The Effect of Electronic Banking Technologies on Employee’s job security in case of CBE Hwassa City Branches, Ethiopia

Résumé Technique : L'effet des technologies de banque électronique sur la sécurité de l'emploi des employés dans les succursales de la CBE à Hawassa, Éthiopie

Énoncé du problème et motivation
L'étude examine l'impact des technologies de banque électronique (e-banking) sur la sécurité de l'emploi des employés au sein de la Commercial Bank of Ethiopia (CBE), en se concentrant spécifiquement sur les succursales de la ville de Hawassa. Bien que la littérature existante reconnaisse l'e-banking comme un moteur d'efficacité opérationnelle, de réduction des coûts et de satisfaction de la clientèle, il existe un corpus de recherche contradictoire concernant son effet sur la stabilité de la main-d'œuvre. Certaines études suggèrent que l'e-banking entraîne des pertes d'emplois et une réduction de la sécurité, tandis que d'autres soutiennent qu'il ne cause pas directement de chômage. Motivée par ces résultats contradictoires et par la nécessité de combler les lacunes théoriques et géographiques, cette recherche vise à déterminer empiriquement la relation entre les composantes spécifiques de l'e-banking — les guichets automatiques bancaires (ATM), la banque mobile (MB), la banque en ligne (IB) et la banque de proximité/agent (AB) — et la sécurité de l'emploi des employés (EJS) dans le contexte éthiopien.

Méthodologie

• Design de la recherche : L'étude emploie un design de recherche descriptif et explicatif.
• Population et échantillonnage : La population cible comprend 618 employés répartis dans 26 succursales de la CBE à Hawassa. Une technique d'échantillonnage stratifié a été utilisée pour sélectionner un échantillon de 243 employés.
• Collecte de données : Les données primaires ont été recueillies à l'aide de questionnaires auto-administrés basés sur une échelle de Likert. Une étude pilote impliquant 25 répondants a été menée pour tester la cohérence interne, produisant un alpha de Cronbach de 0,824, ce qui indique une grande fiabilité. Les données secondaires proviennent des rapports de succursale et des documents RH.
• Analyse statistique :
  • Statistiques descriptives : Des pourcentages, des fréquences, des médianes et des modes ont été utilisés pour résumer les données.
  • Statistiques inférentielles : Un modèle de régression logistique ordinale généralisée a été employé. L'étude a initialement testé l'hypothèse de l'égalité des pentes (lignes parallèles), mais a constaté qu'elle était violée ($p = 0,000$). Par conséquent, le modèle de régression logistique ordinale généralisée a été sélectionné pour permettre aux effets des variables explicatives de varier selon les différents points de coupure de la variable dépendante ordinale.
  • Validation du modèle : Le modèle a été validé à l'aide de tests Omnibus, de tests d'adéquation (écart, Khi-deux de Pearson) et de vérifications de la multicolinéarité (toutes les corrélations par paires étaient inférieures au seuil de 0,8).

Résultats clés
L'analyse de régression a révélé des effets distincts pour chaque composante de l'e-banking sur la sécurité de l'emploi :

1. ATM (Guichets automatiques bancaires) : Présente un effet négatif statistiquement significatif sur la sécurité de l'emploi ($p = 0,047$). Une augmentation d'une unité de l'utilisation des ATM est corrélée à une diminution des chances de sécurité de l'emploi d'environ 15,8 % (Odds Ratio = 0,842).
2. Mobile Banking (MB - Banque mobile) : Présente l'effet négatif le plus significatif ($p = 0,000$). Une augmentation d'une unité de la banque mobile est corrélée à une diminution des chances de sécurité de l'emploi d'environ 32,4 % (Odds Ratio = 0,676).
3. Internet Banking (IB - Banque en ligne) : Présente un effet positif statistiquement significatif sur la sécurité de l'emploi ($p = 0,017$). Une augmentation d'une unité de la banque en ligne est corrélée à une augmentation des chances de sécurité de l'emploi d'environ 23,6 % (Odds Ratio = 1,236).
4. Agent Banking (AB - Banque de proximité/agent) : S'est révélée statistiquement non significative ($p = 0,419$). Les données ne soutiennent pas de relation significative entre la banque de proximité et la sécurité de l'emploi des employés dans ce contexte.

Résultats des tests d'hypothèses

• H01 (ATM) : Rejetée. L'ATM a un effet significatif sur la sécurité de l'emploi.
• H02 (Mobile Banking) : Rejetée. La banque mobile a un effet significatif sur la sécurité de l'emploi.
• H03 (Internet Banking) : Rejetée. La banque en ligne a un effet significatif sur la sécurité de l'emploi.
• H04 (Agent Banking) : Acceptée. La banque de proximité n'a pas d'effet significatif sur la sécurité de l'emploi.

Conclusions et portée
L'étude conclut que l'adoption de technologies de banque électronique spécifiques dans les succursales de la CBE à Hawassa a un double impact sur la sécurité de l'emploi des employés. Alors que les technologies ATM et Mobile Banking sont associées à une baisse de la sécurité de l'emploi, la banque en ligne est associée à une augmentation de celle-ci. La banque de proximité n'a eu aucun impact significatif.

Signification et implications :

• Implications managériales : Les conclusions servent d'avertissement aux gestionnaires bancaires et aux organismes gouvernementaux responsables des marchés du travail. L'étude recommande que les banques adoptent des technologies « respectueuses des employés » et conçoivent des stratégies de gestion des ressources humaines, telles que des programmes de rotation volontaire ou des régimes de retraite anticipée, afin d'atténuer les pertes d'emplois potentielles et les crises sociales découlant du déplacement technologique.
• Implications théoriques : La recherche contribue au cadre théorique limité concernant les effets spécifiques de l'e-banking sur la sécurité de l'emploi dans les économies en développement, offrant de nouvelles perspectives pour le développement théorique futur.
• Recherches futures : Les auteurs suggèrent que les futurs chercheurs réexaminent ce problème en utilisant des méthodes de séries chronologiques pour estimer les perspectives futures, notant que ce problème reste largement inobservé dans la littérature actuelle.

L'article maintient une position modeste, reconnaissant que bien que le modèle s'ajuste bien aux données, environ 53,7 % de la variation de la sécurité de l'emploi reste inexpliquée par les variables incluses dans cette étude.