ENQUETE TELEPHONIQUE SUR L'IMPACT ECONOMIQUE DE LA COVID-19 SUR LES ENTREPRISES DES SECTEURS MODERNE ET INFORMEL AU NIGER 2021 (2eme VAGUE), Covid-19-Entreprise (2eme VAGUE)
REPUBLIQIUE DU NIGER, 2021
INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE
Identification
idno
NER-INS-COVID19ENT2-2021-V01
Titre
ENQUETE TELEPHONIQUE SUR L'IMPACT ECONOMIQUE DE LA COVID-19 SUR LES ENTREPRISES DES SECTEURS MODERNE ET INFORMEL AU NIGER 2021 (2eme VAGUE), Covid-19-Entreprise (2eme VAGUE)
Subtitle
Covid-19-Entreprise (2eme VAGUE)
Country
| Name | Country code |
|---|---|
| REPUBLIQIUE DU NIGER | NER |
Abstract
L’objectif général de l’enquête est de contribuer à la réflexion sur les impacts socio-économiques des mesures prises par le Gouvernement dans le cadre de la lutte de la pandémie du coronavirus (COVID-19) au Niger et de proposer des mesures de mitigation. De façon spécifique, il s’agit:
- d’identifier les principaux canaux de transmission de l’impact de la pandémie de la COVID-19 sur les entreprises (chiffre d’affaires, emploi et investissement);
- d’évaluer quantitativement et qualitativement les effets de la COVID-19 sur les entreprises des secteurs modernes et informel;
- et enfin proposer des axes d’interventions concrètes pour la mitigation et la prévention des effets de la crise sanitaire.
- d’identifier les principaux canaux de transmission de l’impact de la pandémie de la COVID-19 sur les entreprises (chiffre d’affaires, emploi et investissement);
- d’évaluer quantitativement et qualitativement les effets de la COVID-19 sur les entreprises des secteurs modernes et informel;
- et enfin proposer des axes d’interventions concrètes pour la mitigation et la prévention des effets de la crise sanitaire.
Kind of Data
Données échantillonées [ssd]
Version
Version number
Les données mises a la disposition des utilisateurs ont subi des techniques d'anonymisation en vue de proteger les repondants.
Par consequent cette action est susceptible d'entrainer un lèger ecart entre les indicateurs publiés dans le rapport de l'enquête et ceux de la base anonymisée.
Par consequent cette action est susceptible d'entrainer un lèger ecart entre les indicateurs publiés dans le rapport de l'enquête et ceux de la base anonymisée.
Version Date
2021-09-29
Version Notes
Les données mises a la disposition des utilisateurs ont subi des techniques d'anonymisation en vue de proteger les repondants.
Par consequent cette action est susceptible d'entrainer un lèger ecart entre les indicateurs publiés dans le rapport de l'enquête et ceux de la base anonymisée.
Par consequent cette action est susceptible d'entrainer un lèger ecart entre les indicateurs publiés dans le rapport de l'enquête et ceux de la base anonymisée.
Scope
Topic Classification
| Topic |
|---|
| Canaux de transmission de l’impact de la pandémie de la COVID-19 sur l’économie nigérienne |
| Iimpact économique de la COVID-19 sur les entreprises des secteurs formel et informel |
| Stratégies de mitigation et le plan d’action à adopter à court, moyen et long terme pour juguler les effets économiques induits par la pandémie de la COVID19 |
Keywords
| Keyword |
|---|
| COVID-19 |
| Chiffre d’affaires |
| Activité économique principale |
| Activité économique secondaire |
| Canaux de transmission |
| Comptabilité analytique |
| Comptabilité générale |
| Entreprise |
| Epidémie |
| Evaluation d’impact |
| Investissement |
| Pandémie |
| Secteur moderne |
| Secteur informel |
| Stratégies de mitigation |
| Unité de Production Informelle |
Coverage
Geographic Coverage
Le champ de l'enquête est national avec un échantillon représentatif selon le milieu de résidence (urbain et rural) et concerne les entreprises des secteurs moderne et informel qui sont les deux domaines d'études retenus.
Geographic Unit
LES ENTEPRISES DES SECTEURS MODERNE ET INFORMEL
Unit of Analysis
LES ENTEPRISES DES SECTEURS MODERNE ET INFORMEL AU NIGER
Universe
L'enquete couvre les entreprises des secteurs moderne et informel
Producers and sponsors
Authoring entity/Primary investigators
| Agency Name | Affiliation |
|---|---|
| INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE | MINISTERE DU PLAN |
Producers
Funding Agency/Sponsor
| Name | Abbreviation | Role |
|---|---|---|
| Projet Données de qualité pour une prise de décision | DQPD | Financement |
Other Identifications/Acknowledgments
| Name | Affiliation | Role |
|---|---|---|
| Idrissa ALICHINA KOURGUENI | DG INS | Coordonnateur National |
| Mahamadou CHEKARAO | Directeur de la Comptabilité Nationale de la Conjoncture et des Etudes Economiques (DCNCEE) | Coordonnateur Technique |
| Issaka AMADOU MAMANE | Chef de la Division des Statistiques et des Etudes Economiques à la DCNCEE | Membre de l’Equipe Technique |
| Abdoussalam ZAKARI | Responsable de l’Unité Suivi et Evaluation (R/USE) | Membre de l’Equipe Technique |
| Ibro Chaibou LAOUALI | Chef de la Division des Comptes Nationaux à la DCNCEE | Membre de l’Equipe Technique |
| Ibrahim OUMAROU SADOU | Chef de Service des Etudes Economiques à la DCNCEE | Membre de l’Equipe Technique |
| Alio DANGANA | Chef de la Division de la Cartographie Censitaire à la DER | Membre de l’Equipe Technique |
| Souley NABADE | Chef de Service du Traitement des Données à la Division Informatique (DI) | Membre de l’Equipe Technique |
| Amadou ALOU | Chef de la Division Informatique (DI) | Anonymisation et Archivage |
| Issoufou SAIDOU | Directeur de la Coordination et du Management de l’Information Statistique (DCMIS) Management de l’Information Statistique (DCMIS) | Membre de l’Equipe Technique |
| Halimatou AMADOU GARBA (Madame KAMIL) | Directrice des Statistiques Démographiques et Sociales (DSEDS) | Membre du Comité de Coordination |
| Souleymane ALZOUMA | Directeur des Enquêtes et des Recensements (DER) | Membre du Comité de Coordination |
| Raïssa TOUNE (Madame CHEFFOU) | Directrice des Ressources Financières et du Matériel (DRFM) | Membre du Comité de Coordination |
| Houa IBRAHIM (Madame OMAR) | Secrétaire Général (SG) | Coordinatrice Nationale Adjointe |
Sampling
Sampling Procedure
L'échantillon de l'enquête auprès des entreprises du secteur moderne a été tiré à partir du répertoire des entreprises du secteur moderne le plus récent élaboré par l'INS à savoir celui de l'année 2019. Cette base a été utilisée du fait qu'elle contient les données téléphoniques des principales entreprises du Niger et d'autres informations pertinentes (branche d'activités, chiffres d'affaires, etc.).
Quant aux entreprises du secteur informel, à l'instar de l'approche méthodologique utilisée par des pays ayant réalisé des enquêtes similaires, la liste des Unités de Production Informelles (UPI) contenues au niveau de la base de l'Enquête Régionale Intégrée sur l'Emploi et le Secteur Informel (ERI-ESI), laquelle contient aussi des informations sur les numéros de téléphone des chefs d'unités de production informelles ainsi que leur nom, prénom et leur localisation, a été retenue comme base de sondage. En effet, il s'agit de l'enquête la plus récente sur le secteur informel réalisée par l'INS-NIGER en 2017, et harmonisée au niveau des pays membres de l'UEMOA.
La taille optimale de l'échantillon obtenue a été de 1 200 entreprises dont 400 entreprises du secteur moderne et 800 unités de productions informelles (UPI).
Etant donné qu'il est attendu que les résultats soient significatifs au niveau national sur les deux (2) domaines d'étude retenus (le moderne et l'informel), l'échantillonnage a été fait indépendamment dans les deux (2) domaines et stratifié par branche d'activités pour renforcer la précision des estimations. Une allocation proportionnelle du poids de chaque branche d'activités dans la valeur ajoutée totale de chaque secteur (moderne et informel) a été faite. Pour ce faire, les entreprises ont été tirées au hasard à l'intérieur de chaque strate (branche d'activités) au moyen d'un sondage aléatoire systématique (SAS).
Pour les entreprises du secteur moderne :
La répartition des entreprises par branche d'activités a été faite suivant une allocation proportionnelle à leur poids dans la valeur ajoutée totale du secteur moderne marchande. Cependant, compte tenu de la situation dans certaines branches où opèrent des grandes entreprises avec des effectifs limités (cas de la production d'électricité, d'eau, et des télécommunications), des redressements ont été faits dans la méthode d'allocation proportionnelle.
Pour les entreprises du secteur informel (Unités de Production Informelles)
La répartition des Unités de Production Informelles (UPI) par branches d'activités suit les mêmes proportions que leurs poids dans la valeur ajoutée du secteur informel marchand.
Quant aux entreprises du secteur informel, à l'instar de l'approche méthodologique utilisée par des pays ayant réalisé des enquêtes similaires, la liste des Unités de Production Informelles (UPI) contenues au niveau de la base de l'Enquête Régionale Intégrée sur l'Emploi et le Secteur Informel (ERI-ESI), laquelle contient aussi des informations sur les numéros de téléphone des chefs d'unités de production informelles ainsi que leur nom, prénom et leur localisation, a été retenue comme base de sondage. En effet, il s'agit de l'enquête la plus récente sur le secteur informel réalisée par l'INS-NIGER en 2017, et harmonisée au niveau des pays membres de l'UEMOA.
La taille optimale de l'échantillon obtenue a été de 1 200 entreprises dont 400 entreprises du secteur moderne et 800 unités de productions informelles (UPI).
Etant donné qu'il est attendu que les résultats soient significatifs au niveau national sur les deux (2) domaines d'étude retenus (le moderne et l'informel), l'échantillonnage a été fait indépendamment dans les deux (2) domaines et stratifié par branche d'activités pour renforcer la précision des estimations. Une allocation proportionnelle du poids de chaque branche d'activités dans la valeur ajoutée totale de chaque secteur (moderne et informel) a été faite. Pour ce faire, les entreprises ont été tirées au hasard à l'intérieur de chaque strate (branche d'activités) au moyen d'un sondage aléatoire systématique (SAS).
Pour les entreprises du secteur moderne :
La répartition des entreprises par branche d'activités a été faite suivant une allocation proportionnelle à leur poids dans la valeur ajoutée totale du secteur moderne marchande. Cependant, compte tenu de la situation dans certaines branches où opèrent des grandes entreprises avec des effectifs limités (cas de la production d'électricité, d'eau, et des télécommunications), des redressements ont été faits dans la méthode d'allocation proportionnelle.
Pour les entreprises du secteur informel (Unités de Production Informelles)
La répartition des Unités de Production Informelles (UPI) par branches d'activités suit les mêmes proportions que leurs poids dans la valeur ajoutée du secteur informel marchand.
Response Rate
Taux de réponse des enquêtées: 58,6%
En effet, à l'issue de la collecte, le bilan provisoire de la 2ème vague, révèle que 1 185 entreprises ont été joints au téléphone pour une interview. 703 entreprises ont été interviewées avec succès soit 58,6% (contre 48,5% pour la 1ère vague) et 16 interviews ont été partiellement achevés soit 1,3% (contre 3,7% pour la 1ère vague). Il a été enregistré un pourcentage de refus (4,4% contre 11,3% pour la 1ère vague) et de non réponse (8,1% contre 8,4% pour la 1ère vague) moins élevé que celui de la 1ère vague. Les proportions de numéros invalides et de téléphones fermés, respectivement de 10,8% et 11,8%, sont significatives mais en deçà de celles de la 1ère vague (respectivement de 12,8% et 12,1%).
En effet, à l'issue de la collecte, le bilan provisoire de la 2ème vague, révèle que 1 185 entreprises ont été joints au téléphone pour une interview. 703 entreprises ont été interviewées avec succès soit 58,6% (contre 48,5% pour la 1ère vague) et 16 interviews ont été partiellement achevés soit 1,3% (contre 3,7% pour la 1ère vague). Il a été enregistré un pourcentage de refus (4,4% contre 11,3% pour la 1ère vague) et de non réponse (8,1% contre 8,4% pour la 1ère vague) moins élevé que celui de la 1ère vague. Les proportions de numéros invalides et de téléphones fermés, respectivement de 10,8% et 11,8%, sont significatives mais en deçà de celles de la 1ère vague (respectivement de 12,8% et 12,1%).
Collecte des données
Dates of Data Collection (YYYY/MM/DD)
| Start date | End date |
|---|---|
| 2021-03-10 | 2021-04-06 |
Time periods (YYYY/MM/DD)
| Start date | End date |
|---|---|
| 2020-03-13 | 2021-04-06 |
| 2020-10-01 | 2020-12-31 |
Mode of data collection
Par téléphone [cati]
Supervision
Le rôle assigné aux superviseurs était d'assurer le contrôle de la qualité des données transmises par le chef d'équipe. A cet effet, le superviseur avait la latitude d'approuver ou de rejeter « en temps réel et en ligne », les questionnaires qui lui
étaient transmis par le chef de l'équipe qu'il supervise. Au cas où le questionnaire transmis comportait trop d'incohérences et d'informations manquantes, le superviseur rejetait le questionnaire en motivant son appréciation à travers des commentaires visibles par le chef d'équipe au niveau de sa tablette lorsqu'il est connecté. Ensuite, le questionnaire est renvoyé automatiquement au chef d'équipe qui le retourne à l'enquêteur concerné afin de le corriger ou de le compléter éventuellement.
étaient transmis par le chef de l'équipe qu'il supervise. Au cas où le questionnaire transmis comportait trop d'incohérences et d'informations manquantes, le superviseur rejetait le questionnaire en motivant son appréciation à travers des commentaires visibles par le chef d'équipe au niveau de sa tablette lorsqu'il est connecté. Ensuite, le questionnaire est renvoyé automatiquement au chef d'équipe qui le retourne à l'enquêteur concerné afin de le corriger ou de le compléter éventuellement.
Type of Research Instrument
Questionnaire utilisé pour évaluer l'impact de la pandémie de la COVID-19 sur le chiffre d'affaires, le niveau de l'emploi et d'investissement des entreprises nationales afin de les soutenir et relancer l'économie nationale.
Data Collectors
| Name | Affiliation |
|---|---|
| DER (25 enqueteurs dont 5 chefs d'equipe) | INS |
Traitement des données
Cleaning Operations
En ce qui concerne l’apurement et le traitement des données, le logiciel SPSS a été utilisé et a permis de générer les tableaux de résultats de collecte pour l’analyse.
A cet effet, un tri à plat a été effectué afin de faire ressortir le nombre de réponses pour chaque modalité, ainsi que le pourcentage de réponses calculé par rapport au nombre de répondants et de « non réponses ».
Un arbitrage a été opéré afin d’imputer les valeurs manquantes (missing), ensuite, des corrections ont été apportées aux questions comportant des filtres et pour lesquelles des incohérences ont été détectées.
A cet effet, un tri à plat a été effectué afin de faire ressortir le nombre de réponses pour chaque modalité, ainsi que le pourcentage de réponses calculé par rapport au nombre de répondants et de « non réponses ».
Un arbitrage a été opéré afin d’imputer les valeurs manquantes (missing), ensuite, des corrections ont été apportées aux questions comportant des filtres et pour lesquelles des incohérences ont été détectées.
Other Processing
En ce qui concerne l'apurement et le traitement des données, le logiciel SPSS a été utilisé et a permis de générer les tableaux de résultats de collecte pour l'analyse.
A cet effet, un tri à plat a été effectué afin de faire ressortir le nombre de réponses pour chaque modalité, ainsi que le pourcentage de réponses calculé par rapport au nombre de répondants et de « non réponses ».
Un arbitrage a été opéré afin d'imputer les valeurs manquantes (missing), ensuite, des corrections ont été apportées aux questions comportant des filtres et pour lesquelles des incohérences ont été détectées.
A cet effet, un tri à plat a été effectué afin de faire ressortir le nombre de réponses pour chaque modalité, ainsi que le pourcentage de réponses calculé par rapport au nombre de répondants et de « non réponses ».
Un arbitrage a été opéré afin d'imputer les valeurs manquantes (missing), ensuite, des corrections ont été apportées aux questions comportant des filtres et pour lesquelles des incohérences ont été détectées.
Evaluation des données
Estimates of Sampling Error
A l'instar de toute enquête par sondage, les résultats de cette dernière pourraient contenir des erreurs d'échantillonnage liés au fait qu'une partie de la population des entreprises nationales a été couverte ;
Bien que l'encadrement de la collecte ait été assuré en permanence par les membres de l'équipe technique, il n'est pas exclu que par moment, les agents de collecte, aient pu commettre quelques erreurs d'enregistrement dû à la formulation de certaines questions ou à la mauvaise compréhension des enquêtés ;
En outre, la collecte des données par téléphone au niveau des entreprises de l'informel situées pour la plupart, en zones rurales est souvent difficile, notamment à cause des problèmes de couverture du réseau. Ce qui ne permet pas de les joindre aisément ;
Bien que l'encadrement de la collecte ait été assuré en permanence par les membres de l'équipe technique, il n'est pas exclu que par moment, les agents de collecte, aient pu commettre quelques erreurs d'enregistrement dû à la formulation de certaines questions ou à la mauvaise compréhension des enquêtés ;
En outre, la collecte des données par téléphone au niveau des entreprises de l'informel situées pour la plupart, en zones rurales est souvent difficile, notamment à cause des problèmes de couverture du réseau. Ce qui ne permet pas de les joindre aisément ;
Data access
Contact
| Name | Affiliation | URI | |
|---|---|---|---|
| Institut National de la Statistique | Ministere du Plan ( MP) | ins@ins.ne | www.ins.ne |
Confidentiality Declaration
La Loi N°2004-011 du 30 mars 2004, modifiée et complétée par la Loi N°2014-66 du 05 novembre 2014
La politique de diffusion du SSN
Conditions
La Loi N°2004-011 du 30 mars 2004, modifiée et complétée par la Loi N°2014-66 du 05 novembre 2014
La politique de diffusion du SSN
La politique de diffusion du SSN
Citation requirement
COVID19-ENTREPRISE 2eme VAGUE, Version V01 du 04 Octobre 2021 INS NIGER
Disclaimer and copyrights
Disclaimer
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Copyright
Copyrhigt © INS-NIGER
Contacts
Contact
| Name | Affiliation | URI | |
|---|---|---|---|
| Institut National de la Statistique (INS) | Ministere du Plan (MP) | ins@ins.ne | www.ins.ne |
Metadata production
Document ID
DDI-NER-INS-COVID19ENT2-2021-V01
Producers
| Name | Abbreviation | Affiliation | Role |
|---|---|---|---|
| INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE | INS | MINISTERE DU PLAN | Validation de l'étude |
| Projet Données de qualité pour une prise de decisions | DQDP | BM | Financement |
Date of Production
2021-10-04
Document version
Version 1.1 (Septembre 2021)