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Que se passe-t-il si vous donnez 50 000 dollars à un futur entrepreneur du Nigéria ?

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Dans les pays en développement, la plupart des entreprises n’ont pas de salariés et atteignent avec difficulté le seuil des dix employés. Hsieh et Olken (2014, p. 93) indiquent qu’en Inde et en Indonésie, « la proportion d’entreprises de moins de dix employés est virtuellement identique à 100 % », alors qu’au Nigéria, des données d’enquête montrent que 99,6 % des entreprises ne franchissent pas la barre des dix employés. Or, les entrepreneurs des pays en développement auraient-ils, dans d’autres conditions, le potentiel de créer une société de plus de dix employés ? Peut-on les repérer à l’avance ? Les politiques publiques peuvent-elles les aider à dépasser les freins à leur développement ?

Autant de questions que j’aborde dans un nouveau document de travail (a), qui évalue un concours national organisé au Nigéria, YouWIN!, lequel récompense les meilleurs plans d’affaires.

Le concours du meilleur business plan
Le concours YouWiN! a été lancé fin 2011 par le président nigérian et a suscité, dès la première édition, quelque 24 000 candidatures d’entrepreneurs en herbe ou d’entrepreneurs confirmés. Les 6 000 meilleurs dossiers ont bénéficié d’une formation de quatre jours consacrée à la préparation d’un plan d’affaires. Ensuite, un prix de 50 000 dollars en moyenne a été remis à 1 200 lauréats. Parmi eux, 729 avaient été choisis au hasard dans un groupe de 1 841 demi-finalistes, introduisant ainsi une variation expérimentale qui permet d’apprécier les effets de causalité du programme, au lieu d’accorder simplement des dons pour un montant total de 36 millions de dollars. Trois enquêtes annuelles de suivi permettent de vérifier l’évolution des parcours.

À quoi servent ces récompenses ?
Pour les candidats sans problèmes d’accès au crédit, un don en liquide n’a pas de raison de modifier les décisions optimales d’investissement de l’entreprise et ne devrait donc pas avoir d’incidence sur les performances de l’entreprise (le document de travail revient plus en détail sur ce point). Dans les faits cependant, ce type de don a une influence considérable sur les résultats :
 

  • Pour les nouvelles entreprises (aspirants entrepreneurs), l’obtention du prix entraîne une hausse de 37 points de pourcentage de la probabilité que le lauréat soit à la tête d’une entreprise trois ans plus tard, une hausse de 23 points de la probabilité que la société ait dix employés ou plus (figure 1), une innovation plus systématique et une hausse de 23 % des bénéfices.

Figure 1 : Les nouvelles entreprises sont plus nombreuses à atteindre le seuil de dix employés


Impact sur la probabilité pour un entrepreneur en herbe d’avoir dix employés ou plus
  • Pour les entreprises existantes, l’obtention du prix entraîne une hausse de 20 points de pourcentage de la survie au cours des trois années suivantes, une hausse de 21 points de la probabilité que la société ait dix employés ou plus (figure 2), une innovation plus systématique et une hausse de 25 % des bénéfices.
     

 
·        Figure 2 : Les entreprises existantes sont plus nombreuses à atteindre le seuil de dix employés
 

Impact sur la probabilité pour un entrepreneur confirmé d’avoir dix employés ou plus


Considérations générales sur l’évaluation et la mesure de l’impact
Voilà pour ce qui est des principaux résultats de l’enquête.
Il me semble important de souligner ici quelques points généraux sur l’enquête elle-même — je renvoie les lecteurs qui souhaitent aborder la question des implications politiques ou avoir plus de détails sur les résultats au document de travail (a) ou à cette brève note de synthèse (a).

  1. Faire baisser le taux d’attrition : avec ce type de concours, l’échantillon est extrêmement dispersé d’un point de vue géographique, les candidats venant de tout le pays. Par ailleurs, les entreprises en plein essor peuvent être plus difficiles à contacter qu’une structure unipersonnelle de subsistance et dont les périodes creuses seront plus nombreuses. Dans un billet précédent, j’ai raconté comment la persévérance permettait d’obtenir des taux de réponse élevés (a) alors que si nous avions abandonné au bout de trois rappels, nous aurions eu nettement moins de réponses.
     
  2. Les données administratives ne sont pas forcément une référence : nous considérons souvent les données d’enquête avec méfiance, préférant des données administratives (éventuellement moins sensibles à l’attrition et nettement moins coûteuses à obtenir). Le programme a recueilli des données sur l’emploi auprès des lauréats à peu près au moment où nous menions la deuxième vague d’enquête. L’annexe 6 du document de travail compare les deux mesures et constate que 75 % des entreprises déclarent plus d’employés lorsqu’elles sont interrogées par les équipes du programme que lorsqu’elles répondent à notre enquête (l’inverse étant vrai pour 14 % d’entre elles). Les dons ont été versés en plusieurs mois, la dernière tranche étant conditionnée à l’obtention de progrès concrets en termes d’embauche. Même avec des seuils faibles, les données administratives surestiment le nombre d’employés, les données d’enquête étant a contrario raisonnablement précises.
     
  3. Le coût de la création d’un poste semble assez peu documenté : j’estime le coût du programme par emploi créé autour de 8 500 dollars (soit 3 606 dollars par poste et par an au cours des trois premières années). À titre de comparaison, les programmes de relance budgétaire aux États-Unis coûtent environ 100 000 dollars par poste et par an. J’ai essayé de comparer ces chiffres à des estimations relatives aux pays en développement, mais très rares sont les programmes à avoir un impact sensible sur la création d’emplois, sans parler des données de coût. Je vous renvoie à l’annexe 8 pour découvrir mes conclusions.
     
  4. Déterminer quand l’intervention agit sur la création/la survie : le programme a eu un effet patent sur la création et la survie des entreprises. Résultat, une comparaison simple des performances des entreprises du groupe expérimental et du groupe témoin en activité au moment de telle ou telle vague d’enquête donnera une estimation biaisée de l’effet de l’intervention. J’ai opté pour la solution consistant à donner une valeur zéro aux entreprises qui ont fermé (zéro bénéfices, zéro employés, etc.) et à indiquer les estimations qui ne tiennent pas compte de ce paramètre, avant d’étudier, uniquement à des fins de recherche, l’impact conditionnel.
     
  5. De l’intérêt de pouvoir rester connecté dans les airs : une fois les lauréats sélectionnés, des vérifications ont été effectuées, ce qui a conduit à en disqualifier 18. Pour remplacer les neuf premiers, j’ai choisi au hasard neuf autres candidats. Mais neuf autres rejets sont intervenus un jour où j’effectuais un long voyage en avion. Étant donné qu’il fallait prendre une décision le jour même, les responsables du programme ont choisi neuf gagnants du groupe témoin en fonction de leurs résultats et non pas au hasard. La prochaine fois, je tâcherai de voyager sur des avions équipés de wifi !
     

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