Identification des unités statistiques : les UPI

Identification des unités statistiques : les UPI

L’identification empirique et statistique des activités relevant du secteur informel repose sur la définition internationale introduite par le BIT (Bureau International du Travail) depuis la 17ème Conférence internationale des statisticiens du travail – CIST (OIT, 2013). D’un point de vue opérationnel, le secteur informel est une composante du secteur institutionnel des ménages dans le système de comptabilité nationale des Nations Unies, où il est assimilé aux entreprises individuelles. Les entreprises du secteur informel sont alors définies comme des entreprises privées, appartenant à des individus ou des ménages, qui ne sont pas constituées en personne morale distincte de leur propriétaire (à la différence des sociétés) et pour lesquelles aucune comptabilité complète n’est disponible (Hussmanns, 2004). Les critères d’identification empiriques retenus par le BIT sont alors les trois suivants : un critère de taille (moins de cinq employés), un critère de gestion (l’activité ne tient pas une comptabilité officielle) et un critère de légalité (l’entreprise n’est pas enregistrée auprès de la chambre de commerce ou sur le plan fiscal). L’adoption de cette définition internationale dans le système comptable et statistique sénégalais (porté par l’Agence Nationale pour la Statistique et la Démographie – ANSD) se traduit par une définition du secteur informel fondée sur deux critères. En effet, l’ANSD ne tient pas compte de la taille des unités de production (nombre d’employés) et considère qu’une activité est informelle si elle ne possède pas de NINEA (Numéro d’Identification Nationale des Entreprises et Associations) et/ou ne tient pas une comptabilité formelle selon les normes du SYSCOA (Système Comptable Ouest-Africain). Dans la pratique, lors de sa dernière enquête nationale, l’ANSD ne retient finalement que le critère de comptabilité (ANSD, 2013). Nous avons tout de même retenu les deux critères précédant afin de mobiliser des concepts harmonisés entre les différents Etats membres de l’UEMOA (Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine) et compatibles avec les normes internationales en la matière . Sur ces critères, et suivant les données d’enquêtes disponibles, nous avons cherché à couvrir les UPI selon la nomenclature et les unités recensées par l’ANSD (UPI fixes et visibles de la région de Dakar à l’exception des activités agricoles, animales, forestières et du secteur de la pêche)  .

Enquête établissements

Deux types d’enquêtes sont envisageables pour collecter des données sur les UPI. D’une part, l’enquête mixte consiste à emboiter trois enquêtes successives : la première est une enquête sur les ménages (emploi, chômage et conditions d’activités des individus d’un ménage), la deuxième est spécifique aux chefs d’UPI (conditions d’activités, performances, mode d’insertion dans le tissu économique…) et la troisième porte sur la consommation (formelle et informelle) des ménages. L’autre approche consiste à réaliser une enquête auprès des établissements, à partir d’un échantillon extrait d’un recensement exhaustif des entreprises. Nous avons opté pour une enquête par établissements pour des raisons pratiques et opérationnelles. Si l’enquête mixte offre une meilleure probabilité de couvrir l’ensemble des segments de l’informel, l’enquête par établissements couvre uniquement les activités identifiables en tant que telles sur le terrain (cf. méthode des itinéraires, infra). Ainsi, en n’enquêtant que les UPI visibles, nous avons probablement légèrement surreprésenté le segment supérieur de l’informel. Notre échantillon se concentre, à priori, plutôt sur des activités contribuant substantiellement à l’économie et présentant des expériences évolutives intéressantes (Benjamin et Mbaye, 2012)9 . Par ailleurs, si l’accès aux téléphones portables s’est largement démocratisé en milieu urbain, les usages risquent de varier. Nous pouvons poser l’hypothèse que les segments inférieurs auraient tendance à moins utiliser ces technologies et en respectant leur poids dans le secteur informel, l’étude risquait de ne pas capter les usages plus intenses et avancés.

Le plan de sondage : la méthode des quotas

Afin d’établir l’échantillon recherché à partir de la méthode des quotas, il est indispensable d’avoir une connaissance de la distribution de la population ex ante sur un certain nombre de variables de contrôle. Cette stratégie consiste à reproduire un échantillon représentatif de la réalité à partir de certains critères de sélection choisis 7 Nous retenons en définitive la définition recommandée par l’Observatoire économique et statistique d’Afrique subsaharienne : « toute activité, non enregistrée et/ou dépourvue de comptabilité formelle écrite, exercée à titre d’emploi principal ou secondaire, par une personne en tant que patron ou à son propre compte. Cette personne, active occupée, est alors considérée comme « chef d’unité de production informelle ». » (Backiny-Yetna et Bardon, 1999). 8 Ce qui exclut de fait les activités économiques, telles que le commerce ambulant, qui ne disposent pas d’un lieu fixe. 9 Le petit informel largement majoritaire présente plus souvent des stratégies se limitant à la survie. 16 préalablement. Nous avons mobilisé deux enquêtes nationales afin d’établir la structure de notre échantillon. La méthode des quotas repose sur l’hypothèse de la corrélation des différents caractères d’une population (Grais, 2003). Supposant que l’échantillon final est représentatif de la distribution des variables de contrôle, il est fort probable qu’il le sera aussi pour les autres caractéristiques (De Singly, 2012). Notre échantillon est construit à partir des quotas représentatifs sur trois variables de contrôle : le secteur (et la branche), la localisation et le genre de l’entrepreneur. Nous avons retenu ces derniers cars il est communément admis qu’elles contribuent marquent des différences significatives de performances entre les activités et qu’elles permettent de capter la diversité des UPI. Il est fort probable que certaines branches et localités soient plus dynamiques que d’autres. Le genre joue lui aussi un rôle important sur nombre d’aspects professionnels. Par exemple, il existe des formes de ségrégation de genre pour accéder à certains corps de métiers et le genre détermine souvent l’accès au crédit. Par contre, alors que l’éducation formelle est globalement assimilée à de meilleures performances, la littérature portant sur ses impacts sur le secteur informel est controversée. La taille de l’activité de son côté, mesuré par le nombre d’employés n’est pas toujours un facteur de réussite. Nous verrons que le choix d’employer des travailleurs peut suivre des logiques alternatives. Afin d’établir la structure de notre échantillon, nous nous sommes appuyés sur les données de deux enquêtes nationales de l’ANSD: la première, l’Enquête Nationale sur les Unités de Production Informelles au Sénégal (ENUPIS) date de 2016, mais ne permet pas de connaitre la distribution de la population sur la totalité des critères choisis. Elle est représentative des secteurs jusqu’au niveau régional. Or, nous souhaitions une représentativité au niveau départemental10 . La seconde enquête, l’Enquête de Suivi de la Pauvreté au Sénégal (ESPS) est moins récente (2012), mais plus précise quant à nos critères de contrôle. Cette dernière a donc servi à déterminer la répartition (en pourcentage) des hommes et femmes au sein des départements et des branches en 2012. Ensuite, sur les effectifs des secteurs d’activité de 2016 ont été appliqués les poids des variables plus désagrégés (branches, genre par département). Il est vrai que le secteur informel est très dynamique. Avec l’avènement des TIC les transformations structurelles entre les années 1990 et le début des années 2000, des changements au sein du secteur informel auraient pu poser problème. Cependant, pour la période qui nous concerne, entre 2012 et 2016, il est peu probable que le profil des acteurs et la structure productive se soient radicalement modifiés. A titre d’exemple des faibles transformations structurelles sur la période ont peu remarquer qu’entre 2007 et 2014 le poids des branches de l’industrie et des services (dont le poids des télécommunications) a très peu évolué (ANSD, 2010; 2017).