Les applications pratiques de la satisfaction révèlent une corrélation surprenante entre la qualité de service et l’engagement des contribuables à la DPMER/Sud-Kivu. Ces résultats, essentiels pour améliorer la réactivité administrative, transforment notre compréhension des attentes fiscales.
Chapitre II : CADRE METHODOLOGIQUE
II.1. Population cible et détermination de l’échantillon
La population cible de notre recherche inclut l’ensemble des contribuables de la Direction Provinciale de Mobilisation et d’Encadrement des recettes (DPMER), d’où les personnes physiques et les personnes morales. Ces contribuables sont repartis selon les trois types d’impôts que recouvre la DPMER : l’impôt foncier, l’impôt sur le revenu locatif et l’impôt sur les vignettes. En effet, à défaut de temps et des moyens surtout financiers, nous ne pouvons pas atteindre tous les contribuables de la DPMER repartis dans tous les huit territoires que comprend la province du Sud-Kivu. Ainsi, dans le cadre de cette recherche, nous allons nous baser seulement sur les contribuables de DPMER résidant dans la ville de Bukavu.
Tableau 2 : Répartition de la population cible par type d’impôt
Types d’impôt | Effectifs | Pourcentage
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Impôt foncier | 27238 | 31% |
Impôt sur le revenu locatif | 28662 | 33% |
Impôt sur les vignettes | 32000 | 36% |
Total | 87900 | 100% |
Source : nos calculs sur base des données obtenues à la DPMER/SK en Mai 2019
Ceci signifie que notre population est finie. Alors nous avons déterminé la taille de l’échantillon en utilisant la méthode de Carricano & Poujol (2009), qui stipule que pour une recherche où on utilise les items, pour trouver la taille de l’échantillon (n), on multiplie le nombre d’items par 5 ou par 10. Pour notre cas, nous avons 22 items pour la variable qualité de service et 1 item pour la variable satisfaction qui font au total 23 items ; d’où, nous avons :
n = 23 × 10 = 230 enquêtés
Tableau No2 Tableau 3 présentation de l’échantillon par type d’impôt
Types d’impôt | Effectifs | Pourcentage |
Impôt foncier | 71 | 31% |
Impôt sur le revenu locatif | 76 | 33% |
Impôt sur les vignettes | 83 | 36% |
Total | 230 | 100% |
Source : nos confections de notre population d’enquête
Ce tableau montre la proportion de la population qui a fait partie de notre enquête par type d’impôt. Au départ, il est observé que l’impôt sur les vignettes est le plus représenté soit 36%
suivi de l’impôt sur le revenu locatif 33% et enfin l’impôt foncier avec 31%. L’effectif considéré sera distribué proportionnellement à la taille des contribuables pour chaque type d’impôt. C’est ainsi que pour l’impôt sur les vignettes on a obtenu un effectif de 83 personnes, 76 personnes pour l’impôt sur le revenu locatif et enfin 71 personnes pour l’impôt foncier.
II.2 Collecte des données
Dans cette recherche, la méthode d’investigation utilisée pour la récolte des données primaires est l’enquête par questionnaire.
Durant une période d’un mois, nous avions eu à distribuer les questionnaires auprès de nos enquêtés. Nous avons imprimé 230 questionnaires de deux pages chacun ; ainsi 183 questionnaires nous ont été retournés par nos enquêtés soit un taux de réponse de 79,6% et 47 questionnaires n’ont pas été retournés par nos enquêtés soit un taux de non-réponse de 20,4% ; ce taux de non-réponse s’explique par le fait que nous remettions des questionnaires à certains enquêtés rencontrés en plein travail dans leurs magasins et
boutiques qui avaient déjà perdu le questionnaire à notre retour et d’autres questionnaires étaient déposés aux enfants que rencontrions à la maison qui étaient appelés à remettre le questionnaire aux parents qui payent les impôts fonciers après leur rentrée du boulot. Mais de fois, ces enfants ne remettaient pas le questionnaire aux parents.
Pour certains enquêtés, nous étions en train de leur remettre un questionnaire d’enquête et puis nous passerons après un temps pour récupérer celui-ci après avoir été complété ; et pour d’autres enquêtés surtout ceux qui payent l’impôt sur les vignettes (les motards et conducteurs des taxis), nous leur rencontrions pendant les heures de repos dans des restaurants où nous étions en train de lire le questionnaire et puis ils nous répondaient aussi ; ce qui nous a permis de recueillir des données auprès des contribuables afin de vérifier
nos hypothèses formulées après analyse.
Mesure des variables d’étude
La variable expliquée ou dépendante de notre étude est la satisfaction des contribuables et la qualité de service est considérée comme variable indépendante ou explicative. Cette variable expliquée peut dépendre dans ses variations d’autres phénomènes ou variables dites de contrôle que nous avons pu vérifier leur lien.
Nous avons utilisé une échelle de mesure pour connaître le niveau de qualité de service perçue par les contribuables de la DPMER. Pour mesurer le niveau de qualité de service perçue par les contribuables de la DPMER, nous avons utilisé 5 dimensions de la qualité de service dont la tangibilité, la fiabilité, la réactivité, l’assurance et l’empathie avec une échelle de 22 items allant de 1 (fortement en désaccord) à 5 (fortement d’accord).
Pour ce qui est de la mesure de la satisfaction, dans cette recherche, l’écart entre la performance théorique (les attentes) et la performance perçue a été mesuré directement à l’aide d’une seule question. Les répondants évalueront cet écart de manière globale sur une échelle allant de 1 (très insatisfait) à 10 (très satisfait). Cette méthode provoque une perte d’informations car elle ne permet pas de dire si le répondant avait des attentes basses ou hautes. Cependant, comme l’ont démontré Cronin et Taylor (1992) cités par Chumpitaz & Swaen (1997), la mesure directe de la satisfaction permet d’éliminer des problèmes d’opérationnalisation rencontrés avec les mesures indépendantes de la performance perçue et des attentes.
Et enfin, nous nous sommes servi de l’analyse de corrélation linéaire ainsi que de l’analyse de régression linéaire pour tester et quantifier le rapport entre nos deux variables d’étude dont la qualité du service et la satisfaction ainsi qu’entre les variables de contrôle.
Traitement et analyse des données
Les données recueillies provenant des questionnaires ont été codifiées à des fins d’analyse statistique avant d’être analysées. Après le déroulement de l’enquête et la collecte des données, nous sommes passés à un travail préparatoire qui a consisté à trier les questionnaires qui ont été bien complétés. Nous sommes passés ensuite à l’étape de dépouillement des questionnaires retenus et cela a été fait à l’aide du logiciel Ms Excel. Nous nous sommes aussi servis du logiciel SPSS (Statistical Package Program for Social Sciences) pour l’analyse des données, pour faire les statistiques descriptives ainsi que l’analyse de corrélation. Et enfin, pour la saisie du travail, nous avons utilisé le logiciel Ms Word.
Questions Fréquemment Posées
Quelle est la population cible de l’étude sur la satisfaction des contribuables à la DPMER/Sud-Kivu?
La population cible de notre recherche inclut l’ensemble des contribuables de la Direction Provinciale de Mobilisation et d’Encadrement des recettes (DPMER), comprenant des personnes physiques et morales.
Comment a été déterminée la taille de l’échantillon pour l’enquête?
La taille de l’échantillon a été déterminée en multipliant le nombre d’items par 10, ce qui a donné un total de 230 enquêtés pour 23 items.
Quel a été le taux de réponse des questionnaires distribués lors de l’enquête?
Le taux de réponse était de 79,6%, avec 183 questionnaires retournés sur 230 distribués.