Memoire Online - L'efficience technique des banques commerciales dans la zone CEMAC.

Pr Idrissa Mohamed OUEDRAOGO Agrégé des Facultés de Sciences Economiques Enseignant-Chercheur Université OUAGA II

L'EFFICIENCE TECHNIQUE DES BANQUES COMMERCIALES DANS LA ZONE CEMAC : UNE APPROCHE NON PARAMETRIQUE

DEDICACE

REMERCIEMENTS

La réalisation de ce travail académique a été possible grâce au soutien et à l'encadrement des uns et des autres.

au Professeur Idrissa M. OUEDRAOGO, Directeur du Centre d'Etudes, de Documentation et de Recherche Economiques et Sociales(CEDRES), qui, malgré ses multiples occupations, a bien voulu diriger ce mémoire et nous faire bénéficier de sa riche expérience.

Au Docteur Salifou OUEDRAOGO, Enseignant- Chercheur à l'Université Ouaga II, qui a accepté de codiriger le présent travail. Je tiens à lui manifester ma gratitude pour ses orientations constructives et critiques pertinentes.

Au Docteur Ra-sablga Seydou OUEDRAOGO Enseignant- Chercheur à l'Université Ouaga II pour les séances de Cours de méthodologie qui m'ont été considérablement bénéfiques dans l'élaboration de ce travail de recherche.

à tous le corps professoral de l'UFR/SEG de l'Université de Ouaga II pour la qualité de l'enseignement qu'ils dispensent.

à tous le corps enseignant du Campus Commun des Cours à Option (CCCO) 2014 pour les conseils, l'enseignement et l'accompagnement ainsi qu'au personnel du Programme du Troisième Cycle Interuniversitaire (PTCI).

Aux chercheurs du Laboratoire d'Analyse et de Politiques Economiques (LAPE), et particulièrement à François BATIONO, Marcel ZOUNGRANA pour leurs apports dans la lecture de ce travail.

à tous les camarades de deuxième promotion de Master en Economie Appliquée du NPTCI de campus de Ouaga II, Abidjan, Dakar, Cotonou ,Yaoundé II et Libreville pour le moment de partage exaltant et des travaux effectués ensemble.

à tous les camarades de Master en Macroéconomie Appliquée et Finance Internationale (MAFI) de l'Université de Ouaga II pour leur esprit de fraternité, solidarité et de sens élevé de collaboration.

Aux membres de jury pour l'honneur qu'ils me font de participer à cette soutenance

afin examiner ce travail et partager leurs expériences en matière de recherche.

SIGLES ET ABREVIATIONS

SOMMAIRE

I - CARACTERISTIQUES DU SYSTEME BANCAIRE DE LA ZONE CEMAC

RESUME

L'objectif de ce travail est de déterminer le niveau de l'efficience technique des banques commerciales dans la communauté économique et monétaire de l'Afrique centrale (CEMAC) durant la période 2002-2014.Cette étude s'est faite en deux étapes. Premièrement la méthode d'enveloppement des données est utilisée pour déterminer les scores d'efficience technique. Deuxièmement, nous avons fait l'usage du modèle Tobit pour déterminer les facteurs explicatifs de l'efficience technique des banques Commerciales. Le résultat de notre étude montre que le score global pour la Zone est évalué à 54,8%, le score d'efficience technique pure et d'efficience d'échelle sont respectivement de 62,9% et 85,9%.Le niveau de capitalisation affecte positivement l'efficience technique, la structure de marché de crédit affecte négativement l'efficience. En plus, le hors bilan impacte positivement l'efficience technique des banques.

Mots- clés : L'efficience technique, DEA (Data Envelopment Analysis), rendement d'échelle, CEMAC.

ABSTRACT

The objective of this study is to analyze the technical efficiency of banks in the Economic and Monetary Community of Central Africa (EMCCA), in the period 2002-2014. The analysis is done in two stages. First, the Data Envelopment Analysis (DEA) permits us to estimate the efficiency scores. Second, we use the Tobit model to determine the factors explaining the technical efficiency. Our results suggest that this efficiency is valued at a score of 54, 8%; the scores of pure technical efficiency and scale efficiency are respectively 62, 9% and 85, 9%. High bank capitalization positively affecting their technical efficiency; market share in terms of deposit of these banks negatively affects this efficiency. In addition, non-traditional activities affect positively technical efficiency.

Keywords: technical efficiency, DEA (Data Envelopment Analysis), scale return, EMCCA.

INTRODUCTION

Au cours de ces dernières années, le paysage bancaire de la zone CEMAC¹ a connu des programmes de restructuration et de modernisation. Le but était de permettre aux banques commerciales d'accroitre leurs niveaux d'efficience, d'assainir leurs portefeuilles de créances non performantes, afin de s'aligner avec les exigences d'un environnement financier libéralisé (Adam M., 1997).La restructuration bancaire est une opération qui vise non seulement à résoudre les difficultés présentes du système bancaire, mais aussi de prévenir les risques de fragilisation ultérieure (Tamba et Tchamanbé, 1995 ; Bekolo-Ebe, 1998). Ces restructurations ont consisté en la transformation des arriérés de paiement de l'État en titres, en une recapitalisation des banques, en un apurement des créances douteuses et en une réduction des coûts de fonctionnement. La transformation des arriérés de l'Etat a non seulement permis de favoriser le financement du déficit budgétaire sans création monétaire mais également de résorber la surliquidité bancaire (Joseph, 2002).

C'est dans ce contexte, que les banques commerciales se trouvent désormais obligées d'améliorer leur efficience et productivité. Pour ce faire, elles adoptent plusieurs stratégies : améliorer leur efficience technique, diversifier leurs produits etc. Toutes ces différentes techniques leurs permettent de faire face à une concurrence sur le plan national et international.Le marché bancaire de cette zone connait une affluence des nouvelles banques, le nombre est passé de 33 en 2004, à 44 en 2011 puis 50 en 2015 (COBAC, 2014)². Deux observations majeures fondent donc notre réflexion à savoir l'évolution du volume de crédit par rapport au dépôt et le taux de créances douteuses .Face à cette situation, on s'attend à ce que les banques augmentent leur niveau de production et optimisent leurs ressources dont elles disposent afin d'assurer d'une manière efficiente l'intermédiation.

Les banques de la zone CEMAC, reste confrontées aujourd'hui encore à certaines difficultés susceptibles de compromettre leur développement à long terme notamment la dégradation de leur portefeuille, l'encours du portefeuille des titres détenus par les banques de la CEMAC a diminué de 25 % passant de 305 milliards FCFA en 2012 à milliards 264 FCFA en 2013. Le portefeuille des banques de la CEMAC est constitué de titres d'investissement à 45,21 %, de titres de participation à 41,1 % et de titres relatifs à l'activité du portefeuille à 13,66 %

¹CEMAC a été créée en 1996. Elle remplace dans sa composante réelle l'Union douanière et économique de l'Afrique centrale (UDEAC) qui existait depuis1964 est composée de six pays à savoir Cameroun, la République centrafricaine, le Congo, le Gabon, la Guinée équatoriale et le Tchad.

²COBAC a été créée le 16 octobre 1990 par un additif aux accords de 1972.c'est un organe indépendant qui est chargé d'assurer la supervision des banques, des établissements financiers et de Micro finance.

(COBAC, 2013). La structure des emplois est dominée par des crédits de court terme. Les crédits à court terme, avec 28,42 % de l'encours total des concours sains octroyés, sont majoritairement constitués des crédits de trésorerie et des effets de commerce. Enfin, les crédits à long terme restent encore marginaux et ne représentent que 2,75 % de l'encours de crédit total. Il y a le rétrécissement de la marge d'intermédiation dans l'ensemble. Elle est en baisse depuis 2010 s'agissant tant des opérations avec la clientèle stricto sensu (0,53 point à 7,61 % en 2010 contre 8,14% en 2009), que de la marge globale intégrant les correspondants (1,05 point à 7,82 % contre 8,85 % un an plus tôt).Une aversion assez élevée contre le risque de crédit, les créances douteuses de l'ensemble des banques de la CEMAC sont en hausse : les créances en souffrance sont ressorties à 335 milliards FCFA contre 281 milliards FCFA en 2008 en augmentation de 19,2 % du fait du niveau des créances impayées et immobilisées (COBAC ,2010). Or plus une banque accumule des créances douteuses plus elle devient inefficace dans le processus de transformation de ressources en crédit. Ainsi, L'évolution de taux de créances douteuses au sein de la zone CEMAC , est resté sans cesse croissante : 13,8% en 2003, 17,9% en 2009, 23% en 2010 et 24,8% en 2013 .Ce taux de créances douteuses est resté élevé, par rapport à la norme internationale qui est de 6%(FMI,2006).Ces erreurs de gestion sont de deux sortes à savoir la distribution de crédit à des entreprises non rentables et le gonflement excessif des frais généraux (Mathis J. ,1999).

Pour juger du niveau d'approfondissement financier et d'efficience d'un système bancaire, il importe d'élaborer les indicateurs de l'approfondissement bancaire et d'efficience. L'approfondissement bancaire «Banking Depth» est appréhendé en littérature en se référant généralement à des indicateurs de mesure relatifs à l'activité de collecte de dépôts ou à la capacité du secteur bancaire à octroyer des crédits Honohan et al. (2007). Bien que ces deux mesures d'approfondissement soient étroitement corrélées, il n'en demeure pas moins qu'elles diffèrent quant à leur finalité. En effet, la question du volume des ressources collectées par le système bancaire sous forme de dépôt paraît d'un grand intérêt pour la conduite de la politique monétaire et l'anticipation de l'inflation. En revanche, l'activité de crédit des banques s'avère primordiale pour le financement du tissu productif et l'accélération de la croissance économique Demirgüç-Kunt et al. (2004),. De même, la disposition des banques à prêter au secteur privé montre la maturité du système bancaire et sa capacité à canaliser l'épargne disponible vers des utilisations productives .Fort du constat que les banques de la zone CEMAC financent d'une manière insuffisante l'économie ,Les secteurs productifs de l'économie souffrent de manque de financement pour assurer la croissance économique de

cette zone. Ce travail s'inscrit dans l'optique des études empiriques consacrées à cette thématique dans la zone CEMAC. Par exemple, des travaux pré-restructuration du système bancaire, qui apprécie l'efficience par les économies d'échelles sans toutes fois faire l'usage des approches de frontière EZE (1995). Des travaux post-restructuration portant sur la thématique utilisant des démarches différentes, ce sont ceux de Kamgna Y. et Dimou L. (2008) qui mesurent l'efficacité technique de 24 banques commerciales de la CEMAC sur la période 2001-2007, Ils utilisent une approche non paramétrique et conclu à l'inefficacité du système. De même Fouapi D. (2011) étudie l'impact des réformes bancaires sur l'efficience des banques de la zone CEMAC sur la période 1996-2006.cette étude a pris en compte les différentes approches paramétriques et non paramétriques, mais n'a pas intégré certaines variables d'intermédiation, de structure du capital et réglementaire n'ont pas été pris en compte. Cette contribution tente de combler quelques lacunes, en proposant d'insérer certaines nouvelles variables et voir l'impact sur l'efficience technique du système bancaire de la CEMAC.

Au regard des évolutions décrites ci-haut, il ressort que les banques de la Zone CEMAC extériorisent un problème d'efficience technique. La question qui nous interpelle est celle de savoir quel est le niveau de l'efficience technique des banques de la zone CEMAC ? Cette question principale se scinde en deux questions opérationnelles: (i) Autrement dit les banques sont-elles techniquement efficientes dans la transformation de leurs ressources en crédits et services ?( ii) quels sont les déterminants de l'efficience technique des banques commerciales dans la Zone CEMAC ?

Cette recherche vise à déterminer le niveau de l'efficience technique des banques commerciales de la CEMAC. De manière spécifique, il s'agit: (i) d'évaluer le niveau d'efficience technique des banques en attribuant à chacune d'elles un score d'efficience compris entre 0 et 1. (ii) Etablir un lien existant entre les scores obtenus et les facteurs explicatifs de l'efficience technique.

Pour mener cette étude, il est supposé au regard de modèle d'efficience structure que : (i) les banques dans la zone CEMAC sont moins efficientes dans la transformation de leurs ressources en crédits. (ii) Le niveau des fonds propres, et le taux des créances douteuses sont des facteurs explicatifs de l`efficience technique.

L'intérêt de ce travail est double : sur le plan pratique, il fournit aux dirigeants des banques et aux autorités de surveillance des outils de travail, de diagnostic qui leur permet d'identifier les bonnes pratiques du secteur bancaire et de déceler les sources d'inefficiences.

Sur le plan méthodologique ce travail va contribuer à compléter l'état de la science en explorant un champ nouveau parmi les nombreuses études menées sur le thème de l'efficience technique des banques, celles qui s'intéressent précisément aux banques dans la zone CEMAC sont rares.

Ce travail est structuré en quatre parties. La première partie, intitulée les caractéristiques du système bancaire dans la Zone CEMAC. Cette partie passe en revue les différentes entités du système financiers, réseaux et la densité du système bancaire et s'attache à la présentation des établissements de crédit dans cette Zone.

La deuxième partie, intitulée revue de littérature s'impose de positionner ce travail par rapport aux travaux antérieurs, il envisage le concept d'efficience sous ses différentes facettes (l'efficience technique, l'efficience allocative et l'efficience globale). En plus, les frontières de production en mettant en exergue les travaux pionniers de Leibenstein (1966) et de Farrell (1957).

La troisième partie, intitulée le cadre opératoire, décrit de façon détaillée des méthodes non paramétriques et la spécification de modèle empirique.

La quatrième partie, intitulée résultats et analyses permet donc de vérifier empiriquement les hypothèses qui ont été émises, soit en les infirmant d'une part ou les confirmant d'autre part.

I - CARACTERISTIQUES DU SYSTEME BANCAIRE DE LA ZONE CEMAC

La Communauté Economique et Monétaire de l'Afrique Centrale (CEMAC) a été créée en 1994 et regroupe six pays membres (le Cameroun, le Congo, le Gabon, la Guinée Équatoriale, la République centrafricaine et le Tchad). Elle remplace dans sa composante réelle l'Union Douanière et Economique de l'Afrique centrale (UDEAC) créée en 1964. Composée de deux unions (UMAC et UEAC). Les pays de la CEMAC forment avec ceux de l'Union économique et monétaire ouest africaine (UEMOA) la Zone Franc dont la monnaie utilisée est le FCFA. Cette zone n'a pas été épargnée de l'instabilité qui a engendré au début de la décennie 90.cette conjoncture s'est manifestée par une crise de liquidité, une contrainte de liquidité et une insolvabilité .Tous ces crises ont conduit à une baisse substantielle des activités de production et d'intermédiation nécessitant ainsi des restructurations pour augmenter le niveau d'efficience des banques commerciales

1.1 .1 Les entités du système bancaire dans la CEMAC

La CEMAC se compose des banques étatiques et de filiales de banques étrangères, des marchés financiers relativement récents (BVMAC, DSX), des établissements financiers et d'un réseau d'institutions de microcrédits et d'épargne appelées structures de financement décentralisées. Par la suite, le nombre de banques dans la CEMAC a augmenté au cours de la période 2002-2014 passant ainsi de 30 à 50.

Au 31 décembre 2009, le paysage financier de la CEMAC était composé de 43 banques en activité, 699 établissements de microfinance et 16 établissements financiers, alors que le nombre de banques s'établissait à 29 en 2000. Le total des dépôts bancaires a atteint 4 995 milliards de francs CFA à la fin 2009, après 1 637 milliards en 2000, soit une hausse de 205 %. Il y a lieu de signaler qu'au cours de ces dernières années, l'évolution des ressources collectées a été marquée par un accroissement significatif des dépôts des administrations publiques. Les crédits à l'économie ont suivi la même tendance, passant de 1 397 milliards de francs CFA en 2000 à 3 034 milliards, en progression de 117,1 %. Cependant, la part des dépôts bancaires et celle des crédits à l'économie par rapport au PIB sont restées faibles, passant de 10,9 % en 2000 à 16,7 % en 2009 (Rapport Zone Franc, 2009).

1.1.2 Le réseau des banques et la densité bancaire dans la Zone CEMAC

Au 31 décembre 2014, le système bancaire de la CEMAC comptait 50 banques en activité réparties comme suit : Treize (13) au Cameroun, quatre(4) en Centrafrique, dix (10) au Congo, dix (10) au Gabon, cinq (5) en Guinée Equatoriale et huit (8) au Tchad.

Dans l'ensemble, il apparaît que le taux de densité bancaire, mesuré par le nombre d'habitants rapporté à celui des banques, est très lâche dans la CEMAC (Avom et Bobbo, 2013). En moyenne, une banque pour 961 372,09 habitants ou un guichet pour 123 400 habitants, parmi le taux le plus élevé au monde (Hugon, 2007). Le tableau suivant met en évidence des très grandes disparités au sein de la région où globalement deux groupes de pays s'établissent. Le premier constitué du Gabon, de la Guinée Équatoriale et du Congo où la densité bancaire est la plus faible. Un deuxième groupe qui réunit le Cameroun, la Centrafrique et Tchad où cette densité est la plus élevée. Ces différences sont en parties imputables à l'importance de la population de ces pays. Il semble que les pays les plus peuplés sont ceux-là qui affichent les densités les plus lâches.

Tableau 1: Réseau des banques et taux de densité bancaire dans la CEMAC en 2012

PAYS	Nombres des banques	Nombres de guichets	Population (en millions d'habitant)	Population / Nombres des banques en	Population / Nombres de guichets
Cameroun	12	164	20,424	1702000	124536,585
Centrafrique	4	21	4,628	1157000	220380,952
Congo	6	50	3,865	644166,66	77300
Gabon	9	47	1,496	166222,22	31829,7872
Guinée	4	14	0,703	175750	50214,2857
Tchad	8	39	10,223	1277875	262128,205
CEMAC	43	335	41,339	961372,09	123400

Source : auteurs à partir du rapport COBAC 2010 et WEO Database du FMI 2012.

1.2 Evolution du système bancaire dans la Zone CEMAC

1.2.1 Evolution des banques commerciales

L'intermédiation bancaire baisse progressivement au cours de ces dernières années comme le montre le Graphique 1 ci-dessous. L'intermédiation financière qui constitue la fonction fondamentale des banques commerciales dans la zone CEMAC, se justifie par les imperfections sur le marché des capitaux, caractérisées par des coûts de transactions élevés liés à la finance directe, l'incohérence entre les objectifs des agents à capacité de financement recherchant généralement des placements à court terme et ceux des agents à déficit de financement désirant des financements à long terme, et l'asymétrie d'information existante sur le marché. La banque dans ce cas transforme les dépôts en crédits et cette opération affecte nécessairement son bilan. Les marchés financiers de la sous-région étant encore dans un état embryonnaire, c'est l'intermédiation indirecte qui prédomine dans la Zone CEMAC.

Graphique 1: Evolution des banques et de l'intermédiation bancaire dans la CEMAC

Source : Auteurs, à partir des rapports d'activités de la COBAC et de la BEAC.

Cependant, le réseau bancaire est loin de satisfaire tous les besoins en services financiers des populations de la sous-région. Le taux de bancarisation y est encore très faible et de plus, les services financiers qu'offrent les banques ne couvrent qu'une infime partie de la population de la CEMAC (FMI, op, Cit.). Les autres besoins sont couverts par les établissements de micro finance qui offrent des services financiers accessibles au plus démunis. Le graphique 2 ci-dessous donne la situation des dépôts, des crédits et des titres.

Le système financier de la CEMAC reste fortement dominé par les institutions bancaires, dont le comportement se caractérise par une gestion très prudente en matière d'octroi de crédit. Les banques justifient cette frilosité par la volatilité des ressources, le niveau élevé des créances douteuses et l'insécurité du cadre juridique dans la plupart des États membres. Par ailleurs, la contribution des établissements de microfinance au financement des économies reste faible et les récentes activités des marchés financiers de la sous-région n'ont pas encore atteint leur plein régime (Rapport Zone franc, op, cit.). L'évolution des principaux postes de l'actif n'est pas symétrique comme l'atteste le graphique 2 ci-dessous traduisant ainsi une inadéquation

dans la collecte des ressources auprès des agents économiques à capacité de financement et l'octroi des prêts aux agents à besoins de financement.

Graphique 2: Evolution comparée des postes de l'actif du système bancaire dans la CEMAC

Source : Auteurs, à partir des rapports d'activités de la COBAC et de la BEAC.

En dépit de ces aménagements, le système bancaire se caractérise par l'excès des ressources et le rationnement du crédit, la concentration bancaire et le développement de la micro finance, l'internationalisation et l'absence d'innovations financières (Avom et Eyeffa-Ekomo, 2007). De plus, les banques de la sous-région n'offrent pas de services de qualité alors qu'elles perçoivent de leurs clients des commissions, des agios et intérêts importants. Elles ne ressemblent même plus à des caisses d'épargne (Kamgna et Dimou, 2008) et ne contribuent pas à la croissance économique (Hugon, 2007).

D'après les données du ci-dessus, le système bancaire camerounais se situe en première place dans la sous-région en termes de collecte de dépôts et d'octroi de crédits, constituant à lui seul 52,58 % du montant total des dépôts et 53,05 % du montant total des crédits. Il est suivi par le système bancaire gabonais qui constitue pour sa part 26,12 % du total des dépôts et 25,38 % du total des crédits dans la sous-région. Les deux systèmes bancaires représentent ainsi à eux seuls près de 79 % du marché bancaire de la CEMAC en termes de collecte de dépôts et de distribution de crédits.

Après la réforme qui a graduellement porté d'une part sur la refonte des instruments de la politique monétaire, et d'autre part, sur le changement du cadre institutionnel, notamment en matière de réglementation et de contrôle des banques et établissements financiers. Cependant ces réformes entreprises par les autorités monétaires restent insuffisantes par rapport aux principes énoncés par le comité de Bâle I sur le fonctionnement efficace du système bancaire (FMI, op, cit.) surtout en matière d'appréciation du risque. Le problème important auquel les banques dans la Zone CEMAC doivent faire face est celui des créances douteuses. Le niveau relativement élevé des créances douteuses (23% en 2013) et le faible taux de couverture de ces créances (environ 51%), ont été le point clé des nouvelles dispositions prises par les autorités monétaires. D'où l'intérêt d'expliquer dans cette recherche l'inefficience des banques dans la Zone CEMAC sur une période caractérisée par un suivi permanent à la fois par les organismes de contrôle national et international (FMI, agences de notation et la Banque mondiale).Le Graphique 3 ci-dessous montre l'évolution des créances douteuses au fil des années.

Graphique 3:la part de créances douteuses dans le total crédit brut accordé à la clientèle.

1.2 .2 Evolution de l'actionnariat des banques dans la CEMAC

Depuis des années, le capital des banques était essentiellement détenu par le secteur public et une faible fraction était aux mains du secteur privé. Jusqu'en 1992, le secteur public est

actionnaire majoritaire dans les banques dans la CEMAC .Sa participation atteint jusqu'à 58% du capital en 1985 avant d'amorcer une descente graduelle et inexorable à partir 1986 pour atteindre 18% à la fin de 2005 (Barthélemy K. ,2007). Légèrement minoritaire sans être inconsistante en 1980, la part du secteur privé s'est progressivement consolidée avec la mise en oeuvre des mesures consécutives à la restructuration du secteur bancaire dans la CEMAC. De 45% du capital en 1980 sans avoir jamais été en dessous de 40%, le secteur privé détient en 2005 ,82% du capital des banques de la CEMAC. Si l'on s'en tient au droit des sociétés en vigueur dans la CEMAC, le secteur privé possédait auparavant une minorité de blocage qui est fixée à 30%. Il a ainsi eu en droit, le pouvoir de bloquer les orientations contraires à ses intérêts d'actionnaire minoritaire lorsqu'il pouvait l'exercer. Cette évolution fait ressortir finalement que contrairement à l'opinion très répandue dans la Zone, la faillite des banques n'est pas de la seule responsabilité du secteur public en l'occurrence de l'Etat. Il importe donc de rappeler que l'actionnaire minoritaire qui le plus souvent assurait l'assistance technique n'a pas eu à jouer son rôle. Un blocage de certaines décisions de crédit par exemple aurait pu empêcher aux banques les déboires qu'elles ont connues. Il est vrai qu'arguant de la souveraineté de la Puissance publique, il pouvait être difficile au privé de s'opposer à l'actionnaire majoritaire.

Cette évolution du capital montre que le secteur privé national s'est effectivement impliqué dans le capital des établissements de crédit. Elle permettra d'analyser la solidité du système financier de la sous-région eu égard aux facteurs de vulnérabilité observés ces dernières années.

Fort de ce constat, il y'a lieu de s'interroger sur la qualité de la gestion des ressources bancaires dans la CEMAC. En effet, une présomption d'inefficience des banques dans la transformation de leurs ressources en crédits demeure ainsi palpable. La seule façon de prouver est d'évaluer empiriquement les niveaux d'efficience des banques dans la transformation de leurs ressources en crédits. Cette évaluation nécessitant l'application de méthodes appropriées, la méthode DEA est retenue dans le cadre de cette étude pour évaluer les niveaux relatifs d'efficience technique des banques dans la CEMAC. Mais avant de nous lancer dans cette évaluation, il serait judicieux de présenter le concept d'efficience technique ainsi que les principales méthodes utilisées pour la mesurer.

II- REVUE DE LITTERATURE

Dans la littérature, l'efficience économique est composée de l'efficience technique et de l'efficience allocative.

2.1 Concept d'efficience

Le concept d'efficience n'est pas nouveau en économie .cette notion a été abordé par Alfred Marshall au seizième siècle (EZE, 1995). Au fil du temps, le concept s'est approfondi et s'est doté de plusieurs facettes .Les travaux de Debreu (1951) et Koopmans (1951), furent les premiers à proposer une définition formelle de l'efficience technique. L'efficience technique est la capacité à maîtriser la technologie et l'efficience allocative la capacité à choisir de bonnes combinaisons de production aux prix en vigueur sur les marchés de facteurs et de produits (Chaffai et Dietsch, 1999).

2.1 .1 La différence entre l'efficience et l'efficacité

Le terme «efficacité» vient du mot latin «efficière» qui veut dire effectuer. En fait, une action est dite efficace quand elle produit l'effet attendu atteint sur un but préalablement fixé. L'efficacité, selon Lovell et al. (1985), peut être comme étant la qualité ou le degré atteint en produisant un ensemble d'effets désirés. Donc une banque est efficace si ses objectifs sont achevés, inefficace si ses objectifs ne le sont pas.

Dans tous les cas, l'efficience (Linda Allen et Rai Anoop 1996) est un terme à signification plus large que l'efficacité. Il comprend des considérations de coût et d'efficacité. Alors l'efficience est la capacité à atteindre ses objectifs avec le moindre coût possible. Elle désigne le rapport entre les résultats obtenus (biens produits ou services livrés) et les ressources financières mises en oeuvre pour atteindre ces résultats.

2.1.2 L'efficience technique

L'efficience technique mesure l'aptitude d'une unité de production à obtenir le maximum d'outputs possible à partir d'une combinaison d'inputs et d'une technologie de production données (définition « orientée output »), ou son aptitude à réaliser un niveau d'output donné à partir des plus petites quantités d'inputs possibles (définition « orientée input »). L'inefficience technique correspond donc soit à une production en deçà de ce qui est

techniquement possible pour une quantité d'inputs et une technologie donnée, ou à l'utilisation de quantités d'inputs au-dessus du nécessaire pour un niveau d'output donné.

Si on tient compte du type de rendement dans lequel s'effectue la production, l'efficience technique peut elle-même être décomposée en une efficience technique pure et une efficience d'échelle. L'efficience technique pure reflète la manière dont les ressources de l'unité de production sont gérées. En revanche, l'efficience d'échelle détermine si l'unité de production opère à une échelle optimale ou non. L'échelle optimale est entendue ici comme étant la meilleure situation à laquelle peut parvenir l'unité de production en augmentant proportionnellement la quantité de tous ses facteurs. Pour illustrer cette décomposition, considérons le cas d'une banque qui produit un output y à partir d'un seul input x (figure 1) en supposant la technologie de production à rendements d'échelle variables. Une technologie est à rendements d'échelle variables si à la suite d'une augmentation proportionnelle de tous les facteurs de production, la production varie dans une proportion différente. Par contre, elle est à rendements d'échelles constantes si une augmentation proportionnelle de tous les facteurs de production entraîne une augmentation de la production dans la même proportion. La frontière des possibilités de production de cette banque est représentée par la courbe à rendements d'échelle variables (REV). Sous l'hypothèse de rendements d'échelle constants, cette frontière est représentée par la droite REC

Au point A''', la banque est techniquement capable de produire la même quantité d'output en utilisant moins d'inputs. Elle est par conséquent inefficiente dans la mesure où elle peut réaliser une économie d'inputs correspondant à A»A'''. Le niveau d'efficience technique

pure est le rapport AA» /AA'''. L'efficience d'échelle quant à elle est fournie par la distance entre les frontières REC et REV et est mesurée par le rapport AA'/AA». Le produit de l'efficience technique pure et de l'efficience d'échelle représentant l'efficience technique totale, donne le rapport AA' /AA''' et correspond à la mesure de l'efficacité technique dans le cas de rendements d'échelle constants

2 .1.3 L'efficience allocative (efficience-prix)

L'efficience allocative traduit l'habileté des dirigeants à choisir parmi les programmes de production techniquement efficaces, celui qui lui assure le profit le plus élevé, ou encore c'est l'habileté à choisir les inputs dans des proportions optimales. C'est à Farrell (1957) que l'on doit cette distinction entre efficience technique et efficience allocative. L'efficience allocative mesure ainsi l'aptitude de l'unité de production à combiner ses inputs dans des proportions optimales compte tenu de leur prix relatif sur le marché et du budget alloué pour les acquérir. Ainsi, pour une famille de combinaisons de facteurs permettant la réalisation d'un niveau de production donné, la meilleure combinaison allocativement, est celle qui est obtenue à moindre coût. L'inefficacité allocative provient donc de l'utilisation des facteurs de production dans des proportions ne minimisant pas les coûts compte tenu de leur prix sur le marché.

2.1.4 L'efficience globale (l'efficience coût)

L'efficience globale implique à la fois l'efficience technique et l'efficience allocative. Dietsch et al. (1993), Une banque techniquement efficiente peut être économiquement (allocativement) sous efficiente si elle comprend mal son marché, sous-estime le risque et ne pratique pas une tarification adéquate. Et à l'inverse une banque économiquement efficiente peut utiliser des techniques dépassées ou gaspiller une partie de ses ressources .Ou bien elle peut bénéficier de position de marché favorable qui ne l'incite plus à réaliser les mêmes efforts de productivité que les autres. Considérons une firme utilisant deux (2) inputs (??1, ??2) pour produire un seul output ( ?? ) sous l'hypothèse de rendements d'échelle constants. La fonction de production efficiente (de meilleure pratique) est connue : c'est l'output que la firme efficiente peut obtenir par une combinaison des inputs. Ainsi la frontière de production est représentée par un isoquant donnant les combinaisons minimum des deux inputs par unité d'output. Cet isoquant permet de mesurer l'efficience technique. Sur la figure 1, l'ensemble des possibilités de production est situé au-dessus de l'isoquant SS'. Les firmes situées au-dessus de l'isoquant sont techniquement inefficientes et celles situées sur la frontière de production sont techniquement efficientes. Ainsi les firmes Q et Q' sont techniquement

efficientes. La firme P n'est pas techniquement efficiente mais utilise les inputs dans les mêmes proportions que Q, mais avec des quantités excessives. L'inefficience technique résulte donc d'une utilisation excessive d'inputs. Farrell (1957) définit l'efficience technique (ET) de la firme P par le rapport OQ/ OP avec 0 < TE< 1 . Il est nécessaire de connaître si la firme utilise les inputs dans des meilleures proportions étant donné leur prix relatifs. La courbe AA' représente le rapport des prix des inputs. Farrell mesure l'efficience allocative (efficience prix) de la firme P par EA= OR /OQ L'efficience coût globale est le produit des deux types d'efficience ECG=ET× EA . La firme Q' est allocativement et techniquement efficiente. Par contre les firmes P et Q sont allocativement sous-efficientes. Ainsi une firme peut être techniquement efficiente et sous-efficiente allocativement et vice versa.

Figure 2: représentation graphique de l'efficience technique et de l'efficience allocative.

On parle de l'efficience X, pour désigner le fait que dans les organisations productives, les conditions d'utilisations des facteurs de production dépendent du comportement des individus et de l'organisation. Introduit en 1966 par H.Leibenstein ce concept d'efficience X remet en cause la théorie néoclassique pour laquelle l'allocation des ressources productives par le marché est efficiente. Malgré cette distinction il existe d'autres formes d'efficience: L'efficience de coût d'échelle mesure le coût minimum moyen, d'une production mixte, pratiqué par une banque ayant des meilleures pratiques et le compare avec le coût moyen enregistré par une autre banque ayant aussi des meilleures pratiques et produisant les mêmes outputs mixtes. L'efficience de profit c'est le plus vaste concept de l'efficience comportant l'efficience de coût et de revenu. Il correspond à la maximisation de valeur et rend compte des

erreurs sur l'output aussi bien les inputs.il existe l'efficience de revenu, l'efficience d'envergure etc.

Dans le cadre de notre travail, nous nous limiterons à la définition de l'efficience technique.

2.2 Etudes empiriques

Une grande partie des études qui portent sur l'efficience et la productivité des opérations bancaires, sont faites sous la période de libéralisation financière aux Etats Unis et certains développés d'Europe ainsi que ceux en voie de développement.

En ce qui concerne les Etats unis, nous avons une étude qui a été réalisée par Devaney et Weber (1996) ont analysé l'évolution des banques rurales Américaines sur la période 19901993 à l'aide de l'indice de Malmquist. La croissance de la productivité durant cette période a été estimée à 11,5% soit 3 ,6% par an en moyenne. Et ils ont abouti au résultat que l'augmentation de la productivité totale est plus expliqué par de progrès technologique que par l'efficience technique qui a baissé durant cette période.

Une autre étude plus globale a été faite par Wheelock et Wilson (1999), a montré que la productivité de l'ensemble des banques Américaines s'est détériorée approximativement à 15% sur la période 1984-1993.Cette baisse de Productivité est due à un affaiblissement de l'efficience technique des banques, mais qui a été contrebalancé par un essor technologique de l'ordre de 30 à40% durant cette période.

Une étude portant sur les banques australiennes qui a été faite par Worthington (1999), utilisant aussi l'indice de productivité globale de Malmquist. La productivité des banques a baissé de 2,41% sous la période 1993 à 1997, cette chute de productivité des banques australiennes aurait pour cause la dégradation de la technologie d'environ 1,95%, le niveau d'efficience des banques étant resté constant contrairement aux banques américaines.

Dès lors les problématiques qui ont été abordées dans les pays en voie de développement ont une certaine particularité .Beaucoup des questions ont été posées qu'on peut citer et sans être exhaustif notamment l'influence des capitaux étrangers sur l'efficience, rôle des banques étrangères, l'effet taille sur l'efficience et la productivité, l'omission de l'impact des marchés financiers sur les activités des banques etc.

Bhattacharyya et al. (1997) ont utilisé le modèle DEA pour analyser l'efficience technique des 70 banques commerciales indiennes pendant la période 1986-1991.Ces auteurs ont remarqué que la libéralisation a eu un impact sur la productivité qui variait en fonction de type de propriété. Leurs résultats montrent que les banques étatiques ont été plus efficientes que les banques privées. Et les banques étrangères ont connu leur efficience dans le temps, contrairement aux banques privées nationales dont le niveau d'efficience a été presque constant durant cette période d'étude

Leightner et Lovell(1998), ont montré en utilisant la technique DEA, que les banques thaïlandaises ont connu en moyenne, une croissance rapide de la productivité totale des facteurs entre 1989 -1994, à la suite des réformes des marchés des capitaux. En faisant l'hypothèse que les banques poursuivent un objectif privé (celui de maximisation du profit).les résultats indiquent une augmentation de la productivité des grandes banques et des banques étrangères .cette situation peut être interprétée, comme la capacité de ces dernières à s'adapter au nouveau environnement bancaire (la concurrence, la technologie...).

En Tunisie, l'analyse de l'efficience des banques a montré que, les banques commerciales sont plus efficientes que les banques en développement (Chaffai et Dietsch, op,cit.).De même, ces deux types de banques ont connu une évolution semblable du niveau de leur efficience sur la période 1986-199. En moyenne, l'efficience technique est constante, sur la période (19861988), a baissé sur la période 1989 -1993 et a augmenté sur la période 1994-1995.Ce mouvement laconique et fluctuant de ce niveau d'efficience est du malgré les réformes financières entreprises à l'absence de concurrence. L'approche utilisée est paramétrique (la fonction de distance développé par Shephard 1970).Cette même approche a été appliquée au Maroc par ces deux auteurs, et a montré que l'efficience s'est accrue de 7% contrairement à la Tunisie sur la période 1990-1995.

Au niveau de L'UEMOA et de la CEMAC, certaines études ont été entreprises dans ces Zones .I .DEM (2003) qui expliquait les différences de performances entre les banques de la Zone UEMOA par l'économie d'échelle et de production par l'approche de la fonction de coût translogarthmique. Puis Tanimoune N. (2009), dont l'étude portant sur les performances bancaires dans l'union avec la méthodologie de DEA (data envelopment analysis) et SFA (stochastic frontier analysis) avec un échantillon variant entre 73 à 95 banques dans la période 2002-2005. L'auteur a conclu que la taille et la structure actionnariale influence significativement le niveau d'efficience technique des banques.

Dannon H. (2009) met en exergue l'efficacité et la productivité des banques, Les résultats montrent premièrement que les inefficiences techniques pures dominent les inefficiences d'échelle au niveau de tous les pays la zone excepté le Sénégal. Ainsi, l'inefficience relève plus d'une sous-utilisation des inputs que de rendements d'échelle inappropriés. Deuxièmement, la productivité globale des facteurs a connu une amélioration due essentiellement à la variation positive des progrès technologiques au détriment de l'efficacité technique sur toute la période de l'étude. Ceci laisse penser que les réformes financières n'ont pas permis aux banques de la zone d'améliorer leur efficacité technique. L'évolution de leur productivité est avant tout expliquée par les progrès technologiques existants dans le secteur bancaire de l'espace UEMOA.

Kablan (2007) donne des résultats plus approfondis en prenant en compte des définitions plus globales de l'efficience, en occurrence l'efficience coût. Cette étude mesure l'efficacité coût et l'efficacité technique des banques de l'UEMOA et ses déterminants après la restructuration du système bancaire de 1993 à 1996. L'auteur utilise la méthode DEA pour appréhender L'efficience technique et la méthode des frontières stochastiques (SFA) pour l'efficacité coût. Les résultats indiquent que les deux types d'efficience ont des évolutions semblables pour tous les pays de la zone excepté le Burkina Faso et la Côte d'Ivoire dont les niveaux d'efficience coût et d'efficience technique divergent. L'analyse des déterminants de l'efficience des banques montre que le taux de créances en souffrance, la densité de la population, l'indice de concentration bancaire de Herfindhal-Hirschmann (HHI) et le revenu par tête sont significatifs respectivement négatifs pour les deux premières et positifs pour les deux autres. « L'indice (HHI) est significatif indiquant l'impact positif de la concentration bancaire sur l'efficience coût des banques de l'UEMOA confirmant l'idée selon laquelle les banques de l'UEMOA profitent bien des économies d'échelle que leur offre une telle structure du marché »

Dans la zone CEMAC, Kamgna, Y. et Dimou, L. (2009) ont fait une étude sur les déterminants de l'efficacité des banques commerciales .L'étude qui couvre toutes les banques en activité assujetties au contrôle de la COBAC de 2001 à 2007 s'attache à montrer que le système bancaire de la CEMAC est inefficace selon l'optique intermédiation alors qu'il apparaît relativement efficace sous l'optique production. L'efficacité est mesurée en utilisant la méthode non paramétrique d'analyse d'enveloppement des données, en anglais « Data Envelopment Analysis (DEA) ». Du point de vue de l'optique production, le niveau d'inefficacité est moins important et est expliqué par la concentration et l'origine de

l'actionnariat. En revanche, l'efficacité selon l'optique intermédiation est déterminée positivement par le niveau de la solvabilité, de la couverture des immobilisations et par la couverture géographique. Dans cette optique, les banques publiques paraissent plus efficaces que les banques privées. Et toutes ces hypothèses ont été estimées à l'aide d'un modèle tobit à effets aléatoires. Les résultats semblent contradictoires, et ouvrent donc des pistes des recherches à explorer.

Mbaye et Agbogji (2010) ont analysé les niveaux de performances productives des banques commerciales de l'UEMOA sur la période 1996 - 2007. Ces auteurs ont utilisé la méthode DEA pour mesurer les scores d'efficacité technique et les accroissements de la productivité totale des facteurs. Les banques commerciales affichent des scores d'efficacité technique de plus de 80% et un accroissement moyen de la productivité des banques de l'ordre de 2,3% accroissement essentiellement imputable à celui de l'efficacité technique (6,4%). Ces résultats sont aussi observés dans l'étude réalisée par Kablan (2007).

Que dirons-nous en ce qui concerne l'efficience technique des banques dans la Zone CEMAC? Pour mener cette étude, nous allons utiliser premièrement la méthode DEA pour déterminer le score d'efficience et ensuite faire une régression sur le modèle tobit.

III- CADRE OPERATOIRE

Après avoir exposé le modèle spécifié, à savoir l'utilisation conjointe de DEA et le modèle Tobit .Nous présentons les tests appropriés pour le Tobit sur les données de panel et les techniques d'estimation appropriées. Nous avons fait recourt à la méthode DEA (Data envelopment analysis) pour mesurer les niveaux d'efficience technique des banques commerciales de la CEMAC sur la période 2002-2014. Le choix de cette méthode non paramétrique se justifie par l'incertitude de la relation fonctionnelle liant les inputs et les outputs dans le secteur bancaire. L'étude portera essentiellement sur les banques commerciales. Les données portant sur les variables bancaires et financières seront extraites du système CERBER de la COBAC et BEAC. Les données socio-économiques proviendront des bases de données « World Development Indicators»(WDI) et Global Development Finance de la Banque Mondiale. Cependant, l'impact des marchés financiers régionaux (DSX et la BVMAC) sera négligeable.

3.1- Cadre analytique de DEA

La présente section décrit les deux principaux modèles DEA : le modèle sous hypothèse de rendements d'échelle constants (Charnes et al., 1978) et le modèle sous hypothèse de rendements d'échelle variables (Banker et al., 1984). La méthode DEA se fonde sur les travaux antérieurs de Dantzig (1951) et de Farrell (1957), dont l'approche adopte une orientation input. Zhu et Cook (2008), Cooper et al. (2007) ou Coelli et al. (2005) fournissent une description exhaustive de la méthodologie. La méthode DEA est une méthode non-paramétrique. Contrairement aux méthodes paramétriques (comme celles des moindres carrés ordinaires, du maximum de vraisemblance ou de l'analyse de frontière stochastique), les inputs et les outputs sont utilisés pour calculer, à l'aide de la programmation linéaire, une enveloppe représentant la frontière d'efficience. Par conséquent, une méthode non-paramétrique ne requiert pas la spécification d'une forme fonctionnelle. Dans cette présentation, nous nous limiterons à décrire les deux modèles les plus employés dans la littérature le modèle CCR (Charnes, Cooper et Rhodes) et le modèle BCC (Banker, Charnes et Cooper). Ce sont là, deux variantes du modèle général, communément appelé DEA. Dans les deux cas, on distingue : les modèles dits « orientés inputs » , si l'on étudie l'efficience en termes d'inputs, c'est-à-dire si l'on s'intéresse à l'inefficience en terme d'excès d'inputs les modèles dits « orientés outputs » si l'on veut analyser l'efficience en termes d'outputs, c'est-à-dire si l'on souhaite appréhender l'inefficience par l'insuffisance d'outputs.

3.1.1 Le modèle de CCR

? Il existe une forte convexité de l'ensemble de production ; ? la technologie est à rendements constants ;

On considère ici, un modèle à orientation input suivant Coelli (1996), on dispose de K inputs et M outputs pour chacune des N unités de décision.

Une façon intuitive de procéder, est d'introduire la méthode de DEA sous forme de ratio entre

tous les outputs et tous les inputs de chaque unité de décision, c'est-à-dire comme .Le

problème revient pour chaque unité de décision, à déterminer les pondérations optimales en résolvant le problème de programmation mathématique suivant :

C'est-à-dire que l'efficience de la i^émeunité de décision sera obtenue comme un ratio entre outputs et inputs sous la condition que ce même ratio soit égal ou inférieur à l'unité pour

l'ensemble des autres unités des décisions observées. En effet, la forme fractionnelle ci-dessus admet une infinité de solutions. Pour contourner cette difficulté, elle peut néanmoins être

linéarisée en introduisant une contrainte selon laquelle .Le programme s'écrit alors :

où, u et v ont été remplacés par u et õ pour indiquer que c'est un programme linéaire différent. En utilisant la dualité en programmation linéaire, on obtient l'équivalent du programme sous la forme d'une enveloppe :

0 est un scalaire qui représente le score d'efficience technique de la i^èmeunité de décision.

En effet, si l'unité de décision observée se situe sur la frontière, c'est-à-dire qu'elle est

efficiente au sens de Farrell ; par contre, si cela révèle l'existence d'une inefficience

technique. A est un vecteur de constantes appelées multiplicateurs.il indique la façon

dont les unités de décision se combinent pour former la frontière par rapport à laquelle la ième unités de décision sera comparée.

3.1.2 Le modèle BCC

L'hypothèse des rendements constants n'est vraiment appropriée que si l'entreprise opère à une échelle optimale. Ce qui n'est pas toujours le cas (concurrence imparfaite, contraintes financières, etc.). Banker, Charnes et Cooper (1984), ont proposé un modèle qui permet de déterminer, si la production se fait dans une zone de rendements croissants, constants, ou décroissants. Leur modèle conduit à la décomposition de l'efficacité technique en efficacité technique pure et en efficacité d'échelle. L'hypothèse des rendements d'échelle constants,

conduit à la mesure de l'efficacité totale ; l'hypothèse de rendements d'échelle variables conduit à celle de l'efficacité technique pure. Ainsi, le modèle CCR peut être modifié en tenant compte de l'hypothèse des rendements variables à l'échelle. Il suffit pour cela d'ajouter

3.2 Le choix de l'input et l'output

Une des difficultés méthodologiques de la mesure de l'efficience au sein des banques réside dans la mesure de leur activité. Freixas et al (2008) distingue trois approches de mesure : l'approche production, l'approche d'intermédiation et l'approche dite moderne.

3.2.1 L'approche d'intermédiation

La banque est un intermédiaire financier entre les déposants et les emprunteurs (Mishkin, 2013) .Le rôle de la banque est de collecter les fonds pour les transformer en crédits. Les inputs sont alors les dépôts collectés et les fonds empruntés, et le volume de crédits accordés constitue le principal output. Elle est développée par Searly et Lindly (1977), dans cette optique, seuls les prêts (et plus généralement l'ensemble des actifs) sont considérés comme des outputs tandis que les dépôts (plus généralement l'ensemble des capitaux empruntés) sont intégrés dans la liste des inputs.

3.2.2 L'approche de production

Appelée aussi l'approche en volume, parce qu'elle tente d'aborder la production bancaire à des indicateurs physiques. Cette approche considère la banque comme une entreprise qui fournit des services à leur clientèle (dépôts, prêts, titres, hors bilan, etc.) et à partir des inputs comme le capital financier, capital physique et le travail. Cette approche a été développée dans les années 60 par Benston (1965), Bell et Murphy (1968).Les tenants de

cette approche optent pour de mesure physique de l'output bancaire, c'est ainsi que dans l'analyse le nombre de compte est utilisé comme unité de production bancaire (Dhafer et al.1999;Kablan, 2007).

3.2 .3 la nouvelle approche

Les théoriciens qui défendent cette approche, intègrent les nouveaux éléments comme l'imperfection de l'information dans l'activité des banques, la gestion des risques etc. Selon Freixas et Rochet (2008), la part la plus innovante de cette approche a été introduite par les travaux de Hughes et Mester (1994) ; elle consiste à tenir compte de la qualité de l'actif bancaire et de la probabilité de faillite dans l'estimation des coûts.

Pour cette analyse c'est l'approche de production qui sera adopté. Bien qu'il existe des ambiguïtés en théorie notamment en ce qui concerne la nature des inputs et outputs tel que les dépôts par exemple. Est-il un input ou output ? (Fixler et al. ,1992).

Des éléments de réponse à cette controverse se trouvent dans Hancock (1991), l'auteur propose un modèle théorique ainsi qu'une application se reposant sur les produits bancaires endogènes. Il propose en effet comment certains postes de l'actif et passif seront définis inputs ou outputs de la banque. Ainsi du coté de passif, le coût d'usage réel augmente avec les intérêts créditeurs et les primes d'assurances sur les dépôts et sur le ratio des réserves obligatoires. Il en déduit une règle : si le coût d'usage est positif, l'actif ou le passif correspondant est un input. S'il est négatif, alors il s'agit d'un output.

Pour Ferrier et Lovell (1990), la préférence de l'une de ces trois approches est liée à l'objectif de l'étude menée. Etant donné que, l'approche production prend en compte les charges et les frais généraux, cela est capital dans le processus de prise de décision des dirigeants. Une de raison de ce choix est l'importance des charges financières dans les charges d'exploitation bancaires que la première approche ignore. La plus grande disponibilité des données pour cette approche constitue aussi une autre raison de son utilisation.

Afin de déterminer l'impact des différents facteurs pris en compte dans cette étude sur l'efficience du système bancaire de la CEMAC, nous régressons les scores d'efficience technique sur un ensemble de variables. La littérature empirique distingue deux principales modélisations à savoir les modèles censurés et la régression linéaire utilisant les Moindres Carrés Ordinaires (MCO). Cependant, la variable dépendante (l'efficience) prenant les valeurs dans l'intervalle] 0 1], nous ne pouvons pas procéder à une régression par les MCO, mais par des modèles censurés tels que le modèle de poisson généralisé et censuré ou le modèle Tobit censuré. Ces modèles sont particulièrement recommandés lorsque les valeurs de la variable endogène appartiennent à un intervalle précis. Le modèle de poisson généralisé et censuré est conseillé lorsque les valeurs de la variable dépendante sont des entiers naturels et le modèle Tobit est utilisé lorsque la variable dépendante est continue dans un intervalle et la probabilité pour cette la variable prenne des valeurs nulles est positive. Etant donné que la variable dépendante est continue dans l'intervalle] 0 1], le modèle Tobit Censuré et le modèle de poisson généralisé et censuré ne peuvent pas être utilisés. Les valeurs de la variable dépendante n'étant pas des entiers naturels, l'usage du modèle de poisson généralisé et censuré n'est pas approprié (Greene, 1995). Pour lever cette entrave, nous allons expliquer l'inefficience des banques, puisque les scores d'inefficience prennent non seulement des valeurs nulles et/ou positives, elles sont continues dans l'intervalle [0 1[. A cet égard, nous ferons usage d'un modèle Tobit censuré. Le modèle Tobit appartient à la famille des modèles à variable dépendante limitée ou la variable dépendante est continue et observable que sur un certain intervalle. Ce modèle se situe à mi-chemin entre les modèles à variables qualitatives et le modèle de régression linéaire où la variable endogène est continue et observable. Ces modèles qualifiés de modèles de régression censurées ou modèle de régression tronquée. Le modèle Tobit censuré peut donc être utilisé pour expliquer l'inefficience des banques de

notre échantillon. Le choix de ce modèle Tobit se justifie par le fait que les variables dépendantes qui sont des indices d'inefficience (1-efficience) sont continues et prennent des valeurs dans l'intervalle [0 1[.

En considérant que _Yitreprésente le niveau d'inefficience des banques de pays i, Le modèle théorique est le suivant (Hoff, 2006):

Dans la relation (1) X _iest le vecteur des variables explicatives, le vecteur des paramètres à estimer et Y i * est une variable latente qui peut être considérée comme le seuil à partir duquel les variables X _iaffectent l'efficience d'une banque (Afonso et Aubyn, 2006). La variable dépendante « inefficience » est continue et limitée à zéro. En supposant que les erreurs sont normalement distribuées, l'estimation du modèle Tobit censuré ci-dessus passe par la maximisation du logarithme de la vraisemblance qui s'écrit :

C'est à partir de l'analyse des bilans des banques, nous avons retenu les variables qui nous paraissent correspondre au mieux à la situation des systèmes bancaires de l'Union. La littérature empirique associe souvent l'efficience des banques à la détérioration de la qualité de leurs actifs, la sous-capitalisation, la prise de risque excessive ainsi que la mauvaise gestion. Dans le cadre de cette étude, l'efficience des banques dans la Zone CEMAC est

expliquée par des indicateurs utilisés dans les études empiriques, par les analystes financiers ainsi que les agences de notation. Ces mesures couvrent les différents aspects de l'activité bancaire : le risque, la liquidité et la rentabilité. Il s'agit de la qualité de l'actif (QA), le ratio de solvabilité (SOLV), la liquidité (LIQ), la taille (ACTIF), la structure de propriété (PRIV), les garanties (GAR) et rentabilité (ROA).

Nous avons retenu quatre variables macroéconomiques. Premièrement, il y a le taux de croissance du produit intérieur brut réel par habitant (TC), traduisant la richesse de la population, le taux d'inflation (TI), le taux d'escompte moyen réel (TIAO) car il permet de déterminer la sensibilité de la variable expliquée aux conditions de refinancement.

_INET??? ? _QA? ? _LIQ? ? _TAI? ? _GAR? ? _SOL? ? _ROA? ? _HB? ? _TI? ? _TC

IV- RESULTATS EMPIRIQUES ET INTERPRETATIONS

4.1 Analyse de score d'efficience technique des banques dans la zone CEMAC

4.1 .1 Statistiques descriptives des inputs et outputs

Le tableau suivant présente une description statistique des valeurs des inputs et outputs, utilisés dans l'estimation des scores d'efficience technique des banques commerciales dans la Zone CEMAC.

	Crédits	Titres	Travail	Capital financier	Capital Physique
		Cameroun
Moyenne	1077097 ,8	17542,1	2970 ,8	188677 ,5	1422295 ,1
Max	1572576	3708	3929	199839	21944 ,8
Min	658914	10139	2297	175973	846507
		RCA
Moyenne	65639	589 ,6	254,6	4715,6	43944 ,8
Max	92038	1696	347	9355	92698
Min	47902	39	232	4606	33338
		Congo
Moyenne	11186 ,3	22347,7	518,3	20425,9	124062,44
Max	226520	208244	684	35464	26650
Min	18404	0	443	6489	18404
		Gabon
Moyenne	604850,8	29734	1392 ,2	124427 ,1	761049,9
Max	779916	109129	1671	166281	1386466
Min	477983	12106	1363	83890	494469
		Guinée Equat.
Moyenne	166495 ,1	1497	326 ,7	13836 ,5	345435,4
Max	467253	8216	744	31353	837816
Min	31475	20	157	3378	39045
		Tchad
Moyenne	139632,9	1336,4	494	22489,7	161916 ,2
Max	256379	1937	652	68762	300850
Min	68650	270	227	11698	68762
		CEMAC
Moyenne	350929 ,48	12174 ,46	992 ,78	624428 ,65	477350,64

Il ressort dans le tableau de description des variables, les banques de la CEMAC produisent en moyenne 350 ,9292948 milliards de FCFA de crédits et investissements. Et 12,1744 milliards de FCFA en titre à partir des ressources collectées .62, 42865 milliards pour le capital physique en employant 992 ,72 personnels. Toutes fois, il existe une différence entre les pays en ce qui concerne l'utilisation des facteurs de production.

En ce qui concerne les facteurs de production le Cameroun est le pays donc les banques prennent la moyenne des facteurs de production les plus élevé avec 188,6775 milliards de capital physique.1422,2 milliards de FCFA pour le capital financier et 2970 employés contre 4 ,7155 milliards pour le capital humain. La RCA enregistre la valeur moyenne des inputs les plus faibles durant cette période d'étude. Cette forte représentativité du Cameroun pourrait s'expliquer par le fait d'une part, ce pays dispose non seulement du plus grand nombre des banques par rapport aux autres pays de la sous-région mais surtout ces banques ont intensifié leurs réseaux par une augmentation substantielle leurs guichets. A contrario la RCA dispose du réseau bancaire le plus faible et cela se justifierait par le niveau de leurs inputs.

4.1.2 Score d'efficience Technique sous l'hypothèse de REC et REV

Les scores d'efficience technique des banques de l'échantillon ont été ont été généré au moyen du logiciel de DEAP version 2.1 de coelli (1996).Nous avons opté pour une orientation output plutôt que input, pour maximiser la production (confer IV 4 .2).Les tableaux suivants présentent les scores d'efficience technique sous l'hypothèse REC et REV.

Année	Cameroun	RCA	Gabon	Congo	Guinée	Tchad	CEMAC
2002	0,91	1	1	0,52	1	0,89	0,89
2003	1	1	1	0,45	1	1	0,91
2004	1	1	1	0 ,81	1	1	1
2005	1	1	1	0,70	1	1	0,95
2006	1	1	1	0,55	1	0,96	0,92
2007	1	1	1	0,56	1	1	0,93
2008	1	1	1	0 ,60	1	1	1
2008	1	1	1	0,59	1	1	0,93
2010	1	1	1	0,93	1	0,99	0,99
2011	1	1	1	0,87	1	0,89	0,96
2012	1	1	1	0,89	1	1	0,98
2013	1	1	1	0,85	1	1	0,98
2014	1	1	1	0,94	1	1	0,99
Moyenne	0,99	1	1	0,71	1	0,98	0,96

Année	Cameroun	RCA	Gabon	Congo	Guinée	Tchad	CEMAC
2002	0,69	0,54	0,56	0,66	0,72	0,61	0,63
2003	0,73	0,52	0,60	0,71	0,75	0,64	0,66
2004	0,72	0,58	0,58	0,67	0,69	0,58	0,64
2005	0,76	0,64	0,58	0,71	0,73	0,69	0,68
2006	0,78	0,66	0,76	0,76	0,75	0,71	0,74
2007	0,81	0,66	0,76	0,75	0,79	0,72	0,75
2008	0,83	0,68	0,77	0,74	0,78	0,64	0,74
2008	0,82	0,68	0,79	0,72	0,80	0,74	0,76
2010	0,71	0,61	0,70	0,72	0,70	0,69	0,69
2011	0,73	0,63	0,72	0,68	0,70	0,73	0,70
2012	0,78	0,64	0,68	0,73	0,72	0,74	0,71
2013	0,78	0,66	0,67	0,69	0,71	0,68	0,70
2014	0,76	0,62	0,74	0,71	0,74	0 ,78	0,71
Moyenne	0,76	0,62	0,69	0,71	0 ,74	0,68	0,70

Selon Coelli et al. (1998), « L'hypothèse de rendement d'échelle constants n'est appropriée que si toutes les unités de production opèrent à un niveau d'échelle optimal. L'imperfection concurrence, les contraintes financières diverses, etc. pourraient faire en sorte qu'une unité de production n'opère pas à un niveau d'échelle optimal ». L'hypothèse de rendements variables paraît ainsi plus vraisemblable que celle de rendements constants dans le cadre de notre étude. Il ressort de ces tableaux que : l'efficience technique moyenne totale des banques commerciales sous l'hypothèse REC et REV s'est établie à 0,96 et 0,70 respectivement sur la période de l'étude. Ce résultat signifie qu'en moyenne, sous l'hypothèse de rendements d'échelle variable, les banques de la CEMAC n'ont produit que 0,70 % de la quantité d'outputs qu'elles auraient pu produire à partir de leurs ressources. Ces scores sont inferieurs a ceux trouves par Kablan sous l'hypothèse de REC mais inférieur sous REV en 2007 pour les banques de l'UEMOA (0,76 et 0,85). Peiris et Hauner en 2005 pour les banques ougandaises (0,99) mais supérieur a ceux trouves pour les banques thaïlandaises par Lovell et Leigthner en 1998 (0,62 et 0,59). Une hétérogénéité des niveaux d'efficacité se dégage suivant les pays.

Ces résultats confirment notre hypothèse selon laquelle les banques commerciales de la CEMAC ne sont pas optimales dans la gestion de leurs ressources. Elles produisent en deçà de ce qu'elles sont susceptibles de produire à partir des ressources et de la technologie dont elles disposent. On remarque que l'on retrouve beaucoup plus de banques sur la frontière

lorsque l'hypothèse de rendements variables est admise. Ce qui signifie que certaines banques techniquement efficaces sous l'hypothèse de rendements variables ne le sont plus lorsque l'on suppose les rendements plutôt constants. D'où l'importance du choix de l'hypothèse de rendements d'échelle dans le calcul des scores d'efficience technique.

On remarque que les scores moyens des banques camerounaises, equato guinéennes et congolaises sont nettement au-dessus des scores moyens de l'ensemble des banques de l'échantillon sur toute la période. Par contre, les scores moyens des banques gabonaises, centrafricaines et du Tchad sont restés toujours inférieurs au score moyen de l'ensemble des banques sur toute la période.

4.1 .3 Analyse de productivité du système bancaire dans la Zone CEMAC

Selon le tableau si bas ,il apparait que la productivité globale des facteurs s'est accrue de 2% pour l'ensemble de l'Union sous la période d'étude .Cette augmentation a pour origine d'une part de l'amélioration de l'efficience technique pure et d'autre part de l'évolution de l'efficience d'échelle qui accrue de 0,7%.Pour toute de la Communauté économique et monétaire de l'Afrique centrale que les banques ont su exploiter l'économie d'échelle durant cette période Cette augmentation de l'efficience d'échelle est plus marquée dans les banques Congolaises suivie de celle de Guinée. De même la hausse de l'efficience technique est imputable aux banques de Congo et du Tchad .Quant à l'indice de productivité globale des facteurs, il a augmenté de 10,3% .Cette augmentation est due à l'effet conjugué de l'incorporation de la technologie dont la croissance atteint 8,2% et de l'efficience technique globale des banques commerciales qui est progressé de 2%.

Tableau 5 : le taux de croissance moyen de la productivité totale des facteurs (indice de Malmquist³ et ses composants)

Pays	Efficience technique générale	Changement technologique	Efficience technique pure	Efficience d'échelle	Productivité globale des facteurs
Cameroun	0,93	1,039	0,88	0,993	0,993
RCA	0,69	1,075	0,5	0,85	1
Congo	0,86	1,138	0,71	0,71	1,041
Gabon	0,70	1,072	0,4	0,86	1
Guinée	0,82	1 ,129	0,74	0,74	1 ,004
Tchad	0,79	1,043	0,63	0,93	1,002
Moyenne	0,71	1,082	0,629	0,859	1,007

Source : l'auteur à partir des données de la COBAC (2002-2014) 4.2 Les tests économétriques

Dans cette partie avant d'appliquer la méthode de moindre carré généralisée (MCG) et l'interprétation de résultat, nous avons fait les différents tests économétriques suivants : le test de corrélation de matrice, le test d'homogénéité, le Test de Hausman, le test d'hétéroscédasticité, et le test d'autocorrélation.

4.2.1 Le test de corrélation

Il présente la matrice de corrélation et permet de faire l'analyse par couple entre la variable dépendante et les variables à expliquer. Quand on obtient le coefficient de corrélation supérieur à 0,5 c'est le signe d'un problème de colinéarité entre les variables.

Pour ce modèle estimé, la matrice de corrélation montre que le niveau de corrélation entre les variables est faible, ce qui justifie l'absence de multicollinéarité (cf. Annexe 3).

4.2.2 Test d'homogénéité

La première chose qui devrait être vérifié est l'homogénéité ou l'hétérogénéité des données. Dans ce contexte, particulièrement l'accent serait mis sur le test de Chow, lequel examine si les coefficients sont stables selon les observations utilisées.

Nous avons la probabilité prob >F=0.000 <5 %, le résultat du test montre que notre données a une structure homogène. Il nécessaire de faire un de Hausman.

³ Indice de Malmquist mesure la variation de la productivité totale des facteurs et se décompose en changement technologique et variation de l'efficacité technologique.

4. 2.3 Test de Hausman

Pour faire le test de Hausman, la procédure consiste d'abord à utiliser le test de Fisher pour confirmer s'il ya absence ou présence d'effet fixe. Puis ensuite, faire le test de Breush et pagan qui permet de valider empiriquement le choix d'une structure à erreurs composées. (cf. Annexe 5)

Dans notre cas au test vaut 0, on accepte H1 de présence d'effets fixes. Ce test suggère que within est plus performant que l'estimateur des MCO. (cf. Annexe 4)

La pvalue associée au test Vaut 1, on rejette l'hypothèse de la présence d'effets aléatoires. Nous avons Prob> chi2 = 0.0100 <5%, le modèle à effets fixes est approprié par rapport au modèle à effets aléatoires. (cf. Annexe 4)

4.2.4 Le test d'hétéroscédascité

La notion d'hétéroscédasticité s'oppose à l'homoscédasticité, qui est le cas où la variance de l'erreur est constante.au contraire. Quand nous parlons de l'hétéroscédasticité quand les variances de l'erreur sont différentes, c'est-à-dire ici quand la variance des résidus de modèle estimé est non constante. Dans ce travail, nous utilisons le test de wald pour tester la présence d'hétéroscédasticité. Nous avons trouvé Prob> chi2 = 0.0000 <5%, ainsi nous avons la l'absence d'hétéroscédasticité. (cf. Annexe 6)

4.2.5 Le test d'autocorrélation

L'autocorrélation des erreurs est principalement dans les modèles des séries temporelles où l'influence d'une erreur à une autre est plausible. Nous utilisons le test autocorrélation Woodbridge dans stata sous l'hypothèse nulle qu'il ya absence d'autocorrélation des erreurs dans le premier ordre d'autocorrélation.

Nous avons prob> chi2 = 0.0211<5%, ainsi nous avons l'absence d'autocorrélation. Enfin de compte le problème d'hétéroscédascité, d'autocorrélation et d'autocorrélation contemporaine se sont rencontrés dans nos données, il faut savoir la détecter et corriger habilement par des techniques appropriées. (cf. Annexe 7)

La stationnarité des variables n'a pas été abordée parce que toutes les variables du modèle sont des ratios (Ouédraogo S. , 2012).

4.3 Le résultat des estimations de modèle Tobit avec données de panel

En présence d'hétéroscédascité et d'autocorrélation, la méthode de moindre carré ordinaire (MCO) devient inefficace ou inadéquate car elle fournira des estimateurs biaisés. Pour estimer le modèle, Ainsi donc nous allons utiliser la méthode de moindre carré généralisé (MCG).

variables	Coefficients			z
SOL	0.0586059 ***		3.21
ROA	-0,1188719***		-4.16
QA	-1.560024***		-3.94
TAI	-0,0540952*		-1,88
GAR	2.122323***		4,11
HB	0,0410688		1.80
TI	0,0021816		-1.18
TC	-0.0001636		-0,15
TIAO	0,0124106**		1.96
CONS	1.002523***		4,99
Wald chi2 (11) =28.37
Log likelihood = 110.29364		Prob > chi2 =		0.0028

Note :(*)/(*)*/(***) désigne respectivement significatif au seuil de 10%,5% et 1% source : le résultat de nos estimations

Les prêts performants rapportés au total des crédits (QA) sont négativement et significativement liés à l'inefficience technique des banques des banques commerciales dans la Zone CEMAC, ce qui est en cohérence avec la littérature (Kwan et Eisenbeis, 1995 ; Berger et De Young's, 1997). Ces études, menées sur les différents secteurs bancaires, ont démontré que la détérioration de la qualité de l'actif est la principale source de défaillance des banques. Par contre les actifs de bonne qualité réduisent l'inefficience. Ces banques devraient, donc, se concentrer davantage sur la gestion des risques de crédit, plus particulièrement les méthodes d'évaluations permettant de discriminer les «bons» des

«mauvais» créanciers. Le réexamen de la gestion du risque de crédit s'avère indispensable d'autant plus que le contexte des banques dans la Zone CEMAC est caractérisé par une part importante de créances improductives (24,8% en 2013). Le Fonds Monétaire International (2006) recommande aux banques de prendre des mesures visant à renforcer la gestion du risque de crédit, encourager la restructuration des créances compromises, fixer des objectifs opérationnels aux banques publiques et améliorer le cadre du contrôle bancaire en renforçant les fonctions d'audit interne des banques. Les banques commerciales dans la Zone CEMAC semblent déployer des efforts importants dans la sélection de leurs emprunteurs et de la qualité de leurs portefeuilles de prêts comme le recommandent les programmes de modernisation et de restructuration du système bancaire du FMI. Une mauvaise orientation de cette politique pourrait aboutir à une situation d'excès de liquidité.

Le coefficient du ratio de solvabilité (SOLV) est significatif et de signe positif, c'est-à-dire Les banques sous capitalisées sont les plus inefficientes ; ce résultat a été relevé par Cook et al. (2000) qui ont analysé l'effet des réformes financières sur les banques tunisiennes durant la période (1992-1997). Ce constat a été également confirmé dans d'autres contextes tels que Kwan et Eisenbeis (1997) pour les Etats Unis, Stavarek (2004) dans les économies en transition.

Le respect d'un seuil minimal de solvabilité permet, d'une part, de limiter les prises de risques excessives susceptibles d'influer négativement la rentabilité bancaire. D'autre part, le maintien d'un niveau adéquat de capitaux propres reflète une pression additionnelle de l'actionnariat sur les dirigeants qui seront amenés à gérer la banque de manière plus efficace.

Le ratio de rentabilité ROA est significatif et négativement corrélé avec l'inefficience, les banques les plus rentables sont les plus efficientes. Ces résultats corroborent les travaux Carbo et al. (1999) sur un échantillon de banques européennes, Jackson et Fethi (2000). Cette relation s'explique par la capacité des banques rentables à attirer à la fois les déposants et les meilleurs créanciers. De telles conditions créent un environnement stable à la banque qui consolide son efficience (Sufian, 2008).

La taille (TAI) affecte négativement l'inefficience technique bancaire, ce qui suggère que les banques dans b la Zone CEMAC n'ont pas pour la plus part de cas atteint la taille optimale.

Dans la littérature, la relation entre la taille et l'efficience est plutôt mitigée. Berger et Humphrey (1992) trouvent que l'inefficience est inversement liée à la taille de l'actif des banques américaines et que les plus petites banques montrent une inefficience la plus élevée. Drake et Hall (2003) trouve une relation positive entre la taille et l'efficience technique. Les banques de petites tailles peuvent bénéficier des économies d'échelles en procédant à des opérations de fusions qui leurs permettraient de réduire leur coûts, et en conséquence améliorer leur performance. De même, Berger et al. (1993), Miller et Noulas (1996) pour les Etats Unis, Halkos et Salamouris (2004) et Rezitis (2006) pour la Grèce rapportent une relation positive renter la taille et l'efficience.

La variable (GAR) est positivement et significativement corrélée avec l'inefficience. Ce résultat qui semble surprenant, s'explique par la part faible des garanties reçues de la part des clients. Ce qui confirme les conclusions précédemment tirées, plus la garantie est faible, il y a de risque que les créances puissent être compromises.

Les variables macroéconomiques, taux d'inflation (TI) et taux de croissance du PIB réel (TC) apparaissent aussi n'ont significatifs. Il semble alors que le niveau de l'inefficience est indépendant de l'évolution économique du pays. Ce résultat, à priori surprenant, corrobore celui Ben Naceur (2003) qui ont mis en évidence que le niveau de croissance de la production réelle n'affecte ni les marges d'intérêt ni la rentabilité des banques de dépôts tunisiennes.

CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

L'objectif principal de cette étude est d'apprécier le niveau de l'efficience technique à travers le modèle DEA, qui est une approche non paramétrique de l'évaluation d'une unité de production par rapport à la frontière de production.

Dans cette étude, nous avons examiné l'efficience technique sous deux hypothèses à savoir l'efficience technique sous REC et l'efficience technique sous REV des banques commerciales dans la Zone CEMAC durant la période 2002-2014 en utilisant la méthode DEA. Nous avons utilisé les données de panel pour étudier les facteurs explicatifs de l'efficience technique de ces banques.

Le résultat obtenu après estimation est évalué à un score pour l'ensemble de la Zone de 0,96 0,70% sous l'hypothèse de rendement d'échelle constant et l'hypothèse de rendement variable respectivement. Les scores de l'efficience technique pure et l'efficience d'échelle sont respectivement 6 2,9% et 85,9%.Le niveau de capitalisation affecte donc positivement l'efficience technique des banques, mais le ratio de crédit affecte négativement ces dernières. En plus, la taille du bilan affecte donc l'efficience dans notre étude.

En termes d'implications économiques les autorités en charge de surveillance et gestion bancaire dans la Zone CEMAC doivent mener des politiques suivantes :

1-Augmenter la capitalisation des banques, qui par ricochet va augmenter la taille du bilan bancaire et permettre aux banques d'éliminer certaines sources d'inefficiences venant du côté de l'offre.

2-Developper davantage des mécanismes de gestion des risques bancaires, car nous remarquons dans la Zone CEMAC la qualité de crédit accordé affecte positivement l'efficience technique. De la même manière le montant très faible des garanties, peut-être source d'inefficience pour les banques dans leur processus de transformation des ressources en crédit. Ainsi donc, ces autorités doivent encourager des politiques qui vont réduire des taux de créances douteuses dans la CEMAC

3-L'efficience peut être affectée positivement par les activés non traditionnelles des banques. Les activités bancaires non traditionnelles englobent une variété de produits et de services

d'intermédiation tels que : les activités de fiducie, les activités de courtage et de souscription (incluant les produits dérivés), les fonds mutuels, la titrisation. Ces activités peuvent améliorer la performance des banques, dans la mesure où elles causent moins des dépenses. Elles sont différentes des activités traditionnelles d'intermédiation des banques qui nécessitent des grosses dépenses telles que l'ouverture d'une nouvelle agence, ou bien des investissements dans la nouvelle technologie pour changer les méthodes de production des services et l'accès des consommateurs aux différents services financiers de la banque .

En effet, nous devons reconnaitre de nos jours qu'il ya un mouvement ascendant des opérations entre les institutions financières, telles que les opérations de consolidation, fusion acquisition entre les banques et les compagnies d'assurances donnant naissance à la « Banque- assurance ».Ainsi, ça serait très intéressant de noter qu'il ya une autre perspective de recherche qu'on peut explorer. Cette piste consistera à étudier l'impact des ventes des produits d'assurance sur l'efficience technique des banques dans la Zone CEMAC.

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Ary Tanimoune, N. (2009). Performance bancaire dans l'Union écconomique et monétaire ouest africain:l'effet taille et structure actionnariale sont -ils pertinents? Révue Economique et Monétaire(N°5).

Avom, D., & Eyeffa Ekomo, S. M.-L. (2007). Quinze ans de restructuration bancaire dans la CEMAC:qu'avons nous appris ? Révue d'économie financière(N°89), PP 183-205.

Battèse, R., Gérard, E., Charnes , A., & Coopper, W. (1984). Some model for estimating technical and inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, vol.30(N°9), PP 1078-1092.

Bekolo- Ebe, B. (1998). La restructuration bancaire en Zone Franc face au defi de la Mondialisation., (pp. 215-237 chapitre 7). Yaoundé.

Ben Naceur, S., & Goaied, M. (2003). The determinants of the Tunisian banking industry profitability: Panel evidence. Paper presented at the Proceedings of the Economic.

Berger ., A., Hancock, D., & Humphrey, D. (1993). Bank Efficiency Derived From the Profit Function. Journal of Banking and Finance(17), PP. 317-347.

Berger, A. N., & Deyoung's, R. (1997). Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks. Journal of Banking and Finance(21), PP 849-870.

Berger, A., & Humphrey, D. (1992). Mega mergers in Banking and the Use of Cost Efficiency as an Antitrust Defense. Antitrust Bulletin(37), PP. 541-600.

Bhattacharyya, A., Lovell, C. K., & Panja, S. (1997). The impact of liberalization on the productive efficiencyof India commercial banks. European journal of the operationnal research, 98(2), 332-345.

Chaffai, M. (1997). Estimating Input-Specific Technical Inefficiency The Case of the Tunisian Banking Industry. European Journal of Operational Research, Vol 98, PP 314-331.

COBAC. (2012). Evolution des Conditions de Banques dans la CEMAC (2006-2010). Quatrième réunion de concertation annuelle avec la profession bancaire et financière.

Dannon, H. (2009). Efficacité et productivité des banques dans la Zone UEMOA dans un contexte de réformes financières:une application de la méthode DEA. Laboratoire de Recherche sur l'Industrie et l'Innovation(216), 44.

Debreu, G. (1951). The coefficient of ressource utilization. Econometrica, PP 273-292.

Dem, I. (2003). Economies des coûts,economies d'echelle et de production jointe dans les banques de l'UEMOA:qu'est ce qui explique les différences de performances? Notes d'information et statistiques(537), 36.

Demirgüç-Kunt, A., Laeven, L., & Ross, L. (2003). Regulations, Market Structure, Institutions and the Cost of Financial Intermediation. The World Bank's Conference on bank concentration, 58.

Devaney, M., & Weber, W. (1996). Productivity growth,market structure, and technological change: evidence from the rural banking sector. the Southeast Missouri State University.

Dietsh, M., & Chaffai, M. E. (1999). Mesure de l'efficience technique et l'efficience allocative par les fonctions de distance et application aux banques européennes. Révue économique, Vol. 50(No. 3), 633-644.

Eze Eze, D. (1995). Efficience du système bancaire dans la CEMAC. Yaoundé: Thèse d'Etat Université de Yaoundé II.

Färe, R., Grosskopf, S., Maudos, J., & Tort. (2010). Efficiency and Market Power in Spanish Banking. 23rd Austral asian Finance and Banking Conference 2010 Paper.

Farell, M. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of Royal Statistics, Series A(Part 3), 253-281.

Ferrier, G., & Lovell, K. (1990). Measuring cost effeciency in banking:econometric and linear programming evidence. Journal of econometrics, vol.1/2(46), PP 229-245.

Florian, L. (2012). Effet de la concurrence sur l'efficience bancaire en Afrique: Le cas de l'UEMOA. CERDI, Etudes et Documents 2.

FMI. (1999). Measuring Financial Development in Subsaharan African,prepare by Gelbard E.A et Pereira Leite S. IMF Working paper,washington,DC, wp/99/105.

Fouapi, D. (2011). Réformes bancaires et efficience bancaire dans la CEMAC. Thèse de Doctorat université Yaoundé II.

Fréderic, M., Christian, B., Dominique, L.-L., Pierre-Cyrille, H., Nicolas, L., & Poutineau, J.-C. (2013). Monnaie ,banque et marchés financiers (éd. 10). Pearson.

Freixas, X., & Rochet, J. -C. (2008). Microeconomics of banking. Massachusetts institute of technology T press.

Fuss, M., Mc Fadden, D., & Mundlack, Y. (1978). A survey of functionnal form in the Economic Analysis Production. Fuss M. et Mc Fadden D .(eds) Production economics:A dual approachto Theory and Applications.

Greene, W. (2008). The econometric approach to efficiency analysis. The measurement of productive efficiency and productivity, PP 92-250.

Hoff, A. (2007). Second stage DEA : Comparison of approaches for modelling the DEA score. European Journal of Operational Research(181), PP. 425-435.

Hugon, P. (2007). Rentabilité du secteur bancaire et défaillances du financement du développement: le cas de la CEMAC. Revue tiers monde, vol.4(N°192), PP 771-788.

Inès , A. (2014). Technical Efficiency of Tunisian Banks,Published by Canadian Center of Science and Education. International Business Research, Vol. 7(No. 4).

Jackson , P., & Fethi, M. (2000). Evaluating the technical efficiency of Turkish commercial banks: An Application of DEA and Tobit Analysis. Working paper, University of Marmara.

Kablan, S. (2007). Mesure de la Performance des Banques dans les Pays en Développement : Le cas de l'UEMOA. Communication à la Conférence économique africaine, 15-17 novembre , Addis-Abeba.

Kamgna, Y., & Dimou, L. (2009). Les déterminants de l'efficacité des banques commerciales. Document de travail de la BEAC.

Koopmans, T. (1951). An analysis of production as an efficient combination of. in T.C Koopmans, (Ed)Activity analysis of production and allocation,Cowles Commission for Research in Economics, Monograph n°13, Wiley, New York, PP 33-97.

Kouezo, B., Bem, J., Hamed, S., Matcha, K. D., & Ngako, N. S. (2008). Evolution de la géographie du capital des banques de la communauté économique et monétaire de l'Afrique centrale. COBAC, 22.

Leibenstein, H. (1966). Allocative efficiency vs. X-efficiency. American Economic Review, 56, PP 392-415.

Leightner, & Lovell, C. K. (1998). The impact of financial liberalization on the performance of Thai banks. Journal of Economics and Business, N°50(Vol.2), PP 115-131.

Lopez, F., & Vilanova, L. (2006). Microéconomie bancaire. PUF, Coll.FINANCE. Mathis, J. (1992). Monnaie et banques en Afrique francophone. Edicef Paris.

Ningaye, P., Madaha , Y. M., & Nembot Ndeffo, L. (2014). Competition and Banking Efficiency in the CEMAC Zone. International Journal of Economics and Finance,Published by Canadian Center of Science and Education , 13.

Ouédraogo, , S. (2012). Revue Economique et Monétaire Ouest-Africain. Concentration bancaire, profitabilité et développement financier bancaires dans l'UEMOA.

Stiglitz, J., & Weïss, A. (1981). Credit rationing in markets with imperfect information. American Economic Review, PP 393-410.

Tamba, I., & Tchamanbe, D. L. (1995). De la crise de réforme des institutions bancaires :l'expérience du Caméroun. Révue Tiers Monde(N°144).

Tirole, J. (1998). Théorie de l'organisation industrielle ,tome I,II. Economica(pour la traduction française).

Weil, L. (2006). Propriété étrangère et efficience technique des banques dans les pays en transition:une analyse par la méthode de DEA. Révue économique, vol.57(N°5), PP 1093-1108.

Wheelock, D., & Wilson, P. (1999). .Technical progress, inefficiency, and productivity change in U.S. banking, 1984-1993. Journal of Money, Credit and Banking(31), PP 212- 234.

Worthington, A. (1999). Malmquist indices of productivity change in Australian financial services. Journal of International Financial Market, Institutions and Money, Vol.9(N°3), PP 303-320.

ANNEXE

Annexe 1: les ambigüités théoriques et hypothèses

Variables (impact sur l'efficience)	définitions	Signes attendus
QA La qualité de l'actif	La part de crédit non performant dans le crédit accordé à la clientèle	+
SOL Le ratio solvabilité	Le ratio de capitalisation de la banque	+
LIQ Le ratio de liquidité	Les banques doivent aussi s'assurer d'un niveau de protection minimale de la clientèle en assurant une garantie des dépôts et des conditions de crédits.	+ / -
ROA Coefficient de rendement de l'actif	rendement des actifs : combien de bénéfices sont générés en moyenne par unité d'actif, mesure l'efficacité de la gestion de la banque	+
GAR Garantie	Mesure la part des crédits dont le résultat est moins	+
LnTA La taille des banques d'un pays	L'importance de la taille dans l'explication de l'efficience des banques.	+ / -
TC Le taux de Produit intérieur brut réel	traduit la richesse de la population	+ / -
INFL Le taux d'inflation	La hausse des prix peut être considérée comme un facteur d'instabilité des taux de marges bancaires.	-
TIAO Le taux d'intérêt pour appels d'offre	déterminer la sensibilité de la variable expliquée aux conditions de refinancement	?

? (+ / -) la relation entre la variable explicative et l'efficience technique est ambiguë

xtdescribe nous renseigne sur les séquences d'observations pour les différents individus.

xtsum, xttab nous renseignent sur les variations intra- et inter-individuelles de variables. Utile car les estimateurs à effets fixes sont peu précis lorsque les variations intra-individuelles sont faibles. xttab x y

	^Overall
	^{Freq. Percent Cum.} ²	^2.56		^16.67
	⁴	^5.13		^16.67
	¹	^1.28		^16.67
	^{6 100.00 100.00} ¹	^1.28		^16.67
	¹	^1.28		^16.67
	^{6 100.00} ¹	^1.28		^16.67
	¹	^1.28		^16.67
	⁶¹		⁶
	⁶	^7.69		^Between ^16.67
^EF	⁷⁸	^{Freq. Percent}	¹⁴	^{Freq. Percent} ^233.33

	^.85 ^.86 ^.9	^Mean	^78.21	^Min	¹ ¹ ^100.00
^Variable ^EF	¹	^.8841026	^{Std. Dev.} ^.0781845	^.57	¹ ^Max
	^Total		^100.00 ^.0575879	^.77
	^overall		^.0575612	^.6841026	¹	^N =



	^50.00	^50.00	^0.00
	^0.00	^100.00	^0.00
	^100.00	^0.00	^0.00
	^0.00	^0.00	^100.00
	^0.00	^0.00	^0.00
	^0.00	^0.00	^0.00
	^0.00	^0.00	^0.00
	^0.00	^0.00	^0.00
	^0.00	^0.00	^0.00
	^2.78	^5.56	^1.39

			^.9
	^0.00	^0.00	^0.00
^EF	^.57 ^0.00	^.68 ^0.00	^.82 ^0.00	^{.83 .84}
	^0.00	^0.00	^0.00
^.57	^0.00	^0.00	^0.00	^{0.00 0.00} ^100.00
^.68	^100.00	^0.00	^0.00	^{0.00 0.00} ^100.00
^.82	^0.00	^100.00	^0.00	^{0.00 0.00} ^100.00
^.83	^0.00	^0.00	^100.00	^{0.00 0.00} ^100.00
^.84	^0.00	^0.00	^98.21	^{0.00 0.00} ^100.00
^.85 ^.86	^0.00	^0.00	^0.00	^{0.00 0.00} ^{0.00 0.00}	^100.00 ^100.00
^.9	^1.39	^1.39	^77.78	^{1.79 0.00}	^100.00

^.57 ^.68 ^.82 ^.83	^{SOL ROA QA} ^EF	^TAI ^SOL	^{GAR HB ti} ^ROA	^0.00 ^0.00 ^0.00 ^0.00 ^QA	^TAI	^100.00 ^100.00 ^100.00 ^100.00 ^GAR
^.84 ^.85				^0.00 ^0.00		^100.00 ^100.00
^.86 . ^{pwcorr EF}	^0.0736			^0.00		^100.00
^.9 ¹	^0.0948	^0.9331		^0.00 ^83.33		^100.00 ^100.00
	^0.0834	^0.7563	^0.6863
^Total	^0.0947	^-0.8557	^-0.7132	^6.94 ^-0.5596		^100.00
^EF	^1.0000 ^0.1471	^0.7513	^0.7009	^0.9774	^-0.5320
^SOL	^0.0223	^1.0000 ^-0.7954	^-0.6823	^-0.4077	^0.9439	^-0.4023
. ^ROA	^-0.1753	^-0.0362	^1.0000 ^-0.0461	^-0.1255	^-0.0511	^-0.1109
^QA	^-0.0073	^-0.0552	^-0.2540	^1.0000 ^0.0013	^-0.0886	^-0.0401
^TAI ^GAR	^0.3623	^0.0001	^0.1132	^-0.0262	^1.0000 ^0.1270	^1.0000 ^-0.0191
^HB ^ti	^ti	^TC					^1.0000 ^-0.0944
^TC							^-0.1092
^tiao	^-0.0427						^0.1091
	^-0.0301	^-0.1322

= ^{-140.49 chi2<0}==> ^{model fitted on
these
data fails to meet the asymptotic assumptions of the Hausman test; see
suest for a generalized test}

Annexe 6: Le test d'hétéroscédascité

^{Log likelihood}

^{Wald chi2(9)}

^.0513712

^-.0689087

^-1.011406

^.0822667

^1.482618 ^-.0484055 ^-.0043641 ^-.0004265

^.0307587

^.2149407

^.0317815 ^.5108197 ^.0263081 ^.5915921 ^.0204177 ^.0023771 ^.0013392 ^.0080664 ^.2042895

^2.21 ^-2.17 ^-1.98 ^3.13 ^2.51 ^-2.37 ^-1.84 ^-0.32 ^3.81 ^1.05

^{0.027 .0058006}

^{0.030 -.1311992}

^{0.048 -2.012595}

^{0.002 .0307038}

^{0.012 .3231187}

^{0.018 -.0884235}

^{0.066 -.0090232}

^{0.750 -.0030514}

^{0.000 .0149488}

^{0.293 -.1854594}

_{Wooldridge test for autocorrelation in panel data} _{H0: no first-order autocorrelation} ^ROA

Annexe 8: Le résultat des estimations de modèle Tobit avec données de panel à effets fixes Commandes des variables qualitatives

binaire

continue et censurée

poolé

effet fixe effet aléatoire

logit, probit xtlogit,fe xtlogit, re xtprobit, re

tobit

xttobit

^{Random-effects}

^{Group variable:}

^{Random effects}

^{Log likelihood}

^{tobit regression}

^codepays

^{Number of obs}

^{Number of groups}

^{Obs per group: min}

^avg

^max

^{Wald chi2(9)}

^Prob > ^chi2

^EF

^P>|z|

^SOL ^ROA ^QA ^TAI ^GAR ^HB ^ti ^TC ^tiao ^_cons

= ^122.12919

^Coef.

^.0586059 ^-.1188719 ^-1.560024 ^-.0540952

^2.122323

^.0410688

^-.0021816

^-.0001636

^.0124106

^1.002523

^{Std. Err.}

^.0182392

^.028599 ^.3962587 ^.0287629 ^.5166925

^.022817 ^.0018443 ^.0010685 ^.0063447 ^.2009268

^3.21 ^-4.16 ^-3.94 ^-1.88

^4.11

^1.80

^-1.18

^-0.15

^1.96

^4.99

^0.001 ^0.000 ^0.000 ^0.060 ^0.000 ^0.072 ^0.237 ^0.878 ^0.050 ^0.000

^{[95% Conf.}

^.0228576 ^-.174925 ^-2.336677 ^-.1104694 ^1.109624 ^-.0036518 ^-.0057963 ^-.0022578 ^-.0000249 ^.6087138

^Interval]

^.0943542

^-.0628188

^/sigma_u

^/sigma_e

^.0732525

^.0439978

^.0230463

^.0036854

^3.18

^11.94

^0.001

^0.000

^.0280825

^.0367746

^rho

^.7348838

^.1281479

^.444728

Annexe 9: Evolution de l'efficience technique dans la zone CEMAC 1= allure de l'efficience technique sous l'hypothèse de REC

Annexe 10: Liste des banques commerciales dans la Zone CEMAC

CAMEROUN 14 banques

Afriland First Bank(First Bank)

Banque Internationale du Cameroun pour l'Epargne et Crédit (BICEC)

Citi Bank N.A Cameroon (Citibank)

Commercial of Cameroon(CBC)

CASBC Cameroun(CLC)

Ecobank Cameroun (Ecobank)

Société Générale des Banques au Cameroun(SGBC)

Banque Atlantique du Cameroun (BAC)

Société Commerciale de Banque-Cameroun (CA SCB)

Standard Chartered Bank Cameroon (SCBC)

Union Bank of Cameroon PLC (UBC Plc)

United Bank for Africa Cameroun (UBA)

BGFIBank Cameroun ( BGFIBank)

Banque Camerounaise des Petites et Moyennes Entreprises (BC -PME)

RCA

4 banques

Ecobank (Ecobank)

Banque Populaire Maroco-Centrafricaine (BPMC)

Banque Sahélo-Saharienne pour l'investissement et le Commerce Centrafrique (BSIC-RCA) Commercial Bank Centrafrique (CBCA)

CONGO

10 banques

Crédit du Congo ( CDCO)

La Congolaise de Banque (LCB) BGFIBANK Congo ( BGFIBANK Congo) Banque Commerciale Internationale (BCI) ECOBANK (Ecobank)

Banque Congolaise de l'Habitat ( BCH) United Bank for Africa Congo SA (UBA) Banque Espirito Santo Congo (BESCO) Société Général Congo ( SGC)

Banque Postale du Congo (BPC)

GABON

10 banques

Banque Gabonaise de Développement ( BGD)

Banque Internationale pour le Commerce et l'Industrie du Gabon

(BICIG)

BGFIBANK ( BGFIBANK)

Banque de l'Habitat du Gabon (BHG)

Citibank Gabon SA (Citibank)

Orabank (Ex-Financial Bank Gabon)

Union Gabonaise de Banque (UGB)

Ecobank Gabon (Ecobank)

United Bank for Africa Gabon ( UBA)

Poste Bank SA (PosteBank)

LISTE DES TABLEAUX, GRAPHIQUES ET FIGURES ? Liste des tableaux

Tableau 1: Réseau des banques et taux de densité bancaire dans la CEMAC en 2012 6

Tableau 3: degré d'efficience technique des banques sous l'hypothèse REC 28

Tableau 4: degré d'efficience technique des banques sous l'hypothèse REV 29

Tableau 5 : le taux de croissance moyen de la productivité totale des facteurs (indice de

Graphique 1: Evolution des banques et de l'intermédiation bancaire dans la CEMAC 7

Graphique 2: Evolution comparée des postes de l'actif du système bancaire dans la CEMAC

Graphique 3:la part de créances douteuses dans le total crédit brut accordé à la clientèle. 9

Figure 2: représentation graphique de l'efficience technique et de l'efficience allocative. 14

Figure 3: illustration des approches de production et intermédiation 23

LISTE DES ANNEXES

Annexe 8: Le résultat des estimations de modèle Tobit avec données de panel à effets fixesxiv