Résumé L’objectif de cet article est d’élaborer un modèle conceptuel et des instruments de mesure à même de cerner les antécédents de la pénétration du mobile en Afrique.








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Tableau 5 -Récapitulation des construits


Critères

Construits

Auteurs

Comportement de l’offre

Distribution finale (Conditions facilitatrices)

Venkatesh et al. (2003, 2012)

Touré (2010)

Aspects sectoriels

Infrastructure électrique (Conditions facilitatrices)


Venkatesh et al. (2003, 2012)

Chéneau-Loquay (2010)

Ouédraogo (2004)

Comportement de la demande

Valeur perçue (Budget)


Venkatesh et al. (2003, 2012)


Comportement de la demande

Intention d’usage

Venkatesh et al. (2003, 2012)


Tableau 6 -Récapitulation des hypothèses

Hypothèses

H1

La distribution finale a un effet positif et significatif sur l’intention d’utilisation.

H2

Le réseau électrique a un effet positif et significatif sur l’intention d’utilisation.

H3

Le réseau électrique a un effet positif et significatif sur la distribution finale.

H4

Le réseau électrique a un effet positif et significatif sur la valeur perçue.

H5

La valeur perçue a un effet positif et significatif sur l’intention d’utilisation.

H6

La valeur perçue a un effet positif et significatif sur la distribution finale.

  1. Méthodologie

3.1 Design de la recherche

L’approche hypothético-déductive est appropriée pour le test des hypothèses de notre modèle conceptuel. Huit étapes caractérisent l’approche hypothético-déductive :

  • L’observation permet de cerner certaines réalités ou problèmes rencontrés par les utilisateurs de la téléphonie mobile dans le cadre de notre étude empirique.

  • La revue de littérature a permis d’appréhender les courants théoriques relatifs à l’adoption et l’acceptation de la téléphonie mobile.

  • Le contact avec le terrain  a permis de réaliser un pré-test du questionnaire auprès de 30 experts par entretiens en face à face et par téléphone.

  • L’identification des construits de l’étude et l’élaboration du modèle conceptuel.

  • La formulation de six hypothèses partant de l’étape précédente.

  • La collecte de données s’est faite par questionnaire au Sénégal (Dakar, Thiès et Tambacounda) et au Mali (Bamako, Ségou et Kayes).

  • L’analyse des données a d’abord porté sur la qualité des instruments de mesure puis sur les hypothèses de recherche.

  • La présentation des résultats et la discussion ont concerné l’analyse et l’interprétation des données de l’étude.

Le logiciel Smart PLS 2.0M3 été utilisé pour l’analyse de la corrélation, les tests de fiabilités des items ou des construits et la vérification des hypothèses.

3.2 Echantillon

Nous avons adopté une méthode de type quantitatif. La méthode non probabiliste a été adoptée pour bâtir un échantillon de convenance par quotas de 1000 individus (500 au Mali et 500 au Sénégal). Dans les deux pays, l’enquête a été menée dans 3 sites principaux (grande ville, ville moyenne, zone rurale). Le questionnaire a été soumis individuellement en face à face auprès de 336 hommes (67%) et 164 femmes (33%) au Mali contre 309 hommes (62%) et 191 femmes (38%) au Sénégal (tableau 7).

Tableau 7 : Profils des répondants au Mali et au Sénégal

Echantillon

Mali

Sénégal

Ensemble Population

500

100%

500

100%

Genre

Homme

336

67,2%

309

61,8%

Femme

164

32,8%

191

38,2%

Age

Moins de 15 ans

34

6,8%

17

3,4%

16 – 30 ans

267

53,4%

283

56,6%

31 – 55 ans

171

34,2%

164

32,8%

55 et plus

28

5,6%

36

7,2%

3.3 Instrument de mesure

Les données ont été collectées au Mali et au Sénégal sur la base d’un questionnaire dont la majeure partie est constituée de questions à échelle de Likert.

Un test de fiabilité et de validité destiné à vérifier pour le premier la cohérence interne des échelles et le second à certifier la précision de la mesure a été réalisé. Ainsi, l’alpha de Cronbach et le Rhô de Dillon-Goldstein appliqués sur ces quatre items sont élevés et supérieurs à 0,7 dans les deux pays.

La figure 3 (page 18) indique que les contributions factorielles sont significativement différentes de zéro (t-value > 1,96). L’intensité des relations entre chaque construit et ses items est élevée car les coefficients standardisés sont tous supérieurs à 0,5.

4. Résultats et discussions

4.1 Normalité des données

Pour la vérification de la normalité des données, nous avons calculé les coefficients d’aplatissement (kurtosis) et d’asymétrie (skewness). Ainsi, les résultats de la comparaison de la distribution observée d’avec la distribution de la loi normale sont acceptables car comprises entre -2 et +2 selon les recommandations de Browne et Shapiro. Nous notons une hétérogénéité de la population caractérisée par des coefficients d’asymétrie et d’aplatissement positifs pour certains et négatifs pour d’autres.

4.2 Résultat sur le modèle de mesure

Les propriétés psychométriques des échelles sont évaluées en termes de cohérence interne, de validité convergente et de validité discriminante. Pour la cohérence interne des échelles, nous nous sommes basés sur deux coefficients « alpha de cronbach » et « composite reliability » (rho de Dillon-Goldstein). Ainsi, tous les indices du coefficient de Cronbach (alpha) sont supérieurs à 0,7. Au Mali, ils varient entre 0,893 et 0,997 contre 0,835 à 0,973 pour le Sénégal. Toutes les valeurs du « composite reliability » sont supérieures au seuil de 0,7. Au Mali, elles s’échelonnent entre 0,933 et 0,998 contre 0,887 et 0,982 au Sénégal. Le résultat de l’analyse confirme la fiabilité des échelles de mesure retenues avec les données de l’échantillon global (Tableau 8). En définitive, les quatre construits de notre modèle présentent une très bonne cohérence interne comme l’indique leurs coefficients de mesure de la fiabilité dans le tableau ci-dessous.

L’analyse factorielle confirmatoire16 donnée par les valeurs de l’indice AVE17 varient de 0,824 à 0,993 pour le Mali et de 0,727 à 0,948 au Sénégal (tableau 8). Ce résultat atteste que la validité convergente de tous les construits est vérifiée avec des valeurs des variances moyennes extraites supérieures à la norme 0,5 (Ping, 2004, p. 131). Avec les données des deux pays, les corrélations des items avec leurs construits sont également supérieures aux corrélations des items avec les autres construits.

Tableau 8 : Présentation des indicateurs de validation des échelles de mesure

Mali




Pourcentage

Variance expliquée

AVE

Alpha Cronbach

Composite Reliability

DF

98%

0,978

0,989

0,993

IC

99%

0,993

0,997

0,998

RE

82%

0,824

0,893

0,933

VP

96%

0,958

0,978

0,986

Sénégal




Pourcentage

Variance expliquée

AVE

Alpha Cronbach

Composite Reliability

DF

95%

0,948

0,973

0,982

IC

87%

0,875

0,930

0,954

RE

90%

0,900

0,944

0,964

VP

73%

0,727

0,835

0,887

Macro (Mali, Sénégal)




Pourcentage

Variance expliquée

AVE

Alpha Cronbach

Composite Reliability

DF

96%

0,961

0,980

0,987

IC

94%

0,936

0,966

0,978

RE

85%

0,851

0,913

0,945

VP

83%

0,835

0,902

0,938

Au Mali comme au Sénégal, l’analyse de la validité discriminante montre que les saturations (loadings) sont plus élevées avec leur variable latente qu’avec toutes les autres variables latentes du modèle et la racine carrée de l’AVE est supérieure aux corrélations entre les construits. Le tableau 9 indique que la validité discriminante est satisfaisante pour tous les construits avec les données des deux pays et de l’échantillon global.

Tableau 9 : Présentation de la validité discriminante

Mali



DF

IC

RE

VP

DF

0,989










IC

0,2477

0,996







RE

-0,1123

-0,0224

0,908




VP

0,1571

0,1605

-0,0858

0,979

Sénégal



DF

IC

RE

VP

DF

0,974










IC

0,0023

0,935







RE

0,1461

-0,1155

0,949




VP

-0,1107

0,1609

-0,1129

0,853

Macro (Mali, Sénégal)




DF

IC

RE

VP

DF

0,980










IC

0,1088

0,967







RE

0,0671

-0,0526

0,922




VP

-0,0075

0,1486

-0,0911

0,914
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