0	0
84	1	0	2	1	2	3	2	1	1	0	1
85	1	1	2	1	2	3	2	1	1	0	1
86	1	0	2	1	4	3	2	1	1	0	1
87	1	1	1	1	4	3	2	1	1	1	0
88	0	1	1	1	4	3	2	1	1	0	0
89	0	1	1	1	2	2	2	1	1	0	0
90	0	1	1	1	2	4	2	1	1	0	0
91	0	0	1	1	2	3	2	1	1	0	0
92	1	0	1	1	2	4	2	1	1	0	1
93	0	1	3	1	2	2	2	1	1	0	0
94	0	1	1	1	2	1	2	1	1	0	0
95	0	1	1	1	2	1	2	1	1	0	0
96	0	1	1	1	4	2	2	1	1	0	0
97	0	1	1	1	2	3	2	1	1	0	0
98	0	1	3	1	2	4	2	1	1	0	0
99	1	1	3	1	4	3	2	1	1	0	1
100	1	1	3	1	4	2	2	1	1	0	1
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Epigraphe

REMERCIEMENTS

Liste des tableaux

Liste des graphiques

Liste des figures

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS

Résumé

INTRODUCTION

a. Mise en contexte

b. Problématique

c. Hypothèses

d. Ebauche de la méthodologie

Techniques

e. Délimitation du sujet

f. Objectifs et canevas

1° Objectif général

2° Objectifs spécifiques

CHAPITRE I : REVUE DE LA LITTERATURE THEORIQUE ET EMPIRIQUE DU MOBILE MONEY

1. 1. Analyse Théorique

a) Le système financier

b) La banque

Figure 1 : Subdivision de la banque à distance

Figure 2 : Présentation du Mobile Money dans l’inclusion financière (Monnaie électronique)

c) Téléphone mobile

Graphique 1 : Evolution des abonnées dans la téléphonie mobile en Afrique

d) Le mobile money

1. 1. 2. Fondements théoriques

1.1. 2. 1. Les caractéristiques individuelles

1. 2. DISCUSSION EMPIRIQUE

1. 3. ETUDE DE CAS

Conclusion partielle

CHAPITRE II : PATRIQUE DE MOBILE MONEY A KINSHASA

2. 1. Brève présentation du cadre de recherche

Tableau 4 : Mobile Money congolais

2.2. Présentation des données empiriques et approches méthodologiques

2.2.1. Approche méthodologique

2. 2. 2. Présentations des données

2. 2. 3. Analyse uni-variée

Tableau 6 : Analyse Statistique Uni-variée

2.2. 4. Analyse bi-variée (test de Chi-carré)

Tableau 7 : légende

2.3. Analyse factuelle des données et présentation des résultats

2.3.1. Analyse multivariée (Modèle Logit)

Tableau 8 : analyse multivarié

a) Test de spécification du modèle

b) Test de prédiction des résultats

Conclusion partielle

CHAPITRE III : DISCUSSIONS, IMPLICATIONS ET LIMITATIONS DES RESULTATS

3. 1. Discussion des résultats

Tableau 9 : Atouts du Mobile Money à travers les forces et opportunités de la matrice

3.2.2. Analyse combinatoire

Faiblesse/menaces

3.2.3. Stratégies à mettre en place l’amélioration du dans l’inclusion financières

3.2.3.1. Suggestions

Tableau 11 : Rôle réel du mobile money

3.2.5. Limites et recommandations

Conclusion partielle

Conclusion générale

Bibliographie

Ouvrages

Articles

Travaux académiques

Webographie

ANNEXES

Base des Données