2.1 – Revue de littérature théorique

6Les théories de l’intermédiation financière ont été formulées pour expliquer, entre autres, l’existence des banques comme complément au système des marchés financiers dans le financement des économies. La première justification de l’intermédiation financière, et donc de l’existence même des banques, concerne les activités de prêt et de financement exercées par les intermédiaires. Théoriquement, l’importance des banques se justifie essentiellement par leur capacité à surmonter les imperfections des marchés du crédit (Diamond, 1984), à produire de l’information (Leland et Pyle, 1977) et à produire de la liquidité (Diamond et Dybvig, 1983). Dans un contexte marqué par les incertitudes (informationnelles, économiques, institutionnelles), les banques sont supérieures, par rapport aux marchés financiers, dans le traitement de projets bancables. Toutefois, cette intermédiation bancaire rencontre des limites face à des projets caractérisés par les facteurs suivants : les demandes de crédit portent sur des montants faibles ; leurs promoteurs sont des emprunteurs à faibles revenus qui ne sont pas en mesure de fournir des documents formels (états financiers, fiches de salaires, etc.) sur leurs projets et/ou des garanties matérielles suffisantes ; ils opèrent dans un cadre informel.

7Dans ces configurations, les banques formelles sont incapables d’assurer la bonne sélection des clients et la surveillance des projets financés. Elles peinent également à garantir la déclaration des résultats nets des projets et à inciter au remboursement des crédits accordés. Autrement dit, compte tenu de la taille des prêts, les coûts de sélection adverse, d’aléa moral et de transaction (coûts de sélection, de surveillance et d’incitation au remboursement) sont trop élevés pour que l’activité soit rentable pour une banque (Hermes et Lensink, 2007). C’est pourquoi les banques tendent à exclure les emprunteurs nécessitant des prêts de faible montant, ayant de faibles revenus ou opérant dans le cadre informel avec peu de documents officiels. C’est cette exclusion financière qui a conduit à la création de la microfinance. Cette exclusion financière par les banques classiques est due principalement à l’absence de garantie matérielle capable de résoudre les problèmes informationnels (aléa moral, sélection adverse) et aux coûts élevés liés aux faibles montants des crédits. Ainsi, les IMF tiennent leur existence des limites de l’intermédiation bancaire.

8Pour surmonter les problèmes informationnels, la microfinance recourt à différentes caractéristiques contractuelles : la responsabilité jointe basée sur les groupes de prêts (Ghatak et Guinnane, 1999) ; les incitations dynamiques (Armendáriz de Aghion et Morduch, 2000) ; plus récemment, une combinaison de ces deux caractéristiques. La technologie d’intermédiation utilisée par la microfinance fondée sur le système de prêt de groupe, la substitution de la garantie sociale à la garantie matérielle, le contrôle par les pairs, permettent de résoudre ces problèmes informationnels et d’incertitude, à un coût relativement faible pour le prêteur. Les travaux sur le prêt de groupe ont abondamment établi la manière dont les IMF arrivent à réduire les risques de sélection adverse en se basant sur les caractéristiques sociales du milieu (Ghatak, 1999). La surveillance par les pairs permet de gérer le problème d’aléa moral (Armendáriz de Aghion, 1999). En fin de compte, la technologie d’intermédiation employée par les banques permet de financer les économies en résolvant les problèmes d’asymétries d’information et d’incertitudes. La technologie d’intermédiation utilisée par les IMF permet de financer les exclus du système bancaire classique.

9D’autres études mettent en avant la plus-value d’une complémentarité banque-microfinance en termes d’élargissement de la surface d’intermédiation de l’ensemble du système bancaire, c’est-à-dire sa capacité à mobiliser des dépôts et à accorder des crédits à l’économie pour une croissance économique plus forte. Ces études prennent appui sur les analyses des rapports banque-finance informelle dans les PED sous l’angle des liens de dépôts et de crédits. Dans l’approche néoclassique, les relations banque-finance informelle sont concurrentielles du fait de la segmentation du marché du crédit (Mc Kinnon, 1973 ; Shaw, 1973 ; Galbis, 1982). Dans l’approche néostructuraliste, elles sont complémentaires (Van Wijnbergen, 1983 ; Acharya et Madhur, 1983). En s’appuyant sur ces travaux, Diaw et Keita (2004) analysent l’effet de la relation banque-microfinance sur le financement des économies du point de vue des liens de dépôts et de crédits entre ces deux institutions. Ces liens de dépôts et de crédits sont soit concurrentiels, soit complémentaires.

10Délaissant la concurrence potentielle entre les deux secteurs, Nsabimana (2004) se focalise essentiellement sur la complémentarité banque-microfinance, sous forme de partenariats institutionnels. Cette complémentarité est, selon lui, à l’origine de l’approfondissement financier dans les économies en développement. En effet, les IMF ne créant pas la monnaie, elles dépendent des dépôts pour leur activité de crédit. L’articulation avec des banques bénéficiant d’une couverture de la banque centrale leur permettrait de dissocier leurs possibilités de crédit avec le niveau de leurs dépôts. Les relations financières entre les banques et les IMF passent donc également par les lignes de crédit. En effet, moyennant une sélection minutieuse et un apprentissage mutuel, les banques ouvrent des lignes de crédit aux institutions de microfinance grâce auxquelles elles atteignent une clientèle qu’elles ne peuvent atteindre seules à cause de leur organisation très centralisée et de l’inadéquation de leurs approches en matière de crédit. Ce type de relation permet de générer une offre de crédits avec des coûts de transaction faibles et d’atteindre des taux de remboursement élevés, dont bénéficient les institutions de microfinance.

11Plus spécifiquement, la coordination entre ces deux secteurs améliore le financement en faveur des activités rurales et des microentreprises (Nsabimana, 2004 ; Doumbouya, 2008). Elle conduit également à une évolution des conditions d’offre de services des institutions impliquées afin d’améliorer l’accès des PME au financement (Lelart, 2002). Cela s’explique par l’effet d’apprentissage que génère la combinaison des activités bancaires et microfinancières : tandis que les banques formelles apprennent l’intermédiation de proximité, les IMF s’initient aux savoirs bancaires (Mayoukou, 1999). La complémentarité banque-microfinance, mise en évidence à travers la spécificité des mécanismes d’intermédiation des deux secteurs, se justifie par la complémentarité de leurs technologies d’intermédiation et le souci de capitaliser les avantages comparatifs de chaque secteur (Fall, 2009).

12Des travaux mettent en évidence les différentes modalités de complémentarité banque-microfinance. Lopez et Rhyne (2003) recensent ici quatre schémas : l’unité intégrée, la filiale autonome (filiale financière), la société de service en microcrédit et les alliances stratégiques. Les trois premières stratégies correspondent à la voie directe (downscaling) qui consiste pour la banque à descendre en gamme de clientèle pour atteindre une niche de clientèle à revenu plus faible (Segrado, 2005). Les alliances stratégiques constituent la voie indirecte d’intervention des banques en microfinance et consistent en divers types de partenariats banques-institutions de microfinance (IMF) qui peuvent être de nature institutionnelle, financière, technique ou hybride (Fall, 2009). Dans ces alliances, la banque noue un contrat de partenariat avec une IMF bien établie et dotée d’un réseau étendu, d’une bonne réputation et d’états financiers équilibrés. Elles désignent une montée en gamme de clientèle des IMF vers le secteur bancaire (upscaling).

13Différentes approches théoriques ont été mobilisées pour expliquer cette complémentarité banque-microfinance. L’approche de la comptabilité monétaire, formulée par Sodokin (2007), explore la complémentarité banque-microfinance sous forme d’une relation verticale structurant le système bancaire dans les PED, non pas en termes de dualisme financier, mais selon une structure atypique en deux paliers : la banque centrale (premier palier) et le duo banques commerciales-microbanques (deuxième palier) finançant conjointement les firmes et les microfirmes. L’approche régulationniste de Fall (2012) applique la théorie de la firme J d’Aoki à la complémentarité banque-microfinance. En se basant sur la double opposition spécialisation versus apprentissage et contrôle hiérarchique versus coordination horizontale, cette approche identifie la banque comme une firme A et l’IMF comme une firme J. Leur complémentarité, de type institutionnel, traduit une division du travail dans l’activité d’intermédiation financière : la banque est plus efficace lorsqu’elle se spécialise dans l’activité bancaire, et l’IMF est plus efficace lorsqu’elle se spécialise dans son métier de microfinancement. L’approche de la coopération de Richardson (1972) est mobilisée par Fall (2011) pour analyser la complémentarité banque-microfinance en termes d’activités semblables ou complémentaires, de profitabilité mutuelle et d’investissements conjoints.

2.2 – Revue de littérature empirique

14La plupart des études empiriques se focalisent essentiellement sur la faiblesse de l’intermédiation financière dans l’UEMOA, sur les facteurs explicatifs de la réticence des banques commerciales à prêter aux microentrepreneurs et sur l’efficacité des IMF dans l’intermédiation financière. Le cabinet Finactu (2018) a étudié les caractéristiques du paysage bancaire de la zone UEMOA en utilisant des données de la Banque mondiale sur la période 2000-2016. L’étude met en évidence un trop-plein de banques au sein de l’UEMOA où, pour un million de personnes bancarisées, il existe deux fois plus de banques qu’en Afrique du Sud ou au Maroc. Plus largement, en 2016, il y avait 5,4 banques pour un million de personnes bancarisées en zone UEMOA contre moins de 2 au Brésil et 5 en France. Ensuite, l’analyse montre paradoxalement que ce trop-plein de banques ne va pas de pair avec une offre suffisante de crédits bancaires. Le volume de crédits accordés à l’économie, en pourcentage du PIB, demeure faible dans l’UEMOA : 30 % contre 108 % au Maroc, 155 % en France et 60 % en Inde (Banque mondiale, 2016). De nombreux obstacles peuvent expliquer cette situation : faiblesse et précarité des revenus, absence de filets sociaux, problème des titres fonciers, faiblesse du système judiciaire de recouvrement, etc.

15Des études empiriques, comme celle de Jenkins (2000), s’intéressent aux raisons de la défiance des banques commerciales dans le financement des microentrepreneurs. En utilisant des données sur 23 pays d’Afrique subsaharienne et de l’OCDE pour la période 1990-1996, Jenkins identifie les facteurs suivants : les frais administratifs, le manque de réseau de proximité, le manque de personnel spécialisé dans les activités microfinancières. Cette étude montre également l’existence d’une corrélation positive entre le montant de la garantie exigée par les banques commerciales des petits emprunteurs et le taux des impayés. En conséquence, malgré l’exigence de garanties matérielles, les banques commerciales tendent à exclure les petits emprunteurs de leur offre de crédits. En effet, comptant sur la garantie en cas de non-remboursement, les banques commerciales exercent moins de surveillance, une fois le crédit octroyé, ce qui accentue la sélection adverse et l’aléa moral parmi les emprunteurs.

16D’autres études empiriques analysent l’intermédiation microfinancière comme une alternative efficace face aux limites de l’intermédiation bancaire. Une étude de l’UEMOA (2002) sur la période 1996-2000 met en lumière une augmentation du volume des dépôts collectés par les IMF de 175 %. Cette forte croissance du volume des dépôts s’accompagne d’une hausse similaire du volume des crédits (168 %) et du taux de pénétration, c’est-à-dire de la proportion de la clientèle bénéficiaire des services des IMF par rapport à l’ensemble des ménages, de plus de 200 %. Ces résultats font des institutions de microfinance des opérateurs économiques performants et une alternative au secteur bancaire dans la fonction d’intermédiation (Lelart, 2002). Une étude du Microfinance Information Exchange (2001), citée par Nsabimana (2004), analyse l’effet de la taille des IMF sur leur efficacité dans l’intermédiation financière (via la minimisation des coûts) dans le monde. Les résultats montrent que les grandes IMF opèrent plus efficacement que les petites. Nous constatons, également, que les institutions de grande taille supportent proportionnellement moins de frais de gestion, grâce à leur réseau de distribution et de gestion, mais qu’elles enregistrent un coût par emprunteur plus élevé. Ceci s’explique par la différence du niveau de crédit octroyé par emprunteur.

17Certaines recherches empiriques qui traitent également de l’intermédiation microfinancière mettent l’accent sur d’autres facteurs d’efficacité que la taille des IMF : les prêts groupés, les incitations dynamiques, le financement séquentiel, etc. Giné et Karlan (2007) démontrent empiriquement qu’aux Philippines les prêts personnels, tout comme les prêts de groupe, sont des facteurs d’efficacité de la microfinance dans sa fonction d’intermédiation.

18Quelques études empiriques ont encore analysé l’effet de la complémentarité banque-microfinance sur l’intermédiation financière sous l’angle des liens de dépôts et de crédits entre ces deux entités. Ces analyses cherchent à identifier la nature concurrentielle ou complémentaire des liens de dépôts et de crédits entre ces deux institutions. En se basant sur les travaux de Chipeta (1994) consacrés à l’analyse des liens de dépôts et de crédits entre les banques et la finance informelle au Malawi, Diaw et Keita (2004) déterminent empiriquement l’existence et la nature de liens de dépôts et de crédits entre le secteur bancaire et le secteur des SFD au Sénégal. Recourant à des données d’enquête auprès de 59 opérateurs économiques portant sur la période 1986-2000, ils montrent, via une analyse statistique de données, que la segmentation et la fragmentation du secteur financier (dualisme financier) sont loin d’être totales, aussi bien dans l’allocation du crédit que dans la mobilisation de l’épargne. Les liens indirects de dépôts entre les deux secteurs sont complémentaires. En effet, il existe une corrélation entre les dépôts bancaires des particuliers et entreprises privées et les dépôts dans les SFD. L’on observe également une relation de complémentarité dans les liens de crédits entre les banques et les SFD au Sénégal. Toutefois, les liens directs de dépôts entre les SFD et les banques sont peu importants : seule une infime partie de l’épargne traitée par les banques a été initialement mobilisée par les SFD. En outre, le refinancement des SFD par les banques reste faible du fait des garanties réelles assez élevées exigées par les banques.

19Dans une analyse empirique portant sur la période 1998-2000, Nsabimana (2004) établit que dans l’UEMOA, dans une certaine mesure, les IMF sont des collecteurs de dépôts pour le système bancaire, ce qui leur permet d’assurer une certaine diversification de leur portefeuille. En effet, les placements des IMF auprès des banques en 2000 s’élevaient à 42 % de l’ensemble des dépôts collectés. De plus, les placements sont constitués principalement de dépôts à terme (72 %), ceux-ci ayant augmenté de près de 166 % entre 1998 et 2000. Même si les avoirs en banque des IMF ne représentaient que 1,2 % des ressources des banques, leur croissance, corrélée avec une faible progression du montant des encours de crédits, fait apparaître une tendance dans l’évolution des relations entre ces deux secteurs. C’est pour des raisons de sécurité, de rentabilité ou d’insuffisance de capacités de gestion de liquidités que les IMF placent auprès des banques une partie importante de leurs ressources provenant de dépôts du public. Les banques, dont la plupart ne disposent pas de structures suffisantes pour attirer l’épargne rurale, pourraient avoir intérêt à renforcer et à mieux structurer ces relations afin d’accroître la mobilisation de cette épargne.

20Toutefois, à notre connaissance, il n’existe pas de travaux empiriques ayant analysé l’effet de la complémentarité banque-microfinance sur l’intermédiation financière sous l’angle économétrique. Une telle étude économétrique pourrait permettre d’évaluer de façon plus précise l’effet de la complémentarité banque-microfinance sur le volume des dépôts et des crédits dans l’UEMOA.

21Les études empiriques identifiées analysent l’effet des politiques bancaires (répression financière, libéralisation financière) sur l’intermédiation financière ou la croissance économique. Roubini et Sala-i-Martin (1992), évaluant l’effet de différents indicateurs de répression financière sur la croissance dans 60 pays pour la période 1960-1985, mettent en évidence des liens négatifs. Demetriades et Luintel (1996a, 1996b, 2001) estiment des modèles à correction d’erreur dans les cas respectifs du Népal, de l’Inde et de la Corée du Sud, et trouvent que les indices de répression financière ont un effet négatif sur l’intermédiation financière en Inde, et un effet positif sur le développement financier au Népal et sur le volume des crédits bancaires en Corée du Sud. Nous adaptons les modèles économétriques dérivés de ces travaux à notre analyse en remplaçant l’indicateur de politique financière par un indicateur de complémentarité banque-microfinance.

3.1 – Spécification du modèle, description des variables et des données

22Nous nous inspirons des modèles développés par Demetriades et Luintel (1996a, 1996b, 2001). La forme générale des modèles économétriques qu’ils utilisent se présente comme suit :

23

24avec IDF : indicateur de développement financier, IPF : indicateur de politique financière, X_t : vecteur de variables de contrôle, Γ : vecteur de coefficients associés aux variables de contrôle, α₀ et α₁ : autres coefficients à estimer et ε : terme d’erreur.

25En nous appuyant sur ce modèle, et en remplaçant la variable d’intérêt IPF par l’indicateur de complémentarité banque-microfinance (ICBM), nous écrivons notre propre modèle économétrique de la façon suivante :

26

27Comme proxies de l’indicateur de développement financier, nous recourons à trois variables : M2/PIB : profondeur financière ; C/PIB : taux de crédits ; De/PIB : taux de dépôts.

28La littérature empirique qui traite des déterminants de l’intermédiation financière identifie les variables suivantes comme variables de contrôle : le revenu réel par tête ou le taux de croissance du PIB (Demetriades et Luintel, 2001), un indicateur de politique financière (Roubini et Sala-i-Martin, 1992 ; Demetriades et Luintel, 2001), le stock de capital (Demetriades et Luintel, 1996b), le taux d’intérêt réel (Demetriades et Luintel, 1996a, 1996b, 2001). Nous y ajoutons d’autres variables de contrôle comme l’ouverture commerciale et le taux d’inflation, pour tenir compte de la structure des économies de l’UEMOA, fortement ouvertes sur l’extérieur et caractérisées par de faibles taux d’inflation. On notera INF : taux d’inflation ; FBCF : taux d’investissement ; OC : ouverture commerciale ; TCpib : taux de croissance du PIB.

29La variable d’intérêt est l’indicateur de complémentarité banque-microfinance (ICBM). Étant donné qu’un tel indicateur n’existe pas dans la littérature, nous le créons en distinguant un indicateur absolu et un indicateur relatif. L’indicateur absolu de complémentarité banque-microfinance (noté IA) traduit le nombre effectif de relations de complémentarité banque-microfinance. Il rend compte du nombre d’alliances stratégiques existant entre les banques et les institutions de microfinance. En notant n_b/m ce nombre effectif, nous avons :

30

31L’indicateur relatif de complémentarité banque-microfinance (noté IR) se présente comme le ratio du nombre effectif de relations de complémentarité sur le nombre potentiel de relations de complémentarité. Un tel indicateur relatif corrige l’indicateur absolu d’un effet de taille. Pour en comprendre la logique, considérons deux pays A et B ayant le même nombre effectif de relations de complémentarité, soit 10. Supposons que le pays A dispose de 15 banques et de 10 IMF alors que le pays B a 10 banques et 10 IMF. Dans le pays A, chacune des 10 premières banques est en alliance stratégique avec chaque IMF de sorte que 5 banques se retrouvent sans relation avec une IMF. Dans le pays B, chaque banque est en alliance stratégique avec chaque IMF. Nous pourrons considérer que l’intensité de la complémentarité banque-microfinance est plus forte dans le pays B que dans le pays A. En effet, nous calculons les indicateurs relatifs de complémentarité dans chaque pays de la façon suivante :

32

33En notant n_b le nombre de banques et n_m le nombre d’IMF, le nombre potentiel de relations de complémentarité banque-microfinance s’écrit n_b × n_m. L’indicateur relatif de complémentarité banque-microfinance, pris en logarithme, s’écrit formellement comme suit :

34

35L’indicateur relatif de complémentarité, corrigeant l’indicateur absolu d’un effet de taille, est beaucoup plus pertinent. Il sera donc retenu dans les régressions. Le choix d’un seul indicateur de complémentarité dans les régressions se justifie également par le fait que le coefficient de corrélation entre IA et IR est très élevé (0,95). Nous procédons, au niveau de l’étape économétrique, à la transformation log de IR. Celle-ci se justifie par la normalisation de la distribution de IR et le fait que, ex post, les résultats sont alors apparus plus significatifs.

36En notant α_ki(k = 1,…, 7 ; i = 1,…, N), β_ki(k = 1,…, 7 ; i = 1,…, N), et θ_ki(k = 1,…, 7 ; i = 1,…, N) les coefficients à estimer, les trois équations de base pour les estimations économétriques s’écrivent comme suit :

Modèle 1

37

Modèle 2

38

Modèle 3

39

40Nous résumons la description des variables ainsi que les signes attendus des régressions dans le tableau ci-dessous :

Tableau 1

Synthèse des variables de l’étude et signes attendus

Variables Notation Description Signe attendu Crédit à l’économie (en % du PIB) C/PIB Ratio du volume de crédits accordés par les banques et les SFD sur le PIB Variable expliquée Dépôts collectés (en % du PIB) De/PIB Ratio du volume de dépôts détenus dans les banques et les SFD sur le PIB Variable expliquée Profondeur financière M2/PIB Ratio de l’agrégat monétaire M2 sur le PIB Varia-ble expliquée Indicateur relatif de com-plémentarité IR Ratio du nombre ef-fectif de relations de complémentarité sur le nombre potentiel de complémentarités + Taux d’inflation INF Mesuré par le déflateur du PIB – Formation brute de capital fixe (en % de PIB) FBCF Ratio FBCF/PIB + Ouverture commer-ciale OC Ratio de la somme des im-portations et exportations sur le PIB + Taux de croissance du PIB TCpib Taux de variation du PIB +

Synthèse des variables de l’étude et signes attendus

41Les données dont nous disposons pour notre analyse consistent en un panel de sept (7) pays de l’UEMOA (Côte d’Ivoire, Sénégal, Burkina Faso, Mali, Niger, Bénin, Togo) sur la période 1980-2019 et proviennent principalement de la base de données en ligne de la Banque mondiale (WDI, 2019), et des données de la Banque centrale des États de l’Afrique de l’Ouest (BCEAO, 2019). Les données permettant de calculer les indicateurs de complémentarité banque-microfinance ont été compilées par nos soins à partir d’une recherche documentaire basée sur différents rapports successifs de la BCEAO et des directions de la microfinance des pays de l’UEMOA. Plus précisément, une exploration des données de la BCEAO et des directions de la microfinance des pays de l’UEMOA a permis d’avoir, pour chaque pays, le nombre de banques, le nombre d’IMF, ainsi que d’identifier le nombre de relations stratégiques que les banques entretiennent avec les IMF.

3.2 – Présentation des tests préliminaires et choix de la méthode d’estimation

42Après avoir présenté les statistiques descriptives des variables et les corrélations bivariées, nous décrivons et menons les tests d’homogénéité, de dépendance interindividuelle, de racine unitaire et de cointégration. Enfin, nous déterminons la méthode d’estimation utilisée pour nos régressions.

3.2.2 – Test d’homogénéité

47Ce test permet de déterminer la structure homogène ou hétérogène du panel. On distingue le test d’homogénéité de Fisher (cas où la dimension individuelle N est supérieure à la dimension temporelle T) et le test de Hsiao (cas où la dimension individuelle N est inférieure à la dimension temporelle T). Dans notre cas, T > N, ce qui nécessite de recourir au test de Hsiao. Le test de Hsiao (1986) se présente comme suit : H0 : le panel est homogène contre H1 : le panel est hétérogène. Si la p-value est inférieure à 5 %, on rejette H0 et on conclut que le modèle est hétérogène.

48Les résultats des tests d’homogénéité de Hsiao (1986) portant sur les modèles 1, 2 et 3 sont présentés dans le tableau 4 ci-dessous.

Tableau 4

Tests d’homogénéité de Hsiao (1986)

Résultats H1 H2 H3 F-Stat P-value F-Stat P-value F-Stat P-value Modèle 1 14,420 3,85E-41 5,655412 2,36E-15 36,21523 1,88E-09 Modèle 2 8,56 9,32E-27 7,425 1,83E-20 8,854 8,15E-09 Modèle 3 4,123 6,15E-12 2,541 7,52E-05 11,652 3,43E-11

Tests d’homogénéité de Hsiao (1986)

49Les p-values des trois hypothèses du test d’homogénéité sont inférieures à 5 %. Nous sommes en présence de modèles hétérogènes.

3.2.4 – Tests de racine unitaire

52Nous recourons aux tests de racine unitaire de seconde génération de Breitung et Das (2005) et de Pesaran (2007) ou test CIPS (Cross-sectionally Augmented IPS) [3]. Ces tests diffèrent selon la façon dont ils éliminent les facteurs de dépendance structurelle et dont ils agrègent l’information individuelle. Ces tests de racine unitaire de Breitung et Das (2005) et CIPS restent usuels et ont été récemment utilisés dans des travaux portant sur des données de panel dans la CEDEAO (Ouédraogo et al., 2015) ou la zone franc (Lo et Ramde, 2019). Les résultats des tests sont résumés dans le tableau 6.

Tableau 6

Tests de racine unitaire

Test de Breitung et Das (les p-values) Test de Pesaran ou CIPS (les p-values) Variables À niveau En différence première Décisions À niveau En différence première Décisions M2/PIB 0,732 0,000 I(1) 0,993 0,000 I(1) C/PIB 0,990 0,000 I(1) 0,678 0,000 I(1) De/PIB 0,998 0,001 I(1) 0,886 0,000 I(1) Log(IR) 0,000 I(0) 0,889 0,000 I(1) INF 0,00 I(0) 0,000 I(0) FBCF 0,832 0,000 I(1) 0,082 0,000 I(1) OC 0,220 0,000 I(1) 0,288 0,000 I(1) TCpib 0,000 I(0) 0,000 I(0)

Tests de racine unitaire

53De façon générale, l’on peut considérer que les variables C/PIB, De/PIB, M2/PIB, FBCF et OC sont stationnaires en première différence, à la fois selon les tests de Breitung et Das (2005) et de Pesaran (2007). Les variables INF et TCpib sont stationnaires à niveau selon les deux types de tests. En revanche, la variable IR est stationnaire à niveau selon le test de Breitung et Das (2005) mais stationnaire en différence première selon le test de Pesaran (2007) [4].

4.1 – Présentation des résultats d’estimation

59Les variables étant cointégrées dans les trois modèles, il est possible de les estimer par la méthode FMOLS sans risque de régression fallacieuse. Les résultats sont consignés dans le tableau 8.

Tableau 8

Résultats des estimations par les FMOLS

Variables FMOLS Modèle 1 M2/PIB Modèle 2 C/PIB Modèle 3 De/PIB COEF P-VALUE COEF P-VALUE COEF P-VALUE Log(IR) 25,392*** 0,000 15, 426*** 0,000 0,763*** 0,001 INF -0,185*** 0,002 -0,076** 0,035 -0,000 0,560 FBCF 0,165*** 0,000 0,243*** 0,001 0,006*** 0,005 OC 12,125*** 0,000 18,456*** 0,000 0,504*** 0,003 TCpib 0,070 0,425 -0,126*** 0,005 -0,004** 0,029 Nombre d’observations 259 259 252 R2 0,695207 0,671290 0,684956 R2 ajusté 0,678527 0,641254 0,667589

Résultats des estimations par les FMOLS

Note : les valeurs de la p-value sont entre parenthèses ; ***, ** désignent respectivement la significativité au seuil de 1 % et de 5 %.

4.2 – Interprétations économétriques et économiques

60L’indicateur relatif de complémentarité banque-microfinance a un coefficient positif et significatif. L’interprétation économétrique doit tenir compte du fait que les relations entre cet indicateur et les variables expliquées ont une spécification Niveau-Log (ou semi-élasticités). Wooldridge (2009) montre que pour une spécification Niveau-Log de la forme y = β₀ + β₁log(x) +u, une augmentation de 1 % de x augmente y de (β₁/100) unités (c’est-à-dire points de pourcentage).

61Ainsi, lorsque cet indicateur croît de 1 %, la profondeur financière croît (en point de pourcentage) de 0,2539, le taux de crédits croît de 0,1543 et le taux de dépôts augmente de 0,0076. On a les signes attendus. À long terme, l’intensité de la complémentarité banque-microfinance affecte positivement le taux de crédits, le taux de dépôts et la profondeur financière dans l’UEMOA. En un mot, la complémentarité banque-microfinance permet d’élargir la surface d’intermédiation dans le système financier de l’UEMOA.

62Il est possible d’expliquer l’effet positif de la complémentarité banque-microfinance sur la profondeur financière (M2/PIB) de la façon suivante : les IMF ne créent pas la monnaie. Seules les banques le font quand elles accordent des crédits à l’économie. Lorsqu’elles entrent en alliance stratégique avec les IMF, les banques accordent à celles-ci des crédits via la création monétaire, ce qui induit une hausse de M2/PIB.

63L’effet positif de la complémentarité banque-microfinance sur le taux de crédits s’explique par le fait que la coordination entre ces deux secteurs génère un effet d’apprentissage qui améliore le financement en faveur des activités rurales, des microentreprises et des PME. Le souci de capitaliser les avantages comparatifs de chaque secteur permet aux banques d’ouvrir des lignes de crédit aux institutions de microfinance grâce auxquelles elles touchent une clientèle qu’elles ne pourraient atteindre seules à cause de leur organisation très centralisée et de l’inadéquation de leurs approches en matière de crédit.

64L’effet positif de la complémentarité banque-microfinance sur le taux de dépôts s’explique par l’obligation faite aux IMF d’apporter aux banques une partie substantielle de leurs dépôts afin de bénéficier des lignes de crédits bancaires. La faiblesse relative du coefficient du taux de dépôts vient de ce que l’articulation des IMF avec des banques bénéficiant d’une couverture de la banque centrale leur permet de dissocier leurs possibilités de crédits avec le niveau de leurs dépôts. Exprimé autrement, les lignes de crédit dont bénéficient les IMF leur permettent d’accorder du crédit sans avoir suffisamment de dépôts malgré l’interdiction qui leur est faite de créer de la monnaie. Ainsi, la complémentarité banque-microfinance n’accroît pas suffisamment le taux de dépôts dans l’économie.

65En conclusion, la complémentarité banque-microfinance permet d’affermir les relations de crédits et de dépôts et d’accroitre la surface d’intermédiation financière dans l’UEMOA. Ce résultat est en phase avec les conclusions de Nsabimana (2004) et Diaw et Keita (2004) portant respectivement sur l’UEMOA et sur le Sénégal.

66Le taux d’inflation a un coefficient négatif et significatif. On a le signe attendu. Lorsque le taux d’inflation augmente de 1 %, la profondeur financière baisse de 0,185 %, le taux de crédits baisse de 0,076 %. Par contre, cette variable n’a pas d’effet significatif sur les dépôts. Le taux d’inflation a un effet négatif sur les crédits car l’inflation avantage les emprunteurs mais pénalise les créanciers (ceux qui prêtent). Les banques et les IMF ont donc tendance à réduire l’offre de crédits lorsque l’inflation s’élève. Cela se traduit également par une baisse de la profondeur financière. L’effet non significatif du taux d’inflation sur les dépôts peut s’expliquer par l’illusion monétaire. Ce résultat est conforme aux conclusions théoriques de Tobin (1956).

67Le taux d’investissement (FBCF en pourcentage du PIB) a un coefficient positif et significatif. On a le signe attendu. Lorsque le taux d’investissement augmente de 1 %, la profondeur financière croît de 0,165 %, le taux de crédits augmente de 0,234 % et taux de dépôts croît de 0,07 %. Cet effet positif sur les crédits s’explique par le fait que plus les agents investissent, plus ils sollicitent davantage de crédits en provenance des banques et des IMF. L’effet positif sur la profondeur financière signifie que plus on investit, plus la masse monétaire M2 (billets, pièces, dépôts sur livrets, crédits à court terme) augmente. Que cela soit le cas dans l’UEMOA peut traduire l’idée que les investissements sont aussi financés par des encaisses liquides et par des ressources de court terme. L’effet positif de la FBCF sur les dépôts des banques et des IMF traduit l’idée que, dans l’UEMOA, les investissements affectent l’épargne, ce qui est conforme à la perspective keynésienne.

68Le taux d’ouverture commerciale a un coefficient positif et significatif. On a le signe attendu. Lorsque le taux d’ouverture commerciale augmente de 1 %, la profondeur financière augmente de 12,12 %, le taux de crédits croît de 18,46 % et le taux de dépôts augmente de 0,504 %. L’ouverture commerciale impacte positivement et significativement la profondeur financière, les crédits et les dépôts sur le long terme. De façon générale, nous savons que l’ouverture d’un pays traduit l’intensité de ses relations avec le reste du monde. Elle vise à réduire les barrières aux échanges et permettre aux investisseurs de multiplier leurs activités partout dans le monde. L’ouverture commerciale accélère donc le développement financier et accroît le volume de crédits et les dépôts. Ce résultat est conforme à celui de Stiglitz (2007).

69Le taux de croissance économique a un coefficient positif mais n’a pas d’effet significatif sur la profondeur financière. En revanche, il a un effet significatif et positif sur les crédits et les dépôts. Lorsque le taux de croissance du PIB augmente de 1 %, le volume de crédits, rapporté au PIB, baisse de 0,126 % et le volume de dépôts, rapporté au PIB, baisse de 0,004 %. Le taux de croissance du PIB influence négativement le volume de crédits à l’économie et les dépôts à long terme. Ce résultat peut se comprendre dans le contexte de l’UEMOA de la façon suivante : quand les activités économiques se développent dans la zone, les entreprises et les investisseurs tendent à se tourner vers le marché financier (BRVM) et le capital-investissement, qui y prennent de plus en plus d’ampleur. Cela peut s’expliquer par le niveau de plus en plus risqué des projets innovants, prenant place dans un environnement marqué par la montée des incertitudes socio-politiques et institutionnelles. Cette situation est susceptible d’induire une diminution des volumes de crédits et de dépôts en pourcentage du PIB.