{"id":25620,"date":"2024-12-20T08:50:06","date_gmt":"2024-12-20T08:50:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/series-issues\/the-impact-of-tax-digitization-on-the-informal-sector-a-closer-look-at-sub-saharan-africa\/"},"modified":"2026-04-30T09:07:16","modified_gmt":"2026-04-30T09:07:16","slug":"the-impact-of-tax-digitization-on-the-informal-sector-a-closer-look-at-sub-saharan-africa","status":"publish","type":"series-issues","link":"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/fr\/issues\/numero-8\/the-impact-of-tax-digitization-on-the-informal-sector-a-closer-look-at-sub-saharan-africa\/","title":{"rendered":"L\u2019impact de la num\u00e9risation fiscale sur le secteur informel : un regard sur l&rsquo;Afrique subsaharienne"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Introduction<\/h2>\n\n\n\n<p>Pr\u00e9sente dans la production des biens et des services, l\u2019\u00e9conomie informelle est une question qui concerne tous les pays du monde. Au-del\u00e0 de la principale cons\u00e9quence sur la mobilisation des recettes fiscales (MRF) (Colombo et&nbsp;al., 2022), elle entra\u00eene l\u2019augmentation de la dette publique (Elgin &amp; Oyvat, 2013), l\u2019utilisation et l\u2019allocation inefficace des ressources (Barussaud &amp; Lapeyre, 2022), entravant la fourniture ad\u00e9quate de biens publics, endommageant l\u2019environnement et ne parvenant pas \u00e0 promouvoir le tourisme (My et&nbsp;al., 2022), favorisant l\u2019ins\u00e9curit\u00e9 urbaine, la corruption, les in\u00e9galit\u00e9s de revenus et d\u2019acc\u00e8s aux soins (Nose &amp; Viseth, 2020&nbsp;; Traub-Merz et&nbsp;al., 2022) et perp\u00e9tuant la pauvret\u00e9 (OIT, 2019).<\/p>\n\n\n\n<p>Le d\u00e9placement des activit\u00e9s de production du secteur formel vers le secteur informel est d\u2019une importance capitale pour des \u00e9conomies en d\u00e9veloppement en g\u00e9n\u00e9ral et celles de l\u2019Afrique subsaharienne (ASS) en particulier. Le secteur informel est une composante essentielle de la plupart des \u00e9conomies de l\u2019ASS, car sa contribution au PIB s\u2019\u00e9chelonne entre 25&nbsp;% et 65&nbsp;% et il repr\u00e9sente 30&nbsp;% \u00e0 90&nbsp;% de l\u2019emploi non agricole (Nose &amp; Viseth, 2020&nbsp;; Traub-Merz et&nbsp;al., 2022).&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Le d\u00e9veloppement des pays d\u2019Afrique subsaharienne est divers et rend tr\u00e8s difficile la pr\u00e9vision de l\u2019\u00e9conomie informelle et la mise en place des politiques de mitigation. Cet article d\u00e9finit l\u2019\u00e9conomie souterraine, ou informelle, comme toutes activit\u00e9s \u00e9conomiques cach\u00e9es aux autorit\u00e9s officielles pour des raisons mon\u00e9taires, r\u00e9glementaires et institutionnelles (Medina &amp; Schneider, 2021). Les raisons mon\u00e9taires incluent le fait d\u2019\u00e9viter de payer des imp\u00f4ts et toutes les cotisations de s\u00e9curit\u00e9 sociale, les raisons r\u00e9glementaires sont relatives au fait d\u2019\u00e9viter la bureaucratie gouvernementale et le fardeau du cadre r\u00e9glementaire, tandis que les raisons institutionnelles incluent la loi sur la corruption, la qualit\u00e9 des institutions politiques et la faiblesse de l\u2019\u00c9tat de droit. Cette d\u00e9finition est principalement ax\u00e9e sur la conformit\u00e9 des entreprises et renvoie tout d\u2019abord aux travaux d\u2019Alaka Alaka (2006) qui d\u00e9fend l\u2019id\u00e9e qu\u2019une entreprise peut \u00eatre informelle lorsque l\u2019administration fiscale a des difficult\u00e9s \u00e0 produire l\u2019information fiscale relative \u00e0 cette structure. Elle est ensuite li\u00e9e aux entreprises familiales<a href=\"#_ftn2\" id=\"_ftnref2\"><sup>[2]<\/sup><\/a> ou PME productrices de richesse, mais non enregistr\u00e9es l\u00e9galement. Enfin, cette d\u00e9finition inclut les activit\u00e9s \u00e9conomiques souterraines qui peuvent ne pas \u00eatre d\u00e9clar\u00e9es aux autorit\u00e9s en vue d\u2019\u00e9chapper \u00e0 la lourde r\u00e9glementation de l\u2019imp\u00f4t, ou parce qu\u2019elles sont ill\u00e9gales.<\/p>\n\n\n\n<p>Cette triple perception r\u00e9cente de l\u2019\u00e9conomie informelle a pouss\u00e9 les administrations fiscales \u00e0 faire des efforts pour am\u00e9liorer le niveau de conformit\u00e9 des entreprises. Pour ce faire, les administrations fiscales ont mis en place des strat\u00e9gies de gestion du secteur informel similaires \u00e0 celles existantes pour les grandes entreprises. Par exemple, l\u2019Union \u00e9conomique et mon\u00e9taire ouest-africaine (UEMOA) a cr\u00e9\u00e9 des centres de gestion agr\u00e9\u00e9s (CGE) pour faciliter l\u2019imposition des entreprises du secteur informel (OIT, 2018)&nbsp;; le S\u00e9n\u00e9gal, quant \u00e0 lui, a mis en place une comptabilit\u00e9 sp\u00e9ciale pour les tr\u00e8s petites structures. Ces diverses r\u00e9formes permettent d\u2019am\u00e9liorer l\u2019\u00e9quit\u00e9 de l\u2019imp\u00f4t pour les entreprises. Dans la m\u00eame dynamique, les pays d\u2019Afrique centrale ont \u00e9labor\u00e9 des r\u00e9gimes sp\u00e9ciaux en fonction des groupes d\u2019activit\u00e9s informelles pour lib\u00e9rer les entit\u00e9s d\u2019une charge fiscale (OIT, 2018). \u00c0&nbsp;titre d\u2019exemple, le Cameroun a mis en place l\u2019imp\u00f4t lib\u00e9ratoire annuel pour les entreprises du secteur informel au d\u00e9triment des pr\u00e9l\u00e8vements mensuels. De m\u00eame, d\u2019autres pays misent sur la valorisation des technologies de l\u2019information et de la communication (TIC) pour la num\u00e9risation des proc\u00e9dures fiscales. En effet, plusieurs pays d\u2019Afrique de l\u2019Est ont des syst\u00e8mes fiscaux organis\u00e9s en fonction des taxes, de la d\u00e9centralisation fiscale et de la num\u00e9risation des proc\u00e9dures (ATAF, 2021). Ainsi, le Rwanda et l\u2019\u00c9thiopie ont num\u00e9ris\u00e9 leurs proc\u00e9dures fiscales pour faciliter la formalisation des entreprises informelles. En outre, suite \u00e0 l\u2019exp\u00e9rience kenyane et l\u2019av\u00e8nement de la monnaie \u00e9lectronique, certains pays d\u2019Afrique qui ont instaur\u00e9 la monnaie mobile permettent aux entreprises d\u2019effectuer le paiement de leurs imp\u00f4ts par le biais des services bancaires sur t\u00e9l\u00e9phone portable, en partenariat avec les op\u00e9rateurs de t\u00e9l\u00e9communications. A titre illustratif, les administrations fiscales au Cameroun, en Afrique du Sud et en Tanzanie permettent aux contribuables de d\u00e9clarer et payer leurs obligations fiscales sans internet \u00e0 partir du service de monnaie mobile.<\/p>\n\n\n\n<p>Au niveau op\u00e9rationnel, la mise en place des r\u00e9formes est li\u00e9e \u00e0 l\u2019activit\u00e9 des entit\u00e9s d\u00e9l\u00e9gu\u00e9es au sein de l&rsquo;administration fiscale, ainsi qu\u2019aux recommandations du forum des administrations fiscales africaines pour am\u00e9liorer la capacit\u00e9 fiscale et la conformit\u00e9 des contribuables. Par ailleurs, certains pays subissent la contrainte des bailleurs de fonds internationaux pour une am\u00e9lioration de la mobilisation des recettes fiscales pour pallier l\u2019endettement. Les pays comme le Kenya, l\u2019Ouganda, le Cameroun, le S\u00e9n\u00e9gal, le Ghana, le Nigeria, l\u2019Afrique du Sud, la Tanzanie et la Zambie ont mis en place les trois r\u00e9formes. La C\u00f4te d\u2019Ivoire, le Burkina Faso, l\u2019\u00c9thiopie et le Malawi se sont limit\u00e9s \u00e0 la num\u00e9risation des proc\u00e9dures et \u00e0 la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie de r\u00e9gulation du secteur informel. Environ 25&nbsp;pays d\u2019ASS n\u2019ont num\u00e9ris\u00e9 que leurs proc\u00e9dures fiscales. Ainsi, la R\u00e9publique D\u00e9mocratique du Congo a mis en place des strat\u00e9gies fiscales pour le secteur informel, mais n\u2019a pas encore num\u00e9ris\u00e9 ses proc\u00e9dures fiscales. Or, cette num\u00e9risation est une aubaine tant pour les entreprises que pour les institutions fiscales, car elle permet la r\u00e9duction des co\u00fbts de transactions associ\u00e9s aux activit\u00e9s de d\u00e9claration fiscale, et au processus de collecte d\u2019imp\u00f4ts par les administrations fiscales (Banque mondiale, 2021). Pour cette \u00e9tude, nous portons une attention particuli\u00e8re sur l\u2019influence de la num\u00e9risation des proc\u00e9dures fiscales.<\/p>\n\n\n\n<p>Trois axes d\u2019\u00e9tude portant sur l\u2019usage des TIC dans les syst\u00e8mes fiscaux \u00e9mergent apr\u00e8s examen de la litt\u00e9rature. Le premier axe analyse l\u2019effet de la num\u00e9risation sur la capacit\u00e9 de l\u2019administration fiscale (Bassongui, 2023&nbsp;; Bassongui &amp; Houngb\u00e9dji, 2022&nbsp;; Gnangnon &amp; Brun, 2018, 2020&nbsp;; Ongo Nkoa &amp; Song, 2022). Le deuxi\u00e8me porte sur l\u2019effet de la num\u00e9risation fiscale sur la qualit\u00e9 des institutions publiques et la r\u00e9duction de la corruption (Gnangnon &amp; Lyer, 2018&nbsp;; Lin et&nbsp;al., 2018&nbsp;; Lio et&nbsp;al., 2011). Le dernier axe analyse la relation entre la num\u00e9risation et l\u2019\u00e9conomie informelle (Ilavarasan, 2019&nbsp;; Masiero, 2017&nbsp;; Medina &amp; Schneider, 2021). Ces axes d\u2019\u00e9tude conduisent \u00e0 un consensus sur les bienfaits d\u2019un syst\u00e8me fiscal num\u00e9ris\u00e9&nbsp;: premi\u00e8rement, sur les co\u00fbts de mise en conformit\u00e9 et de surveillance respectivement \u00e0 la charge du contribuable et de l\u2019administration fiscale&nbsp;; deuxi\u00e8mement, tous reconnaissent une relation positive entre la num\u00e9risation et la MRF. Mais les r\u00e9sultats sont mitig\u00e9s sur la pertinence de l\u2019atteinte des objectifs dans les contextes d\u2019\u00e9tudes et le comportement des contribuables face aux processus num\u00e9ris\u00e9s (Bassongui &amp; Houngb\u00e9dji, 2022).<\/p>\n\n\n\n<p>Le pr\u00e9sent article va dans le sens du dernier axe d\u2019analyse avec pour but de combler quelques lacunes de la litt\u00e9rature. Premi\u00e8rement, aucune \u00e9tude n\u2019a \u00e9valu\u00e9 l\u2019impact de la num\u00e9risation des proc\u00e9dures fiscales sur l\u2019\u00e9conomie informelle en termes d\u2019emploi et d\u2019unit\u00e9 de production. Les \u00e9tudes se sont limit\u00e9es \u00e0 l\u2019\u00e9valuation de l\u2019effet de l\u2019usage des TIC et de la gouvernance num\u00e9rique sur l\u2019\u00e9conomie informelle (Ajide &amp; Dada, 2022&nbsp;; Chacaltana et&nbsp;al., 2024&nbsp;; Nguyen et&nbsp;al., 2023). Or, la d\u00e9mat\u00e9rialisation des d\u00e9clarations et du paiement des imp\u00f4ts peut entra\u00eener une formalisation des petites unit\u00e9s de production ainsi que la d\u00e9claration des employ\u00e9s (Masiero, 2017). Par ailleurs, les \u00e9tudes se sont born\u00e9es \u00e0 \u00e9valuer l\u2019effet des politiques fiscales sur le secteur informel en s\u2019int\u00e9ressant principalement \u00e0 l\u2019assiette fiscale (Bidzo, 2019&nbsp;; Solomon, 2011). Cet article s\u2019int\u00e9resse \u00e0 la mise en place conjointe d\u2019une strat\u00e9gie fiscale pour les entreprises du secteur informel, la num\u00e9risation des proc\u00e9dures fiscales et le paiement des imp\u00f4ts avec t\u00e9l\u00e9phone portable. Son but est donc d\u2019\u00e9valuer l\u2019impact des r\u00e9formes fiscales sur le secteur informel et les emplois informels en ASS. Ces r\u00e9formes sont la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie li\u00e9e au secteur informel, la num\u00e9risation des proc\u00e9dures et la possibilit\u00e9 du paiement des imp\u00f4ts par monnaie \u00e9lectronique dans 40&nbsp;pays d\u2019ASS. Les donn\u00e9es utilis\u00e9es ici sont issues des travaux de Elgin et&nbsp;al. (2021) et de Medina et Schneider (2021), de la base World Development Indicators (Banque mondiale), de e-Government Knowledgebase (Nations unies) et de l\u2019Africa Infrastructure Knowledge Program (Banque africaine de d\u00e9veloppement) couvrant la p\u00e9riode entre 2000 et 2018. L\u2019\u00e9chantillon est conditionn\u00e9 par la disponibilit\u00e9 des donn\u00e9es sur les niveaux d\u2019informalit\u00e9 des \u00e9conomies. Pour exploiter ces donn\u00e9es, nous utilisons une m\u00e9thode d\u2019\u00e9valuation d\u2019impact. La m\u00e9thode des doubles diff\u00e9rences est choisie \u00e0 cause de la neutralisation de l\u2019effet local, et l\u2019hypoth\u00e8se d\u2019ind\u00e9pendance conditionnelle est respect\u00e9e. En&nbsp;effet, les diff\u00e9rences entre les \u00e9conomies subsahariennes peuvent \u00eatre totalement expliqu\u00e9es par la diminution des co\u00fbts de transactions engendr\u00e9s par les diff\u00e9rentes r\u00e9formes fiscales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La recherche est organis\u00e9e en cinq sections. \u00c0&nbsp;la suite de l\u2019introduction, les sections&nbsp;2 et 3 pr\u00e9sentent respectivement la revue de la litt\u00e9rature et le cadre m\u00e9thodologique. La section&nbsp;4 pr\u00e9sente et discute des r\u00e9sultats de la recherche. La section&nbsp;5 conclut et propose des implications de politique \u00e9conomique.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cadre th\u00e9orique<\/h2>\n\n\n\n<p>L\u2019\u00e9conomie informelle retient l\u2019attention des universitaires et des d\u00e9cideurs politiques en raison de son impact sur la planification et le d\u00e9veloppement \u00e9conomique. L\u2019\u00e9conomie informelle repr\u00e9sente toutes les activit\u00e9s \u00e9conomiques, l\u00e9gales ou ill\u00e9gales, non r\u00e9pertori\u00e9es par les \u00e9tablissements bureaucratiques des secteurs public et priv\u00e9 (Ajide, 2021&nbsp;; Ihrig &amp; Moe, 2004).<\/p>\n\n\n\n<p>Plusieurs \u00e9coles de pens\u00e9e, parfois compl\u00e9mentaires, permettent de comprendre la dynamique du secteur informel. Pendant que l\u2019\u00e9cole dualiste soutient que celui-ci englobe les activit\u00e9s marginales qui fournissent des revenus et un filet de s\u00e9curit\u00e9 aux plus d\u00e9munis (Hart, 1985), l\u2019\u00e9cole structuraliste consid\u00e8re qu\u2019il comprend des travailleurs subalternes qui permettent de r\u00e9duire les co\u00fbts des intrants et de la main-d\u2019\u0153uvre (Portes et&nbsp;al., 1989&nbsp;; Roberts, 1994). En outre, l\u2019\u00e9cole l\u00e9galiste consid\u00e8re le secteur informel comme un paradis pour les micro-entrepreneurs leur permettant d\u2019\u00e9viter les co\u00fbts, le temps et les efforts de l\u2019enregistrement formel (Portes &amp; Haller, 2005), tandis que l\u2019\u00e9cole volontariste met l\u2019accent sur l\u2019\u00e9vasion fiscale associ\u00e9e. Les deux premi\u00e8res \u00e9coles reconnaissent que les employ\u00e9s du secteur informel sont d\u00e9favoris\u00e9s, et par cons\u00e9quent appellent \u00e0 une intervention du gouvernement pour r\u00e9duire les in\u00e9galit\u00e9s et les injustices, et fournir des services de cr\u00e9dit et de d\u00e9veloppement aux op\u00e9rateurs informels, ainsi que des infrastructures de base et des services sociaux \u00e0 leurs familles.<\/p>\n\n\n\n<p>Concernant le lien th\u00e9orique entre les innovations (TIC) et l\u2019informalit\u00e9, il a \u00e9t\u00e9 relativement discut\u00e9 dans la litt\u00e9rature. En effet, depuis les travaux de Dismukes (2005), il est globalement admis que les innovations technologiques peuvent engendrer une profonde transformation des pratiques \u00e9conomiques et institutionnelles. \u00c0&nbsp;cet effet, la th\u00e9orie de la diffusion des innovations soutient que les TIC sont associ\u00e9es \u00e0 une r\u00e9duction substantielle des co\u00fbts de transaction et une augmentation de l\u2019acc\u00e8s \u00e0 l\u2019information, ce qui encourage la transition des acteurs \u00e9conomiques du secteur informel vers le secteur formel. Un autre pan de la litt\u00e9rature, en relation avec la th\u00e9orie des r\u00e9seaux sociaux, Granovetter (1990) postule plut\u00f4t que les TIC facilitent la cr\u00e9ation et le maintien de r\u00e9seaux sociaux \u00e9tendus et solides, ce qui peut aider les travailleurs informels \u00e0 acc\u00e9der \u00e0 des ressources et \u00e0 des march\u00e9s plus vastes.<\/p>\n\n\n\n<p>Par ailleurs, la th\u00e9orie de la modernisation sugg\u00e8re que la dynamique de d\u00e9veloppement de l\u2019\u00e9conomie peut \u00eatre due \u00e0 des facteurs macro\u00e9conomiques et \u00e0 des changements sociaux sp\u00e9cifiques tels que le progr\u00e8s technologique (TIC) (Jane, 2016&nbsp;; Nam, 2018). En effet, avec la mise en place des processus fiscaux d\u00e9mat\u00e9rialis\u00e9s, les administrations fiscales peuvent mitiger l\u2019informalit\u00e9 dans le pays et inciter les acteurs \u00e9conomiques \u00e0 d\u00e9clarer leurs exploitations.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Enfin, nous avons la th\u00e9orie du choix rationnel en mati\u00e8re de criminalit\u00e9 propos\u00e9e par Becker (1968) qui d\u00e9montre que les transactions \u00e9conomiques et la criminalit\u00e9 sont interd\u00e9pendantes. Des \u00e9tudes ant\u00e9rieures ont adopt\u00e9 les th\u00e9ories du choix rationnel et de la modernisation pour analyser la relation entre l\u2019\u00e9vasion fiscale et la gouvernance publique num\u00e9rique (Nam, 2018&nbsp;; Uyar et&nbsp;al., 2021), et celle entre l\u2019\u00e9conomie souterraine et l\u2019inclusion financi\u00e8re (Ajide, 2021&nbsp;; Ajide et&nbsp;al., 2022&nbsp;; Njangang et&nbsp;al., 2020), entre autres.<\/p>\n\n\n\n<p>Par cons\u00e9quent, cette \u00e9tude s\u2019aligne sur ces th\u00e9ories pour analyser la relation entre l\u2019\u00e9conomie souterraine et les r\u00e9formes num\u00e9riques de l\u2019administration fiscale dans les pays en d\u00e9veloppement (PED). Le choix des acteurs \u00e9conomiques qui s\u2019engageront dans l\u2019\u00e9conomie informelle d\u00e9pend de l\u2019\u00e9tendue des opportunit\u00e9s \u00e9conomiques disponibles et de facteurs socio\u00e9conomiques (Ajide, 2021&nbsp;; Medina &amp; Schneider, 2019&nbsp;; Plotnikov, 2020&nbsp;; Rangaswamy, 2019&nbsp;; Syed et&nbsp;al., 2021). Les acteurs \u00e9conomiques comparent le co\u00fbt d\u2019exploitation dans une \u00e9conomie informelle, qui peut s\u2019accompagner de sanctions de la part du gouvernement, et les avantages qui en d\u00e9coulent en cas de succ\u00e8s (Njangang et&nbsp;al., 2020). Ainsi, les emplois informels rel\u00e8vent d\u2019un arbitrage des employeurs ou de l\u2019entrepreneur entre le co\u00fbt de la formalisation et la sanction de l\u2019administration.<\/p>\n\n\n\n<p>Au niveau empirique, les travaux sur le secteur informel se sont principalement int\u00e9ress\u00e9s \u00e0 l\u2019usage des TIC sans trouver de consensus. Veiga et Rohman (2017) et Remeikiene et&nbsp;al. (2018) exposent le lien entre les TIC et l\u2019\u00e9conomie souterraine. Les modes de r\u00e9alisation des transactions et de formalisation des entreprises sont am\u00e9lior\u00e9s par les TIC. Remeikiene et Gaspareniene (2021) montrent qu\u2019elles contribuent \u00e0 la formalit\u00e9 des activit\u00e9s, car elles facilitent le suivi des transactions. Dans la m\u00eame id\u00e9e, Apolo Quisphe (2023) montre que la connexion des travailleurs entre eux par le biais des plateformes num\u00e9riques facilite la formalisation des emplois dans une ville. Garcia-Murillo et Velez-Ospina (2014) montrent que les TIC responsabilisent les individus&nbsp;; en particulier, les t\u00e9l\u00e9phones portables r\u00e9duisent les co\u00fbts de transaction des entreprises informelles. Leur examen montre que les TIC peuvent faire passer les personnes de l\u2019\u00e9conomie informelle \u00e0 l\u2019\u00e9conomie formelle, pour un ensemble de donn\u00e9es d\u2019un panel de 170&nbsp;pays d\u2019ici cinq ans. Une \u00e9tude r\u00e9cente d\u2019Uyar et&nbsp;al. (2021) examine l\u2019impact mod\u00e9rateur des TIC sur la relation entre les services gouvernementaux en ligne et l\u2019\u00e9vasion fiscale entre 2006 et 2017. Elle montre que la gouvernance joue un r\u00f4le important dans la r\u00e9duction de l\u2019\u00e9vasion fiscale. Dans cette optique, la mise en place des r\u00e9formes de l\u2019administration fiscale peut r\u00e9duire l\u2019informalit\u00e9. En effet, une \u00e9tude de Masiero (2017) a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 qu\u2019il y a eu un l\u00e9ger basculement du secteur informel vers le secteur formel lorsque les syst\u00e8mes d\u2019identification biom\u00e9trique ont \u00e9t\u00e9 introduits en Inde.<\/p>\n\n\n\n<p>Certains travaux ont d\u00e9montr\u00e9 une croissance du secteur informel \u00e0 la suite du d\u00e9veloppement technologique. Bhattacharya (2019) montre que les TIC facilitent le paiement et la protection des revenus de l\u2019\u00e9conomie informelle. Celles-ci favorisent les activit\u00e9s de l\u2019\u00e9conomie souterraine, car les technologies non traditionnelles ne contribuent pas \u00e0 combler le foss\u00e9 entre l\u2019\u00e9conomie formelle et informelle. Ce r\u00e9sultat interpelle sur l\u2019importance des TIC dans la r\u00e9duction des fractures num\u00e9riques et la formalisation des agents \u00e9conomiques exer\u00e7ant dans le secteur informel. Junko (2022) montre que les travailleurs exclus des innovations rencontrent d\u2019\u00e9normes difficult\u00e9s pour se r\u00e9gulariser et profiter de la baisse des co\u00fbts de transaction. D\u2019autres \u00e9tudes d\u00e9montrent que la d\u00e9mat\u00e9rialisation des proc\u00e9dures publiques entra\u00eene une augmentation du secteur informel. Muralidhara Hiriyur (2022) montre que la mise en place des plateformes num\u00e9riques de transaction ouvre des opportunit\u00e9s \u00e9conomiques, mais sans protections juridique et sociale. Le manque de r\u00e9glementation en fait automatiquement des activit\u00e9s informelles pour lesquelles le secteur public n\u2019obtient aucune recette. La d\u00e9mat\u00e9rialisation peut devenir une force dans l\u2019organisation de l\u2019\u00e9conomie informelle et la cr\u00e9ation d\u2019une infrastructure, qui permet aux travailleurs informels de n\u00e9gocier collectivement un meilleur accord.<\/p>\n\n\n\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, les \u00e9tudes empiriques sur la relation entre TIC et informalit\u00e9, bien que rares, ont fait l\u2019objet d\u2019une mobilisation scientifique consid\u00e9rable au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es (Garcia-Murillo &amp; Velez-Ospina, 2017&nbsp;; Masiero, 2017&nbsp;; OIT, 2018&nbsp;; Fafchamps &amp; Quinn, 2018&nbsp;; Bhattacharya, 2019&nbsp;; Remeikiene et al., 2018&nbsp;; Ajide &amp; Dada, 2022), souvent avec des r\u00e9sultats vari\u00e9s en fonction des m\u00e9thodes d\u2019analyse, des technologies consid\u00e9r\u00e9es et des \u00e9chantillons. Celles qui se sont int\u00e9ress\u00e9es au cas particulier des \u00e9conomies africaines soulignent pour la plupart que les TIC constituent un important outil de d\u00e9veloppement et de promotion d\u2019une bonne qualit\u00e9 de l\u2019emploi (Fafchamps &amp; Quinn, 2018&nbsp;; Ajide &amp; Dada, 2022).<\/p>\n\n\n\n<p>Le d\u00e9veloppement des TIC a un impact consid\u00e9rable sur les acteurs \u00e9conomiques avec des r\u00e9sultats vari\u00e9s (Noh &amp; Yoo, 2008). Compte tenu des arguments th\u00e9oriques et empiriques sugg\u00e9r\u00e9es par les chercheurs dans la litt\u00e9rature pr\u00e9c\u00e9dente, ce papier propose de tester deux hypoth\u00e8ses. La premi\u00e8re postule une r\u00e9duction de l\u2019informalit\u00e9 des acteurs \u00e9conomiques dans les PED par le biais des r\u00e9formes num\u00e9riques de l\u2019administration fiscale. En&nbsp;effet, l\u2019usage des processus num\u00e9ris\u00e9s (MT et DIGIT) pour les transactions dans divers secteurs de l\u2019\u00e9conomie a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 relev\u00e9 dans la litt\u00e9rature (Masiero, 2017&nbsp;; Muralidhara Hiriyur, 2022&nbsp;; Uyar et&nbsp;al., 2021), mais aucune \u00e9tude \u00e0 notre connaissance n\u2019a relev\u00e9 l\u2019importance des r\u00e9formes fiscales num\u00e9riques. Par ailleurs, nous tenons compte \u00e9galement des r\u00e9formes fiscales traditionnelles mises en place pour r\u00e9duire le niveau du secteur informel. Par cons\u00e9quent, nous testons une seconde hypoth\u00e8se qui stipule une r\u00e9duction de l\u2019informalit\u00e9 des acteurs \u00e9conomiques dans les PED par le biais des r\u00e9formes de l\u2019administration fiscale.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cadre empirique<\/h2>\n\n\n\n<p><a><\/a>Le cadre empirique de cet article est pr\u00e9sent\u00e9 en deux \u00e9tapes. Nous pr\u00e9sentons premi\u00e8rement les donn\u00e9es et les variables de l\u2019\u00e9tude. Deuxi\u00e8mement, nous pr\u00e9sentons la strat\u00e9gie empirique.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><em>Donn\u00e9es et variables<\/em><\/h3>\n\n\n\n<p>Les donn\u00e9es de l\u2019\u00e9tude proviennent de la base World Development Indicators (Banque Mondiale), de e-Government Knowledgebase (Nations unies) et de l\u2019Africa Infrastructure Knowledge Program (Banque africaine de d\u00e9veloppement) couvrant la p\u00e9riode entre 2000 et 2018 de 40&nbsp; pays<a href=\"#_ftn3\" id=\"_ftnref3\"><sup>[3]<\/sup><\/a> d\u2019ASS. Les donn\u00e9es sur le secteur informel proviennent des travaux d\u2019Elgin et&nbsp;al. (2021) et Medina et Schneider (2021), nous utilisons les donn\u00e9es collect\u00e9es dans les pays d\u2019ASS pour les r\u00e9formes de l\u2019administration fiscale. Les donn\u00e9es relatives aux diff\u00e9rentes r\u00e9formes sont issues des travaux de la litt\u00e9rature (Ebeke et&nbsp;al., 2016&nbsp;; Jeppesen, 2021a&nbsp;; Mackenzie, 2021&nbsp;; Von Haldenwang et&nbsp;al., 2014) et des rapports des organisations fiscales sous-r\u00e9gionales (ATAF, 2021&nbsp;; CIAT, 2013).<\/p>\n\n\n\n<p><a><\/a>Tableau&nbsp;1&nbsp;: Pr\u00e9sentation des variables et de leurs mesures<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">CODE<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>Source<\/td><td>Mesure<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\" colspan=\"4\">VARIABLES EXPLIQU\u00c9ES<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">SI-L<\/td><td>Secteur informel<\/td><td>Elgin et al., 2021<\/td><td>Part du secteur informel dans le PIB<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">SI-S<\/td><td>Secteur informel<\/td><td>Medina et Schneider, 2021<\/td><td>Part du secteur informel dans le PIB<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">EI<\/td><td>Emploi informel<\/td><td>Elgin et al., 2021<\/td><td>Part des emplois informels dans la totalit\u00e9 des emplois<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\" colspan=\"4\">VARIABLES D\u2019INT\u00c9R\u00caT<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">DIGIT<\/td><td>Mise en place des proc\u00e9dures d\u00e9mat\u00e9rialis\u00e9es<\/td><td>Auteurs\/ATAF<\/td><td>1 pour pr\u00e9sence et 0 pour absence<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">ISU<\/td><td>Mise en place d\u2019une unit\u00e9 ou strat\u00e9gie du secteur informel<\/td><td>Auteurs\/ATAF<\/td><td>1 pour pr\u00e9sence et 0 pour absence<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">MT<\/td><td>Mise en place des paiements par \u00ab&nbsp;mobile money&nbsp;\u00bb<\/td><td>Auteurs\/Apeti et Edoh, 2023<\/td><td>2 pour l\u2019usage de la \u00ab&nbsp;mobile money&nbsp;\u00bb comme moyen de paiement des imp\u00f4ts 1 pour pr\u00e9sence de la \u00ab&nbsp;mobile money&nbsp;\u00bb et 0 pour absence<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\" colspan=\"4\">VARIABLE DE CONTR\u00d4LE<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">EGOV<\/td><td>Gouvernance num\u00e9rique<\/td><td>Nations unies<\/td><td>Indice de gouvernance num\u00e9rique<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">SP<\/td><td>Stabilit\u00e9 politique<\/td><td>WGI<\/td><td>Indice de stabilit\u00e9 politique<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">RRN<\/td><td>Richesse en ressources naturelles<\/td><td>WDI<\/td><td>Part des recettes issues des ressources naturelles dans le PIB<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">VAA<\/td><td>Valeur ajout\u00e9e agricole<\/td><td>WGI<\/td><td>Montant de la valeur ajout\u00e9e agricole<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">TM<\/td><td>Taille du march\u00e9<\/td><td>WDI<\/td><td>Revenu moyen par t\u00eate<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">DF<\/td><td>D\u00e9veloppement financier&nbsp;<\/td><td>WDI<\/td><td>Volume de cr\u00e9dit en pourcentage du PIB<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">FBCP<\/td><td>Formation brute du capital fixe<\/td><td>WDI<\/td><td>Part dans le PIB<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">LAF<\/td><td>Force de travail<\/td><td>WDI<\/td><td>Part de la population active de plus de 15&nbsp;ans<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">CORRUP<\/td><td>Indice de corruption<\/td><td>WDI<\/td><td>Indice composite<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">TRADE<\/td><td>Ouverture commerciale<\/td><td>WDI<\/td><td>Part de la somme des \u00e9changes dans le PIB<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019usage de la monnaie \u00e9lectronique comme moyen de paiement des imp\u00f4ts est r\u00e9cent dans les pays d\u2019ASS. Il sera possible d\u2019\u00e9valuer cet impact uniquement lorsque la r\u00e9forme a pris le temps de donner tous ses effets. En revanche, nous pouvons \u00e9valuer son effet sur la mitigation du secteur informel. Nous \u00e9valuons l\u2019usage de la monnaie mobile dans le pays pour les transactions (1) et puis pour les d\u00e9clarer et payer les obligations fiscales (2). Certains pays de l&rsquo;\u00e9chantillon n\u2019ont pas encore des services de monnaie mobile et d\u2019autres pays ne l\u2019utilisent pas en tant que moyens de paiement pour les imp\u00f4ts.&nbsp; Le choix des variables de contr\u00f4le est conforme \u00e0 la litt\u00e9rature sur l\u2019\u00e9valuation des r\u00e9formes fiscales (Dom, 2019&nbsp;; Ebeke et&nbsp;al., 2016&nbsp;; Jeppesen, 2021b&nbsp;; Mavungu &amp; Krsic, 2017). Le tableau&nbsp;1 pr\u00e9sente les variables de l\u2019\u00e9tude et leurs statistiques descriptives sont pr\u00e9sent\u00e9es en annexe dans le tableau&nbsp;A2.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><em>Strat\u00e9gie empirique<\/em><\/h3>\n\n\n\n<p>L\u2019usage d\u2019une inf\u00e9rence causale est l\u2019une des possibilit\u00e9s pour \u00e9valuer l\u2019impact des r\u00e9formes ou politiques publiques. Nous rejoignons les \u00e9tudes qui ont \u00e9valu\u00e9 l\u2019impact des r\u00e9formes fiscales sur la mobilisation des recettes fiscales (Ebeke et&nbsp;al., 2016&nbsp;; Mann, 2004). Dans notre investigation, l\u2019effet local et l\u2019effet de s\u00e9lection ne sont pas v\u00e9rifi\u00e9s. En effet, la mise en place d\u2019une r\u00e9forme fiscale num\u00e9rique ne d\u00e9pend pas du niveau d\u2019informalit\u00e9, mais du niveau des recettes collect\u00e9es. L\u2019effet local suppose que les pays qui diminuent leur secteur informel sans la mise en place de la r\u00e9forme fiscale n\u2019existent pas (Angrist et&nbsp;al., 1996). Or un pays n\u2019ayant pas appliqu\u00e9 de r\u00e9forme peut compter plus d\u2019entreprises formelles que celui qui en a adopt\u00e9. La non validation de ces deux effets nous oblige \u00e0 ne pas utiliser le contr\u00f4le synth\u00e9tique propos\u00e9 par Mann (2004).<\/p>\n\n\n\n<p>Nous ne pouvons pas \u00e9galement \u00eatre conformes \u00e0 l\u2019\u00e9tude d\u2019Ebeke et&nbsp;al. (2016), car l\u2019hypoth\u00e8se d\u2019assomption de d\u00e9pendance conditionnelle n\u2019est pas respect\u00e9e. Cette hypoth\u00e8se dans le cas de cet article signifie que le fait qu\u2019un pays mette en place une r\u00e9forme fiscale ou non n\u2019est pas d\u00fb \u00e0 des diff\u00e9rences escompt\u00e9es dans le niveau d\u2019informalit\u00e9 du pays (Givord, 2014). La mise en place des r\u00e9formes est li\u00e9e \u00e0 des diff\u00e9rences en termes de mobilisation des recettes fiscales. De ce fait, l\u2019hypoth\u00e8se que le niveau d\u2019informalit\u00e9 des contribuables dans les pays peut effectivement \u00e9voluer de mani\u00e8re identique et parall\u00e8le \u00e0 l\u2019absence de la mise en place des r\u00e9formes fiscales est valid\u00e9e. Par cons\u00e9quent, \u00e0 l\u2019oppos\u00e9 des travaux ant\u00e9rieurs, nous utilisons un mod\u00e8le de doubles diff\u00e9rences selon deux approches.<\/p>\n\n\n\n<p>La premi\u00e8re approche est conforme \u00e0 la mod\u00e9lisation de De&nbsp;Chaisemartin et d\u2019Haultfoeuille (2024) qui permet de consid\u00e9rer une h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 intertemporelle avec variation du calendrier de traitement. Les nouveaut\u00e9s qu\u2019ils apportent nous permettent d\u2019avoir les effets sur deux p\u00e9riodes et les effets moyens de traitement <img decoding=\"async\" width=\"32\" height=\"26\" src=\"blob:https:\/\/www.globalafricasciences.org\/90431d04-dc53-42e4-878c-c3f889bd8e14\">.<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"404\" height=\"52\" src=\"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-11.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-25646\" srcset=\"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-11.png 404w, https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-11-300x39.png 300w\" sizes=\"(max-width: 404px) 100vw, 404px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>(1)<\/p>\n\n\n\n<p>Pour notre investigation, nous adh\u00e9rons \u00e0 l\u2019estimateur dynamique DID de De&nbsp;Chaisemartin et d\u2019Haultfoeuille (2024) exprim\u00e9 comme suit&nbsp;:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"225\" height=\"34\" src=\"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-10.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-25645\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (2)<\/p>\n\n\n\n<p>O\u00f9 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"52\" height=\"21\" src=\"blob:https:\/\/www.globalafricasciences.org\/b2267a46-598e-4521-a4aa-6f238ec8bf70\">&nbsp;repr\u00e9sente le niveau du secteur informel dans le pays <em>D <\/em>\u00e0 la p\u00e9riode <em>n <\/em>allant de 1 \u00e0 2sous le traitement <em>t<\/em>, <em>d<sub>tn <\/sub><\/em>capture les effets temporels communs \u00e0 tous les pays, <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"20\" height=\"21\" src=\"blob:https:\/\/www.globalafricasciences.org\/870820a6-8c5b-4ecf-8842-4ce9bdb9e723\">est une variable binaire prenant la valeur&nbsp;1 si le pays <em>D<\/em> est trait\u00e9 par l\u2019adoption de la r\u00e9forme \u00e0 <em>n <\/em>p\u00e9riodes avant ou apr\u00e8s le temps <em>t<\/em>, et <em>b<sub>e <\/sub><\/em>repr\u00e9sente l\u2019effet des r\u00e9formes de num\u00e9risation fiscale. <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"132\" height=\"21\" src=\"blob:https:\/\/www.globalafricasciences.org\/72013f44-dbba-4ebf-a4f5-7523b53d8710\">est un indicateur pour un pays <em>D <\/em>qui est \u00e0 <em>e <\/em>p\u00e9riodes de la date d\u2019adoption <em>t<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>La seconde approche est l\u2019application d\u2019une r\u00e9gression lin\u00e9aire par approche de doubles diff\u00e9rences. Nous souhaitons \u00e9galement \u00e9valuer les th\u00e9ories de la pente glissante et du contrat social pour expliquer la conformit\u00e9 des contribuables. Cette m\u00e9thode va nous permettre de corroborer les r\u00e9sultats obtenus dans la premi\u00e8re approche. Pour la mod\u00e9lisation, nous suivons la proposition de Villa (2016) et l\u2019investigation de Kochanova et&nbsp;al. (2020) qui ont effectu\u00e9 une analyse similaire en \u00e9valuant l\u2019impact de la d\u00e9mat\u00e9rialisation fiscale sur les co\u00fbts de conformit\u00e9 des entreprises.<\/p>\n\n\n\n<p>Conform\u00e9ment \u00e0 l\u2019\u00e9valuation DID, les pays qui n\u2019avaient pas adopt\u00e9 de r\u00e9formes de l\u2019administration fiscale \u00e0 la fin de la p\u00e9riode d\u2019\u00e9chantillonnage, ou ceux qui l\u2019avaient adopt\u00e9 avant le d\u00e9but de la p\u00e9riode d\u2019\u00e9chantillonnage, constituent le groupe t\u00e9moin ou de traitement. Nous avons des pays qui ont mis en \u0153uvre ou non les r\u00e9formes dans le groupe t\u00e9moin. Cependant, la pr\u00e9sence de pays qui ont d\u00e9j\u00e0 adopt\u00e9 les r\u00e9formes depuis peu, avant le d\u00e9but de la p\u00e9riode d\u2019\u00e9chantillonnage, peut sous-estimer l\u2019effet souhait\u00e9 du traitement si cet effet produit ne reste pas constant, mais augmente avec le temps. C\u2019est la limite de la premi\u00e8re approche. N\u00e9anmoins, les r\u00e9sultats restent robustes en consid\u00e9rant un temps <em>t <\/em>dans l\u2019estimation qui assure une implication de la r\u00e9forme dans au moins la moiti\u00e9 des pays de l\u2019\u00e9chantillon retenu (Kogueda et&nbsp;al., 2024). D\u2019ailleurs, la prise en compte d\u2019un niveau <em>t <\/em>rend difficile l\u2019obtention de l\u2019effet moyen suite aux tests de diff\u00e9rence moyenne.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour cette approche, nous adh\u00e9rons \u00e0 l\u2019estimateur DID de Villa (2016) avec une approche de r\u00e9gression lin\u00e9aire apport\u00e9e par des travaux de la litt\u00e9rature (Kochanova et&nbsp;al., 2020&nbsp;; Xiao &amp; Yuchen, 2020) exprim\u00e9e comme suit&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"334\" height=\"26\" src=\"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-8.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-25643\" srcset=\"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-8.png 334w, https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-8-300x23.png 300w\" sizes=\"(max-width: 334px) 100vw, 334px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (3)<\/p>\n\n\n\n<p>O\u00f9 &nbsp;est le niveau de conformit\u00e9 du contribuable <em>g<\/em> dans le pays <em>d<\/em> \u00e0 l\u2019ann\u00e9e <em>i<\/em> pendant l\u2019enqu\u00eate. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"180\" height=\"26\" src=\"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-9.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-25644\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>est la mise en place de l\u2019approche de doubles diff\u00e9rences qui peut influencer l\u2019effet des autres variables par rapport \u00e0 une r\u00e9gression sans mettre en place l\u2019approche. <em>Raf <\/em>est la mise en place de la r\u00e9forme dans le pays <em>d<\/em>. <em>t <\/em>est le temps de consid\u00e9ration de l\u2019application post et pr\u00e9-\u00e9valuation. Pour cette \u00e9tude, nous prenons en 2010. Cette variable respecte la mesure de l\u2019\u00e9quation&nbsp;4. <em>Vc<\/em> est le groupe de variable de contr\u00f4le compos\u00e9 des caract\u00e9ristiques macro\u00e9conomiques du pays. Le tableau&nbsp;1 fait une distinction de ces groupes de variables. \u03b2 et \u03b4 sont les coefficients des variables.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"129\" height=\"50\" src=\"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-7.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-25642\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><sub><\/sub>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; (4)<\/p>\n\n\n\n<p>Tableau 2 : Statistique descriptive et test de multicolin\u00e9arit\u00e9<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td>Variable<\/td><td>Obs<\/td><td>Moyenne<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>Min<\/td><td>Max<\/td><td>VIF<\/td><td>1\/VIF<\/td><\/tr><tr><td>SI-L<\/td><td>760<\/td><td>38,189<\/td><td>8,534<\/td><td>19,342<\/td><td>65,144<\/td><td>\u2212<\/td><td>\u2212<\/td><\/tr><tr><td>SI-S<\/td><td>760<\/td><td>36,655<\/td><td>9,875<\/td><td>5,1<\/td><td>61,4<\/td><td>\u2212<\/td><td>\u2212<\/td><\/tr><tr><td>EI<\/td><td>513<\/td><td>84,787<\/td><td>15,126<\/td><td>32,06<\/td><td>98,62<\/td><td>\u2212<\/td><td>\u2212<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;MT<\/td><td>760<\/td><td>0,449<\/td><td>0,629<\/td><td>0<\/td><td>2<\/td><td>1,69<\/td><td>0.592<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;DIGIT<\/td><td>760<\/td><td>0,146<\/td><td>0,353<\/td><td>0<\/td><td>1<\/td><td>1,764<\/td><td>0.567<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;ISU<\/td><td>760<\/td><td>0,499<\/td><td>0,5<\/td><td>0<\/td><td>1<\/td><td>1,424<\/td><td>0.702<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;EGOV<\/td><td>760<\/td><td>0,254<\/td><td>0,116<\/td><td>0<\/td><td>,668<\/td><td>2,84<\/td><td>0.352<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;SP<\/td><td>760<\/td><td>-0,554<\/td><td>0,892<\/td><td>-2,699<\/td><td>1,224<\/td><td>1,944<\/td><td>0.514<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;DP<\/td><td>760<\/td><td>14,348<\/td><td>6,476<\/td><td>0,952<\/td><td>43,484<\/td><td>1,52<\/td><td>0.658<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;RRN<\/td><td>760<\/td><td>11,589<\/td><td>10,668<\/td><td>0,001<\/td><td>58,688<\/td><td>1,688<\/td><td>0.592<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;TM<\/td><td>760<\/td><td>1654,234<\/td><td>2016,324<\/td><td>110,461<\/td><td>11645,982<\/td><td>3,118<\/td><td>0.321<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;DF<\/td><td>760<\/td><td>19,484<\/td><td>22,534<\/td><td>0<\/td><td>142,422<\/td><td>2,359<\/td><td>0.424<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;FBCP<\/td><td>760<\/td><td>22,466<\/td><td>10,218<\/td><td>0<\/td><td>79,401<\/td><td>1,371<\/td><td>0.729<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;LAF<\/td><td>760<\/td><td>68,359<\/td><td>11,552<\/td><td>42,39<\/td><td>90,34<\/td><td>1,425<\/td><td>0.702<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;TRADE<\/td><td>760<\/td><td>65,976<\/td><td>30,626<\/td><td>0<\/td><td>175,798<\/td><td>1,926<\/td><td>0.519<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td colspan=\"2\">Moyenne VIF<\/td><td>1,922<\/td><td>&nbsp;<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><a><\/a>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Afin d\u2019\u00e9viter une \u00e9ventuelle multicolin\u00e9arit\u00e9 entre les variables, nous avons effectu\u00e9 un test de tol\u00e9rance sur nos variables explicatives. Les r\u00e9sultats du coefficient du facteur d\u2019inflation de la variance (VIF) pour chaque variable sont pr\u00e9sent\u00e9s dans les deux derni\u00e8res colonnes du tableau&nbsp;2. En effet, d\u2019apr\u00e8s Bressoux (2008), on parle de multicolin\u00e9arit\u00e9 lorsque le coefficient moyen VIF est sup\u00e9rieur \u00e0 5. Les r\u00e9sultats pr\u00e9sent\u00e9s dans le tableau&nbsp;2 montrent qu\u2019il n\u2019y a pas multicolin\u00e9arit\u00e9 puisque le coefficient moyen VIF est proche de 1 et aucune des valeurs de tol\u00e9rance pour chacune des variables ind\u00e9pendantes n\u2019est inf\u00e9rieure ou \u00e9gale \u00e0 0,2 [1\/VIF].<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">R\u00e9sultats<\/h2>\n\n\n\n<p>Les r\u00e9sultats obtenus de l\u2019application du cadre empirique sont pr\u00e9sent\u00e9s en fonction de deux approches d\u2019estimation du DID. Pendant que la premi\u00e8re est d\u00e9di\u00e9e aux r\u00e9sultats principaux, la seconde approche quant \u00e0 elle concourt \u00e0 fournir les analyses de robustesse. De ce fait, dans la seconde approche d\u2019estimation, nous utilisons une mesure alternative de la taille du secteur informel propos\u00e9e par Medina et Schneider (2021). De plus, l\u2019effet de l\u2019usage du paiement par t\u00e9l\u00e9phone portable sur le secteur informel dans les \u00e9conomies d\u2019ASS est analys\u00e9 via la seconde approche.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><em>R\u00e9sultat de l\u2019approche DID intertemporelle avec variation du calendrier de traitement<\/em><\/h3>\n\n\n\n<p>L\u2019application du mod\u00e8le d\u2019estimation pr\u00e9sente des r\u00e9sultats sur l\u2019impact h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne de la r\u00e9forme sur la conformit\u00e9 fiscale du contribuable. Le tableau&nbsp;3 pr\u00e9sente les r\u00e9sultats de l\u2019estimation et le graphique&nbsp;1 pr\u00e9sente l\u2019effet de la r\u00e9forme fiscale et celui de la d\u00e9mat\u00e9rialisation des proc\u00e9dures fiscales sur le secteur informel. Nous constatons que la mise en place des proc\u00e9dures num\u00e9riques a un impact n\u00e9gatif sur la part du secteur informel dans les \u00e9conomies d\u2019ASS. Le r\u00e9sultat obtenu est conforme \u00e0 celui de Masiero (2017) et conforte encore plus la litt\u00e9rature qui d\u00e9fend l\u2019id\u00e9e que l\u2019usage des TIC par les populations limite le niveau d\u2019informalit\u00e9 dans les \u00e9conomies en d\u00e9veloppement (Chacaltana et&nbsp;al., 2024&nbsp;; Nguyen et&nbsp;al., 2023). En effet, la d\u00e9mat\u00e9rialisation des proc\u00e9dures fiscales entra\u00eene une diminution moyenne de 9&nbsp;% de la participation du secteur informel dans le revenu de l\u2019\u00e9conomie. Sa mise en place permet aux entreprises du secteur informel de plus facilement respecter leurs obligations fiscales \u00e0 moindre co\u00fbt. Les r\u00e9sultats de l\u2019estimation dans le tableau&nbsp;3 montrent qu\u2019un seul effet de cette r\u00e9forme est \u00e9gal \u00e0 l\u2019effet moyen. Par cons\u00e9quent, l\u2019impact de la r\u00e9forme n\u2019est pas influenc\u00e9 par les cycles \u00e9conomiques.<\/p>\n\n\n\n<p>Tableau 3&nbsp;: R\u00e9sultats de l\u2019estimation de l\u2019effet de la d\u00e9mat\u00e9rialisation des proc\u00e9dures fiscales sur le secteur informel<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td colspan=\"7\">DIGIT<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"7\">Estimation des effets du traitement&nbsp;: effets d\u2019\u00e9tudes d\u2019\u00e9v\u00e9nements<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Estimation<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>BI IC<\/td><td>BS IC<\/td><td>N<\/td><td>Switchs<\/td><\/tr><tr><td>Effect_1<\/td><td>-0,0990465<\/td><td>0,0665838<\/td><td>-0,2295484<\/td><td>0,0314554<\/td><td>399<\/td><td>20<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"7\">Estimation des effets du traitement&nbsp;: effet total moyen par unit\u00e9 de traitement<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Estimation<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>BI IC<\/td><td>BS IC<\/td><td>N<\/td><td>Switchs x P\u00e9riodes<\/td><\/tr><tr><td>Av_tot_eff<\/td><td>-0,0990465<\/td><td>,0665838<\/td><td>-0,2295484<\/td><td>0,0314554<\/td><td>399<\/td><td>20<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Notes&nbsp;: BI IC&nbsp;: Borne inf\u00e9rieure de l\u2019intervalle de confiance&nbsp;; BS IC&nbsp;: Borne sup\u00e9rieure de l\u2019intervalle de confiance.<\/p>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Nous constatons dans le tableau&nbsp;4 et le graphique&nbsp;1 que cette r\u00e9forme fiscale a un impact n\u00e9gatif sur le secteur informel. L\u2019adoption des r\u00e9formes fiscales cibl\u00e9es pour les unit\u00e9s de production informelles diminue en moyenne de 12&nbsp;% la participation du secteur informel dans le revenu des \u00e9conomies en ASS. Ce r\u00e9sultat est conforme \u00e0 ceux de la litt\u00e9rature (Bidzo, 2019&nbsp;; Solomon, 2011). Il t\u00e9moigne de l\u2019efficacit\u00e9 des r\u00e9formes mises en place pour la reduction du secteur informel dans les pays d\u2019ASS. En effet, la mise en place des politiques fiscales pour le secteur informel permet de rendre le syst\u00e8me fiscal \u00e9quitable et favorise la transition des activit\u00e9s de l\u2019informalit\u00e9 vers la formalit\u00e9 dans le pays. Les pays d\u2019Afrique mettent en place des r\u00e9gimes sp\u00e9ciaux pour lib\u00e9rer les entit\u00e9s d\u2019une charge fiscale en fonction des groupes d\u2019activit\u00e9s qui ne peuvent pas produire les informations comptables (OIT, 2018). Les PED ne parviennent pas \u00e0 am\u00e9liorer le niveau des emplois avec l\u2019industrialisation et la transformation structurelle des \u00e9conomies. Par ailleurs, dans plusieurs PED de l\u2019\u00e9chantillon, il est constat\u00e9 une transition vers des \u00e9conomies de services, caract\u00e9ris\u00e9e par une grande pr\u00e9sence de l\u2019auto-emploi. L\u2019auto-emploi est une niche du secteur informel.<\/p>\n\n\n\n<p>Tableau 4&nbsp;: R\u00e9sultats de l\u2019estimation de la r\u00e9forme fiscale sur le secteur informel<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td colspan=\"7\">ISU<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"7\">Estimation des effets du traitement&nbsp;: effets d\u2019\u00e9tudes d\u2019\u00e9v\u00e9nements<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Estimation<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>BI IC<\/td><td>BS IC<\/td><td>N<\/td><td>Switchs<\/td><\/tr><tr><td>Effect_1<\/td><td>-0,1285878<\/td><td>0,1034067<\/td><td>-0,3312611<\/td><td>0,0740856<\/td><td>164<\/td><td>11<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"7\">Estimation des effets du traitement&nbsp;: effet total moyen par unit\u00e9 de traitement<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Estimation<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>BI IC<\/td><td>BS IC<\/td><td>N<\/td><td>Switchs x P\u00e9riodes<\/td><\/tr><tr><td>Av_tot_eff<\/td><td>-0,1285878<\/td><td>0,1034067<\/td><td>-0,3312611<\/td><td>0,0740856<\/td><td>164<\/td><td>11<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Notes&nbsp;: BI IC&nbsp;: Borne inf\u00e9rieure de l\u2019intervalle de confiance&nbsp;; BS IC&nbsp;: Borne sup\u00e9rieure de l\u2019intervalle de confiance.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Source&nbsp;: auteurs.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Graphique 1&nbsp;: Repr\u00e9sentation de l\u2019impact des r\u00e9formes sur le secteur informel \u00e0 diff\u00e9rentes p\u00e9riodes<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td>DIGIT<\/td><td>ISU<\/td><\/tr><tr><td><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"295\" height=\"214\" src=\"blob:https:\/\/www.globalafricasciences.org\/440a1883-a359-47c2-90da-d5e0fbdf80b9\"><\/td><td><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"293\" height=\"214\" src=\"blob:https:\/\/www.globalafricasciences.org\/2896cd2b-2849-4d1c-a47c-96d3fdfd111a\"><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Concernant l\u2019effet des r\u00e9formes fiscales sur la part des emplois informels dans l\u2019ensemble des emplois, les r\u00e9sultats sont oppos\u00e9s \u00e0 celui de la part du secteur informel dans le PIB. En effet, les r\u00e9sultats du tableau&nbsp;5 montrent que les r\u00e9formes ont un effet positif sur le niveau d\u2019emploi informel dans l\u2019\u00e9conomie. En moyenne, elles entra\u00eenent une augmentation de la part des emplois informels. La d\u00e9mat\u00e9rialisation fait face aux \u00e9normes fractures num\u00e9riques dans certains pays d\u2019ASS. En effet, les emplois formels sont caract\u00e9ris\u00e9s par le paiement des imp\u00f4ts directs qui sont tr\u00e8s faiblement collect\u00e9s par les PED par rapport aux pays d\u00e9velopp\u00e9s. Par ailleurs, si une unit\u00e9 de production jadis informelle est d\u00e9tect\u00e9e par l\u2019administration, cela ne veut pas forc\u00e9ment dire que les emplois mobilis\u00e9s pour cette production ont \u00e9t\u00e9 aussi d\u00e9tect\u00e9s. Implicitement, il est probable qu\u2019il y a du travail derri\u00e8re cette production, mais il est difficile de savoir \u00e0 quelle intensit\u00e9. De plus, le tissu \u00e9conomique africain est principalement compos\u00e9 des entreprises familiales qui mettent en place un statut d\u2019employ\u00e9 difficile \u00e0 formaliser.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Tableau 5&nbsp;: R\u00e9sultats de l\u2019estimation de l\u2019effet de la d\u00e9mat\u00e9rialisation des proc\u00e9dures fiscales sur les emplois informels<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td colspan=\"7\">DIGIT<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"7\">Estimation des effets du traitement&nbsp;: effets d\u2019\u00e9tudes d\u2019\u00e9v\u00e9nements<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Estimation<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>BI IC<\/td><td>BS IC<\/td><td>N<\/td><td>Switchs<\/td><\/tr><tr><td>Effect_1<\/td><td>0,4321777<\/td><td>0,2793538<\/td><td>-0,1153457<\/td><td>0,979701<\/td><td>217<\/td><td>15<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"7\">Estimation des effets du traitement&nbsp;: effet total moyen par unit\u00e9 de traitement<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Estimation<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>BI IC<\/td><td>BS IC<\/td><td>N<\/td><td>Switchs x P\u00e9riodes<\/td><\/tr><tr><td>Av_tot_eff<\/td><td>0,4321777<\/td><td>0,2793538<\/td><td>-0,1153457<\/td><td>0,979701<\/td><td>217<\/td><td>15<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Notes&nbsp;: BI IC&nbsp;: Borne inf\u00e9rieure de l\u2019intervalle de confiance&nbsp;; BS IC&nbsp;: Borne sup\u00e9rieure de l\u2019intervalle de confiance.<\/p>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<p>La r\u00e9forme fiscale du secteur informel a un effet positif sur le niveau des emplois informels (tableau&nbsp;6 et graphique&nbsp;2). En moyenne, la r\u00e9forme cibl\u00e9e pour les unit\u00e9s de production informelles entra\u00eene une augmentation de 13&nbsp;% de la part des emplois informels dans l\u2019ensemble des emplois. Les pays d\u2019ASS, \u00e0 l\u2019oppos\u00e9 de ceux d\u2019Am\u00e9rique latine, ont mis en place des strat\u00e9gies pour le secteur informel qui n\u00e9gligent l\u2019emploi et se concentrent sur le paiement des imp\u00f4ts par les tr\u00e8s petites entreprises (CIAT, 2013). Or, les pays d\u2019Afrique mettent en place des r\u00e9gimes sp\u00e9ciaux pour la lib\u00e9ralisation des entit\u00e9s d\u2019une charge fiscale en fonction des groupes d\u2019activit\u00e9s qui ne peuvent pas produire les informations comptables (OIT, 2018). Cette situation peut expliquer l\u2019effet positif des r\u00e9formes sur le niveau d\u2019emploi informel. Cela est d\u2019autant plus vrai dans la plupart des pays d\u2019ASS, la mani\u00e8re de formaliser les activit\u00e9s est diff\u00e9rente de la mani\u00e8re de formaliser le travail avec notamment des bureaux et proc\u00e9dures diff\u00e9rentes avant de pouvoir \u00eatre d\u00e9tect\u00e9 par la fiscalit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p>Tableau 6&nbsp;: R\u00e9sultats de l\u2019estimation de la r\u00e9forme fiscale du secteur informel sur les emplois informels<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td colspan=\"7\">ISU<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"7\">Estimation des effets du traitement&nbsp;: effets d\u2019\u00e9tudes d\u2019\u00e9v\u00e9nements<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Estimation<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>BI IC<\/td><td>BS IC<\/td><td>N<\/td><td>Switchs<\/td><\/tr><tr><td>Effect_1<\/td><td>0,1369444<\/td><td>0,159166<\/td><td>-0,1750151<\/td><td>0,4489039<\/td><td>84<\/td><td>9<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"7\">Estimation des effets du traitement&nbsp;: effet total moyen par unit\u00e9 de traitement<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Estimation<\/td><td>Erreur standard<\/td><td>BI IC<\/td><td>BS IC<\/td><td>N<\/td><td>Switchs x P\u00e9riodes<\/td><\/tr><tr><td>Av_tot_eff<\/td><td>0,1369444<\/td><td>0,159166<\/td><td>-0,1750151<\/td><td>0,4489039<\/td><td>84<\/td><td>9<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Notes&nbsp;: BI IC&nbsp;: Borne inf\u00e9rieure de l\u2019intervalle de confiance&nbsp;; BS IC&nbsp;: Borne sup\u00e9rieure de l\u2019intervalle de confiance.<\/p>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Graphique 2&nbsp;: Repr\u00e9sentation de l\u2019impact des r\u00e9formes sur les emplois informels \u00e0 diff\u00e9rentes p\u00e9riodes<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td>DIGIT<\/td><td>ISU<\/td><\/tr><tr><td><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"292\" height=\"214\" src=\"blob:https:\/\/www.globalafricasciences.org\/83fdccc9-163d-4408-9604-cfd10ed4f5bf\"><\/td><td><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"292\" height=\"214\" src=\"blob:https:\/\/www.globalafricasciences.org\/b09e579e-f3e1-41e4-888d-66db7bb66dcd\"><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><em>R\u00e9sultat de l\u2019approche DID dans un cadre de r\u00e9gression \u00e0 effets fixes<\/em><\/h3>\n\n\n\n<p>Cette approche nous permet d\u2019\u00e9valuer l\u2019influence des variables de contr\u00f4le sur l\u2019impact des r\u00e9formes. Les mod\u00e8les&nbsp;1 et 2 \u00e9valuent respectivement l\u2019impact de la r\u00e9forme de num\u00e9risation des proc\u00e9dures et des r\u00e9formes du secteur informel sur le niveau d\u2019informalit\u00e9. Le mod\u00e8le&nbsp;3 \u00e9value conjointement l\u2019impact des deux r\u00e9formes. Pour nous assurer de la robustesse de notre estimation par r\u00e9gression, nous effectuons le test de diff\u00e9rences moyennes dans le tableau&nbsp;A1 en annexe. Les r\u00e9sultats montrent qu\u2019il existe des diff\u00e9rences moyennes entre la p\u00e9riode avant et apr\u00e8s l\u2019ann\u00e9e d\u2019\u00e9valuation. Par ailleurs, nous effectuons une triple diff\u00e9rence en consid\u00e9rant l\u2019\u00e9valuation d\u2019impact de la r\u00e9forme DIGIT et ISU comme deux r\u00e9formes distinctes. Dans la premi\u00e8re approche, nous n\u2019avons pas cette possibilit\u00e9 \u00e0 la suite de l\u2019analyse des travaux de Wooldridge (2007). Les r\u00e9sultats du test de diff\u00e9rences moyennes sont encourageants pour effectuer la r\u00e9gression (tableau&nbsp;A2 en annexe). Pour avoir des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis, nous effectuons des estimations marginalis\u00e9es par sous-r\u00e9gions.<\/p>\n\n\n\n<p>Tableau 7&nbsp;: R\u00e9sultats de l\u2019estimation des doubles diff\u00e9rences<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td>&nbsp;<\/td><td colspan=\"3\">Secteur informel<\/td><td colspan=\"3\">Emploi informel<\/td><\/tr><tr><td>VARIABLES<\/td><td>1<\/td><td>2<\/td><td>3<\/td><td>1<\/td><td>2<\/td><td>3<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td>DIGIT<\/td><td>-4,518***<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>0,761<\/td><td>7,266***<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>-4,551<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(1,584)<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>(5,416)<\/td><td>(2,599)<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>(3,329)<\/td><\/tr><tr><td>ISU<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>1,784**<\/td><td>3,380***<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>6,643***<\/td><td>6,275***<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>(0,735)<\/td><td>(0,807)<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>(0,974)<\/td><td>(0,997)<\/td><\/tr><tr><td>Double diff<\/td><td>4,160**<\/td><td>1,030<\/td><td>11,40*<\/td><td>-8,773***<\/td><td>-5,807***<\/td><td>-5,243*<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(1,765)<\/td><td>(0,976)<\/td><td>(6,329)<\/td><td>(2,822)<\/td><td>(1,442)<\/td><td>(2,801)<\/td><\/tr><tr><td>MT<\/td><td>0,289<\/td><td>-0,326<\/td><td>0,702<\/td><td>-10,64**<\/td><td>-6,590<\/td><td>-4,292<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,600)<\/td><td>(0,534)<\/td><td>(0,700)<\/td><td>(5,376)<\/td><td>(5,108)<\/td><td>(5,336)<\/td><\/tr><tr><td>EGOV<\/td><td>-2,329<\/td><td>-3,977<\/td><td>3,987<\/td><td>-1,775***<\/td><td>-1,519***<\/td><td>-1,434***<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(3,565)<\/td><td>(3,417)<\/td><td>(4,155)<\/td><td>(0,541)<\/td><td>(0,528)<\/td><td>(0,530)<\/td><\/tr><tr><td>SP<\/td><td>0,142<\/td><td>0,424<\/td><td>0,734*<\/td><td>-0,0905<\/td><td>0,0398<\/td><td>0,0381<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,355)<\/td><td>(0,353)<\/td><td>(0,417)<\/td><td>(0,0872)<\/td><td>(0,0869)<\/td><td>(0,0877)<\/td><\/tr><tr><td>DP<\/td><td>-0,388***<\/td><td>-0,330***<\/td><td>-0,373***<\/td><td>-0,0597<\/td><td>0,00485<\/td><td>-0,00343<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,0422)<\/td><td>(0,0426)<\/td><td>(0,0508)<\/td><td>(0,0473)<\/td><td>(0,0470)<\/td><td>(0,0473)<\/td><\/tr><tr><td>RRN<\/td><td>0,0575**<\/td><td>0,0663**<\/td><td>0,231***<\/td><td>-5,248***<\/td><td>-5,236***<\/td><td>-5,367***<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,0271)<\/td><td>(0,0270)<\/td><td>(0,0317)<\/td><td>(0,660)<\/td><td>(0,642)<\/td><td>(0,645)<\/td><\/tr><tr><td>TM<\/td><td>1,437***<\/td><td>1,717***<\/td><td>-0,875*<\/td><td>-0,319***<\/td><td>-0,325***<\/td><td>-0,339***<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,452)<\/td><td>(0,449)<\/td><td>(0,529)<\/td><td>(0,0250)<\/td><td>(0,0232)<\/td><td>(0,0244)<\/td><\/tr><tr><td>DF<\/td><td>-0,153***<\/td><td>-0,170***<\/td><td>-0,089***<\/td><td>-0,0765*<\/td><td>-0,104**<\/td><td>-0,0992**<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,0152)<\/td><td>(0,0146)<\/td><td>(0,0178)<\/td><td>(0,0445)<\/td><td>(0,0429)<\/td><td>(0,0430)<\/td><\/tr><tr><td>FBCP<\/td><td>-0,185***<\/td><td>-0,195***<\/td><td>-0,00276<\/td><td>-0,0789**<\/td><td>-0,157***<\/td><td>-0,152***<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,0265)<\/td><td>(0,0265)<\/td><td>(0,0312)<\/td><td>(0,0338)<\/td><td>(0,0350)<\/td><td>(0,0351)<\/td><\/tr><tr><td>LAF<\/td><td>0,161***<\/td><td>0,139***<\/td><td>0,0822***<\/td><td>1,639*<\/td><td>1,395*<\/td><td>1,487*<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,0263)<\/td><td>(0,0270)<\/td><td>(0,0318)<\/td><td>(0,853)<\/td><td>(0,837)<\/td><td>(0,857)<\/td><\/tr><tr><td>TRADE<\/td><td>1,112**<\/td><td>1,142**<\/td><td>-2,541***<\/td><td>1,639*<\/td><td>1,395*<\/td><td>1,487*<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0,479)<\/td><td>(0,472)<\/td><td>(0,559)<\/td><td>(0,853)<\/td><td>(0,837)<\/td><td>(0,857)<\/td><\/tr><tr><td>Constant<\/td><td>26,45***<\/td><td>25,38***<\/td><td>51,46***<\/td><td>130,0***<\/td><td>130,6***<\/td><td>130,6***<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(4,201)<\/td><td>(4,152)<\/td><td>(4,889)<\/td><td>(6,137)<\/td><td>(5,909)<\/td><td>(5,918)<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><td>&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td>Observations<\/td><td>760<\/td><td>760<\/td><td>760<\/td><td>513<\/td><td>513<\/td><td>513<\/td><\/tr><tr><td>R-squared<\/td><td>0,427<\/td><td>0,436<\/td><td>0,425<\/td><td>0,741<\/td><td>0,758<\/td><td>0,761<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>(.) erreur standard.<\/p>\n\n\n\n<p>***, ** et * repr\u00e9sentent la significativit\u00e9 au seuil de 1&nbsp;%, 5&nbsp;% et 10&nbsp;% respectivement.<\/p>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Les r\u00e9sultats du tableau&nbsp;7 confirment ceux de l\u2019estimation de l\u2019approche DID intertemporelle avec variation du calendrier de traitement. En effet, la r\u00e9forme fiscale de num\u00e9risation a un effet n\u00e9gatif sur le niveau du secteur informel et un effet positif sur le niveau d\u2019emploi informel. En revanche, les r\u00e9sultats sur la r\u00e9forme fiscale pour le secteur informel s\u2019opposent \u00e0 ceux de la premi\u00e8re approche d\u2019estimation, car l\u2019effet de la r\u00e9forme est positif sur le niveau du secteur informel dans l\u2019\u00e9conomie. Cette diff\u00e9rence peut \u00eatre li\u00e9e aux diff\u00e9rences dans les estimations d\u2019Elgin et&nbsp;al. (2021) et de Medina et Schneider (2021) du secteur informel. Par ailleurs, l\u2019intervention des variables de contr\u00f4le peut influencer les r\u00e9sultats obtenus.<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00e9anmoins, nous constatons que l\u2019usage de la monnaie \u00e9lectronique comme moyen de paiement des imp\u00f4ts a un effet n\u00e9gatif sur le niveau d\u2019emploi informel, mais un effet positif sur le niveau du secteur informel dans l\u2019\u00e9conomie. Ce r\u00e9sultat est conforme \u00e0 celui de Jacolin et&nbsp;al. (2021). En effet, l\u2019innovation financi\u00e8re qui diminue les co\u00fbts de transaction a des effets vari\u00e9s sur l\u2019\u00e9conomie informelle en fonction des canaux de transmission et de la r\u00e9gulation \u00e9conomique (Pankomera &amp; van Greunen, 2019). N\u00e9anmoins, les \u00e9tudes ont d\u00e9j\u00e0 montr\u00e9 l\u2019importance de la monnaie \u00e9lectronique dans la promotion de l\u2019\u00e9quit\u00e9 et la performance des entreprises du secteur informel (Hassan, 2023&nbsp;; Kabengele &amp; Roessling, 2022).<\/p>\n\n\n\n<p>Conform\u00e9ment aux r\u00e9sultats analys\u00e9s dans la litt\u00e9rature (Ajide &amp; Dada, 2022&nbsp;; Chacaltana et&nbsp;al., 2024&nbsp;; Nguyen et&nbsp;al., 2023), le d\u00e9veloppement financier, la d\u00e9mat\u00e9rialisation de la gouvernance publique, l\u2019investissement, la taille du march\u00e9 et les d\u00e9penses publiques ont un effet n\u00e9gatif sur le niveau de l\u2019informalit\u00e9 dans l\u2019\u00e9conomie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusion<\/h2>\n\n\n\n<p><a><\/a>La pr\u00e9sente \u00e9tude a eu pour objectif de montrer l\u2019impact des r\u00e9formes de l\u2019administration fiscale sur le secteur informel et les emplois informels au sein des \u00e9conomies d\u2019ASS, souvent caract\u00e9ris\u00e9es par une taille importante du secteur informel. Les r\u00e9formes \u00e9valu\u00e9es ici sont&nbsp;: i)&nbsp;la mise en place de la num\u00e9risation fiscale&nbsp;; ii)&nbsp;la mise en place d\u2019une r\u00e9forme fiscale pour le secteur informel&nbsp;; et iii)&nbsp;le paiement des imp\u00f4ts par monnaie \u00e9lectronique. Pour ce faire, nous avons utilis\u00e9 un mod\u00e8le de doubles diff\u00e9rences pour les analyses empiriques et les r\u00e9sultats obtenus sont de deux ordres. D\u2019une part, nous trouvons que la num\u00e9risation et la r\u00e9forme fiscale du secteur informel ont un effet n\u00e9gatif sur le secteur informel. D\u2019autre part, il en est ressorti que la num\u00e9risation et la r\u00e9forme du secteur informel affectent positivement la part des emplois informels dans l\u2019\u00e9conomie. Face \u00e0 ces constats, il est important de souligner que dans plusieurs pays, l\u2019autoentrepreneuriat est consid\u00e9r\u00e9 comme un emploi informel. Ces entreprises informelles ont une meilleure performance avec l\u2019av\u00e8nement des TIC dans les activit\u00e9s \u00e9conomiques. La r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale par rapport au secteur informel affecte \u00e9galement positivement les emplois informels. En effet, les pays d\u2019ASS n\u2019ont pas appliqu\u00e9 des r\u00e9formes informelles au profit des entrepreneurs, notamment dans les activit\u00e9s en ligne pourtant g\u00e9n\u00e9ratrices de revenus.<\/p>\n\n\n\n<p>Nous recommandons aux pays une application dynamique des r\u00e9formes ISU notamment dans l\u2019emploi. Nous participons \u00e0 une meilleure compr\u00e9hension des r\u00e9formes num\u00e9riques et ne pouvons pas juger de son efficacit\u00e9 absolue par rapport aux administrations manuelles, car les pays africains sont caract\u00e9ris\u00e9s par un niveau \u00e9lev\u00e9 des fractures num\u00e9riques. Toutefois, la sp\u00e9cificit\u00e9 de notre \u00e9tude nous permet de sugg\u00e9rer l\u2019intensification et la g\u00e9n\u00e9ralisation des r\u00e9formes fiscales, au regard de leurs potentiels b\u00e9n\u00e9fiques pour la mitigation du secteur informel. Par ailleurs, \u00e0 la suite d\u2019une grande litt\u00e9rature, il est important de saisir l\u2019opportunit\u00e9 de l\u2019am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des institutions et l\u2019harmonisation des r\u00e9flexions bas\u00e9e sur des exp\u00e9riences r\u00e9ussies pour optimiser la performance des administrations fiscales. La principale limite de cette \u00e9tude est l\u2019impossibilit\u00e9 d\u2019avoir des donn\u00e9es sur le fonctionnement des r\u00e9formes dans les pays. Des \u00e9tudes de cas peuvent chercher \u00e0 savoir comment les r\u00e9formes du secteur informel sont mises en place et quelles sont les performances obtenues sur la transition des activit\u00e9s informelles vers le secteur formel.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Bibliographie<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Ajide, F. M. (2021). Shadow economy in Africa: how relevant is financial inclusion? <em>Journal of Financial Regulation and Compliance<\/em>,<em> 29<\/em>(3), 297-316. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1108\/JFRC-10-2020-0095\">https:\/\/doi.org\/10.1108\/JFRC-10-2020-0095<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Ajide, F. M., &amp; Dada, J. T. (2022). The impact of ICT on shadow economy in West Africa. <em>International Social Science Journal<\/em>,<em> 72<\/em>(245), 749-767.<\/p>\n\n\n\n<p>Ajide, F. M., Dada, J. T., &amp; Olowookere, J. K. (2022). 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Crime and Output: Theory and Application to the Northern Triangle of Central America. <em>IMF Working Paper No. 20\/2<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>Portes, A., Castells, M., &amp; Benton, L. A. (1989). <em>The Informal economy : studies in advanced and less developed countries<\/em>. Johns Hopkins University Press.<\/p>\n\n\n\n<p>Portes, A., &amp; Haller, W. (2005). 18. The Informal Economy. Dans J. S. Neil &amp; S. Richard (Eds.), <em>The Handbook of Economic Sociology<\/em> (pp.&nbsp;403-426). Princeton University Press. <a href=\"https:\/\/doi.org\/doi:10.1515\/9781400835584.403\">https:\/\/doi.org\/doi:10.1515\/9781400835584.403<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Rangaswamy, N. (2019). A note on informal economy and ICT. <em>The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries<\/em>,<em> 85<\/em>(3), e12083. <a href=\"https:\/\/doi.org\/https:\/doi.org\/10.1002\/isd2.12083\">https:\/\/doi.org\/https:\/\/doi.org\/10.1002\/isd2.12083<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Remeikiene, R., &amp; Gaspareniene, L. (2021). The nexus between unemployment and the shadow economy in Lithuanian regions during the COVID-19 pandemic. <em>Journal of international studies<\/em>,<em> 14<\/em>(3).<\/p>\n\n\n\n<p>Remeikiene, R., Gaspareniene, L., &amp; Schneider, F. G. (2018). The definition of digital shadow economy.<em> Technological and Economic Development of Economy<\/em>,<em> 24<\/em>(2 ), 696-717. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3846\/20294913.2016.1266530\">https:\/\/doi.org\/10.3846\/20294913.2016.1266530<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Roberts, B. (1994). Informal Economy and Family Strategies. <em>International Journal of Urban and Regional Research<\/em>,<em> 18<\/em>(1), 6-23. <a href=\"https:\/\/doi.org\/https:\/doi.org\/10.1111\/j.1468-2427.1994.tb00248.x\">https:\/\/doi.org\/https:\/\/doi.org\/10.1111\/j.1468-2427.1994.tb00248.x<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Solomon, O. H. (2011). The Effect of Fiscal Policy on the size of the informal sector in Nigeria. <em>Journal of Economic and Financial Sciences<\/em>,<em> 4<\/em>(2), 237-256.<\/p>\n\n\n\n<p>Syed, A. A., Ahmed, F., Kamal, M. A., &amp; Trinidad Segovia, J. E. (2021). Assessing the Role of Digital Finance on Shadow Economy and Financial Instability: An Empirical Analysis of Selected South Asian Countries. <em>Mathematics<\/em>,<em> 9<\/em>(23).<\/p>\n\n\n\n<p>Traub-Merz, R., \u00d6hm, M., Leininger, J., Bonnet, F., &amp; Maihack, H. (2022). <em>Les travailleurs informels, majorit\u00e9 de l\u2019ombre&nbsp;: enqu\u00eate d\u2019opinion dans six pays sur le travail informel en Afrique subsaharienne<\/em>. Friedrich Ebert Stiftung.<\/p>\n\n\n\n<p>Uyar, A., Nimer, K., Kuzey, C., Shahbaz, M., &amp; Schneider, F. (2021). Can e-government initiatives alleviate tax evasion? The moderation effect of ICT. <em>Technological Forecasting and Social Change<\/em>,<em> 166<\/em>, 120597. <a href=\"https:\/\/doi.org\/https:\/doi.org\/10.1016\/j.techfore.2021.120597\">https:\/\/doi.org\/https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.techfore.2021.120597<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Veiga, L., &amp; Rohman, I. K. (2017). e-Government and the Shadow Economy: Evidence from Across the Globe. 6th International Conference on Electronic Government (EGOV), Sep.&nbsp;2017, St.&nbsp;Petersburg, Russia, 105-116.<\/p>\n\n\n\n<p>Villa, J. M. (2016). diff: Simplifying the estimation of difference-in-differences treatment effects. <em>The Stata Journal<\/em>,<em> 16<\/em>(1), 52-71.<\/p>\n\n\n\n<p>Von Haldenwang, C., Von Schiller, A., &amp; Garcia, M. (2014). Tax collection in developing countries\u2013New evidence on semi-autonomous revenue agencies (SARAs). <em>Journal of Development Studies<\/em>,<em> 50<\/em>(4), 541-555.<\/p>\n\n\n\n<p>Wooldridge, J. (2007). What\u2019s new in econometrics? Lecture 10 difference-in-differences estimation. <em>NBER Summer Institute<\/em>,<em> 9<\/em>(2011), 85.<\/p>\n\n\n\n<p>Xiao, C., &amp; Yuchen, S. (2020). Information system and corporate income taxe enforcement : evidence from China. <em>J Account Public Policy<\/em>,<em> 39<\/em>(6).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Annexes<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Tableau A1&nbsp;: Test de diff\u00e9rence moyenne sur les estimations des doubles diff\u00e9rences par la seconde approche<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td>&nbsp;<\/td><td colspan=\"2\">DIGIT &amp; ISU (DDD)<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>PED<\/td><td>ASS<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>Secteur informel<\/td><td>Emploi informel<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"3\"><strong>Avant la r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (A)<\/td><td>54.845<\/td><td>136.857<\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (B)<\/td><td>51.464<\/td><td>130.464<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (A)<\/td><td>48.687<\/td><td>140.823<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (B)<\/td><td>52.225<\/td><td>126.031<\/td><\/tr><tr><td>Diff\u00e9rence (UN)<\/td><td>-6.919<\/td><td>8.517**<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(5.743)<\/td><td>(4.254)<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"3\"><strong>Apr\u00e8s la r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (A)<\/td><td>51.142<\/td><td>139.316<\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (B)<\/td><td>46.712<\/td><td>138.519<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (A)<\/td><td>49.430<\/td><td>139.040<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (B)<\/td><td>40.519<\/td><td>133.9<\/td><\/tr><tr><td>Diff\u00e9rence (UN)<\/td><td>4.9481*<\/td><td>3.275<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(2.692)<\/td><td>(2.692)<\/td><\/tr><tr><td rowspan=\"2\">Doubles diff\u00e9rences<\/td><td>11.399*<\/td><td>-5.243*<\/td><\/tr><tr><td>(6.329)<\/td><td>(6.329)<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"3\"><strong>Nombre Observation<\/strong><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"3\"><strong>Avant la r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (A)<\/td><td>175<\/td><td>142<\/td><\/tr><tr><td>Non Adoptif (B)<\/td><td>244<\/td><td>143<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (A)<\/td><td>19<\/td><td>12<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (B)<\/td><td>2<\/td><td>0<\/td><\/tr><tr><td>Total<\/td><td>440<\/td><td>297<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"3\"><strong>Apr\u00e8s la r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (A)<\/td><td>106<\/td><td>87<\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (B)<\/td><td>124<\/td><td>65<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (A)<\/td><td>79<\/td><td>58<\/td><\/tr><tr><td>Adopter (B)<\/td><td>11<\/td><td>6<\/td><\/tr><tr><td>Total<\/td><td>320<\/td><td>216<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>(.) erreur standard.<\/p>\n\n\n\n<p>* repr\u00e9sentent la significativit\u00e9 au seuil de 10&nbsp;%.<\/p>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Tableau A2&nbsp;: Test de diff\u00e9rence moyenne sur les estimations des doubles diff\u00e9rences par la seconde approche<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td>&nbsp;<\/td><td colspan=\"2\">Secteur informel<\/td><td colspan=\"2\">Emploi informel<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>DIGIT<\/td><td>ISU<\/td><td>DIGIT<\/td><td>ISU<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"5\"><strong>Avant la r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (N)<\/td><td>26.454<\/td><td>26.168<\/td><td>130.019<\/td><td>130.636<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (UN)<\/td><td>21.936<\/td><td>27.913<\/td><td>137.285<\/td><td>137.279<\/td><\/tr><tr><td rowspan=\"2\">Diff\u00e9rence (UN)<\/td><td>-4.518***<\/td><td>1.745***<\/td><td>7.266***<\/td><td>6.643***<\/td><\/tr><tr><td>(1.584)<\/td><td>(0.669)<\/td><td>(2.599)<\/td><td>(0.974)<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"5\"><strong>Apr\u00e8s la r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (N)<\/td><td>24.240<\/td><td>23.693<\/td><td>135.613<\/td><td>138.085<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (UN)<\/td><td>23.882<\/td><td>26.597<\/td><td>134.106<\/td><td>138.922<\/td><\/tr><tr><td>Diff\u00e9rence (UN)<\/td><td>-0.358<\/td><td>2.904***<\/td><td>-1.507<\/td><td>0.837<\/td><\/tr><tr><td>&nbsp;<\/td><td>(0.963)<\/td><td>(0.792)<\/td><td>(1.259)<\/td><td>(1.205)<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"5\">&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td rowspan=\"2\">Doubles diff\u00e9rences<\/td><td>4.160***<\/td><td>1.030<\/td><td>-8.773***<\/td><td>-5.807***<\/td><\/tr><tr><td>(1.765)<\/td><td>(0.982)<\/td><td>(2.822)<\/td><td>(1.442)<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"5\"><strong>Nombre Observation<\/strong><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"5\"><strong>Avant la r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (N)<\/td><td>419<\/td><td>246<\/td><td>285<\/td><td>143<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (UN)<\/td><td>21<\/td><td>194<\/td><td>12<\/td><td>154<\/td><\/tr><tr><td>Total<\/td><td>440<\/td><td>440<\/td><td>297<\/td><td>297<\/td><\/tr><tr><td colspan=\"5\"><strong>Apr\u00e8s la r\u00e9forme de l\u2019administration fiscale<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Non adoptif (N)<\/td><td>230<\/td><td>135<\/td><td>152<\/td><td>71<\/td><\/tr><tr><td>Adoptif (UN)<\/td><td>90<\/td><td>185<\/td><td>64<\/td><td>145<\/td><\/tr><tr><td>Total<\/td><td>320<\/td><td>320<\/td><td>216<\/td><td>216<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>(.) erreur standard.<\/p>\n\n\n\n<p>***repr\u00e9sentent la significativit\u00e9 au seuil de 1&nbsp;%.<\/p>\n\n\n\n<p>Source&nbsp;: auteurs.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref1\" id=\"_ftn1\"><sup>[1]<\/sup><\/a> Monnaie \u00e9lectronique&nbsp;: services bancaires sur t\u00e9l\u00e9phone portable.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref2\" id=\"_ftn2\"><sup>[2]<\/sup><\/a> Les entreprises familiales sont des microentreprises compos\u00e9es de personnes r\u00e9mun\u00e9r\u00e9es, mais non salari\u00e9es. L\u2019agriculture de subsistance est incluse dans ce secteur si sa production est commercialis\u00e9e. Malgr\u00e9 l\u2019importance de ces microentreprises dans la production globale des \u00e9conomies africaines, elles contribuent toutefois \u00e0 une augmentation des emplois informels et vuln\u00e9rables, en partie \u00e0 cause de la faiblesse r\u00e9glementaire de ces pays.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref3\" id=\"_ftn3\"><sup>[3]<\/sup><\/a> Afrique australe (Angola, Botswana, Eswatini, Lesotho, Madagascar, Maurice, Mozambique, Namibie, Afrique du Sud, Zambie, Zimbabwe)&nbsp;; Afrique centrale (Cameroun, R\u00e9publique centrafricaine, Tchad, R\u00e9p. du Congo D\u00e9m., R\u00e9p. du Congo, Gabon, Guin\u00e9e \u00e9quatoriale)&nbsp;; Afrique de l\u2019Est (Burundi, Comores, \u00c9thiopie, Kenya, Rwanda, Soudan, Tanzanie, Ouganda)&nbsp;; Afrique de l\u2019Ouest (B\u00e9nin, Burkina Faso, Cap-Vert, C\u00f4te d\u2019Ivoire, Gambie, Ghana, Guin\u00e9e-Bissau, Mali, Mauritanie, Niger, Nigeria, S\u00e9n\u00e9gal, Sierra Leone, Togo).<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":25619,"template":"","meta":[],"series-categories":[1346],"cat-articles":[1015],"keywords":[1459,1456,1457,1455,1458],"ppma_author":[536,537,538],"class_list":["post-25620","series-issues","type-series-issues","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","series-categories-numero-8","cat-articles-analyses-critiques","keywords-afrique-subsaharienne","keywords-emploi-informel","keywords-methode-des-doubles-differences","keywords-numerisation-des-procedures-fiscales","keywords-secteur-informel","author-franky-brice-kogueda-afia-fr","author-william-nkoawo-fedoung-fr","author-arnold-dilane-momou-tchinda-fr"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>L\u2019impact de la num\u00e9risation fiscale sur le secteur informel : un regard sur l&#039;Afrique subsaharienne | Global Africa<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.globalafricasciences.org\/fr\/issues\/numero-8\/the-impact-of-tax-digitization-on-the-informal-sector-a-closer-look-at-sub-saharan-africa\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"L\u2019impact de la num\u00e9risation fiscale sur le secteur informel : un regard sur l&#039;Afrique subsaharienne | Global Africa\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Introduction Pr\u00e9sente dans la production des biens et des services, l\u2019\u00e9conomie informelle est une question qui concerne tous les pays du monde. Au-del\u00e0 de la principale cons\u00e9quence sur la mobilisation des recettes fiscales (MRF) (Colombo et&nbsp;al., 2022), elle entra\u00eene l\u2019augmentation de la dette publique (Elgin &amp; Oyvat, 2013), l\u2019utilisation et l\u2019allocation inefficace des ressources (Barussaud &amp; Lapeyre, 2022), entravant la fourniture ad\u00e9quate de biens publics, endommageant l\u2019environnement et ne parvenant pas \u00e0 promouvoir le tourisme (My et&nbsp;al., 2022), favorisant l\u2019ins\u00e9curit\u00e9 urbaine, la corruption, les in\u00e9galit\u00e9s de revenus et d\u2019acc\u00e8s aux soins (Nose &amp; Viseth, 2020&nbsp;; Traub-Merz et&nbsp;al., 2022) et perp\u00e9tuant la pauvret\u00e9 (OIT, 2019). Le d\u00e9placement des activit\u00e9s de production du secteur formel vers le secteur informel est d\u2019une importance capitale pour des \u00e9conomies en d\u00e9veloppement en g\u00e9n\u00e9ral et celles de l\u2019Afrique subsaharienne (ASS) en particulier. Le secteur informel est une composante essentielle de la plupart des \u00e9conomies de l\u2019ASS, car sa contribution au PIB s\u2019\u00e9chelonne entre 25&nbsp;% et 65&nbsp;% et il repr\u00e9sente 30&nbsp;% \u00e0 90&nbsp;% de l\u2019emploi non agricole (Nose &amp; Viseth, 2020&nbsp;; Traub-Merz et&nbsp;al., 2022).&nbsp; Le d\u00e9veloppement des pays d\u2019Afrique subsaharienne est divers et rend tr\u00e8s difficile la pr\u00e9vision de l\u2019\u00e9conomie informelle et la mise en place des politiques de mitigation. Cet article d\u00e9finit l\u2019\u00e9conomie souterraine, ou informelle, comme toutes activit\u00e9s \u00e9conomiques cach\u00e9es aux autorit\u00e9s officielles pour des raisons mon\u00e9taires, r\u00e9glementaires et institutionnelles (Medina &amp; Schneider, 2021). Les raisons mon\u00e9taires incluent le fait d\u2019\u00e9viter de payer des imp\u00f4ts et toutes les cotisations de s\u00e9curit\u00e9 sociale, les raisons r\u00e9glementaires sont relatives au fait d\u2019\u00e9viter la bureaucratie gouvernementale et le fardeau du cadre r\u00e9glementaire, tandis que les raisons institutionnelles incluent la loi sur la corruption, la qualit\u00e9 des institutions politiques et la faiblesse de l\u2019\u00c9tat de droit. Cette d\u00e9finition est principalement ax\u00e9e sur la conformit\u00e9 des entreprises et renvoie tout d\u2019abord aux travaux d\u2019Alaka Alaka (2006) qui d\u00e9fend l\u2019id\u00e9e qu\u2019une entreprise peut \u00eatre informelle lorsque l\u2019administration fiscale a des difficult\u00e9s \u00e0 produire l\u2019information fiscale relative \u00e0 cette structure. Elle est ensuite li\u00e9e aux entreprises familiales[2] ou PME productrices de richesse, mais non enregistr\u00e9es l\u00e9galement. Enfin, cette d\u00e9finition inclut les activit\u00e9s \u00e9conomiques souterraines qui peuvent ne pas \u00eatre d\u00e9clar\u00e9es aux autorit\u00e9s en vue d\u2019\u00e9chapper \u00e0 la lourde r\u00e9glementation de l\u2019imp\u00f4t, ou parce qu\u2019elles sont ill\u00e9gales. Cette triple perception r\u00e9cente de l\u2019\u00e9conomie informelle a pouss\u00e9 les administrations fiscales \u00e0 faire des efforts pour am\u00e9liorer le niveau de conformit\u00e9 des entreprises. Pour ce faire, les administrations fiscales ont mis en place des strat\u00e9gies de gestion du secteur informel similaires \u00e0 celles existantes pour les grandes entreprises. Par exemple, l\u2019Union \u00e9conomique et mon\u00e9taire ouest-africaine (UEMOA) a cr\u00e9\u00e9 des centres de gestion agr\u00e9\u00e9s (CGE) pour faciliter l\u2019imposition des entreprises du secteur informel (OIT, 2018)&nbsp;; le S\u00e9n\u00e9gal, quant \u00e0 lui, a mis en place une comptabilit\u00e9 sp\u00e9ciale pour les tr\u00e8s petites structures. Ces diverses r\u00e9formes permettent d\u2019am\u00e9liorer l\u2019\u00e9quit\u00e9 de l\u2019imp\u00f4t pour les entreprises. Dans la m\u00eame dynamique, les pays d\u2019Afrique centrale ont \u00e9labor\u00e9 des r\u00e9gimes sp\u00e9ciaux en fonction des groupes d\u2019activit\u00e9s informelles pour lib\u00e9rer les entit\u00e9s d\u2019une charge fiscale (OIT, 2018). \u00c0&nbsp;titre d\u2019exemple, le Cameroun a mis en place l\u2019imp\u00f4t lib\u00e9ratoire annuel pour les entreprises du secteur informel au d\u00e9triment des pr\u00e9l\u00e8vements mensuels. De m\u00eame, d\u2019autres pays misent sur la valorisation des technologies de l\u2019information et de la communication (TIC) pour la num\u00e9risation des proc\u00e9dures fiscales. En effet, plusieurs pays d\u2019Afrique de l\u2019Est ont des syst\u00e8mes fiscaux organis\u00e9s en fonction des taxes, de la d\u00e9centralisation fiscale et de la num\u00e9risation des proc\u00e9dures (ATAF, 2021). Ainsi, le Rwanda et l\u2019\u00c9thiopie ont num\u00e9ris\u00e9 leurs proc\u00e9dures fiscales pour faciliter la formalisation des entreprises informelles. En outre, suite \u00e0 l\u2019exp\u00e9rience kenyane et l\u2019av\u00e8nement de la monnaie \u00e9lectronique, certains pays d\u2019Afrique qui ont instaur\u00e9 la monnaie mobile permettent aux entreprises d\u2019effectuer le paiement de leurs imp\u00f4ts par le biais des services bancaires sur t\u00e9l\u00e9phone portable, en partenariat avec les op\u00e9rateurs de t\u00e9l\u00e9communications. A titre illustratif, les administrations fiscales au Cameroun, en Afrique du Sud et en Tanzanie permettent aux contribuables de d\u00e9clarer et payer leurs obligations fiscales sans internet \u00e0 partir du service de monnaie mobile. Au niveau op\u00e9rationnel, la mise en place des r\u00e9formes est li\u00e9e \u00e0 l\u2019activit\u00e9 des entit\u00e9s d\u00e9l\u00e9gu\u00e9es au sein de l&rsquo;administration fiscale, ainsi qu\u2019aux recommandations du forum des administrations fiscales africaines pour am\u00e9liorer la capacit\u00e9 fiscale et la conformit\u00e9 des contribuables. Par ailleurs, certains pays subissent la contrainte des bailleurs de fonds internationaux pour une am\u00e9lioration de la mobilisation des recettes fiscales pour pallier l\u2019endettement. Les pays comme le Kenya, l\u2019Ouganda, le Cameroun, le S\u00e9n\u00e9gal, le Ghana, le Nigeria, l\u2019Afrique du Sud, la Tanzanie et la Zambie ont mis en place les trois r\u00e9formes. La C\u00f4te d\u2019Ivoire, le Burkina Faso, l\u2019\u00c9thiopie et le Malawi se sont limit\u00e9s \u00e0 la num\u00e9risation des proc\u00e9dures et \u00e0 la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie de r\u00e9gulation du secteur informel. Environ 25&nbsp;pays d\u2019ASS n\u2019ont num\u00e9ris\u00e9 que leurs proc\u00e9dures fiscales. Ainsi, la R\u00e9publique D\u00e9mocratique du Congo a mis en place des strat\u00e9gies fiscales pour le secteur informel, mais n\u2019a pas encore num\u00e9ris\u00e9 ses proc\u00e9dures fiscales. Or, cette num\u00e9risation est une aubaine tant pour les entreprises que pour les institutions fiscales, car elle permet la r\u00e9duction des co\u00fbts de transactions associ\u00e9s aux activit\u00e9s de d\u00e9claration fiscale, et au processus de collecte d\u2019imp\u00f4ts par les administrations fiscales (Banque mondiale, 2021). Pour cette \u00e9tude, nous portons une attention particuli\u00e8re sur l\u2019influence de la num\u00e9risation des proc\u00e9dures fiscales. Trois axes d\u2019\u00e9tude portant sur l\u2019usage des TIC dans les syst\u00e8mes fiscaux \u00e9mergent apr\u00e8s examen de la litt\u00e9rature. Le premier axe analyse l\u2019effet de la num\u00e9risation sur la capacit\u00e9 de l\u2019administration fiscale (Bassongui, 2023&nbsp;; Bassongui &amp; Houngb\u00e9dji, 2022&nbsp;; Gnangnon &amp; Brun, 2018, 2020&nbsp;; Ongo Nkoa &amp; Song, 2022). Le deuxi\u00e8me porte sur l\u2019effet de la num\u00e9risation fiscale sur la qualit\u00e9 des institutions publiques et la r\u00e9duction de la corruption (Gnangnon &amp; Lyer, 2018&nbsp;; Lin et&nbsp;al., 2018&nbsp;; Lio et&nbsp;al., 2011). Le dernier axe analyse la relation entre la num\u00e9risation et l\u2019\u00e9conomie informelle (Ilavarasan, 2019&nbsp;; Masiero, 2017&nbsp;; Medina &amp; Schneider, 2021). 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Au-del\u00e0 de la principale cons\u00e9quence sur la mobilisation des recettes fiscales (MRF) (Colombo et&nbsp;al., 2022), elle entra\u00eene l\u2019augmentation de la dette publique (Elgin &amp; Oyvat, 2013), l\u2019utilisation et l\u2019allocation inefficace des ressources (Barussaud &amp; Lapeyre, 2022), entravant la fourniture ad\u00e9quate de biens publics, endommageant l\u2019environnement et ne parvenant pas \u00e0 promouvoir le tourisme (My et&nbsp;al., 2022), favorisant l\u2019ins\u00e9curit\u00e9 urbaine, la corruption, les in\u00e9galit\u00e9s de revenus et d\u2019acc\u00e8s aux soins (Nose &amp; Viseth, 2020&nbsp;; Traub-Merz et&nbsp;al., 2022) et perp\u00e9tuant la pauvret\u00e9 (OIT, 2019). Le d\u00e9placement des activit\u00e9s de production du secteur formel vers le secteur informel est d\u2019une importance capitale pour des \u00e9conomies en d\u00e9veloppement en g\u00e9n\u00e9ral et celles de l\u2019Afrique subsaharienne (ASS) en particulier. Le secteur informel est une composante essentielle de la plupart des \u00e9conomies de l\u2019ASS, car sa contribution au PIB s\u2019\u00e9chelonne entre 25&nbsp;% et 65&nbsp;% et il repr\u00e9sente 30&nbsp;% \u00e0 90&nbsp;% de l\u2019emploi non agricole (Nose &amp; Viseth, 2020&nbsp;; Traub-Merz et&nbsp;al., 2022).&nbsp; Le d\u00e9veloppement des pays d\u2019Afrique subsaharienne est divers et rend tr\u00e8s difficile la pr\u00e9vision de l\u2019\u00e9conomie informelle et la mise en place des politiques de mitigation. Cet article d\u00e9finit l\u2019\u00e9conomie souterraine, ou informelle, comme toutes activit\u00e9s \u00e9conomiques cach\u00e9es aux autorit\u00e9s officielles pour des raisons mon\u00e9taires, r\u00e9glementaires et institutionnelles (Medina &amp; Schneider, 2021). Les raisons mon\u00e9taires incluent le fait d\u2019\u00e9viter de payer des imp\u00f4ts et toutes les cotisations de s\u00e9curit\u00e9 sociale, les raisons r\u00e9glementaires sont relatives au fait d\u2019\u00e9viter la bureaucratie gouvernementale et le fardeau du cadre r\u00e9glementaire, tandis que les raisons institutionnelles incluent la loi sur la corruption, la qualit\u00e9 des institutions politiques et la faiblesse de l\u2019\u00c9tat de droit. Cette d\u00e9finition est principalement ax\u00e9e sur la conformit\u00e9 des entreprises et renvoie tout d\u2019abord aux travaux d\u2019Alaka Alaka (2006) qui d\u00e9fend l\u2019id\u00e9e qu\u2019une entreprise peut \u00eatre informelle lorsque l\u2019administration fiscale a des difficult\u00e9s \u00e0 produire l\u2019information fiscale relative \u00e0 cette structure. Elle est ensuite li\u00e9e aux entreprises familiales[2] ou PME productrices de richesse, mais non enregistr\u00e9es l\u00e9galement. Enfin, cette d\u00e9finition inclut les activit\u00e9s \u00e9conomiques souterraines qui peuvent ne pas \u00eatre d\u00e9clar\u00e9es aux autorit\u00e9s en vue d\u2019\u00e9chapper \u00e0 la lourde r\u00e9glementation de l\u2019imp\u00f4t, ou parce qu\u2019elles sont ill\u00e9gales. Cette triple perception r\u00e9cente de l\u2019\u00e9conomie informelle a pouss\u00e9 les administrations fiscales \u00e0 faire des efforts pour am\u00e9liorer le niveau de conformit\u00e9 des entreprises. Pour ce faire, les administrations fiscales ont mis en place des strat\u00e9gies de gestion du secteur informel similaires \u00e0 celles existantes pour les grandes entreprises. Par exemple, l\u2019Union \u00e9conomique et mon\u00e9taire ouest-africaine (UEMOA) a cr\u00e9\u00e9 des centres de gestion agr\u00e9\u00e9s (CGE) pour faciliter l\u2019imposition des entreprises du secteur informel (OIT, 2018)&nbsp;; le S\u00e9n\u00e9gal, quant \u00e0 lui, a mis en place une comptabilit\u00e9 sp\u00e9ciale pour les tr\u00e8s petites structures. Ces diverses r\u00e9formes permettent d\u2019am\u00e9liorer l\u2019\u00e9quit\u00e9 de l\u2019imp\u00f4t pour les entreprises. Dans la m\u00eame dynamique, les pays d\u2019Afrique centrale ont \u00e9labor\u00e9 des r\u00e9gimes sp\u00e9ciaux en fonction des groupes d\u2019activit\u00e9s informelles pour lib\u00e9rer les entit\u00e9s d\u2019une charge fiscale (OIT, 2018). \u00c0&nbsp;titre d\u2019exemple, le Cameroun a mis en place l\u2019imp\u00f4t lib\u00e9ratoire annuel pour les entreprises du secteur informel au d\u00e9triment des pr\u00e9l\u00e8vements mensuels. De m\u00eame, d\u2019autres pays misent sur la valorisation des technologies de l\u2019information et de la communication (TIC) pour la num\u00e9risation des proc\u00e9dures fiscales. En effet, plusieurs pays d\u2019Afrique de l\u2019Est ont des syst\u00e8mes fiscaux organis\u00e9s en fonction des taxes, de la d\u00e9centralisation fiscale et de la num\u00e9risation des proc\u00e9dures (ATAF, 2021). Ainsi, le Rwanda et l\u2019\u00c9thiopie ont num\u00e9ris\u00e9 leurs proc\u00e9dures fiscales pour faciliter la formalisation des entreprises informelles. En outre, suite \u00e0 l\u2019exp\u00e9rience kenyane et l\u2019av\u00e8nement de la monnaie \u00e9lectronique, certains pays d\u2019Afrique qui ont instaur\u00e9 la monnaie mobile permettent aux entreprises d\u2019effectuer le paiement de leurs imp\u00f4ts par le biais des services bancaires sur t\u00e9l\u00e9phone portable, en partenariat avec les op\u00e9rateurs de t\u00e9l\u00e9communications. A titre illustratif, les administrations fiscales au Cameroun, en Afrique du Sud et en Tanzanie permettent aux contribuables de d\u00e9clarer et payer leurs obligations fiscales sans internet \u00e0 partir du service de monnaie mobile. Au niveau op\u00e9rationnel, la mise en place des r\u00e9formes est li\u00e9e \u00e0 l\u2019activit\u00e9 des entit\u00e9s d\u00e9l\u00e9gu\u00e9es au sein de l&rsquo;administration fiscale, ainsi qu\u2019aux recommandations du forum des administrations fiscales africaines pour am\u00e9liorer la capacit\u00e9 fiscale et la conformit\u00e9 des contribuables. Par ailleurs, certains pays subissent la contrainte des bailleurs de fonds internationaux pour une am\u00e9lioration de la mobilisation des recettes fiscales pour pallier l\u2019endettement. Les pays comme le Kenya, l\u2019Ouganda, le Cameroun, le S\u00e9n\u00e9gal, le Ghana, le Nigeria, l\u2019Afrique du Sud, la Tanzanie et la Zambie ont mis en place les trois r\u00e9formes. La C\u00f4te d\u2019Ivoire, le Burkina Faso, l\u2019\u00c9thiopie et le Malawi se sont limit\u00e9s \u00e0 la num\u00e9risation des proc\u00e9dures et \u00e0 la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie de r\u00e9gulation du secteur informel. Environ 25&nbsp;pays d\u2019ASS n\u2019ont num\u00e9ris\u00e9 que leurs proc\u00e9dures fiscales. Ainsi, la R\u00e9publique D\u00e9mocratique du Congo a mis en place des strat\u00e9gies fiscales pour le secteur informel, mais n\u2019a pas encore num\u00e9ris\u00e9 ses proc\u00e9dures fiscales. Or, cette num\u00e9risation est une aubaine tant pour les entreprises que pour les institutions fiscales, car elle permet la r\u00e9duction des co\u00fbts de transactions associ\u00e9s aux activit\u00e9s de d\u00e9claration fiscale, et au processus de collecte d\u2019imp\u00f4ts par les administrations fiscales (Banque mondiale, 2021). Pour cette \u00e9tude, nous portons une attention particuli\u00e8re sur l\u2019influence de la num\u00e9risation des proc\u00e9dures fiscales. Trois axes d\u2019\u00e9tude portant sur l\u2019usage des TIC dans les syst\u00e8mes fiscaux \u00e9mergent apr\u00e8s examen de la litt\u00e9rature. Le premier axe analyse l\u2019effet de la num\u00e9risation sur la capacit\u00e9 de l\u2019administration fiscale (Bassongui, 2023&nbsp;; Bassongui &amp; Houngb\u00e9dji, 2022&nbsp;; Gnangnon &amp; Brun, 2018, 2020&nbsp;; Ongo Nkoa &amp; Song, 2022). Le deuxi\u00e8me porte sur l\u2019effet de la num\u00e9risation fiscale sur la qualit\u00e9 des institutions publiques et la r\u00e9duction de la corruption (Gnangnon &amp; Lyer, 2018&nbsp;; Lin et&nbsp;al., 2018&nbsp;; Lio et&nbsp;al., 2011). Le dernier axe analyse la relation entre la num\u00e9risation et l\u2019\u00e9conomie informelle (Ilavarasan, 2019&nbsp;; Masiero, 2017&nbsp;; Medina &amp; Schneider, 2021). 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