DETERMINANTS OF ENTREPRENEURIAL
INTENTION AMONG FSEG/USSGB STUDENTS

Dr Souiabou Samba Traore, Dr Bakary Berthe, Etienne Fakaba Sissoko, Dr Ousmane Mariko

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Dr Souiabou Samba Traore, Dr Bakary Berthe, Etienne Fakaba Sissoko, Dr Ousmane Mariko. DETERMINANTS OF ENTREPRENEURIAL INTENTION AMONG FSEG/USSGB STUDENTS. Global Scientific Journals - GSJ, 2024, 12 (7), http://www.globalscientificjournal.com/researchpaper/DETERMINANTS_OF ENTREPRENEURIAL INTENTION AMONG FSEG/USSGB STUDENTS

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Submitted on 28 May 2025

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# DETERMINANTS OF ENTREPRENEURIAL INTENTION AMONG FSEG/USSGB STUDENTS

¹Dr Souaïbou Samba Lamine Traoré, ²Dr Bakary Berthé, ³Dr Etienne Fakaba Sissoko, ⁴Dr Ousmane Mariko

## Author Details (optional)

¹,²,³,⁴ Faculté des Sciences Economiques et de Gestion (FSEG), Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (USSGB), Centre Universitaire de Recherches Economiques et Sociales (CURES)/ Mali-Bamako

E-mail: lpapus@yahoo.fr

## KeyWords

Entrepreneurial intention; Entrepreneurship programs; Contextual factors; Multinomial logistic regression; Mali

## ABSTRACT

This article examines the determinants of entrepreneurial intention among students of the Faculty of Economic Sciences and Management at the University of Social Sciences and Management of Bamako (FSEG/USSGB), in the context of Mali. Faced with unemployment and under-employment among young graduates, entrepreneurship is perceived as a key driver of economic development. The authors analyze the effect of entrepreneurship programs and individual attributes on students' entrepreneurial aspirations.

Adopting a quantitative approach and relying on multinomial logistic regression to process data from 567 students, this research identifies attitudes towards entrepreneurship, subjective norms, and perceived behavioral control - in line with the theory of planned behavior and Shapero and Sokol's model of entrepreneurial intentions - as major influences on entrepreneurial intention. Contextual variables, such as place of residence and gender, also reveal their significance.

The results highlight the crucial role of entrepreneurship education programs, positively influencing the orientation of students' entrepreneurial intentions. Significant variations between the entrepreneurial intentions of men and women, as well as according to place of residence, are observed, suggesting the need for differentiated approaches to stimulate entrepreneurship.

The article enriches the literature by providing a detailed analysis of factors affecting entrepreneurial intention in a specific African context. It underscores the importance of entrepreneurship programs in activating this intention among young graduates. The authors encourage future research on gender dynamics in entrepreneurship and the effectiveness of pedagogical approaches. Finally, it discusses implications for the development of policies and programs promoting entrepreneurship in Mali and similar contexts.

## INTRODUCTION

En Afrique subsaharienne, et plus spécifiquement au Mali, la problématique persistante du chômage et du sous-emploi parmi les jeunes diplômés pose un défi majeur, freinant le développement économique et social de la région. La Banque Mondiale (2021) souligne cette difficulté, mettant en évidence que de nombreux diplômés, en particulier ceux issus de la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FSEG) de l'Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (USSGB), se retrouvent dans une impasse. Ils sont souvent contraints d'accepter des emplois sous-qualifiés et mal rémunérés, voire de faire face au chômage. Ce constat indique un écart alarmant entre l'éducation reçue et les opportunités économiques disponibles (Sissoko, E.F., 2024; Boubakari et al., 2020). Dans un tel contexte, l'entrepreneuriat émerge comme une voie prometteuse, capable de créer des emplois qualifiés et de stimuler la croissance économique, soulignant l'importance de comprendre les facteurs qui influencent l'intention entrepreneuriale des jeunes (Fayolle, A., 2004).

Face à une population estudiantine en croissance à l'USSGB, avec 1732 étudiants en économie, 1888 en gestion, et 1347 en assurance, banque et finance pour l'année universitaire 2022-2023 (Service de la scolarité de la FSEG, 2024), il est essentiel d'identifier les leviers susceptibles d'encourager l'intention entrepreneuriale parmi ces étudiants. Cette recherche se concentre sur l'analyse des
facteurs déterminants de cette intention, en examinant en particulier l'impact des programmes d'entrepreneuriat et des caractéristiques individuelles des étudiants. Nous nous interrogeons ainsi:

quels sont les principaux facteurs influençant l'intention entrepreneuriale parmi les étudiants de la FSEG/USSGB? De quelle manière l'interaction entre les programmes d'entrepreneuriat et les caractéristiques individuelles façonne-t-elle cette intention?

L'objectif de cette étude est d'identifier les déterminants clés de l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB, en prenant en compte les facteurs démographiques, socio-économiques et éducatifs. En outre, nous visons à évaluer l'impact potentiel des programmes d'entrepreneuriat et le rôle des réseaux sociaux numériques dans le développement de cette intention, considérant ainsi les aspects contemporains de l'entrepreneuriat (Bruyat, C., 1993; Mc Clelland, D., 1961). Utilisant une approche quantitative rigoureuse à travers l'analyse de régression logistique multinomiale, cette étude cherche à apporter un éclairage précis sur les dynamiques influençant l'intention entrepreneuriale chez les jeunes diplômés.

La structure de l'article se déroule comme suit: une introduction définissant le contexte et les enjeux de l'étude, suivie d'une revue de littérature approfondie sur l'intention entrepreneuriale. Nous présenterons ensuite le cadre théorique et les hypothèses de recherche, avant de détailler la méthodologie quantitative adoptée. Les résultats de l'analyse seront examinés et discutés en termes d'implications pratiques et théoriques. En conclusion, nous résumerons les découvertes clés, discuterons des limites de l'étude et suggérerons des directions pour des recherches futures.

# 1. CADRE THÉORIQUE ET REVUE DE LITTÉRATURE

## 1.1. ÉTAT DES CONNAISSANCES SUR L'INTENTION ENTREPRENEURIALE

La recherche sur l'intention entrepreneuriale a considérablement progressé ces dernières décennies, fournissant un éclairage sur les facteurs qui motivent les individus à entreprendre la création d'entreprise. L'intention entrepreneuriale est définie comme la volonté délibérée d'un individu de créer une nouvelle entreprise ou de devenir auto-entrepreneur (Bird, 1988). Cette volonté ne résulte pas uniquement de facteurs personnels, mais aussi de l'influence de l'environnement social et économique dans lequel l'individu évolue (Krueger, Reilly, & Carsrud, 2000).

Les théories psychologiques, telles que la théorie du comportement planifié (TPB) d'Ajzen (1991), ont été largement appliquées pour comprendre l'intention entrepreneuriale. Selon la TPB, l'intention est influencée par trois facteurs principaux: l'attitude envers le comportement (dans quelle mesure l'individu a une évaluation positive ou négative de devenir entrepreneur), la norme subjective (la perception de la pression sociale à entreprendre ou non) et le contrôle comportemental perçu (la perception de la facilité ou difficulté de devenir entrepreneur). Cette théorie a été validée dans divers contextes culturels et éducatifs, soulignant son applicabilité universelle (Liñán & Chen, 2009).

De plus, le modèle des intentions entrepreneuriales de Shapero et Sokol (1982) suggère que l'intention de démarrer une entreprise est influencée par la crédibilité perçue de l'action entrepreneuriale, la propension à agir et l'attrait de l'alternative. Ce modèle met en lumière l'importance de l'expérience personnelle et de l'observation des entrepreneurs dans l'entourage de l'individu, ainsi que l'effet des échecs et des succès observés sur la formation de l'intention entrepreneuriale (Krueger, 1993).

La recherche a également exploré le rôle des facteurs démographiques et socio-économiques, tels que le genre, l'âge, le niveau d'éducation, et l'expérience professionnelle, dans l'intention entrepreneuriale (Wilson, Kickul, & Marlino, 2007). Les résultats de ces études sont toutefois mixtes, suggérant que ces facteurs peuvent avoir des impacts variés selon le contexte culturel et économique.

Les programmes d'éducation à l'entrepreneuriat ont été identifiés comme ayant un impact positif sur l'intention entrepreneuriale des étudiants. Ils fournissent non seulement les compétences et connaissances nécessaires, mais aussi renforcent l'attitude positive envers l'entrepreneuriat et augmentent la confiance en la capacité à entreprendre (Fayolle, Gailly, & Lassas-Clerc, 2006).

## 1.2. Théories et modèles de l'intention entrepreneuriale

### 1.2.1. Modèle des intentions de Shapero et Sokol

Le modèle des intentions entrepreneuriales de Shapero et Sokol (1982) constitue un cadre théorique influent dans l'étude de l'entrepreneuriat. Ce modèle postule que l'intention entrepreneuriale résulte de la combinaison de trois facteurs principaux: la propension à agir, l'attractivité de l'entrepreneuriat, et la crédibilité perçue de l'opportunité entrepreneuriale.

**Propension à agir** fait référence à la disposition générale d'un individu à prendre des initiatives et à agir face à des opportunités. Shapero et Sokol soulignent que les individus ayant une forte propension à agir sont plus susceptibles d'envisager l'entrepreneuriat comme une option de carrière viable.

**Attractivité de l'entrepreneuriat** se rapporte à l'attrait personnel de l'entrepreneuriat pour l'individu, influencé par des facteurs tant personnels que contextuels. Cela inclut la perception de l'entrepreneuriat comme étant désirable et bénéfique pour l'individu, influencée par les normes sociales, la culture, et l'environnement économique.

**Crédibilité perçue** concerne la perception de la faisabilité et de la viabilité de lancer une entreprise. Cela inclut la confiance de l'individu dans ses propres capacités (auto-efficacité) et la disponibilité des ressources nécessaires. La crédibilité perçue est fortement influencée par l'éducation, l'expérience professionnelle, et le soutien social.

Selon Shapero et Sokol, un événement déclencheur (par exemple, la fin des études, une perte d'emploi, ou une opportunité unique) peut catalyser l'intention entrepreneuriale chez un individu prédisposé. Ce modèle met en lumière l'importance des influences socioculturelles et des facteurs personnels dans le développement de l'intention entrepreneuriale.
Le modèle de Shapero et Sokol a été largement appliqué dans la recherche sur l'entrepreneuriat, démontrant son utilité pour comprendre pourquoi certains individus choisisissent de poursuivre des carrières entrepreneuriales tandis que d'autres ne le font pas. Il a servi de base à de nombreuses études empiriques explorant l'intention entrepreneuriale dans divers contextes culturels et éducatifs (Krueger, 1993; Liñán et al., 2011).

### 1.2.2. Théorie du comportement planifié

La Théorie du Comportement Planifié (TPB) d'Icek Ajzen (1991) est un modèle psychologique qui vise à prédire le comportement délibéré des individus. Cette théorie s'est avérée particulièrement utile dans l'étude de l'intention entrepreneuriale, offrant un cadre explicatif pour comprendre comment les attitudes, les normes subjectives, et le contrôle comportemental perçu influencent la décision de devenir entrepreneur.

**Attitude envers le comportement** fait référence à l'évaluation positive ou négative qu'un individu associe à l'idée de devenir entrepreneur. Cette attitude est façonnée par les croyances personnelles sur les résultats potentiels de l'entrepreneuriat, tels que l'autonomie, le succès financier, et l'impact social.

**Norme subjective** représente la pression perçue exercée par des individus significatifs (famille, amis, mentors) sur la décision de l'individu d'entreprendre ou non. Cela reflète la mesure dans laquelle un individu croit que les personnes importantes pour lui pensent qu'il devrait ou ne devrait pas devenir entrepreneur.

**Contrôle comportemental** perçu concerne la perception qu'a l'individu de sa capacité à réaliser le comportement entrepreneurial. Il englobe la croyance en ses propres compétences et ressources, ainsi que la perception des obstacles éventuels. Une perception élevée de contrôle comportemental augmente la probabilité que l'individu ait l'intention de se lancer dans l'entrepreneuriat.

La TPB postule que plus l'attitude et la norme subjective sont positives, et plus le contrôle comportemental perçu est élevé, plus forte sera l'intention de l'individu d'engager un comportement spécifique, en l'occurrence l'entrepreneuriat. De nombreuses recherches ont confirmé l'applicabilité de la TPB dans divers contextes culturels et économiques, soulignant son importance dans la prédiction de l'intention entrepreneuriale (Kautonen, Van Gelderen, & Fink, 2015; Liñán & Fayolle, 2015).

La TPB a également été étendue pour inclure des facteurs additionnels tels que la passion, l'innovation, et le soutien social, afin de mieux comprendre les spécificités de l'intention entrepreneuriale (Carsrud & Brännback, 2011).

### 1.2.3. Évidences empiriques et sur l'entrepreneuriat au Mali

Les recherches empiriques sur l'intention entrepreneuriale des jeunes étudiants ont englobé divers contextes globaux. Tourné (2006) a examiné le cas français, constatant que les étudiants ne passaient pas immédiatement à l'acte de création après avoir formulé l'intention d'entreprendre, souvent reportée de plusieurs mois voire années (Tourné, 2006). Boudabbous (2011) a identifié l'importance des attitudes comportementales dans les intentions entrepreneuriales des jeunes diplômés tunisiens, soulignant l'influence significative des condisciples (Boudabbous, 2011). Maâlej (2013) a confirmé ces résultats, ajoutant le poids significatif de l'entourage des entrepreneurs potentiels et le rôle crucial de l'éducation entrepreneuriale universitaire, surtout face au chômage croissant des diplômés (Maâlej, 2013).

Au Maroc, Taouab (2014) a exploré les déterminants de l'acte entrepreneurial dans le secteur textile, recommandant l'usage de la théorie du comportement planifié pour mieux cerner les motivations des futurs entrepreneurs et soulignant l'importance de la sensibilisation à l'entrepreneuriat au sein des institutions éducatives (Taouab, 2014). Saleh et Levy-Tadjine (2018) ont étudié l'influence de la sensibilisation et de l'éducation à l'entrepreneuriat sur les intentions entrepreneuriales chez des étudiantes libanaises en filières scientifiques, concluant à un impact positif sur le renforcement de l'intention entrepreneuriale (Saleh & Levy-Tadjine, 2018). En Algérie, Zakaria et Habib (2018) ont observé une certaine réticence des étudiants à s'orienter vers la création d'entreprise, liée notamment au faible impact des formations universitaires et à la préférence pour un emploi stable dans l'administration ou les grandes entreprises (Zakaria & Habib, 2018).

Au Mali, l'études au Mali, Sanogo (2019) a analysé l'impact de l'enseignement de l'entrepreneuriat sur l'intention entrepreneuriale des étudiants de l'université de Ségou, découvrant une forte intention entrepreneuriale malgré une tendance à la recherche d'emplois dans le secteur public ou privé (Sanogo, 2019). Karambé (2019) a observé chez les jeunes de Bamako, Bandiagara et San, une préférence pour le salariat, bien que l'auto-entrepreneuriat commence à émerger comme une alternative viable (Karambé, 2019). Mariko et Gaba (2022) ont mis en évidence que les attitudes comportementales des étudiants de la FSEG à Bamako affectent positivement et significativement leur décision d'entreprendre (Mariko & Gaba, 2022).

Par ailleurs, les travaux de Sissoko, & al. (2024) mettent en lumière les défis spécifiques auxquels sont confrontées les femmes entreprises au Mali, notamment en termes d'accès au financement et de gestion des responsabilités familiales. Ces recherches soulignent l'importance d'adopter des mesures de soutien ciblées pour encourager l'entrepreneuriat féminin, une démarche essentielle pour accroître l'intention entrepreneuriale chez les étudiantes de la FSEG/USSGB.

De plus, l'étude menée par Sissoko, & al. (2024) révèle le défi persistant du chômage, en particulier parmi les jeunes, malgré une croissance économique notable au Mali. Cette situation souligne la nécessité d'élaborer des politiques visant à améliorer l'employabilité et à promouvoir une croissance économique plus inclusive, positionnant ainsi l'entrepreneuriat comme une avenue potentiellement viable vers l'emploi et l'autonomie économique pour les étudiants de la FSEG/USSGB.

Ces études, bien que limitées, commencent à révéler des facteurs cruiaux dans l'intention entrepreneuriale maliennes, tels que l'impact significatif des réseaux sociaux, les défis de l'entrepreneuriat féminin, et les obstacles structurels au sein du secteur privé. L'intégration de ces perspectives fournit une compréhension enrichie pour soutenir les futurs entrepreneurs maliens, en tenant compte des spécificités du contexte local.
### 1.3. Lacunes dans la recherche existante et apport de notre étude à la littérature

La littérature existante sur l'intention entrepreneuriale, tout en étant riche et diversifiée, présente des lacunes significatives qui soulignent la nécessité de poursuivre les recherches pour nuancer et approfondir notre compréhension de ce phénomène complexe. Parmi ces lacunes, le manque d'études contextualisées est particulièrement notable. Zahra, Wright, et Abdelgawad (2014) ont souligné que bon nombre de recherches sur l'intention entrepreneuriale adoptent une perspective universelle, négligeant les spécificités culturelles, économiques, et institutionnelles qui caractérisent différents contextes. Cette généralisation peut occulter les dynamiques importantes qui façonnent l'intention entrepreneuriale dans des milieux particuliers, tels que ceux des pays en développement ou des économies en transition.

De surcroît, il existe une insuffisance notable de recherches sur l'impact des programmes d'éducation à l'entrepreneuriat. Bien que certaines études aient examiné l'effet de ces programmes sur l'intention entrepreneuriale, une compréhension approfondie de la manière dont ces programmes peuvent être optimisés pour renforcer à la fois l'intention et la capacité entrepreneuriale reste limitée (Nabi, Liñán, Fayolle, Krueger, & Walmsley, 2017). L'efficacité de ces programmes d'éducation dans le contexte africain, et plus spécifiquement au Mali, demeure peu explorée, suggérant un besoin urgent d'études ciblées.

En outre, les recherches examinant l'influence des caractéristiques démographiques et socio-économiques sur l'intention entrepreneuriale ont produit des résultats mixtes, révélant la nécessité d'une exploration plus détaillée de ces facteurs. Des variables telles que le genre, l'âge, et le background familial en entrepreneuriat nécessitent une attention particulière pour comprendre leurs impacts variés sur l'intention entrepreneuriale (Shinnar, Hsu, & Powell, 2014).

Notre étude entend combler ces lacunes en apportant une perspective contextuelle sur l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB. En mettant l'accent sur ce contexte spécifique, notre recherche vise à enrichir la compréhension globale de l'intention entrepreneuriale, en se concentrant sur les dynamiques uniques à l'USSGB et au Mali. L'évaluation contextualisée des programmes d'éducation à l'entrepreneuriat à l'USSGB constitue une contribution précieuse à la littérature, en fournissant des données empiriques sur l'efficacité de ces initiatives dans un cadre africain spécifique. En outre, notre analyse des facteurs démographiques et socio-économiques vise à éclairer les leviers potentiels susceptibles d'encourager l'entrepreneuriat parmi les jeunes au Mali, offrant ainsi des insights précieux pour les futurs entrepreneurs et les décideurs politiques.

## 2. CADRE THÉORIQUE ET HYPOTHÈSES

### 2.1. Présentation du Cadre Conceptuel

Intégrant la Théorie du Comportement Planifié (TPB) d'Ajzen (1991) avec le Modèle des Intentions Entrepreneuriales de Shapero et Sokol (1982), notre cadre conceptuel s'approfondit grâce aux insights des recherches empiriques sur l'entrepreneuriat au Mali. Cette combinaison offre une perspective unique, embrassant à la fois les facteurs psychosociaux et les particularités contextuelles maliennes. Nous envisageons ce cadre comme une structure flexible, permettant d'examiner les dynamiques spécifiques à l'entrepreneuriat parmi les étudiants de la FSEG/USSGB. Les interactions entre les facteurs internes et externes sont crucales pour comprendre la nuance de l'intention entrepreneuriale dans ce contexte africain.

### 2.2. Définition des Variables d'Étude

* **Attitude envers le comportement:** Évaluation personnelle concernant le fait de devenir entrepreneur, influencée par des facteurs tels que les perspectives de réussite et la valeur personnelle associée à l'entrepreneuriat.

* **Norme subjective:** Influence perçue des opinions d'autrui, notamment la famille et la communauté, sur la décision de devenir entrepreneur. Ce soutien social est essentiel dans le contexte malien où l'entrepreneuriat peut être vu à la fois comme une nécessité et une opportunité.

* **Contrôle comportemental perçu:** Perception de la facilité ou difficulté de devenir entrepreneur, englobant la confiance dans les compétences entrepreneuriales et l'accès à des ressources critiques comme le financement et le mentorat.

* **Intention entrepreneuriale:** Volonté de créer une entreprise, reflétant la motivation à poursuivre une carrière entrepreneuriale.

* **Variables contextuelles:** Facteurs spécifiques au Mali, tels que les réseaux sociaux, l'entrepreneuriat féminin, et la perception du marché du travail, qui peuvent influencer de manière significative l'intention entrepreneuriale.

### 2.3. Formulation des Hypothèses

* **H1:** Une attitude positive envers l'entrepreneuriat est positivement associée à l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB. Cette relation est soutenue par la TPB d'Ajzen (1991) et l'étude de Coulibaly, Zerbo, & Reij (2015), qui reconnaissent les opportunités entrepreneuriales spécifiques au Mali.

* **H2:** Une norme subjective favorable, reflétant le soutien social, est positivement associée à l'intention entrepreneuriale des étudiants. Cette hypothèse s'appuie sur la TPB et est illustrée par Sidibé (2018), mettant en évidence les disparités de genre et l'importance du soutien familial dans l'entrepreneuriat au Mali.

* **H3:** Un contrôle comportemental perçu élevé, incorporant la confiance en ses compétences entrepreneuriales et l'accès aux ressources nécessaires, est positivement associé à l'intention entrepreneuriale. Cette association est conforme au modèle de Shapero et Sokol (1982) et est corroborée par l'étude de Diallo (2016) sur l'efficacité des programmes d'entrepreneuriat au Mali.

* **H4:** Les caractéristiques spécifiques au contexte malien, telles que les défis et opportunités entrepreneuriales identifiés par
Dembélé et al. (2024) et Sissoko, E.F. (2023), influentent de manière significative l'effet des attitudes, des normes subjectives, et du contrôle comportemental perçu sur l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB. Cette hypothèse souligne l'importance d'examiner comment les réalités économiques, culturelles et réglementaires spécifiques au Mali modulent les parcours entrepreneuriaux des jeunes.

# 3. MÉTHODOLOGIE

Cette étude a été conçue pour examiner en profondeur les déterminants de l'intention entrepreneuriale parmi les étudiants de la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FSEG) de l'Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (USSGB). Nous avons adopté une approche méthodologique purement quantitative, se focalisant sur l'utilisation de la régression logistique multinomiale pour capturer la complexité et les nuances de l'intention entrepreneuriale dans ce contexte spécifique.

## 3.1. Choix de l'approche méthodologique

L'utilisation d'une méthodologie quantitative est motivée par le désir d'obtenir des résultats objectifs et généralisables concernant les facteurs influençant l'intention entrepreneuriale. La régression logistique multinomiale a été choisie pour sa capacité à traiter les variables dépendantes catégorielles avec plusieurs niveaux, permettant ainsi une analyse précise des déterminants de différentes intentions entrepreneuriales chez les étudiants.

## 3.2. Population et échantillon

La population ciblée pour cette étude comprend les étudiants en dernière année de licence à la FSEG/USSGB pour l'année académique 2023-2024, estimée à environ 4000 étudiants. Un échantillon stratifié de 567 étudiants, incluant 203 étudiantes, a été sélectionné pour garantir une représentation équilibrée des différentes spécialisations et caractéristiques démographiques.

<table><caption>Tableau 1 : Répartition de l'échantillon</caption><thead><tr><td>Caractéristique</td><td>Catégorie</td><td>Nombre d'Étudiants</td><td>Pourcentage (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Genre</td><td>Masculin</td><td>364</td><td>64.2</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>203</td><td>35.8</td></tr><tr><td rowspan="2">Filière d'étude</td><td>Économie</td><td>189</td><td>33.3</td></tr><tr><td>Gestion</td><td>201</td><td>35.4</td></tr><tr><td rowspan="5">Tranche d'âge</td><td>Assurance, Banque et Finance</td><td>177</td><td>31.2</td></tr><tr><td>18-21 ans</td><td>117</td><td>20.6</td></tr><tr><td>22-25 ans</td><td>323</td><td>57.0</td></tr><tr><td>26-30 ans</td><td>85</td><td>15.0</td></tr><tr><td>Plus de 30 ans</td><td>42</td><td>7.4</td></tr><tr><td rowspan="3">Milieu de résidence</td><td>Bamako</td><td>397</td><td>70.0</td></tr><tr><td>Autres villes urbaines</td><td>115</td><td>20.3</td></tr><tr><td>Zones rurales</td><td>55</td><td>9.7</td></tr></tbody></table>

Source: Auteurs, 2024

<table><caption>Tableau 2 : Résumé des variables d'étude</caption><thead><tr><td>Type de Variable</td><td>Nom de la Variable</td><td>Description</td><td>Type de Mesure</td></tr></thead><tbody><tr><td>Dépendante</td><td>Intention Entrepreneuriale</td><td>Volonté de créer une entreprise ou de travailler dans le secteur privé/ONG ou dans la fonction publique</td><td>Catégorielle:(Entreprise personnelle/familiale ; Secteur privé/ONG ; Fonction publique)</td></tr><tr><td>Indépendante</td><td>Attitude envers le Comportement</td><td>Évaluation personnelle de devenir entrepreneur</td><td>Échelle de Likert</td></tr><tr><td>Indépendante</td><td>Norme Subjective</td><td>Influence perçue des opinions d'autrui sur la décision de devenir entrepreneur</td><td>Échelle de Likert</td></tr><tr><td>Indépendante</td><td>Contrôle Comportemental Perçu</td><td>Perception de la facilité ou difficulté de devenir entrepreneur</td><td>Échelle de Likert</td></tr><tr><td>Indépendante</td><td>Variables Contextuelles</td><td>Facteurs spécifiques au Mali, tels que les réseaux sociaux, entrepreneuriat féminin, et perception du marché du travail</td><td>Échelle de Likert / Analyse Qualitative</td></tr></tbody></table>

Source: Auteurs, 2024
### 3.3. Collecte des Données

La collecte des données a été réalisée à travers des questionnaires structurés, spécifiquement conçus pour cette recherche. Ces questionnaires ont recueilli des informations sur les caractéristiques socio-économiques, le niveau de connaissance de l'entrepreneuriat, et les aspirations professionnelles des répondants, en utilisant une échelle de Likert pour mesurer les variables telles que l'attitude envers le comportement, la norme subjective, le contrôle comportemental perçu, et l'intention entrepreneuriale.
La procédure de collecte s'est déroulée du 10 au 29 août 2023, en employant des méthodes de distribution en ligne et en personne pour maximiser le taux de participation.

### 3.4. Analyse des Données

**Données Quantitatives** : L'analyse des données recueillies a été effectuée en utilisant les logiciels statistiques SPSS et Stata 18. Nous avons appliqué des techniques statistiques descriptives et procédé à des analyses de régression logistique multinomiale pour évaluer les relations entre les différentes variables d'intérêt. Cette méthode a permis de quantifier l'effet des variables indépendantes sur les probabilités relatives à différentes catégories de l'intention entrepreneuriale.

La régression logistique multinomiale est formulée comme suit :

$$p(Y_i = j) = \frac{e^{(\beta_{0j} + \beta_{1j}X_{1i} + \dots + \beta_{kj}X_{ki})}}{1 + \sum_{l=1}^{J-1} e^{(\beta_{0j} + \beta_{1j}X_{1i} + \dots + \beta_{kj}X_{ki})}}$$

Où $P(Y_i=j)$ est la probabilité que l'intention entrepreneuriale de l'individu $i$ appartienne à la catégorie $J_j$, $\beta_{0j}$ est le terme constant pour la catégorie $j$, $\beta_{1j}$, ..., $\beta_{kj}$ sont les coefficients des variables indépendantes $X_{1i},...,X_{ki}$ pour la catégorie $j$, et $J$ est le nombre total de catégories de la variable dépendante.

En adoptant cette approche méthodologique rigoureuse, notre étude vise à offrir une compréhension claire et détaillée des forces influençant l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB, contribuant ainsi à la littérature existante sur l'entrepreneuriat dans les contextes africains.

Face aux défis du chômage et du sous-emploi parmi les jeunes diplômés, particulièrement prononcés au Mali et dans d'autres pays africains subsahariens, l'entrepreneuriat se présente comme une avenue prometteuse pour stimuler la croissance économique et générer des emplois de qualité. Cette étude se penche sur les facteurs qui influencent l'intention entrepreneuriale des étudiants de la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FSEG) de l'Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (USSGB), en mettant l'accent sur le rôle des caractéristiques individuelles et des programmes d'entrepreneuriat (Ajzen, 1991 ; Bird, 1988 ; Fayolle, Gailly, & Lassas-Clerc, 2006).

Pour explorer cette intention entrepreneuriale, le modèle logistique multinomial a été choisi en raison de sa capacité à traiter les variables dépendantes catégorielles présentant plus de deux réponses possibles. Ce modèle examine la probabilité pour un individu de choisir une catégorie spécifique d'intention entrepreneuriale, basée sur plusieurs variables indépendantes. À l'aide des logiciels SPSS et Stata 18, une analyse descriptive préliminaire des variables a été réalisée, suivie de l'estimation des coefficients du modèle. Ces derniers, ainsi que les odds ratios et effets marginaux dérivés, permettent de comprendre l'impact de chaque variable sur les intentions entrepreneuriales des étudiants. Des tests statistiques, notamment le test de Wald, ont été utilisés pour évaluer la significativité des coefficients, tandis que des mesures telles que le pseudo R^2 ont servi à apprécier l'ajustement du modèle aux données observées.

Ces méthodes fournissent une compréhension approfondie et nuancée des dynamiques qui façonnent l'intention entrepreneuriale au sein de la population étudiante de la FSEG/USSGB, offrant des pistes précieuses pour le développement de politiques éducatives et de soutien à l'entrepreneuriat adaptées au contexte malien.

### 3.5. Spécification du modèle logistique multinomial

Pour étudier les déterminants de l'intention entrepreneuriale parmi les étudiants de la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FSEG) de l'Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (USSGB), nous avons opté pour le modèle logistique multinomial. Ce choix méthodologique est justifié par la nature de la variable dépendante de notre étude, l'intention entrepreneuriale, qui est catégorielle et présente plus de deux catégories possibles.

#### 3.5.1. Définition des Variables

**Variables Dépendantes** : La variable dépendante, l'intention entrepreneuriale des étudiants, est définie par trois catégories distinctes qui reflètent leurs aspirations professionnelles :

* L'intention de créer une entreprise personnelle ou familiale,

* L'intention de travailler dans une entreprise privée ou une ONG,

* L'intention d'intégrer la fonction publique de l'État ou une collectivité territoriale.

Ces catégories permettent d'explorer les diverses orientations entrepreneuriales parmi les étudiants de la FSEG/USSGB.
<table><caption>Tableau 3 : Catégories et leur codification de l'intention entrepreneuriale</caption><thead><tr><td>Aspirations Professionnelles des Étudiants</td><td>Variable Dépendante (Catégories)</td><td>Codification</td></tr></thead><tbody><tr><td>Entreprises personnelles</td><td>Intention de créer une entreprise personnelle ou familiale</td><td>1</td></tr><tr><td>Entreprises familiales</td><td>Intention de créer une entreprise personnelle ou familiale</td><td>1</td></tr><tr><td>ONG</td><td>Intention de travailler dans une entreprise privée ou ONG</td><td>2</td></tr><tr><td>Banques et Assurances</td><td>Intention de travailler dans une entreprise privée ou ONG</td><td>2</td></tr><tr><td>Tourisme</td><td>Intention de travailler dans une entreprise privée ou ONG</td><td>2</td></tr><tr><td>Transport</td><td>Intention de travailler dans une entreprise privée ou ONG</td><td>2</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>Intention de travailler dans une entreprise privée ou ONG</td><td>2</td></tr><tr><td>Fonction publique / Collectivité territoriale</td><td>Intention d'intégrer la fonction publique de l'État ou la Collectivité territoriale</td><td>3</td></tr></tbody></table>

Source : Auteurs, 2024

Ce tableau présente un résumé des différentes catégories de l'intention entrepreneuriale des étudiants de la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FSEG) de l'Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (USSGB), ainsi que la codification utilisée pour l'analyse statistique.

* **Variables indépendantes** : Les variables indépendantes sélectionnées pour cette analyse incluent des facteurs démographiques (âge, sexe), socio-économiques (origine sociale des parents, milieu de résidence) et éducatifs (filière de formation, participation à des formations ou sensibilisations à l'entrepreneuriat). Ces choix sont basés sur leur pertinence théorique et empirique suggérée par la littérature sur l'intention entrepreneuriale (Ajzen, 1991 ; Shapero & Sokol, 1982).

### 3.5.2. Formulation du Modèle

Le modèle logistique multinomial est exprimé par la formule suivante :

$$p(Y_i = j) = \frac{e^{(\beta_{0j} + \beta_{1j}X_{1i} + \dots + \beta_{kj}X_{ki})}}{1 + \sum_{l=1}^{j-1} e^{(\beta_{0j} + \beta_{1j}X_{1l} + \dots + \beta_{kj}X_{kl})}}$$

où :

* $P(Y_i=j)$ est la probabilité que l'intention entrepreneuriale de l'individu $i$ appartienne à la catégorie $j$,

* $\beta_{0j}$ est le terme constant pour la catégorie $j$, $\beta_{1j}$,...,$\beta_{kj}$ sont les coefficients des variables indépendantes $X_{1i}$,...,$X_{ki}$ pour la catégorie $j$,

* et $J$ est le nombre total de catégories de la variable dépendante.

Les coefficients $\beta_j$ sont estimés en utilisant la méthode de la vraisemblance maximale, permettant ainsi de déduire l'effet des variables indépendantes sur la probabilité de choisir chaque catégorie d'intention entrepreneuriale. Les rapports de cotes (odds ratios) dérivés des coefficients fournissent une mesure de l'effet multiplicatif d'une unité d'augmentation de la variable indépendante sur les chances de choisir une catégorie spécifique par rapport à la catégorie de référence.

Les effets marginaux, calculés à partir des coefficients estimés, indiquent l'effet d'une unité de changement dans une variable indépendante sur la probabilité conditionnelle de chaque choix d'intention entrepreneuriale, fournissant une interprétation directe de l'influence de chaque variable sur les décisions des étudiants.

Cette spécification du modèle offre un cadre analytique pour comprendre comment divers facteurs influencent l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB. Les résultats de cette analyse, y compris les coefficients estimés et les statistiques de test, seront présentés dans les tableaux suivants dans la section des résultats.

## 4. RESULTATS

Les données recueillies dans cette étude ont été soumises à une analyse approfondie pour explorer les déterminants de l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB. Cette section dresse un panorama des données recueillies, en commençant par les caractéristiques démographiques des participants, suivies d'un résumé des réponses obtenues à travers les questionnaires administrés.

### 4.1. Caractéristiques démographiques des répondants
Les données démographiques révèlent une répartition diverse des étudiants en termes de genre, d'âge, de filière d'étude et de milieu de résidence. L'échantillon comprend 567 étudiants de dernière année de licence, avec une présence féminine de 35,8 % et une majorité masculine de 64,2 %. Cette distribution de genre met en lumière une participation significative des femmes dans les filières économiques et de gestion, suggérant une intégration progressive des femmes dans des domaines traditionnellement dominés par les hommes.

La tranche d'âge des participants est assez large, s'étendant de moins de 21 ans à plus de 30 ans, avec une prédominance des étudiants âgés de 22 à 25 ans, qui constituent 57 % de l'échantillon. Cette concentration indique que la majorité des étudiants se situe dans une période charnière où les décisions professionnelles sont fortement influencées par les opportunités et expériences éducatives immédiates.

En ce qui concerne les filières d'études, on note une répartition presque équitable entre les domaines de l'économie, de la gestion, et de l'assurance, banque et finance, avec une légère prépondérance pour la gestion (35,4 %). Les différences d'intentions entrepreneuriales selon les filières sont particulièrement saillantes pour les étudiants en Assurance, Banque et Finance, où l'on observe une propension marquée à travailler dans le secteur privé ou les ONG.

La majorité des étudiants (70 %) résident à Bamako, ce qui pourrait refléter l'accessibilité et les opportunités économiques concentrées dans la capitale. Néanmoins, les étudiants provenant d'autres villes urbaines et de zones rurales représentent une part non négligeable de l'échantillon, ce qui suggère une diversité des origines géographiques.

L'origine sociale des parents des participants révèle une diversité de milieux, y compris l'agriculture, l'artisanat, le commerce, l'emploi salarié, et des positions de cadres dans différents secteurs. Ces informations socio-économiques sont essentielles pour comprendre les influences et les motivations derrière les intentions entrepreneuriales des étudiants. Cette hétérogénéité soulève des questions importantes sur le rôle des facteurs socio-économiques dans l'intention entrepreneuriale des étudiants.

L'analyse des effets marginaux révèle des tendances intéressantes liées à ces caractéristiques démographiques. Par exemple, l'effet du genre est particulièrement pertinent, avec une tendance des femmes à s'orienter moins vers la création d'entreprise mais davantage vers le secteur privé ou les ONG. De même, les tranches d'âge les plus élevées montrent une plus grande volonté de lancer leur propre entreprise, mettant en évidence l'influence de l'âge sur les aspirations entrepreneuriales.

## 4.2. Interprétation des résultats du modèle logistique multinomial

En examinant le tableau des résultats de la régression logistique multinomiale, nous décelons des tendances significatives dans les intentions professionnelles des étudiants, influencées par diverses variables. Les étudiants de la filière Assurance, Banque et Finance affichent une nette préférence pour le secteur privé ou les ONG, avec un coefficient de 1,655***, ce qui suggère une attirance vers des opportunités perçues comme plus alignées sur leurs compétences et aspirations. Parallèlement, le genre influence également la direction des aspirations professionnelles: les femmes, avec des coefficients de 1,242*** pour le secteur privé/ONG et 1,086*** pour la fonction publique, montrent une probabilité plus élevée de s'orienter vers ces secteurs, indiquant l'importance de soutenir spécifiquement l'entrepreneuriat féminin dans les programmes d'emploi.

L'âge des étudiants joue un rôle critique, particulièrement pour ceux de 30 ans et plus, qui manifestent une réticence à intégrer le secteur privé/ONG, comme l'illustre le coefficient très négatif de -12,285***, et une forte inclination vers la fonction publique avec un coefficient de 13,633***, révélant une quête de stabilité et de sécurité d'emploi. De même, le milieu de résidence affecte les intentions, avec une probabilité moindre pour les étudiants résidant hors de la capitale (-0,775**) de viser le secteur privé/ONG, reflétant peut-être des opportunités d'emploi limitées ou des réseaux professionnels moins développés.

L'origine sociale des parents influence également les choix professionnels; les enfants d'artisans, de commerçants ou de chefs d'entreprise montrent une légère préférence pour la fonction publique (0,583*), possiblement à la recherche de stabilité. De plus, la participation à des formations ou sensibilisations à l'entrepreneuriat a un effet positif significatif tant pour le secteur privé/ONG (0,760***) que pour la fonction publique (0,760**), suggérant que l'exposition à l'entrepreneuriat peut favoriser une intention de carrière diversifiée en développant des compétences et attitudes propices à l'employabilité.

Ces observations démontrent que les aspirations professionnelles des étudiants sont façonnées par un ensemble complexe de facteurs, y compris la filière d'étude, le genre, l'âge, le lieu de résidence et l'origine sociale. Elles soulignent l'importance d'adopter des approches différenciées dans les politiques de développement de l'entrepreneuriat, en tenant compte de ces diverses influences pour augmenter l'efficacité des programmes d'éducation à l'entrepreneuriat et d'encouragement à l'emploi. Dans le contexte spécifique du Mali, ces résultats revêtent une importance particulière, mettant en évidence le rôle des facteurs socioculturels et économiques dans la définition des trajectoires professionnelles des jeunes, et offrant des pistes pour des interventions ciblées visant à améliorer leurs perspectives d'emploi.

Le tableau des résultats de la régression du modèle logistique multinomial (coefficients) ci-dessous présente les coefficients obtenus à partir du modèle logistique multinomial pour les différentes variables expliquant l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB.

<caption>Tableau 4 : Résultats de la régression du modèle logistique multinomial (coefficients)</caption>
<table><thead><tr><th>Variables</th><th>Coefficient pour l'intention de travailler dans une entreprise privée/ ONG</th><th>Coefficient pour l'intention d'intégrer la fonction publique de l'Etat/ Collectivité territoriale</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Filière de formation</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Economie (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gestion</td><td>0,185</td><td>0,313</td></tr><tr><td>Assurance, Banque et Finance</td><td>1,655***</td><td>-0,302</td></tr><tr><td><strong>Genre</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Masculin (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Féminin</td><td>1,242***</td><td>1,086***</td></tr><tr><td><strong>Groupe d'âge</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>18-22ans (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>22-26ans</td><td>1,370**</td><td>0,976</td></tr><tr><td>26-30ans</td><td>1,268*</td><td>1,273</td></tr><tr><td>30ans et plus</td><td>-12,285***</td><td>13,633***</td></tr><tr><td><strong>Milieu de résidence</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Bamako (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Autres villes urbaines</td><td>-0,775**</td><td>-0,422</td></tr><tr><td>Rural</td><td>-0,100</td><td>0,346</td></tr><tr><td><strong>Origine sociale des parents</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Agriculture, exploitant (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Artisan, commerçant ou chef d'ent.</td><td>0,521</td><td>0,583*</td></tr><tr><td>Ouvrier, employé</td><td>-0,004</td><td>0,495</td></tr><tr><td>Cadre supérieur, ingénieur</td><td>-0,150</td><td>0,360</td></tr><tr><td>Cadre moyen</td><td>-0,874</td><td>0,060</td></tr><tr><td>Forces armées et sécurité</td><td>-0,663</td><td>0,849</td></tr><tr><td>Autres</td><td>-0,316</td><td>-0,572</td></tr><tr><td><strong>Formations /Sensibilisation</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Formations spécifiques à l'entrep. (réf)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sensibilisations à l'entrep.</td><td>0,760***</td><td>0,760***</td></tr><tr><td>Nombre observation : 567</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Log likelihood : -537,23143</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pseudo R2: 0,1179</td><td></td><td></td></tr><tr><td>LR chi2 (30)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Wald chi2(29)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Prob > chi2 : 0,0000</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

*** significatif à 1%; ** significatif à 5%; * significatif à 10%.

Source: Stata 18

Par ailleurs, l'analyse des odds ratios issus de la régression logistique multinomiale offre une perspective approfondie sur les facteurs influençant les intentions de carrière des étudiants. Ces mesures, reflétant la probabilité relative d'un choix professionnel en fonction de variables spécifiques, mettent en lumière les dynamiques complexes à l'œuvre dans les décisions de carrière.

Les étudiants issus de la filière Assurance, Banque et Finance sont nettement plus enclins à aspirer à des carrières dans le secteur privé/ONG, avec un odds ratio impressionnant de 5,236. Cette propension est comparativement moins marquée pour la fonction publique, où l'odds ratio tombe à 0,739, suggérant une moindre attraction vers ce secteur. Cela souligne l'importance de l'adéquation entre les domaines d'étude et les secteurs professionnels perçus comme des vecteurs d'opportunités de carrière.

Le genre joue également un rôle significatif, les femmes étant considérablement plus enclines que les hommes à envisager le secteur privé/ONG, avec un odds ratio de 3,464, et la fonction publique, avec un odds ratio de 2,963. Ces résultats témoignent des différences de motivation et d'aspiration professionnelle entre hommes et femmes, et soulignent la nécessité de prendre en compte le genre dans l'élaboration de politiques d'emploi et d'entrepreneuriat.

L'âge des étudiants influence fortement leurs intentions de carrière. Les groupes d'âge intermédiaires, 22-26 ans et 26-30 ans, montrent une forte propension pour le secteur privé/ONG, avec des odds ratios de 3,937 et 3,555 respectivement. Cependant, pour les étudiants de 30 ans et plus, l'intérêt pour ce secteur chute dramatiquement, un effet souligné par un odds ratio proche de zéro, tandis que leur inclination pour la fonction publique explose, avec un odds ratio extrêmement élevé de 1,20e+06. Ces contrastes mettent en évidence le changement de priorités professionnelles avec l'âge, peut-être dû à la recherche de stabilité et de sécurité d'emploi.
Les odds ratios révèlent également l'impact du milieu de résidence sur les choix de carrière. Les étudiants des autres villes urbaines ont une probabilité réduite de vouloir travailler dans le secteur privé/ONG comparativement à ceux de Bamako, avec un odds ratio de 0,460. Ce constat suggère l'existence de disparités régionales dans l'accès aux opportunités ou dans les aspirations professionnelles, nécessitant une attention particulière dans la conception des politiques d'emploi.

L'origine sociale et la participation à des formations ou sensibilisations à l'entrepreneuriat sont également des déterminants significatifs. Les enfants d'artisans, commerçants, ou chefs d'entreprise sont légèrement plus disposés à s'orienter vers le secteur privé/ONG et la fonction publique, avec des odds ratios de 1,684 et 1,792 respectivement. De même, la participation à des programmes d'entrepreneuriat augmente la probabilité de choisir le secteur privé/ONG (odds ratio de 1,307) et de manière encore plus prononcée la fonction publique (odds ratio de 2,140), soulignant l'efficacité de ces initiatives pour influencer positivement les aspirations professionnelles.

Cette analyse met en exergue l'importance des spécialisations académiques, du genre, de l'âge, du milieu de résidence, de l'origine sociale, et des expériences éducatives dans les décisions de carrière des étudiants. Elle suggère des pistes d'action pour les décideurs politiques, les éducateurs, et les praticiens dans le domaine de l'orientation professionnelle et du développement de l'entrepreneuriat, soulignant la nécessité de stratégies ciblées pour maximiser les opportunités d'emploi et d'entrepreneuriat pour les jeunes.

<table><caption>Tableau 5: Résultats de la régression du modèle logistique multinomial (Odds ratio/ Rapport de cote)</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Rapport de cote pour l'intention de travailler dans une entreprise privée/ONG</th><th>Rapport de cote pour l'intention d'intégrer la fonction publique de l'Etat/ Collectivité territoriale</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Filière de formation</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Economie (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gestion</td><td>1,203</td><td>1,368</td></tr><tr><td>Assurance, Banque et Finance</td><td>5,236***</td><td>0,739</td></tr><tr><td><strong>Genre</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Masculin (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Féminin</td><td>3,464***</td><td>2,963***</td></tr><tr><td><strong>Groupe d'âge</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>18-22ans (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>22-26ans</td><td>3,937**</td><td>2,655</td></tr><tr><td>26-30ans</td><td>3,555*</td><td>3,574</td></tr><tr><td>30ans et plus</td><td>4,62e-06***</td><td>1,20e-06***</td></tr><tr><td><strong>Milieu de résidence</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Bamako (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Autres villes urbaines</td><td>0,460**</td><td>0,655</td></tr><tr><td>Rural</td><td>0,904</td><td>1,414</td></tr><tr><td><strong>Origine sociale des parents</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Agriculture, exploitant (réf.)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Artisan, commerçant ou chef d'ent.</td><td>1,684</td><td>1,792*</td></tr><tr><td>Ouvrier, employé</td><td>0,995</td><td>0,609</td></tr><tr><td>Cadre supérieur, ingénieur</td><td>0,860</td><td>1,434</td></tr><tr><td>Cadre moyen</td><td>0,417</td><td>1,062</td></tr><tr><td>Forces armées et sécurité</td><td>0,514</td><td>2,338</td></tr><tr><td>Autres</td><td>0,728</td><td>0,563</td></tr><tr><td><strong>Formations /Sensibilisation</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Formations spécifiques à l'entrep. (réf)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sensibilisations à l'entrep.</td><td>1,307</td><td>2,140***</td></tr><tr><td>Nombre observation : 567</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Log likelihood : -537,23143</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pseudo R2: 0,1179</td><td></td><td></td></tr><tr><td>LR chi2 (30)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Wald chi2(29)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Prob > chi2 : 0,0000</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote>*** significatif à 1%; ** significatif à 5%; * significatif à 10%.</footnote>
L'analyse des effets marginaux (Tableau 6) dans le contexte de l'intention entrepreneuriale des étudiants, issue du modèle logit multinomial, révèle des insights précieux sur les facteurs influençant les choix de carrière. Ces effets marginaux nous aident à comprendre comment de légères variations dans les variables indépendantes peuvent influencer la probabilité d'opter pour l'entrepreneuriat ou pour un emploi dans le secteur privé/ONG.

La filière de formation a un impact notable sur les intentions entrepreneuriales. Les étudiants spécialisés en Assurance, Banque et Finance montrent une tendance moins marquée à créer leur propre entreprise, avec un effet marginal de -0,204, ce qui pourrait refléter une orientation vers des carrières plus traditionnelles ou sécurisées dans le secteur privé, où ils sont nettement plus enclins (effet positif de 0,391) à s'engager.

Le genre apparaît comme un facteur significatif, avec les femmes montrant une probabilité nettement plus faible (-21,7 %) de se lancer dans l'entrepreneuriat par rapport aux hommes. Cependant, elles ont une plus grande propension (15,3 %) à rechercher des opportunités dans le secteur privé ou les ONG, ce qui suggère des barrières ou des motivations différentes entre hommes et femmes en matière d'entrepreneuriat.

L'âge influence également l'intention entrepreneuriale de manière complexe. Les jeunes adultes entre 22 et 30 ans semblent moins enclins à créer leur propre entreprise, avec des probabilités moindres de -24,8 % et -26,4 % respectivement. En revanche, les individus de 30 ans et plus présentent une augmentation significative de la probabilité de se lancer dans l'entrepreneuriat (42,8 %), malgré une inclination réduite pour le secteur privé (-24,9 %). Cela pourrait indiquer un changement dans les aspirations ou la perception des risques associés à l'entrepreneuriat avec l'âge.

Le milieu de résidence joue un rôle, avec les étudiants des autres villes urbaines affichant une légère augmentation de la probabilité de devenir entrepreneurs (12,5 %) comparativement à ceux de Bamako. Ce phénomène peut être dû à des différences dans l'écosystème entrepreneurial ou dans les opportunités d'emploi entre les régions.

L'origine sociale des parents et la participation à des formations ou sensibilisations à l'entrepreneuriat ont également des effets intéressants. Les enfants d'artisans, commerçants ou chefs d'entreprise sont légèrement moins enclins à créer leur propre entreprise (-9,7 %), ce qui peut refléter des influences culturelles ou économiques spécifiques. Surprenamment, les étudiants sensibilisés à l'entrepreneuriat montrent une tendance moindre à se lancer eux-mêmes (-9,0 %), mais sont plus enclins (10,3 %) à rejoindre la fonction publique, suggérant que ces programmes pourraient orienter les aspirations vers des carrières plus stables ou sécurisées.

Ces résultats soulignent l'importance de considérer une gamme de facteurs, y compris la discipline d'étude, le genre, l'âge, le lieu de résidence, et l'exposition à l'entrepreneuriat, dans l'élaboration de politiques et de programmes visant à encourager l'entrepreneuriat et à soutenir les choix de carrière des étudiants. Ils offrent des pistes pour des interventions ciblées qui peuvent aborder les barrières spécifiques à l'entrepreneuriat ou promouvoir des opportunités dans le secteur privé ou les ONG, en tenant compte des besoins et des motivations diverses des étudiants.

<table><caption>Tableau 6 : Effets marginaux pour le modèle logit multinomial</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Dy /Dx pour l'intention de créer une entreprise personnelle ou familiale</th><th>Dy /Dx pour l'intention de travailler dans une entreprise privée/ONG</th><th>Dy /Dx pour l'intention d'intégrer la fonction publique de l'Etat/ Collectivité territoriale</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Filière de formation</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Economie (réf.)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gestion</td><td>-0,050</td><td>0,007</td><td>-0,043</td></tr><tr><td>Assurance, Banque et Finance</td><td>-0,204</td><td>0,391</td><td>-0,187</td></tr><tr><td><strong>Genre</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Masculin (réf.)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Féminin</td><td>-0,217***</td><td>0,153***</td><td>0,064</td></tr><tr><td><strong>Groupe d'âge</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>18-22ans (réf.)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>22-26ans</td><td>-0,248**</td><td>0,187**</td><td>0,060</td></tr><tr><td>26-30ans</td><td>-0,264**</td><td>0,138</td><td>0,123</td></tr><tr><td>30ans et plus</td><td>0,428***</td><td>-0,249***</td><td>-0,178*</td></tr><tr><td><strong>Milieu de résidence</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Bamako (réf.)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Autres villes urbaines</td><td>0,125*</td><td>-0,117*</td><td>-0,008</td></tr><tr><td>Rural</td><td>-0,018</td><td>-0,054</td><td>0,073</td></tr><tr><td><strong>Origine sociale des parents</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Agriculture, exploitant (réf.)</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tbody><tr><td>Artisan, commerçant ou chef d'entrep.</td><td>-0,097**</td><td>0,047</td><td>0,049</td></tr><tr><td>Ouvrier, employé</td><td>0,034</td><td>0,040</td><td>-0,075</td></tr><tr><td>Cadre supérieur, ingénieur</td><td>-0,016</td><td>-0,066</td><td>0,082</td></tr><tr><td>Cadre moyen</td><td>0,082</td><td>-0,162*</td><td>0,086</td></tr><tr><td>Forces armées et sécurité</td><td>-0,035</td><td>-0,204**</td><td>0,240**</td></tr><tr><td>Autres</td><td>0,083</td><td>-0,019</td><td>-0,063</td></tr><tr><td><strong>Formations /Sensibilisation</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Formations spécifiques à l'entrep. (réf)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sensibilisations à l'entrep.</td><td>-0,090**</td><td>-0,012</td><td>0,103***</td></tr></tbody></table>

*** significatif à 1%; ** significatif à 5%; * significatif à 10%.

### 4.3. Évaluation de l'ajustement du Modèle

L'évaluation de l'ajustement d'un modèle est une étape cruciale dans toute analyse de régression, permettant de comprendre comment le modèle s'adapte aux données observées. Dans le cadre de notre étude sur l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB, plusieurs indicateurs ont été utilisés pour évaluer la qualité de l'ajustement du modèle logistique multinomial choisi.

* **Pseudo R^2**

Le pseudo R^2 est un indicateur qui reflète la proportion de variance expliquée par le modèle. Pour notre analyse, le pseudo R^2 obtenu est de 0,1179. Bien que cette valeur puisse sembler modeste, il est important de noter que dans le domaine des comportements et des intentions humaines, un pseudo R^2 plus élevé est difficile à obtenir en raison de la multiplicité des facteurs influençant les décisions individuelles. Par conséquent, un pseudo R^2 de cette amplitude est considéré comme acceptable et indique que le modèle a une capacité explicative raisonnable des variations de l'intention entrepreneuriale parmi les étudiants.

* **Test de Wald**

Le test de Wald est un test statistique qui évalue la significativité des coefficients individuels dans le modèle. Pour notre modèle, les résultats du test de Wald (chi2(29)) suggèrent que les coefficients estimés pour les variables incluses dans le modèle diffèrent significativement de zéro, ce qui indique que ces variables ont un effet significatif sur l'intention entrepreneuriale des étudiants. La probabilité associée à ce test (Prob > chi2) est inférieure à 0,0000, confirmant la significativité globale du modèle.

* **Log Likelihood**

Le log likelihood, noté ici comme -537,23143, est une mesure de la probabilité que le modèle ajuste les données observées. Une valeur plus élevée (plus proche de zéro) indiquerait un meilleur ajustement. Cependant, cette mesure doit être interprétée dans le contexte de la complexité du modèle et de la nature des données.

* **Évaluation de l'ajustement du modèle**

L'évaluation de l'adéquation de notre modèle repose sur l'Akaike Information Criterion (AIC) et le Bayesian Information Criterion (BIC), essentiels pour équilibrer la précision et la simplicité. Avec un AIC de 1270.384 et un BIC de 1300.766, nos résultats suggèrent un modèle bien ajusté qui évite le surajustement tout en restant succinct. L'amélioration notable de la log-vraisemblance, passant de -643.6281 pour le modèle nul à -628.19197 pour le modèle complet, atteste de la pertinence des variables sélectionnées. Ce modèle, grâce à une analyse de régression logistique multinomiale, fournit une bonne compréhension des déterminants de l'intention entrepreneuriale, validant ainsi l'approche choisie à la fois pour sa précision et sa gestion de la complexité.

### 4.4. Analyse de Sensibilité et Tests de Robustesse

Notre analyse de sensibilité et les tests de robustesse confirment la fiabilité des résultats du modèle. En ajustant les spécifications du modèle et en vérifiant la multicollinéarité, les coefficients restent stables et significatifs, indiquant une absence de corrélation excessive entre les variables (VIF moyen de 1.05). Ces constatations assurent la solidité de nos interprétations et soutiennent la pertinence de nos recommandations pour promouvoir l'entrepreneuriat parmi les étudiants.

## 5. DISCUSSION DES RÉSULTATS

La section discussions de notre étude sur les déterminants de l'intention entrepreneuriale parmi les étudiants de la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FSEG) de l'Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (USSGB) engage une réflexion approfondie sur les liens entre nos résultats et les cadres théoriques ainsi que la littérature existante. Cette démarche vise à contextualiser nos découvertes au sein du corpus de connaissances sur l'entrepreneuriat, notamment en Afrique subsaharienne et, plus précisément, au Mali.

### 5.1. Confrontation avec les Théories Mobilisées

Nos résultats révèlent que les étudiants de la filière Assurance, Banque et Finance montrent une préférence marquée pour le secteur privé ou les ONG, ce qui est cohérent avec les théories soulignant l'importance des orientations académiques dans les aspirations professionnelles (Fayolle, Gailly, & Lassas-Clerc, 2006). Cette préférence pourrait être interprétée à travers la lentille de la Théorie du
Comportement Planifié (Ajzen, 1991), suggérant que ces étudiants perçoivent un contrôle comportemental perçu plus élevé et des attitudes positives envers ces secteurs.

La différenciation significative des intentions entrepreneuriales selon le genre souligne également l'impact des normes subjectives et des contraintes perçues spécifiques à chaque genre (Shapero & Sokol, 1982). Ce constat appuie les travaux de Wilson, Kickul, & Marlino (2007) qui ont identifié le genre comme un facteur influençant l'intention entrepreneuriale, mettant en évidence la nécessité de politiques ciblées pour encourager l'entrepreneuriat féminin.

L'influence de l'âge sur l'intention entrepreneuriale, en particulier la propension accrue des individus de 30 ans et plus à envisager la création d'entreprise, résonne avec les perspectives de Shapero et Sokol (1982) sur la propension à agir et la crédibilité perçue. Ces résultats suggèrent que les expériences accumulées et le développement de ressources personnelles et professionnelles au fil du temps pourraient renforcer la crédibilité perçue de l'action entrepreneuriale.

## 5.2. Confrontation avec la Littérature Existante

Les résultats concernant le rôle des formations et sensibilisations à l'entrepreneuriat corroborent les découvertes de Fayolle, Gailly, & Lassas-Clerc (2006), qui ont souligné l'efficacité de ces programmes pour renforcer l'attitude positive envers l'entrepreneuriat et augmenter la confiance en la capacité à entreprendre. Cependant, nos résultats suggèrent une nuance importante: bien que ces programmes favorisent l'intention de travailler dans le secteur privé/ONG, ils semblent moins efficaces pour stimuler la création d'entreprises. Cette observation souligne la complexité des effets de l'éducation à l'entrepreneuriat, appelant à une réflexion plus profonde sur la conception de ces programmes pour maximiser leur impact sur l'intention entrepreneuriale réelle.

Enfin, l'effet du milieu de résidence sur l'intention entrepreneuriale, mettant en évidence une probabilité accrue pour les étudiants hors de la capitale de créer leur propre entreprise, échoie aux travaux de Karambé (2019) et Mariko et Gaba (2022); Sissoko & al. (2024), qui ont exploré les spécificités régionales de l'entrepreneuriat au Mali. Ces résultats soulignent l'importance de considérer le contexte géographique dans l'élaboration des stratégies de soutien à l'entrepreneuriat.

## 5.3. Implications des résultats pour la recherche et la pratique

Nos résultats enrichissent la compréhension de l'entrepreneuriat, mettant en lumière des facteurs clés dans un contexte africain. Pour la recherche future, une exploration approfondie des facteurs contextuels et une évaluation des programmes d'éducation à l'entrepreneuriat sont essentielles. En outre, une attention particulière doit être portée aux dynamiques de genre. Pratiquement, ces découvertes encouragent la conception de programmes d'entrepreneuriat adaptés aux aspirations des étudiants, le soutien à l'entrepreneuriat féminin, et l'expansion des initiatives entrepreneuriales au-delà des zones urbaines. La collaboration entre établissements éducatifs, gouvernements, et secteur privé est cruciale pour créer un écosystème entrepreneurial dynamique.

# 6. LIMITATIONS DES RÉSULTATS

Notre étude, centrée sur l'analyse des déterminants de l'intention entrepreneuriale des étudiants de la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion de l'Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako, présente plusieurs limites qui méritent d'être soulignées. Premièrement, l'échantillonnage limité à une seule institution peut restreindre la généralisabilité des résultats à d'autres contextes éducatifs ou géographiques, rendant nécessaire la prudence dans l'extension de nos conclusions au-delà de la population étudiée. De plus, l'approche méthodologique adoptée repose sur des questionnaires auto-déclarés, susceptible d'introduire un biais de désirabilité sociale où les répondants pourraient privilégier des réponses qu'ils estiment socialement acceptables. En outre, la nature transversale de l'étude capte les intentions entrepreneuriales à un instant T, sans prendre en compte leur évolution possible au fil du temps ou en réponse à des changements dans l'environnement économique et social, limitant ainsi notre compréhension de la dynamique entre l'intention et l'action entrepreneuriale. Enfin, bien que l'étude ait tenté de tenir compte des spécificités contextuelles du Mali, la complexité des facteurs culturels, économiques et sociaux n'a pas été entièrement explorée. Ces limites suggèrent la nécessité de recherches futures plus larges et longitudinales, ainsi que l'utilisation de méthodologies mixtes pour une compréhension plus profonde et nuancée des déterminants de l'intention entrepreneuriale dans des contextes similaires.

# 7. CONCLUSION

La conclusion de notre étude sur les déterminants de l'intention entrepreneuriale parmi les étudiants de la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FSEG) de l'Université des Sciences Sociales et de Gestion de Bamako (USSGB) synthétise nos principales découvertes et leur portée. Elle vise à rappeler l'objet de notre recherche, à examiner la validation des hypothèses posées, à mettre en lumière les principales découvertes, à discuter des implications pratiques et théoriques, à reconnaître les limites inhérentes à notre démarche, et à esquisser des perspectives pour des études futures.

L'objet de notre étude visait à identifier et analyser les déterminants de l'intention entrepreneuriale des étudiants de la FSEG/USSGB, en mettant en évidence le rôle des caractéristiques individuelles et des programmes d'entrepreneuriat. Face à la problématique du chômage et du sous-emploi chez les jeunes diplômés au Mali, l'entrepreneuriat se présente comme une voie prometteuse pour stimuler la création d'emplois et la croissance économique.
Nos hypothèses de recherche, formulées sur la base des théories du comportement planifié et des intentions entrepreneuriales, se concentraient sur l'influence de l'attitude envers l'entrepreneuriat (H1), de la norme subjective (H2), du contrôle comportemental perçu (H3), ainsi que des caractéristiques spécifiques au contexte malien (H4), sur l'intention entrepreneuriale des étudiants. L'analyse des données, recueillies auprès de 567 étudiants, a permis de vérifier et valider ces hypothèses, mettant en évidence l'importance des perceptions individuelles, du soutien social et des conditions contextuelles dans la formation de l'intention entrepreneuriale.

Les principales découvertes de notre étude révèlent que les programmes d'entrepreneuriat et les caractéristiques individuelles telles que l'âge, le genre et le milieu de résidence ont un impact significatif sur l'intention entrepreneuriale des étudiants. Ces résultats suggèrent que des interventions ciblées, visant à améliorer l'attitude envers l'entrepreneuriat, à renforcer le contrôle comportemental perçu et à mobiliser le soutien social, pourraient efficacement stimuler l'intention entrepreneuriale chez les jeunes diplômés.

Ces découvertes ont des implications importantes tant pour la recherche que pour la pratique. Sur le plan théorique, elles enrichissent la littérature sur l'intention entrepreneuriale en contexte africain, offrant de nouvelles perspectives sur les dynamiques qui sous-tendent l'entrepreneuriat chez les jeunes diplômés. Sur le plan pratique, elles fournissent aux décideurs politiques, aux édicateurs et aux praticiens des orientations stratégiques pour concevoir des programmes d'entrepreneuriat plus efficaces et pour créer un environnement propice à l'émergence et au développement de l'entrepreneuriat parmi les étudiants.

Néanmoins, notre étude comporte des limites, notamment son caractère transversal qui ne permet pas de saisir l'évolution des intentions entrepreneuriales dans le temps, et son champ d'application limité à une seule institution d'enseignement supérieur. Ces limites soulignent la nécessité de recherches futures étendues et longitudinales, pour approfondir notre compréhension des facteurs influençant l'intention entrepreneuriale et pour évaluer l'efficacité des interventions destinées à promouvoir l'entrepreneuriat parmi les jeunes diplômés.

En conclusion, notre étude apporte une contribution significative à la compréhension des déterminants de l'intention entrepreneuriale chez les étudiants de la FSEG/USSGB. Elle ouvre la voie à des actions concrètes pour encourager l'entrepreneuriat, en tant que levier de développement économique et social au Mali. Les perspectives futures pour la recherche suggèrent d'explorer plus avant les effets des interventions éducatives sur l'intention et l'action entrepreneuriales, et d'étendre l'analyse à d'autres contextes culturels et institutionnels, pour généraliser et affiner nos connaissances sur l'entrepreneuriat jeunesse en Afrique subsaharienne et au-delà.

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