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L’entrepreneuriat féminin et le réseau personnel : essai empirique Hayet Ben Said Département d’Economie, Ecole Supérieure des Sciences Economiques et Commerciales de Tunis 4, Rue Abou Zakaria El Hafsi - 1089 Montfleury – Tunis Tunisia

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Abstract— Les travaux de recherche en entrepreneuriat féminin ont largement mis en valeur le rôle que peut

jouer le réseau personnel de l’entrepreneure dans l’acquisition du support social, des moyens financiers, des compétences et des informations. Or, toujours est-il que le réseautage au féminin suscite une curiosité et une interrogation sur ses attributs qui propulsent le succès de l’entreprise. Dans cette perspective, nous proposons de centrer notre réflexion sur la configuration du réseau de l’entrepreneure qui lui permet de réussir son projet entrepreneurial. Une investigation tant qualitative que quantitative conduite sur 41 entrepreneures tunisiennes a été effectuée pour tester ces propos, via une reconsidération du rôle des attributs les plus saillants du réseautage au féminin. . Keywords— réseautage au féminin, attributs du réseau personnel de l’entrepreneure, étude quantitative et qualitative, succès de l’entreprise, petites et moyennes entreprises.

1. Introduction L’entrepreneuriat des femmes est aujourd’hui reconnu comme l’un des leviers de la croissance économique en Tunisie. Ce constat est expliqué par les changements démographiques que connait la Tunisie en faveur de la croissance féminine et par la place de la femme qui s’affirme d’avantage dans les domaines scientifiques et techniques. Dans ce contexte économique, sociale et politique toujours plus évolutif, la contribution de la femme à la croissance, la création d’emplois, et à l’innovation est indéniable. Effectivement, 47,7 % de l’ensemble des entreprises créées aux Etats-Unis ont été l’œuvre des femmes. En France, 28 % de l’ensemble des entreprises créées ont été fondées et gérées par des femmes (Orban, 2001). En Algérie, ce taux est de 1,7 % alors qu’au Cameroun, il s’élève à 53 % (Zouiten, 2004). En Tunisie, les femmes créent et gèrent 15 % de l’ensemble des entreprises (Chambre Tunisienne des Femmes chefs d’entreprises, 2001). Or, plusieurs facteurs peuvent expliquer le piétinement de la femme dans le domaine des affaires. L’environnement social et professionnel ou précisément le réseau qui est un ensemble de contacts impacte notablement la décision d’entreprendre chez la femme, la performance et la pérennité de son entreprise. Le réseau permet l’accès à l’information, au financement, aux compétences et à d’autres ressources intangibles nécessaires à l’entrepreneure d’une façon générale. L’étude de l’importance du réseau pour l’entrepreneuriat féminin s’inscrit dans le cadre théorique qui porte sur la relation entreprise – environnement. Les précurseurs de cette analyse sont Aldrich et Zimmer (1985); Johannisson (1986) et Woodward (1988). Ces derniers soulignent l’importance du réseau pour l’entrepreneure et les parties prenantes en particulier les banques. L’intérêt que nous portons au réseau relationnel de la femme entrepreneure vient du fait que comme le disant Reynolds (1991), « la principale preuve de l’importance des réseaux sociaux est que la plupart des entrepreneures créent leur entreprise « à la maison » (p. 64). Dans le même sillage, Uzzi (1996; 1997) en étudiant les transactions au sein d’un réseau d’entreprises de confection de la région de New-York, montre que les transactions fondées sur des relations personnelles ont des aspects positifs par rapports aux relations strictement économiques. Ces recherches soulignent aussi bien les particularités du réseau personnel qui impacte le succès de l’entreprise ainsi que leur limite. En effet, certains montrent qu’il s’agit d’une relation en U entre les attributs du réseau personnel et le succès de l’entreprise, d’où, les intérêts théoriques et pratiques de cette étude. Sur le plan théorique, cette recherche se veut un point de départ pour la distinction des particularités du réseautage féminin dans le milieu rural. Sur le plan pratique, il est certain que le carnet d’adresse de la dirigeante et la qualité de son réseau relationnel figurent en tête de liste des conditions de la réussite en création d’entreprise (Verstraete et Saporta, 2006, p.310). Notre recherche s’articule, alors, autour de la question centrale suivante: quelle est la configuration du réseau personnel de l’entrepreneure qui affecte la rentabilité de son entreprise? L’objectif de la présente étude consisterait alors à mettre en évidence les caractéristiques indispensable du réseau de l’entrepreneure lui assurant le succès de son entreprise. Suite à une incursion dans le champ de l’entrepreneuriat féminin, nous proposons d’étudier, dans un premier temps, le réseau personnel et ses attributs. Nous accordons un intérêt particulier aux types des liens ainsi qu’à la spécificité du réseau de l’entrepreneure. Cette étude nous sert à déterminer quelques caractéristiques de la configuration du réseau personnel de l’entrepreneure qui affectent positivement le succès de l’entreprise. Dans un deuxième temps, nous menons une étude empirique permettant de vérifier l’effet des attributs du réseau de l’entrepreneure sur la rentabilité de son entreprise. Pour cela, nous présentons d’abord notre échantillon qui est formé de 41 PME (petites et moyennes entreprises) et les variables objets de notre étude. Ensuite, nous essayons de répondre en partie aux questions posées moyennant une analyse descriptive des variables choisies. Enfin, nous tentons de généraliser les résultats issus de l’analyse descriptive en passant à l’étude économétrique. 2. Cadrage théorique

L’examen des travaux de recherche portant sur le réseau en tant que structure de communication qui met en relation l’entrepreneure (nommé ego) avec les contacts de son réseau (nommés alter) nous a permis de déceler les éléments fondateurs de ces concepts anis que les liens qui en pourraient en dériver.

2.1 Le réseau personnel « Un réseau est défini comme l’ensemble des personnes reliées par un certain type de relations et est construit en identifiant les liens entre chaque personne dans la population étudiée» (Aldrich et Zimmer (1985), p.12). Aldrich et Zimmer (1985) préconisent qu’un réseau est un ensemble de personnes-ressources reliés par des liens. Ils reconnaissent quatre dimensions d’un réseau : la densité (nombre de relation), la connectivité (la densité des relations bilatérales), la centralité et la force des liens. Ainsi, selon ces auteurs les acteurs du réseau (alter) et la qualité des liens qui lient l’égo aux alter déterminent l’importance du réseau. La définition du réseau dépend du cadre théorique de son étude. Pour certains [Coviello et Munro 1997 et Loane et Bell (2006)], le réseau est considéré comme étant une ressource intangible indispensable à la création et à la survie de l’entreprise. Pour d’autres (Johannisson 1997), le réseau constitue une structure de gouvernance particulière qui est basée sur la confiance et la réputation. Dans ce cadre, le réseau est une forme de coordination coopérative qui intègre à la fois du formel et l’informel. L’objectif du réseautage est la mobilisation des acteurs afin d’obtenir des ressources tangibles et intangibles (Aldrich et al. 1987). 2.1 Le réseau personnel Hansen (1995) définit le réseau personnel comme étant l’ensemble de personnes qui sont en contact avec l’entrepreneur et qui sont impliqués avec lui afin de lui apporter des informations et des ressources importantes pour la création et le fonctionnement de son entreprise. Julien et al. (2002) considèrent que le réseau personnel est formé d’individus (amis, membre de famille, personnels clés, membres du groupe d’entrepreneurs) qui sont actifs. Cependant, le réseau personnel peut englober des acteurs tels que les organisations et les entreprises. On parle alors de réseau inter-organisationnel (O'Donnell et al., 2001). Ainsi, le réseau personnel désigne les liens formels et informels qu’entretient l’individu avec son homologue ou avec les organisations. On parle de réseau formel lorsque ce dernier est constitué des associations professionnelles. Cependant, le réseau informel est formé des relation connues telles que la famille, le conjoint, les amis, les proches et les connaissances intimes auxquelles l’individu accorde sa confiance (Greve et Salaff, 2003). Il peut s’agir de rencontres informelles, à une certaine fréquence, de l’entrepreneure avec ces personnes qui peuvent être utiles à l’entreprise et/ou à l’entrepreneure. D’autres auteurs Larson et Starr (1993), Hung (2006) proposent une distinction entre le réseau interorganisationnel et personnel sur la base du l’état du développement de l’entreprise. En effet, Les réseaux interorganisationnels concernent le fait d’une jeune entreprise qui entreprend des relations avec d’autres organisations. Alors que le réseau inter-organisationnel a fait l’objet d’étude de la théorie des coûts de transaction, le réseau personnel a été le champ d’intérêt des sociologues (O’Donnell et al. 2001). Cependant, dans les recherches en entrepreneuriat, ces deux niveaux d’analyse se chevauchent. A ce niveau, force est de mentionner que le réseau personnel est différent des réseaux privés et communautaires. Le réseau privé est basé sur l’affection et la confiance Johannisson (1987b). Par contre, le réseau communautaire résulte de l’inter connectivité des réseaux personnels (Dubini et Aldrich 1991).

2.2 Les effets du réseau personnel Le réseau personnel de l’entrepreneure crée un capital relationnel qui lui permet d’obtenir des ressources et des facilités indispensables à la création et à la pérennisation de son projet. Le réseau personnel permet à l’entrepreneure la satisfaction des besoins à un coût inférieur à celui du marché Witt (2004) (cas de l’épouse qui aide sans salaire, de l’ami comptable ou juriste qui donne des conseils sans rémunération, etc.). En général, le réseau permet d’obtenir les ressources nécessaires qui sont en nombre de trois : des ressources matérielles, immatérielles et relationnelles. Le rôle que jouent les ressources matérielles dans la mobilisation des moyens nécessaires à l’acte d’entreprendre a été pointé par Shaw (2006). Ce dernier identifie les ressources matérielles qui sont les ressources financières (obtention de prêt bancaire), l’accès aux matériels, équipements, et aux locaux, l’échanges de services, etc. Les ressources immatérielles permettent essentiellement l’accès aux informations qui portent sur le marché, les clients, les concurrents, les meilleures pratiques, les tendances de l’industrie, les conseils dans la résolution des problèmes, etc. Les ressources relationnelles favorisent la légitimité et la réputation. Elles traduisent les effets de recommandation et permettent l’accès à de nouveaux cercles sociaux. 2.3 La nature du réseau personnel Le réseau personnel de l’entrepreneure se distingue par les types de réseauteur, la taille du réseau et sa diversité. 2.3.1 Les types des réseauteurs

Chell et Baines (2000) distinguent différents types de réseauteurs : Les réseauteurs très actifs : ce sont les entrepreneurs qui sont impliquées fortement et d’une manière fréquente dans plusieurs groupes et organisation ; Les réseauteurs actifs sont les entrepreneurs qui participent à un ou plusieurs réseaux profesionnels ; Les réseauteurs légers sont les personnes impliquées occasionnellement ou passivement dans un ou plusieurs réseaux professionnels. Il s’agit d’un simple adhérent ; Les reconnaisseurs de la valeur du réseau sont les entrepreneurs qui connaissent les avantages du réseautage cependant ils n’y participent pas ; Les refuseurs du réseau ne font appel à aucun groupe ni individus en dehors de leur environnement professionnel et familial immédiat. 2.3.2

La taille du réseau

La plupart des études s’accordent sur l’impact positif de la taille du réseau personnel. Aldrich et al. (1987) montrent que la taille a un impact positif sur la profitabilité (pour les entreprises de plus de 3 ans). Hansen (1995) considère que le réseau impacte positivement la croissance de l’entreprise durant les premières années. Néanmoins, quelques recherches conceptuelles ont essayé de modéliser l’effet de la taille du réseau. Par exemple, Aldrich et al. (1987) montrent qu’en moyenne 17 contacts permettent d’affecter positivement la croissance de l’entreprise. Pour Hansen (1995), un réseau efficace est celui qui est composé de 2 à 19 membres. Par ailleurs, l’étude d’Aldrich et al. (1987) a été, par la suite, dupliquée dans différents pays et a donné des résultats différents. Greve et Salaff (2003) montrent que, pendant que l’idée mûrit, le réseau est petit (en moyenne, 8 contacts), il devient maximal (en moyenne, 14,7 contacts) durant la phase de préparation du projet puis diminue pendant le démarrage de l’entreprise (en moyenne, 12 contacts). 2.3.3 Diversité du réseau et homophilie L’effet de la diversité du réseau sur la décision de créer ainsi que sur le fonctionnement de l’entreprise est fortement controversé. En effet, un réseau diversifié est un réseau hétérogène. L’hétérogénéité porte sur le sexe, le niveau social, la localisation géographique, la formation reçue, l’âge, etc. Par exemple, Aldrich et Hansen (1985) montrent qu’une forte hétérogénéité permet d’obtenir des informations différentes. Schutjens et Stam (2003) soulignent que la diversité du réseau semble être vitale pour les jeunes entrepreneures dans la construction de leurs réseaux professionnels. Renzulli et al. (2000) montrent que cette hétérogénéité a un impact positif sur la décision de créer l’entreprise et sur son pérennité. Cependant, ils considèrent qu’une forte proportion de parents dans le réseau a un impact négatif sur la décision de créer et sur le fonctionnement de l’entreprise. Par ailleurs, l’impact de la diversité du réseau renvoie à la théorie de l’homophilie. L’homophilie est la tendance à interagir davantage avec des personnes qui nous ressemblent : même âge, même race, même niveau de formation, etc. (Borgatti et Foster, 2003). L’homophilie permet la transmission de connaissances tacites, simplifie la coordination et évite les conflits potentiels. Cependant, une faible diversification du réseau peut avoir un effet négatif sur la performance de l’entreprise. 2.4 Configuration du réseau personnel de l’entrepreneure et croissance de l’entreprise La configuration du réseau personnel de l’entrepreneure dépend aussi bien de la nature des alter que des liens qui lient l’égo aux alter. Nous proposons-dans ce qui suit d’approcher la configuration du réseau personnel de l’entrepreneure par le biais de la nature des liens. Par la suite, nous envisageons d’esquisser les grands traits de la configuration du réseau personnel de l’entrepreneure. 2.4.1 Nature des liens L’effet de la nature du lien sur le succès de l’entreprise est controversé. Cette controverse est liée en particulier aux outils de mesure de la force des liens. En effet, à l’inverse de Jenssen et Koenig (2002) qui se basent sur des indicateurs plus ou moins subjectifs, d’autres chercheurs utilisent la fréquence des contacts et leur durée pour mesurer la force des liens. 2.4.1.1 Liens forts Les liens forts sont marqués par un degré d’affection et d’attachement interpersonnels élevé (parents, conjoint, amis proches, etc.). Ils sont le plus souvent établis avec des connaissances intimes. Ils sont basés sur des relations confiantes auxquelles l’entrepreneure consacre assez de temps. La force du lien dépend de deux critères qui sont la fréquence de l’interaction et sa durée (Krackhardt 1992). Ostgaard et Birley (1996), Reagans et McEvily (2003), Inkpen et Tsang (2005) montrent qu’un réseau constitué de beaucoup de liens forts favorise la croissance de la jeune entreprise. En effet, ces liens engendrent des bénéfices moyennant la transmission des connaissances tacites (Uzzi, 2000), l’échange informationnel (Starr et MacMillan, 1993), et le financement fiable (Jenssen et Greve, 2002 ; Batjargal et Liu, 2004). 2.4.1.2 Liens faibles

Les liens faibles sont caractérisés par un degré d’affection faible et ils sont établis avec des connaissances occasionnelles, lointaines et de courte durabilité (Dubini et Aldrich, 1991). Granovetter (1973, 1982), et Burt (1992) montrent que ces liens faibles favorisent l’interconnexions entre différents milieux sociaux, l’accès à différentes sources d’information et l’exploitation des opportunités qui s’offrent à eux. Néanmoins, Rowley et al, 2000 ; Hite et Hesterly, 2001 ; Elfring et Hulsink, 2003 montrent qu’une combinaison de liens forts et faibles est plus avantageuse pour la croissance de l’entreprise. En effet, le résultat auquel sont parvenus les chercheurs quant à la supériorité de l’un des deux types de liens est mitigé. 2.4.2 Configuration du réseau personnel de l’entrepreneure Boni–Le Goff (2010) montrent que le réseau personnel féminin est en général informel. Les femmes comptent notamment sur le conjoint, la famille, les proches et les connaissances intimes auxquelles elles accordent leur confiance. Le réseau informel fournit à la femme en plus de l’échange de l’expérience le soutien émotionnel, la légitimité et la reconnaissance professionnelle dont elle a besoin (Constantinidis, 2010). En effet, Davidson (2003) dans une analyse qualitative sur l’identification des figures de soutien social à l’entrepreneure naissante, met en évidence le rôle du conjoint comme facilitateur ou, au contraire, entrave à la décision de créer une entreprise. Werbel (2010) s’est intéressé au rôle que peut jouer le conjoint dans l’entrepreneuriat féminin. Il considère que ce dernier est une partie prenante indéniable puisqu’il possède un véritable droit de décision sur l’engagement du capital initial avancé le plus souvent par la famille. La femme entrepreneure prend l’accord des parties prenantes, en particulier de son conjoint, avant de prendre une décision portant sur son activité professionnelle. Par ailleurs, Boni – Le Goff (2010) considère que le réseau personnel de la femme est marqué par l’homophile. Ce dernier leur permet une parole plus libre sans crainte d’être jugée ou sous-estimée par leurs paires. De plus, le réseau féminin se caractérise par son hétérogénéité. Cette dernière lui offre la possibilité de bénéficier des ressources diversifiées. De plus, St-Cyr (2001) montre que les femmes sont moins impliquées dans les réseaux que les hommes. Cette faible implication s’explique par le manque de temps ou d’intérêt. 2.4.3 Configuration du réseau personnel de l’entrepreneure et succès de l’entreprise Dans ce qui suit, nous proposons d’analyser l’effet du réseau personnel féminin sur la performance de l’entreprise. Plusieurs études ont tenté de vérifier le lien entre le réseau de l’entrepreneure et la croissance de l’entreprise. Nous pouvons citer celle de Hamouda et al., (2003). Cependant, d’autres auteurs ont étudié en particulier l’effet de la nature du réseau et des liens sur la croissance de l’entreprise . Nous essayons dans le tableau suivant de présenter les principales caractéristiques du réseau de l’entrepreneure ainsi que leur effet sur la croissance de l’entreprise.

Tableau 1- Récapitulatifs des études théoriques portant sur les caractéristiques du réseau de l’entrepreneure et leur effet sur succès de l’entreprise

Cependant, un niveau de réseautage important n’implique pas nécessairement des performances supérieures. En effet, les résultats de l’étude empirique de Watson (2006) menée sur 46 entreprises montrent que la relation entre la performance de l’entreprise et le réseautage suit une courbe en U inversé. En d’autres termes, il existe un effet de seuil au delà duquel le réseautage de l’entrepreneure est excessive cependant, contre-productive. 2.4.4 Le réseautage personnel contraignant Le réseau personnel peut constituer un levier pour l’entrepreneure mais aussi un frein pour l’action. La principale critique adressée par Huault (2004) porte sur le fait que le réseau personnel est non contrôlable. En effet, le réseau personnel suppose le respect et la conformité à un ensemble de règles formelles et informelles qui pèsent sur l’égo et les alter. Par exemple, l’étude qualitative de Jack (2005b) montre que les liens forts dans le réseau personnel (en particulier la famille) peuvent contraindre l’action de l’entrepreneure (conflits sur des biens fournis, compétences limitées des membres de la famille, etc.). De plus, ces liens peuvent limiter la capacité de l’entrepreneur à développer des opportunités d’affaires en dehors du contexte familial ou social. Or, ces sources formelles pourraient être des sources d’information et de conseils plus riches que les liens forts mobilisés (Birley, 1985). En outre, en activant surtout des liens forts (famille, amis, employés), les entrepreneures n’obtiennent que des ressources limitées, ne correspondant pas forcément aux besoins réels de l’entreprise. De ce fait, la relation entre les liens informels et la performance de l’entreprise peut prendre la forme en U, au-delà d’un certain seuil, ce type de lien affecte négativement la croissance de l’entreprise. La contribution de la présente étude consisterait donc à tester les propos préalablement avancés dans le cadre de notre réflexion engagée. Pour cela, l’étape suivante consiste à confronter la théorie aux données du terrain. Nous passons dans ce qui suit aux questions méthodologiques de la recherche. 3. Méthodologie de la recherche Nous présentons dans ce qui suit les données collectées et les variables qui constituent notre modèle. 3.1. Données collectées La base de données utilisée correspond à un échantillon représentatif des prêts octroyés aux PME (petite et moyenne entreprise) sur une période de moyen et long terme. Il s’agit d’un échantillon de crédit d’investissement, octroyé par la banque BNA (Banque Nationale Agricole) à des PME durant les années 2009-2013. De plus, étant donnée la caractéristique pointilleuse et precise de l’information recherchée, nous avons effectué un questionnaire et même des rencontres auprès des bénéficiaires de crédit d’investissement afin d’éclaircir certaines notions et d’expliciter notre démarche. Ce type de démarche nous a permis d’enrichir notre travail en exploitant la réalité du terrain en la liant à la dimension théorique et empirique. En effet, l’aboutissement de la revue de littérature nous a permis de nous familiariser avec les différents concepts relatifs à la banque, à l’entrepreneure, à l’entreprise et à son environnement. Par ailleurs, nous avons réalisé des entretiens individuels semi-directifs, menés par téléphone. Les entretiens ont duré chacun, en moyenne, entre 20 et 30 minutes. Au niveau de chaque entretien, nous avons relevé les «verbatims» qui nous ont permis de dégager les différentes catégories de compétences dont devrait disposer le porteur d’un projet afin de mobiliser les ressources essentielles pour le développement de son entreprise nouvelle. 3.2. Variables du modèle Le modèle à estimer est composé des variables explicatives quantitatives et qualitatives liées à l’entreprise et au réseau personnel de l’entrepreneure. 3.2.1 Variable expliquée du modèle La variable dépendante : le ratio de la rentabilité financière. Ce ratio mesure la rentabilité exprimée par rapport aux capitaux investis dans l'entreprise ; il détermine le rendement des capitaux propres, l'aptitude de l'entreprise à rentabiliser les capitaux ainsi engagés par les actionnaires, et indirectement à les rémunérer. C'est aussi ce que l'on appelle le taux de profit 3.2.2 Variables explicatives Variables liées à l’entreprise et son environnement Lors de notre étude, nous avons choisi des variables qui portent sur certaines caractéristiques de l’entreprise. Nous pouvons citer le ratio d’endettement, l’ancienneté de l’entreprise, le ratio de couverture, le fond de roulement et le secteur d’activité. Variables explicatives liées au réseau personnel de l’entrepreneure Nous faisons appel à la théorie et à la pratique afin de déterminer les proxys liés à certaines variables traduisant les attributs du réseau personnel de l’entrepreneure. Cependant, nous signalons le fait qu’il n’est pas facile d’opérationnaliser les concepts théoriques. Nous avons retenu les variables telles que la taille du réseau, la nature du réseau (formel ou informel), les effets du réseau, la diversification ou l’homogénéité du réseau et le degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau.

3.3 Analyse descriptive A l’aide du logiciel SPSS, nous avons mené une étude descriptive des variables explicatives. Un test de normalité permet de vérifier si des données réelles suivent une loi normale ou non. Plusieurs tests peuvent étudier la normalité des variables explicatives. Nous pouvons en citer: le test de Shapiro-Wilk et le test de Kolmogorov-Smirnov. Dans notre cas, toutes les variables explicatives suivent la distribution de la loi normale selon le test de Shapiro-Wilk comme le montre le tableau suivant: Tableau 2- Test de normalité Tests de normalité KolmogorovSmirnova

Statistiques ddl

Shapiro-Wilk

Sig. Statistiques ddl

Sig.

REE

,297

42

,000 ,485

42

,000

HOR

,388

42

,000 ,624

42

,000

IFE

,460

42

,000 ,549

42

,000

TAR

,338

42

,000 ,637

42

,000

,227

42

,000 ,839

42

,000

,375

42

,000 ,630

42

,000

Situation matrimoniale de ,472 l’entrepreneure

42

,000 ,529

42

,000

Nombre d'enfants qu’a ,231 l’entrepreneure

42

,000 ,801

42

,000

Domaines de formation de ,289 l’entrepreneure

42

,000 ,783

42

,000

Age de ,123 l’entrepreneure

42

,109 ,919

42

,006

Activité antérieure de ,460 l’entrepreneure

42

,000 ,549

42

,000

avoir de l'expérience dans le domaine ,460 d’activité en question

42

,000 ,549

42

,000

Avoir d'un entrepreneur ,338 dans la famille

42

,000 ,637

42

,000

Localisation l'entreprise

,272

42

,000 ,783

42

,000

de ,254

42

,000 ,807

42

,000

,168

42

, ,909 004

42

,003

BRM REI

Secteur d'activité l'entreprise Ancienneté de l'entreprise

de

(Source : Sortie SPSS)

3.3.1. L’analyse univariée et bivariée des variables du modèle a) L’analyse univariée

i) Cas de la variable à expliquée : ratio de la rentabilité financière (RRF)

Tableau 3- Statistiques descriptives de la variable « Ratio de rentabilité financière »

Ratio de rentabilité financière N valide (liste)

N

Minimum

Maximum

Moyenne

Ecart type

42

-,4700

4,2900

,903367

,8113443

42

Ce ratio est en moyenne de 0.903 ce qui montre que ces entreprises qui ont une ancienneté en moyenne de 5 ans (voir développement ci-dessous) ont une rentabilité moyenne des capitaux investis. En d’autres termes, elles ont un taux de profit moyen. ii) Cas des variables explicatives - Variables explicatives liées à l’entreprise Les entreprises sont moyennement jeunes puisque la moyenne de leur ancienneté est approximativement de 5 ans comme le montre le tableau suivant : Tableau 4- Statistiques descriptives de la variable « ancienneté de l’entreprise » N Minimum Maximum Moyenne Ecart type Ancienneté de l'entreprise 42 3,0 7,0 5,071 1,2763 N valide (liste) 42 50% des entrepreneurs opèrent dans le secteur secondaire (industrie) contre 28,6 % dans le secteur tertiaire (service) et 21,4% dans le secteur primaire (agricole) comme le montre le tableau suivant : Tableau 5- : Fréquences de la variable « secteur d’activité de l’entreprise »

Valide Agricole

9

21,4

21,4

21,4

De plus, 42,9% des entreprises sont implantées dans les régions d’intérieur contre 33,3% dans le Nord et la côte-ouest et 23,8% dans le Grand Tunis comme le montre le tableau suivant :

Industrie

21

50,0

50,0

71,4

De

Service

12

28,6

28,6

100,0

42

100,0

100,0

Fréquence Pourcentage Pourcentage Pourcentage valide cumulé

plus,

42,9%

des entreprises

sont

implantées dans les régions d’intérieur contre

Total

33,3% dans le Nord et la côte-ouest et 23,8% dans le Grand Tunis comme le montre le tableau suivant :

Tableau 6- Fréquences de la variable « localisation de l’entreprise » Pourcentage Pourcentage Fréquence Pourcentage valide cumulé Valide Grand Tunis Nord / côte-ouest Régions d’intérieur Total

10

23,8

23,8

23,8

14

33,3

33,3

57,1

18

42,9

42,9

100,0

42

100,0

100,0

Les entreprises de notre échantillon ont en moyenne un ratio de rentabilité commerciale de l’ordre de 16,8% comme le montre le tableau suivant : Tableau 7- Statistiques descriptives de la variable « ratio de rentabilité commerciale » Valide 42 N Manquante 0 Moyenne ,168774 Ecart-type ,1579555 Variance ,025 Minimum -,0980 Maximum ,5700 Ce ratio montre qu’en moyenne la rentabilité commerciale de l’entreprise est faible. Cette faiblesse est expliquée par la jeunesse de ces entreprises (5 ans d’ancienneté). Ces entreprises sont très endettées. En effet, le ratio d’endettement s’élève approximativement à 84% comme le montre le tableau suivant : Tableau 8- Statistiques descriptives de la variable « ratio d’endettement »

Ecart N Minimum Maximum Moyenne type Ratio 42 d’endettement

,0100

6,4200 ,838276 ,9692324

N valide 42 (liste) - Variables explicatives liées à l’entrepreneure Les entrepreneures ont en moyenne un âge approximativement de 34 ans comme le montre le tableau suivant : Tableau 9-Statistiques descriptives de la variable « Age de l’entrepreneure » Age de l’entrepreneure N valide (liste)

N

Minimum

Maximum Moyenne Ecart type

42

24

54

34,55

7,737

42

De plus, 76, 2 % des entrepreneures sont mariées contre 23,8 % célibataires comme le montre le tableau suivant : Tableau 10- Fréquences de la variable « situation matrimoniale de l’entrepreneure

Fréquence Pourcentage Pourcentage Pourcentage valide cumulé

Valide Célibataire Mariée

10

23,8

23,8

23,8

32

76,2

76,2

100,0

42

100,0

100,0

Total

En outre, 38,1% des entrepreneures ont un ou deux enfants contre 35,7% qui n’ont pas d’enfants et 26,2% qui ont plus que deux enfants comme le montre le tableau suivant : Tableau 11-Fréquences de la variable “nombre d’enfants qu’à l’entrepreneure”

Fréquence Pourcentage Pourcentage valide Pourcentage cumulé Valide Pas d’enfa 1 à 2 enfants Plus que 2 enfants

15

35,7 38,1

35,7 38,1

35,7 73,8

16 11

26,2

26,2

100,0

42

100,0

100,0

Total

L’analyse univariée montre que la majorité des entrepreneures (45.2%) ont une formation en économie et disciplines connexes contre 23,8% en techniques et sciences , 21,4 % en d’autres domaines de formation, et 9,5 % en lettre et droit comme le montre le tableau suivant : Tableau 12- Domaines de formation de l’entrepreneure Fréquenc e 19

4

Pourcentage

45,2

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

45,2

45,2

9,5

54,8

23,8

78,6

21,4

100

9,5

100 10

23,8

9

21,4

42

100

73,8% des entrepreneures ont déjà exercé un métier contre 26,2% qui ont été des femmes au foyer comme le montre le tableau suivant : Tableau 13- Fréquences de la variable « Activité de l’entrepreneure avant la création de l’entreprise»

Valide Femme au foyer Femme a déjà travaillé total

Fréquence

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

11 31

26,2 73,8

26,2 73,8

26,2 100,0

42

100

100

De plus, approximativement, 74% des entrepreneures sont expérimentées (connaissance du domaine) contre 26,2% qui n’ont pas d’expérience comme le montre le tableau suivant : Tableau 14- Fréquences de la variable « avoir de l'expérience dans le domaine d’activité en question » Valide Non oui Total

Fréquence

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

11 31

26,2 73,8

26,2 73,8

26,2 100,0

42

100,0

100,0

L’analyse univariée montre que 50% des entrepreneures ont et/ou ont eu des entrepreneurs dans leur famille proche ou éloignée comme le montre le tableau suivant : Tableau 14 : Pourcentage des entrepreneures ayant des entrepreneurs dans leur famille proche ou éloignée Pourcentage Fréquence Pourcentage Pourcentage valide cumulé Valide Non Oui

21 21 Total 42

50,0 50,0

50,0 50,0

100,0

100,0

50,0 100,0

-

variables explicatives liées au réseau de l’entrepreneure

33,3 % des entrepreneures justifient leur implication dans le réseau par leur besoin en ressources matérielles contre 35,7% qui justifient leur implication par leur besoin en ressources relationnelles ; 23,8% justifient leur implication par leur besoin en ressources immatérielles. Cependant, 7,1% qui n’ont aucune justification de leur implication comme le montre le tableau suivant : Tableau 15: Fréquences de la variable « effets du réseau personnel pour l’entrepreneure » Fréquence

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

3 14 10 15

7,1 33,3 23,8 35,7

7,1 33,3 23,8 35,7

7,1 40,5 64,3 100,0

42

100,0

100,0

Valide Aucune raison Ressources matérielles Ressources immatérielles Ressources relationnelles

Total

50% des entrepreneures appartiennent à un réseau de taille moyenne et grande contre 50% qui appartiennent à un réseau de petite taille comme le montre le tableau suivant :

Tableau 16: Taille du réseau de l’entrepreneure Valide Petite Moyenne et Grande

Total

Fréquence

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

21 21 42

50,0 50,0 100,0

50,0 50,0 100,0

50,0 100,0

57,1% appartiennent à un réseau informel contre 42,9% qui appartiennent à un réseau purement formel comme le montre le tableau suivant : Tableau 17: Fréquences de la variable nature du réseau de l’entrepreneure

Fréquence

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

Valide

Formel Informel Total

18

42,9

42,9

42,9

24

57,1

57,1

100,0

42

100,0

100,0

59,5% des entrepreneures appartiennent à un réseau homophile constitué par des contactes appartenant a une même catégorie ( même âge , même genre , même niveau de formation , même région, même appartenance social et même activité), contre 40,5% qui appartiennent à un réseau diversifié comme le montre le tableau suivant :

Tableau 18: Fréquences de la variable « Caractère homophile du réseau »

Valide Même groupe Groupe hétérogène

Fréquence

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

25 17

59,5 40,5

59,5 40,5

59,5 100,0

42

100,0

100,0

Total

En outre, 73,8% des entrepreneures sont faiblement impliquées dans le réseau contre 26,2% qui sont moyennement et fortement impliqués comme le montre le tableau suivant : Tableau 19 : Fréquences de la variable « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau » Valide Faible Moyen et fort Total

Fréquence

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

31 11 42

73,8 26,2 100,0

73,8 26,2 100,0

73,8 100,0

Ainsi, l’analyse univariée des variables objets de notre étude montre que les entrepreneures sont relativement jeunes, en majorité mariée et ayant des enfants. Elles ont une formation en économie et disciplines connexes, elles ont été des employées et elles sont expérimentées. Elles opèrent dans le secteur industriel et sont implantées dans les régions d’intérieur. Elles ont une préférence relative pour le réseau informel, homophile et dont la taille est moyenne et grande. Elles sont faiblement impliquées dans le réseau et justifient leur implication par leur besoin en ressources relationnelles et matérielles. Les entreprises sont moyennement anciennes, fortement endettées avec un ratio de rentabilité commerciale faible et un taux de profit moyen.

b. Analyse bivariée ou analyse de contingence

i)

Variables explicatives liées à l’entreprise

L’ancienneté de l’entreprise n’est pas corrélé (r = 0,213 ; p = 0,176)6 avec le ratio de rentabilité financière comme le montre le tableau suivant :

Tableau 20 : Résultat de corrélation des variables « Ancienneté de l’entreprise * Ratio de rentabilité financière »

Ancienneté de

Corrélation de Pearson

l'entreprise

Sig. (bilatérale) N

Ratio rentabilité financière

Ancienneté de

Ratio de rentabilité

l'entreprise

financière

1

0,213 0,176

42

42

Corrélation de Pearson

0,213

1

Sig. (bilatérale)

0,176

de

N

42

42 (Source : Sortie SPSS)

Ce résultat peut être expliqué par le fait que ces entreprises qui sont endettées ont des difficultés et ceci en dépit de leur ancienneté.

La localisation de l’entreprise n’est pas corrélée (F= 0.407 ; p=0,668) comme montre le tableau suivant :

Tableau 21 : Analyse de la covariance « Ratio de rentabilité financière * Localisation de l’entreprise » Somme des

Carré d

carrés

Ratio de rentabilité financière* de

dl

moye n

F

Sig.

0,40 7

0,66 8

Intergroupes (Combinée)

0,552

2

0,276

Intra-groupes

26,437

39

0,678

Total

26,989

41

Localisation

l’entreprise

(Source : Sortie SPSS)

6

P= p-valus. 47

Ce résultat peut être expliqué par le fait que la rentabilité financière de l’entreprise est expliquée beaucoup plus par des variables financières.

La rentabilité économique est corrélée positivement (r= 0,358 ; p=0,020) avec la rentabilité financière comme le montre le tableau suivant :

Tableau 22 : Résultat de corrélation des variables « Ratio de rentabilité économique* Ratio de rentabilité financière »

Ratio de rentabilité financière Ratio de

Corrélation de Pearson

rentabilité

Sig. (bilatérale)

financière

Ratio de rentabilité économique %)

1

(en

0,358 0,020

N

42

42 1

Ratio de

Corrélation de Pearson

0,358

rentabilité

Sig. (bilatérale)

0,020

économique N

42

42 (Source : Sortie SPSS)

Ce résultat intuitif peut être expliqué par le fait que les actionnaires s’intéressent au taux de rendement des capitaux propres. Plus la rentabilité économique augmente plus la rentabilité financière augmente par l’effet de levier.

Le ratio d’endettement n’est pas corrélé (r= -0,396 ; p= 0,009) avec le ratio de rentabilité financière comme le montre le tableau suivant :

Tableau 23 : Résultat de corrélation des variables « Ratio d’endettement * Ratio de rentabilité financière »

Ratio

de

Corrélation de Pearson

Ratio de rentabilité

Ratio

financière

d’endettement

1

-0,396

rentabilité financière

Sig. (bilatérale) N

0,009 42

42 1

Ratio

Corrélation de Pearson

-0,396

d’endettement

Sig. (bilatérale)

0,009

N

42

42 (Source SPSS)

:

Sortie

Ce résultat prévu peut être expliqué par le fait que la rentabilité financière dépend des apports en capitaux propres.

8

4

ii)

Variables explicatives liées à l’entrepreneure

L’analyse bivariée montre que la situation matrimoniale de l’entrepreneure n’est pas corrélée (F = 0,284 ; p = 0,597) comme le montre le tableau suivant :

Tableau 24 : Analyse de la covariance « Ratio de rentabilité financière * Situation matrimoniale de l’entrepreneure»

Somme des

Carré dd

carrés

l

moyen

F

Sig.

0,28 4

0,5 97

Ratio de rentabilité

Intergroupes (Combinée)

0,191

1

0,191

financière * Situation

Intra-groupes

26,799

40

0,670

Total

26,989

41

matrimoniale

(Source : Sortie SPSS)

Ce résultat prévu montre que la rentabilité financière dépend directement des variables financières.

L’âge de l’entrepreneure n’est pas corrélé (r= 0,067 ; p=0,673) avec le ratio de rentabilité financière comme le montre le tableau suivant :

Tableau 25 : Résultat de corrélation des variables « Age de l’entrepreneure * Ratio de rentabilité financière »

Ratio rentabilité

Ratio de rentabilité

Age de

financière

l’entrepreneure

1

0,067

de Corrélation de Pearson

financière

Sig. (bilatérale) N

Age de l’entrepreneure Corrélation de Pearson Sig. (bilatérale) N

0,673 42

42

0,067

1

0,673 42

42 (Source : Sortie SPSS)

Ce résultat s’explique par le fait que la rentabilité financière est expliquée directement par des variables financières.

49

Le nombre d’enfants qu’a l’entrepreneure n’est pas corrélé (F=0,109 ; p=0,897) avec le ratio de rentabilité financière de l’entreprise comme le montre le tableau suivant :

Tableau 26 : Analyse de la covariance « Ratio de rentabilité financière * Nombre d’enfants qu’a l’entrepreneure »

Somme des carrés

Ratio de rentabilité financière* Nombre d'enfants qu’a

Intergroupes(Combinée) Intra-groupes

Carré dd l

moyen

F

Sig.

0,1 09

0,89 7

0,149

2

0,075

26,840

39

0,688

26,989

41

Total

l’entrepreneure

(Source : Sortie SPSS)

Ce résultat peut être expliqué par le fait que la situation matrimoniale de l’entrepreneur n’affecte pas la rentabilité financière de l’entreprise.

Le type de formation qu’a reçu de l’entrepreneure n’est pas corrélé (F= 0,888 ; 0,456) avec le ratio de rentabilité financière comme le montre les tableaux suivants :

Tableau 27 : Analyse de la covariance « Ratio de rentabilité financière * Domaine de formation de l’entrepreneure »

Somme des carrés

Ratio de rentabilité

Intergroupes (Combinée)

1,768

Carré d dl

3

moyen

F

Sig .

0,589

0,88 8

0,4 56

financière * Domaine Intra-groupes de formation de

25,221

38

26,989

41

0,664

Total

l’entrepreneure

(Source : Sortie SPSS)

Ce résultat peut être expliqué par le fait que le domaine de formation de l’entrepreneure n’affecte pas la rentabilité financière.

50

L’activité antérieure de l’entrepreneure n’est pas corrélée (F=0,091 ; p = 0,764) avec la rentabilité financière comme le montre les tableaux suivants :

Tableau 28 : Analyse de la covariance « Ratio de rentabilité financière * Activité antérieure de l’entrepreneure »

Somme des carrés

Carré d dl

moyen

F

Sig.

0,09 1

0,76 4

Inter-groupes Ratio de rentabilité * (Combinée)

0,061

1

0,061

activité antérieure de

Intra-groupes

26,928

4 0

0,673

Total

26,989

4 1

l’entrepreneure

(Source : Sortie SPSS)

En question » Ce résultat peut être expliqué par le fait que l’activité antérieure de l’entrepreneure n’affecte pas directement la rentabilité financière de l’entreprise.

L'expérience dans le domaine du projet en question n’est pas corrélée (F=0,138 ; p = 0,713) comme le montre le tableau suivant :

Tableau 29 : Analyse de la covariance « Ratio de rentabilité financière * Avoir de l'expérience dans le domaine du projet

Somme des carrés

Ratio de rentabilité financière Intergroupes (Combinée)

0,092

Carré d dl

1

moyen

F

Sig.

0,092

0,1 38

0,71 3

* Avoir de l'expérience Intra-groupes dans

26,897

40

26,989

41

0,672

le domaine du projet en Total question

(Source : Sortie SPSS)

Ce résultat s’explique par le fait que la rentabilité financière dépend directement des variables financières.

51

Le fait d’avoir un entrepreneur dans la famille n’est pas corrélé (F= 0,003 ; p= 0,956) avec la rentabilité financière comme le montre le tableau suivant

Tableau 30 : Analyse de la covariance « Ratio de rentabilité financière * La présence des entrepreneurs dans la famille proche ou éloignée »

Somme des carrés

Ratio de rentabilité financière* Inter-groupes (Combinée) La présence entrepreneurs

Carré d dl

moyen

F

Sig.

0,00 3

0,956

0,002

1

0,002

26,987

40

0,675

26,989

41

des Intra-groupes

dans la famille proche ou Total

éloignée

(Source : Sortie SPSS)

Ce résultat s’explique par le fait que le ratio de rentabilité financière ne dépend que des variables financières. iii) Variables explicatives liées au réseau de l’entrepreneure : test d’hypothèses

-

Profil de l’entrepreneure et implication dans le réseau personnel

Les hypothèses à tester sont issues de la théorie mais aussi des entretiens que nous avons réalisés avec les entrepreneures de notre échantillon.

52

Hypothèse 1 : le conjoint affecte (positivement ou négativement) l’implication de sa femme entrepreneure dans le réseau [Werbel (2010)].

L’analyse bivariée montre que 76,2% des entrepreneures mariées sont impliquées dans le réseau dont 54,8% sont faiblement impliquées comme le montre le tableau suivant :

Tableau 31 : Tableau croisée « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau »* « Situation matrimoniale de l’entrepreneure » Situation matrimoniale de l’entrepreneure Célibataire Degré d’implication Faible

Effectif

de l’entrepreneure

% du total

dans le réseau

Mariée

Total

8

23

31

19,0%

54,8%

73,8%

2

9

11

4,8%

21,4%

26,2%

10

32

42

23,8%

76,2%

100,0%

Moyen et

Effectif Fort

Total

% du total Effectif % du total

(Source : Sortie SPSS)

Cependant, la situation matrimoniale de l’entrepreneure n’est pas corrélée (χ 2 = 0,260 et p = 1,000) avec son degré d’implication, ainsi, l’hypothèse 1 n’est pas vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 32 : Testes du khi-deux « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau » * « Situation matrimoniale de l’entrepreneure »

Signification

asymptotique

Sig. exacte

Sig. exacte

(bilatérale)

(unilatérale )

1,000

0,476

Valeu r

ddl

(bilatérale)

khi-deux de Pearson

0,260

1

0,610

Correction pour continuité

0,010

1

0,922

Rapport de vraisemblance

0,271

1

0,603

Test exact de Fisher Association linéaire par 0,254

1

0,614

linéaire N d'observations valides

42 (Source : Sortie SPSS)

53

Hypothèse 2 : les jeunes entrepreneures sont plus impliquées dans le réseau que les entrepreneures âgées (Schutjens et Stam 2003).

L’analyse bivariée montre que 75% des entrepreneures qui sont en moyenne jeunes sont faiblement impliquées dans le réseau comme le montre le tableau suivant :

Tableau 33 : Moyen d’âge par degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau

Degré d’implication de l’entrepreneure

% de somme

dans le réseau

Moyenne

totale

Faible

35,10

75,0%

Moyen et Fort

33,00

25,0%

Total

34,55

100,0%

(Source : Sortie SPSS)

De plus, la corrélation entre l’âge et le degré d’implication des femmes entrepreneures dans le réseau n’est pas significatif corrélée (F = 0,590 et p = 0,447), ainsi, l’hypothèse 2 n’est pas vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 34 : Analyse de la covariance « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau *Age de l’entrepreneure »

Somme des carrés

Carré dd l

moyen

F

Sig.

Age de l’entrepreneure * Degré d’implication de l’entrepreneure

Inter-

(Combinée) 35,695

1

35,695

2418,71 0

40

60,468

2454,40 5

41

0,590

0,44 7

groupes

Intra-groupes Total

dans le réseau

(Source : Sortie SPSS)

54

Hypothèse 3 : le fait d’avoir des enfants peut réduire l’implication de la femme entrepreneure dans le réseau (St-Cyr, 2001)

L’analyse bivariée montre que 50 % des entrepreneures mariées et qui ont plus qu’un enfant sont faiblement impliquées dans le réseau contre 14,3% qui sont moyennement et fortement impliquées. Par contre, 23,8% des entrepreneures n’ayant pas d’enfants sont faiblement impliquées dans le réseau contre 11,9% qui sont moyennement et fortement impliquées ont comme le montre le tableau suivant :

Tableau 35 : Tableau croisée « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau » * « Nombre d'enfants qu’a l’entrepreneure » Nombre d'enfants qu’a l’entrepreneure

Degré d’implication de Faible l’entrepreneure

dans

Effectif % total

le réseau

Plus que 3

Pas

1à2

d’enfant s

enfants

enfants

10

12

9

31

23,8%

28,6%

21,4%

73,8%

5

4

2

11

11,9%

9,5%

4,8%

26,2%

15

16

11

42

35,7%

38,1%

26,2%

100,0%

Total

du

Moyen et

Effectif Fort

Total

% total

du

Effectif % total

du

(Source : Sortie SPSS)

La corrélation entre le degré d’implication dans le réseau et le nombre d’enfants n’est pas significative (χ 2 = 0, 773 et p = 0,680), ainsi, l’hypothèse 3 n’est pas vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 36 : Testes du khi-deux « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau »* « Nombre d’enfants qu’a l’entrepreneure »

Signification asymptotiqu e Valeu r

ddl

(bilatérale)

khi-deux de Pearson

0,773

2

0,680

Rapport de vraisemblance

0,782

2

0,676

Association linéaire par linéaire

0,751

1

0,386

N d'observations valides

42 (Source : Sortie SPSS)

5 5

Hypothèse 4 : la formation qu’avait reçue l’entrepreneure est corrélée avec son degré d’implication dans le réseau

Le résultat de l’analyse bivariée montre que 16,7% des entrepreneures qui ont suivi une formation et économie et disciplines connexes sont moyennement et fortement impliquées dans le réseau contre 28,6% qui sont faiblement impliquées. Par contre, 19% des entrepreneures qui ont une formation en lettre et droit sont faiblement impliquées contre 4,8% qui sont moyennement et fortement impliquées comme le montre le tableau suivant :

Tableau 37 : Tableau croisée « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau » * « Domaine de formation de l’entrepreneure »

Domaine de formation de l’entrepreneure Formation en économie et

Formation en

Formation

disciplines

technique et

en lettre et

connexes

science

droit

12

2

8

Autres domaine Tota s l

Faibl Degré

e

Effectif

d’implication de

% total

9

31

du 28,6%

4,8%

19,0%

21,4%

73,8 %

7

2

2

0

11

l’entrepreneur Moye

e n dans le réseau Total

et fort

Effectif % total

du

Effectif % total

16,7%

4,8%

4,8%

0,0%

26,2 %

19

4

10

9

42

45,2%

9,5%

23,8%

21,4%

100,0 %

du

(Source : Sortie SPSS)

Cependant, cette corrélation n’est pas significative (χ 2 = 5,680 et p 0,128), ainsi, l’hypothèse 4 n’est pas vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 38 : Testes du khi-deux « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau »* « Domaine de formation de l’entrepreneure »

Signification asymptotiqu e Valeu r khi-deux de Pearson

a

ddl

(bilatérale)

3

0,128

5,680

Rapport de vraisemblance

7,742

3

0,052

Association linéaire par linéaire

4,334

1

0,037

N d'observations valides

42 (Source : Sortie SPSS)

56

Hypothèse 5 : l’activité antérieure de l’entrepreneure est corrélée avec son degré d’implication dans le réseau

Le résultat de l’analyse bivariée montre que 54,8% des entrepreneures qui ont déjà travaillé sont faiblement impliquées dans le réseau contre 19% qui sont moyennement et fortement impliquées. Par contre, 19% des femmes qui n’ont jamais travaillé auparavant sont faiblement impliquées dans le réseau contre 7,1% qui sont moyennement et fortement impliquées comme le montre le tableau suivant :

Tableau 39 : Tableau croisée « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau» * « Activité antérieure de l’entrepreneure »

Activité antérieure de l’entrepreneure Femme au

Femme a déjà travaillé

foyer

Total

Faibl Degré

e

Effectif

d’implication de

% du total

8

23

31

19,0%

54,8%

73,8%

3

8

11

7,1%

19,0%

26,2%

11

31

42

26,2%

73,8%

100,0%

l’entrepreneur e Moyen et Effectif dans le réseau Fort Total

% du total Effectif % du total

(Source : Sortie SPSS) Cependant, cette corrélation n’est pas significative (χ 2 = 0,009 et p = 0,924), ainsi, l’hypothèse 5 n’est pas vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 40 : Testes du khi-deux « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau»* « activité antérieure de l’entrepreneure »

Signification asymptotiqu e

Sig. exacte

Sig. exacte

ddl

(bilatérale)

(bilatérale)

(unilatérale)

1,000

0,607

Valeu r khi-deux de Pearson

0,009

1

0,924

Correction pour continuité

0,000

1

1,000

Rapport de vraisemblance

0,009

1

0,925

Test exact de Fisher Association linéaire

linéaire

N d'observations valides

par 0,009

1

0,925

42 (Source : Sortie SPSS)

57

Hypothèse 6 : l’expérience dans le domaine d’activité peut être corrélée avec le degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau L’analyse bivariée montre que 57,1% des entrepreneures expérimentées sont faiblement impliquées dans le réseau contre 16,7% qui sont moyennement et fortement impliquées. Par contre, 16,7% qui ne sont pas expérimentées sont faiblement impliquées contre 9,5% qui sont moyennement et fortement impliquées comme le montre le tableau suivant :

Tableau 41 : Tableau croisée « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau »* « Avoir de l'expérience dans le domaine du projet en question »

Avoir de l'expérience dans le domaine du projet en question Degré d’implication Faible

% total

de l’entrepreneure dans le réseau

Oui

Total

7

24

31

16,7%

57,1%

73,8%

4

7

11

9,5%

16,7%

26,2%

11

31

42

26,2%

73,8%

100,0%

du

Moyen et

Effectif Fort

Total

Effectif

Non

% total

du

Effectif % total

du (Source : Sortie SPSS)

Cependant, cette corrélation n’est pas significative (χ 2 = 0,798 et p = 0,372) comme le montre le tableau suivant :

Tableau 42 : Test khi-deux « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau »* « Avoir de l'expérience dans le domaine du projet en question »

Significatio n asymptotiqu

Sig. exacte Sig.

(unilatér

e

exacte

Valeu r

ddl

(bilatérale)

khi-deux de Pearson

0,798

1

0,372

Correction pour continuité

0,244

1

0,621

Rapport de vraisemblance

0,765

1

0,382

Test exact de Fisher

ale

(bilatéral e)

)

0,437

0,303

Association linéaire par linéaire 0,779 N d'observations valides

1

0,377

42 (Source : Sortie SPSS)

58

Hypothèse 7 : le fait d’avoir un entrepreneur dans la famille proche ou éloignée peut être corrélé avec le degré d’implication de l’entrepreneure dans son réseau (Mankelow, 2002).

L’analyse bivariée montre que 42,9% des entrepreneures qui ont un entrepreneur dans la famille sont 7,1% qui

faiblement impliquées sont fortement

dans

le

réseau

contre

impliquées. Par contre, 31% qui n’ont pas un entrepreneur dans la famille sont faiblement impliquées contre 19% qui sont moyennement et fortement impliquées comme le montre le tableau suivant :

Tableau 43 : Tableau croisée « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau » * « La présence des entrepreneurs dans la famille proche ou éloignée » La présence des entrepreneurs dans la famille proche ou éloigné e No n Degré

Faible

d’implication de

% total

l’entrepreneur e

du

Total

13

18

31

31,0 %

42,9%

73,8%

8

3

11

19,0 %

7,1%

26,2%

21

21

42

50,0 %

50,0%

100,0%

Moyen et

Effectif

dans le réseau Fort Total

Effectif

Oui

% total

du

Effectif % total

du

(Source : Sortie SPSS)

Cependant, cette corrélation n’est pas significative (χ 2 = 3,079 et p = 0,079) comme le montre le tableau suivant :

Tableau 44 : Test de khi-deux « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau»* « La présence des entrepreneurs dans la famille proche ou éloignée »

Signification asymptotiqu e

Sig. exacte

Sig. exacte

ddl

(bilatérale)

(bilatérale)

(unilatérale)

0,159

0,079

Valeu r khi-deux de Pearson

3,079

1

0,079

Correction pour continuité

1,971

1

0,160

Rapport de vraisemblance

3,168

1

0,075

Test exact de Fisher Association linéaire

linéaire

N d'observations valides

par 3,006

1

0,083

42 (Source : Sortie SPSS)

59

-

Attributs du réseau personnel de l’entrepreneure et rentabilité financière de l’entreprise

Le choix des attributs du réseau personnel est basé sur le résultat de l’analyse univariée.

Hypothèse 1 : le réseau informel est corrélé avec la rentabilité financière de l’entreprise [Reynolds (1991), Dubini et Aldrich, (1991), Renzulli et al. (2000), Mankelow (2002), Greve et Salaff, (2003), Hampton et al. (2009), Ariane (2012)].

Les résultats de l’analyse bivariée montrent que le réseau informel est corrélé (F= 6,217 ; p= 0,017) avec la rentabilité financière de l’entreprise, ainsi, l’hypothèse 1 est vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 45 : Analyse de la covariance « Nature du réseau de l’entrepreneure « Ratio de rentabilité financière »

Somme des

Carré d

carrés

Ratio de rentabilité Inter-groupes (Combinée) financière Nature de réseau de

dl

moye n

F

Sig.

6,217

0,01 7

3,630

1

3,630

23,359

40

0,584

26,989

41

* Intra-groupes Total

l’entrepreneure (Source : Sortie SPSS)

60

Hypothèse 2 : le réseau de moyenne et de grande taille est corrélé avec la rentabilité financière de l’entreprise [Aldrich et al. (1987), (1989) ; Drakopoulou Dodd et Patra (2002) ; Greve et Salaff (2003)].

Les résultats de l’analyse bivariée montrent que le réseau de grande et de moyenne taille est corrélé (F= 5,176 ; p= 0,028) avec la rentabilité financière de l’entreprise comme, ainsi, l’hypothèse 2 est vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 46 : Analyse de la covariance « Taille du réseau de l’entrepreneure »* « Ratio de rentabilité financière »

Somme des

Carré d

carrés

dl

moye n

F

Sig .

5,17 6

0,0 28

Rentabilité

Inter-groupes (Combinée)

3,092

1

3,092

financière* Taille

Intra-groupes

23,897

40

0,597

26,989

41

du réseau de

Total

l’entrepreneure

(Source SPSS)

:

Sortie

Hypothèse 3 : l’implication dans le réseau personnel est corrélé avec la rentabilité financière de l’entreprise [Krackhardt (1992), Dubini et Aldrich (1991), Granovetter (1973, 1982), et Burt (1992)].

Les résultats de l’analyse bivariée montrent que l’implication dans le réseau n’est pas corrélée (F=2,942 ; p= 0,080) avec la rentabilité financière de l’entreprise, ainsi, l’hypothèse 3 n’est vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 47 : Analyse de la covariance « Degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau»* « Ratio de rentabilité financière »

Somme des carrés

Carré d dl

moye n

F

Sig.

2,942

0,080

Ratio de rentabilité financière *

(Combinée) Degré d’implication du réseau dans le réseau

1,877

1

1,877

Intra-groupes

25,512

40

0,638

Total

26,989

41

Intergroupe

(Source : Sortie SPSS)

61

Hypothèse 4 : le caractère homophile du réseau personnel est corrélé avec la rentabilité financière de l’entreprise [Borgatti et Foster (2003), Schutjens et Stam (2003), starter (2012)].

Les résultats de l’analyse bivariée montrent que le caractère homophile du réseau est corrélée (F= 13,225 ; p= 0,001) avec la rentabilité financière de l’entreprise, ainsi, l’hypothèse 4 est vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 48 : Analyse de la covariance « Caractère homophile du réseau » * « Ratio de rentabilité financière »

Somme des carrés

Dd l

Carré moyen

Rentabilité

Inter-groupes (Combinée)

6,706

1

6,706

financière *

Intra-groupes

20,283

40

0,507

Total

26,989

41

F

Sig.

13,22 5

0,001

Caractère homophile du réseau (Source SPSS)

:

Hypothèse 5 : le besoin en ressources relationnelles et matérielles qui constituent les principaux effets du réseau de l’entrepreneure est corrélé avec la rentabilité financière de l’entreprise [Cooper et al. (1991)].

Les résultats de l’analyse bivariée montrent que le besoin en ressources relationnelles et matérielles est corrélée (F= 10,092 ; p= 0,000) avec la rentabilité financière de l’entreprise, ainsi, l’hypothèse 5 est vérifiée comme le montre le tableau suivant :

Tableau 49 : Analyse de la covariance « Effets du réseau personnel pour l’entrepreneure »* « Ratio de rentabilité financière »

Sortie

Somme des

Carré

carrés

ddl

moye n

F

Sig.

11,968

3

3,989

10,092

0,0 00

Intra-groupes

15,021

38

0,395

Total

26,989

41

Intergroupe

Ratio de rentabilité financière * Effets du réseau pour

(Combinée )

personnel

l’entrepreneure (Source : Sortie SPSS)

62

Par conséquent, les variables décrivant le profil de l’entrepreneure ne sont pas corrélées avec son degré d’implication dans le réseau personnel. Cependant, tous les attributs ou les caractéristiques du réseau qui portent sur sa nature (informelle), taille (moyenne et forte) et le caractère homophile sont corrélés avec la rentabilité financière de l’entreprise. Ces attributs forment la configuration du réseau de l’entrepreneure. En outre, la satisfaction du besoin en ressources relationnelles et matérielles est corrélée avec la rentabilité financière de l’entreprise.

Par ailleurs, les variables financières telles que le ratio de la rentabilité commerciale et celui de l’endettement sont corrélées avec le ratio de la rentabilité financière.

Cette partie nous a permis de mettre en évidence un certain nombre de points correspondant aux hypothèses posées et traduisant, par les résultats de l’analyse bivariée, un comportement de la population étudiée qui vont nous servir dans l’analyse multivariée. Cependant, aucun résultat ne peut être affirmé ; la recherche sur ce sujet n’est pas terminée. Dans ce qui suit, nous essayons d’expliquer la rentabilité financière de l’entreprise en se basant sur les variables décrivant la configuration du réseau de l’entrepreneure. Pour cela, nous passons à l’étude économétrique.

Section 2 : Analyse multivariée : configuration du réseau de l’entrepreneure et rentabilité financière de l’entreprise

Les résultats de l’analyse descriptive montrent que les variables relatives à la configuration du réseau de l’entrepreneure sont corrélées avec la rentabilité financière de l’entreprise. L’étude univariée et bivariée des variables nous ont permis également de proposer le modèle ci-après. En effet, nous présentons dans un premier temps le modèle d’estimation. Nous passons par la suite à l’interprétation des résultats trouvés. Puis, sur la base des résultats, nous avançons quelques recommandations pour la banque BNA. Enfin, nous achevons cette partie par la conclusion.

2.1 Résultats de l’étude économétrique

Les résultats de l’analyse descriptive montrent que certains attributs du réseau de l’entrepreneure sont corrélés avec la rentabilité financière de l’entreprise. L’étude univariée et bivariée des variables nous ont permis également d’avancer le modèle ciaprès. En effet, Johannisson (1996) et Drakopoulou Dodd et Patra (2002) ont mesuré 63

l’impact de la configuration du réseau personnel sur le succès entrepreneurial. En s’inspirant de leur modèle, nous présentons dans un premier temps le modèle à estimer. Par la suite, nous passons à l’analyse et à l’interprétation des résultats.

2.1.1 Présentation des résultats du modèle

En s’inspirant de la démarche de Johannisson (1996) et Drakopoulou Dodd et Patra (2002), nous présentons dans une première partie le modèle à estimer. Dans une deuxième partie, nous interprétons les résultats trouvés.

Soit le modèle suivant : =∝

+ = ∝0 + ∝1 + ∝2 + ∝3 + ∝4 + ∝5 + ∝6 + ∝7 + ;

: Ratio de rentabilité financière de l’entreprise ;

: Ratio d’endettement de l’entreprise

; ℎ−

: Caractère informel du réseau personnel de l’entrepreneure (variable qualitative, = 1si le réseau est informel et 0 si non) ;

: Taille du réseau (variable qualitative, = 1si le réseau est de petite taille, 2 s’il est de moyenne et de grande taille) ;

: Implication de l’entrepreneure dans le réseau (variable qualitative, =1 si l’entrepreneure est faiblement impliquée dans le réseau, 2 se elle est moyennement impliquée et 3 si elle est fortement impliquée) ;

i

: Caractère homophile du réseau de l’entrepreneure (variable qualitative, = 1 si le

réseau est diversifié et 2 s’il est homophile) ;

: Besoins en ressources (variable qualitative, = 1 si le besoin est en ressources immatérielles, 2 si le besoin est en ressources matérielles, 3 si le besoin est en ressources relationnelles et 0 si absence de besoins) ;

64

RREi : Ratio de rentabilité économique (

é

) 7;

: Terme d’erreur.

Nous supposons que les résidus sont indépendants des variables explicatives, et qu’ils suivent une distribution normale standard ou logistique standard. La méthode d’estimation utilisée est le moindre carré ordinaire.

L’analyse économétrique a été réalisée avec le logiciel SPSS 23 et a donné les résultats suivants :

Tableau 50 : Résultats de l’estimation

Variables

Coefficients

Wald (t-valus)

Probabilités

Constante

-1,464

-3,213

0,003

RDE

0,164

1,905

0,065

REI

0,274

1,674

0,103

TAR

0,248

1,569

0,126

IFE

0,337

1,975

0,056

HOR

0,274

1,510

0,140

BRM

0,229

2,255

0,031

RRE

0,164

1,905

0,065

R2 ajusté

0,656

-

-

F

12,185

0,000 (Source : Sortie SPSS)

2.1.2 Interprétation des résultats

Le R² s’élève à 65% ainsi, le modèle explique 65% de la variance de la variable dépendante, ici, la rentabilité financière de l’entreprise. De plus les effets prévus par la théorie ont été vérifiés par notre étude empirique.

7

Ce ratio est en indicateur pertinent de la rentabilité mesurée en termes d'efficacité du processus productif. 65

En effet, le ratio d’endettement de l’entreprise explique positivement ( ∝1 =0,164) et significativement (p=0,065) sa rentabilité financière. Dans notre cas, l’endettement est utilisé pour augmenter la capacité d’investissement de l’entreprise d’où l’impact de cet endettement sur la rentabilité des capitaux propres investis. On dit que l’endettement joue l’effet de levier. L’effet de levier augmente la rentabilité des capitaux propres tant que le coût de l’endettement est inférieur à l’augmentation des bénéfices obtenus grâce à l’endettement. Dans le cas inverse il devient négatif. En revanche, le ratio de rentabilité économique affecte positivement (∝7=0,164) et significativement (p=0,065) la rentabilité financière de l’entreprise. Plus ce ratio est élevé plus la rentabilité financière est élevée.

L’effet du réseau informel sur la rentabilité financière de l’entreprise n’est pas significatif (p=0,103). Le caractère informel du réseau de l’entrepreneure n’a pas d’effet d’autant plus que d’après l’analyse univariée il n’y a pas une grande différence entre l’effectif des entrepreneures qui appartiennent à un réseau formel (42,9%) et celles qui appartiennent à un réseau formel (57,1%).

En outre, la taille du réseau n’a pas d’effet (p=0,126) sur la rentabilité financière de l’entreprise. Ce résultat est expliqué par le fait que l’effet attendu du réseau ne dépend pas de sa taille mais aussi du degré d’implication de l’entrepreneure. En effet, le degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau affecte positivement ( ∝4 =0,126) et significativement (p=0,056) la rentabilité financière de l’entreprise. Plus l’entrepreneure est impliquée dans le réseau plus la rentabilité financière est élevée.

De plus, le caractère homophile du réseau n’a pas d’effet (p=0,140) sur la rentabilité financière de l’entreprise. Le caractère homogène n’a pas d’effet sur la rentabilité de l’entreprise. Seul l’effet attendu de l’implication du réseau affecte la rentabilité financière de l’entreprise. En effet, la satisfaction des besoins relationnelles et matérielles affecte positivement (∝6= 0,229) et significativement (p= 0,031) la rentabilité financière de l’entreprise.

2.2 Recommandations pour la banque BNA

Certes, les banques en particulier la BNA essayent de collecter le maximum d’information sur ses clients afin de se prémunir contre les biais d’une relation qui ne peut être qu’asymétrique.

6

6

Afin de réduire ce biais, la banque est obligée de considérer généralement les indicateurs financiers dans la sélection des « bons » clients. Ces indicateurs sont ceux de l’état financier de l’entreprise dont quelques-uns figurent dans ce chapitre. Cependant, la nature et les attributs du réseau auquel appartient l’entrepreneure peut être un signal fiable pour la banque. Pour cela, la banque doit prendre sérieusement d’autres données plus subjectives ou « soft info » et l’analyser afin de minimiser le risque de crédit d’investissement.

En particulier, notre étude a montré que des données relatives au réseau de l’entrepreneure telles que le degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau et les avantages attendus et obtenus de cette implication tant sur le plan matériel et relationnel sont très utiles pour la banque. Elle peut l’aider à détecter les entrepreneures risquées. Par conséquent, nous considérons que ces Variables en plus des variables décrivant la situation financière de l’entreprise sont de nature à apporter plus d’informations sur la prédictibilité du risque d’investissement.

Conclusion du chapitre

En se basant sur le développement théorique que nous avons mené au chapitre précédent, ce chapitre avait pour objectif de voir dans quelle mesure la configuration du réseau de l’entrepreneure est de nature à améliorer la rentabilité financière de l’entreprise et apporter plus de prédiction au risque de crédit. Deux parties l’ont composé.

Dans la première partie, nous avons présenté notre méthodologie, l’échantillon sur lequel nous avons travaillé et les variables qui peuvent être l’objet de notre recherche. Le traitement statistique des données collectées auprès de la banque nous a permis de choisir les variables pertinentes qui composeront notre modèle.

Dans la deuxième partie, nous avons cherché à vérifier les hypothèses liées au rôle joué par les caractéristiques du réseau de l’entrepreneure sur la rentabilité financière de l’entreprise. L’étude empirique présentée dans cette partie a permis de valider notre modèle théorique. En effet, nous avons montré que certaines variables financières ont de

pouvoir prédictif de sur le succès de l’entreprise. Nous pouvons citer le Ratio d’endettement et celui de la rentabilité économique.

7

6

Par ailleurs, nous avons montré que l’introduction des variables liées au réseau de l’entrepreneur au modèle est pertinente. En particulier, nous avons montré que le variable «degré d’implication de l’entrepreneure dans le réseau » et les avantages attendus de cette implication et qui sont matérielles et relationnelles expliquent la rentabilité de l’entreprise.

Tous les éléments analysés dans le présent chapitre forment un ensemble cohérent pour la prononciation de quelques recommandations pour la banque BNA. En dernière analyse, nous pouvons affirmer que les informations liées à la nature du réseau de l’entrepreneure demeurent des éléments ayant d’impact sur la rentabilité de l’entreprise. De ce fait, il est impératif d’en tenir compte.