L’analyse descriptive présente en cinq tableaux les résultats obtenus à l’issue de l’enquête effectuée en 2009 auprès de l’échantillon de 50 entreprises du secteur des IEEE.
Tableau 1: Niveau d’adoption des TIC et niveau d’études de l’entrepreneur CHE
Niveau de TIC Bac+2/3 Bac+4/5
MBA, GE et ingénieurs Doctorat Non 9 (45) 8 (40) 3 (15) Bas 2 (11.1) 6 (33.3) 9 (50) 1 (5.6) Moyen 2 (25) 5 (62.5) 1 (12.5) Haut 3 (75) 1 (25)
Les valeurs entre parenthèses représentent les pourcentages en ligne.
On constate que 45 % des chefs d’entreprise à bas niveau d’utilisation des TIC ont un bac+2/3. On observe donc que le pourcentage des entrepreneurs hautement qualifiés (au moins un MBA, un diplôme d’une Grande Ecole ou ingénieurs et doctorat) augmente avec le niveau d’adoption des TIC. Les résultats montrent que le capital humain de l’entrepreneur mesuré par son niveau d’études a un rôle prépondérant dans l’adoption des TIC.
A la lecture du tableau 1, il apparaît que la proposition 1 est probante.
Tableau 2 : Niveau d’adoption des TIC et importance donnée à la R&D (RD)
Niveau de TIC Pas important Moins qu’important Important Plus qu’important Très important
Non 13 (65) 2 (10) 2 (10) 3 (15)
Bas 5 (27.7) 3 (16.7) 3 (16.7) 4 (22.2) 3 (16.7)
Moyen 5 (62.5) 1 (12.5) 1 (12.5) 1 (12.5)
Haut 1 (25) 1 (25) 2 (50)
Les valeurs entre parenthèses représentent les pourcentages en ligne.
Les entreprises à bas niveau d’utilisation de TIC (75%) ne donnent pas d’importance à la R&D. On constate aussi que 65 % des entreprises à bas niveau d’utilisation des TIC et même 50 % de celles à haut niveau d’utilisation des TIC ne donnent aucune importance aux activités de R&D. Ceci s’explique par le fait que la plupart des entreprises de notre échantillon ne disposent pas d’unités de R&D indépendantes et donc n’ont aucune activité de création, de développement et de production de nouveaux process et produits.
En revanche 25 % des entreprises à moyen niveau d’utilisation des TIC ainsi que 50 % de celles à haut niveau d’utilisation des TIC considèrent la R&D importante. Par conséquent, si l’importance donnée à la R&D semble être un élément significatif du degré d’adoption des
TIC, elle n’en constitue pas pour autant un déterminant discriminant. En effet, 38.9% des dirigeants d’entreprises à bas niveau d’utilisation des TIC considèrent que la R&D est plus qu’importante (22.2%) et très importante (16.7%).
L’interprétation du tableau 2 nous permet de conclure que la proposition 2 n’est pas probante.
Tableau 3 : Niveau d’adoption des TIC et importance donnée à la part de marché (PM)
Niveau de TIC Pas important Moins qu’important Important Plus qu’important Très important
Non 15 (75) 1 (5) 2 (10) 1 (5) 1 (5)
Bas 7 (38.9) 2 (11.1) 3 (16.7) 5 (27.8) 1 (5.5)
Moyen 2 (25) 1 (12.5) 1 (12.5) 2 (25) 2 (25)
Haut 1 (25) 1 (25) 2 (50)
Les valeurs entre parenthèses représentent les pourcentages en ligne
Selon les résultats du tableau 3, la majorité des entreprises qui n’ont aucune utilisation des TIC (75 %) n’accordent pas d’importance aux parts de marché. D’autre part 100 % des entreprises à haut niveau d’utilisation des TIC et 62,5 % des entreprises à niveau d’utilisation moyen estiment que les parts de marché revêtent beaucoup d’importance. On observe ainsi que les entreprises qui accordent de l’importance aux parts de marché disposent du niveau d’utilisation des TIC le plus élevé possible.
La proposition 3b est donc probante.
Tableau 4 : Niveau d’adoption des TIC, intensité des qualifications CHS, taille de l’entreprise TAIL et les facteurs d’orientation internationale (intensité des importations IMP et intensité des exportations EXP)
Niveau de TIC CHS TAIL IMP EXP
Non 0,071 (0,014) 4,428 (3,062) 0,102 (0,06) 0,422 (0,323) Bas 0,116 (0,136) 9,043 (6,725) 0,163 (0,066) 0,567 (0,297) Moyen 0,189 (0,049) 13,783 (6,54) 0,373 (0,213) 0,771 (0,221) Haut 0,218 (0,024) 20,658 (10,076) 0,395 (0,257) 0,930 (0,057) Fischer F- value * 43,129 11,311 14,071 5,119 Niveau de signification (p) 0,001 0 0 0,004 Les valeurs entre parenthèses représentent les écarts types.
*
Le test F de Fisher est un test de significativité employé lors de la comparaison de plusieurs
moyennes. Au lieu de tester chaque variable isolément, nous recourons à un test global. Plus le F calculé est grand, plus le modèle est pertinent pour cette variable.
On se pose la question suivante : les différences entre les moyennes observées et la moyenne globale est-elle significative ou non ? Le test F de Fisher permet de tester ce genre d'hypothèses.
On considère communément qu'une valeur de F correspondant à un seuil p<0,05 traduit une différence significative entre les moyennes. Si p<0,01, alors la différence est très significative.
H0 : β1= β 2=….= β n = 0 H1 : au moins un β j ≠0
Pour la variable CHS, par exemple, il s’agit de tester l’hypothèse nulle, c’est-à-dire identifier s’il n’y a pas de différence en CHS pour les quatre niveaux d’utilisation de TIC. Si l’hypothèse est vraie, la valeur critique (calculée) de F à un seuil de confiance de 95 % doit être > 3.566. Le degré de liberté du numérateur est 3 (Nbre de groupes -1) et le degré de liberté du dénominateur est 46 ([(Nbre de sujets/ 4)-1]*4)
La valeur observée pour CHS (ici F = 3,566) est comparée aux valeurs contenues dans la table du F de Fisher. Dans notre cas, F(3 ; 46) = 2.81 avec un seuil de probabilité de 5 % et 4,24 avec un seuil de 1 %. On a F observé > F calculé donc l’hypothèse nulle est fausse.
On peut donc déduire que les différences de CHS pour chaque niveau d’utilisation de TIC sont significatives (les résultats sont significatifs à 1% et à 5 %). Les valeurs du test (F-value) nous montrent que les valeurs moyennes de CHS, TAIL, IMP et EXP sont significativement différentes entre les quatre niveaux de TIC.
Nous constatons que le chiffre d’affaires moyen augmente avec le niveau d’utilisation des TIC. La taille de l’entreprise semble aussi jouer un rôle important dans l’adoption des TIC. La proposition 3a est donc considérée comme probante. Le tableau 4 nous montre également une relation positive entre l’intensité des qualifications CHS et le niveau d’utilisation des TIC. La proposition 4 est donc probante.
Enfin, l’intensité des importations et des exportations croit avec le niveau d’utilisation des TIC. L’intensité des importations est la plus élevée chez les firmes à très haut niveau de TIC puisque celles-ci ont besoin de composants de plus en plus sophistiqués pour leur production.
Ces dernières firmes exportent plus puisque leurs produits sont essentiellement destinés aux marchés extérieurs et dans la majorité des cas ce sont des filiales délocalisées de grandes entreprises.
Les propositions 5a et 5b sont donc probantes.
Tableau 5 : Niveau d’adoption des TIC et importance donnée à la qualité (QUAL)
Niveau de TIC Pas important Moins qu’important Important Plus qu’important Très important
Non 2 (10) 2 (10) 1 (5) 1 (5) 14 (70)
Bas 1 (5.5) 1 (5.5) 3 (16.8) 13 (72.2)
Moyen 1 (12.5) 7 (87.5)
Haut 2 (50) 2 (50)
Les valeurs entre parenthèses représentent les pourcentages en ligne.
La majorité des entreprises (50 à 87,5 %) donnent une importance très élevée à la qualité. Cette observation est vraie quelque soit le niveau d’adoption des TIC. En conséquence l’importance donnée à la qualité n’est pas un facteur déterminant significatif de l’adoption des TIC.
Compte tenu de l’analyse du tableau 5, la proposition 6 n’est pas probante.
En résumé, l’analyse descriptive des variables explicatives qualitatives et quantitatives nous permet de considérer les propositions 1, 3a, 3b, 4, 5a et 5b comme probantes. En revanche, les propositions 2 et 6 ne le sont pas. Ainsi, il apparaît que le capital humain des entrepreneurs et des salariés, la taille de l’entreprise et la perception de l’importance de la taille par les dirigeants, l’intensité exportatrice et importatrice sont des facteurs déterminants de l’adoption des TIC pour les entreprises tunisiennes du secteur des IEEE. Nous procédons ensuite à une analyse économétrique par la méthode du Probit Ordonné (Ordered Probit Model) de manière à identifier les variables les plus significatives.