Memoire Online - Développement financier et croissance économique au Bénin

Les résultats des tests de stationnarité sont synthétisés dans les tableaux ci-après. La stationnarité de la variable est jugée à partir de la comparaison entre les statistiques ADF (Augmented Dickey Fuller) et les valeurs critiques tabulées par Mackinnon (Mackinnon critical value = CV). L'alternative d'hypothèses qui se présente à l'issue du test est la suivante :

Dans la mesure où les valeurs critiques sont négatives, la règle de décision est la suivante :

Si en valeur absolue ADF CV, on rejette l'hypothèse nulle de non stationnarité.

Si en valeur absolue ADF CV, on accepte l'hypothèse nulle de non stationnarité.

Les tests sont appliqués en niveau puis en différence première au cas où il y aurait présence de racine unitaire à ce premier stade.

Tableau 4: Résultats des tests de stationnarité en niveau sur les variables réelles

test	LPIBPOP		LDG
	t	CVà 5%	t	CVà5%
ADF(1)	-2,1649	-3,5614	-1,7934	-3,5614

Ce tableau montre que toutes les variables réelles sont stationnaires en niveau.

Tableau 5 : Résultats des tests de stationnarité en niveau sur les variables financières.

Test	LMASSPIB		LQMMASS		LTCREE		LCRIHAB
	t	CVà5%	t	CVà5%	t	CVà5%	t	CVà5%
ADF(1)	-2,8745	-3,5614	-3 ,0222	-3,5614	2,0791	-3,5614	-2,2447	-3,5614

Ce tableau montre que toutes les variables financières sont stationnaires en niveau

Alors les variables du modèle ne sont pas intégrées d'ordre 1.L'approche de Engle et Granger (1987) n'est donc pas utilisable. En effet il est nécessaire de vérifier ce résultat par l'approche de Johansen.

On compare le ratio de vraissemblance (Likelihood Ratio) à la valeur critique (Critical Value).On retient le nombre d'équations de cointégration (No.of CE(s)) correspondant. Si le rang de cointégration est supérieur ou égal à un, on accepte l'hypothèse de cointégration. Le tableau suivant est un extrait des résultats de ce test sur Evews3.1.

Date: 05/12/09 Time: 20:18
Sample: 1972 2004
Series: LPIBPOP LDG LMASSPIB LQMMASS LTCREE LCRIHAB
Lags interval: 1 to 1
	Likelihood	5 Percent	1 Percent	Hypothesized
Eigenvalue	Ratio	Critical Value	Critical Value	No. of CE(s)
0.617058	95.09735	82.49	90.45	None **
0.581814	65.34132	59.46	66.52	At most 1 *
0.376497	38.31462	39.89	45.58	At most 2
0.320253	23.67017	24.31	29.75	At most 3
0.225119	11.70309	12.53	16.31	At most 4
0.115271	3.796686	3.84	6.51	At most 5

Le rang de cointégration vaut 2. Les variables du modèle sont cointégrées.Ce résultat impose un modèle à correction d'erreur.

Les résultats de l'estimation du modèle à correction d'erreur sur Evews3.1 se présentent comme suit :

D(LPIBPOPt) = 0 ,142 + 0,018D(LDGt) - 0,006D(LMASSPIBt) -0,003D(LQMMASSt) + 0,003D(LTCREEt) +

0,00004D(LCRIHABt) - 0,008LPIBPOPt-1 - 0,0041LDGt-1 + 0,011LMASSPIBt-1 + 0,005LQMMASSt-1 +

Le coefficient de correction d'erreur est négatif (-0,008) mais non significativement différent de zéro au seuil de 5%. La spécification du type ECM (Modèle à Correction d'erreur ne saurait être validée. Et mieux, aucun des coefficients du modèle n'est significatif au seuil de 5%. Il convient alors d'estimer simplement la relation de long terme. La relation de long terme est en effet la suivante :

LPIBPOP_t = 1,046** - 0,043LDG_t** + 0,013LMASSPIB_t - 0,002LQMMASS_t + 0,014LTCREE_t**

Le coefficient de détermination ajusté (

= 0,97) montre que les fluctuations du taux de croissance économique sont expliquées par les variables du modèle.

Le modèle est globalement significatif car la valeur de Prob(F-statistic) est inférieure à 5%

Les deux probabilités sont supérieures à 5%.On accepte l'hypothèse d'homocédasticité des erreurs. Les estimations obtenues par les moindres carrés ordinaires sont optimales.

La probabilité est supérieure à 5%.On accepte l'hypothèse que le modèle est bien spécifié.

Selon ces résultats, il existe une relation négative entre le ratio quasi-monnaie/masse monétaire, le crédit intérieur par habitant et le taux de croissance du PIB par tête d'une par puis une relation positive entre le rapport masse monétaire/PIB, l'encours de crédit à l'économie et le taux de croissance du PIB par tête d'autre part. Remarquons le coefficient de l'encours de crédit à l'économie qui est le seul significatif au seuil de 5% est positif. L'on pourrait conclure qu'il existe un effet positif du développement financier sur la croissance économique au Bénin. Ainsi, une augmentation de 10% de l'encours de crédits à l'économie entraîne augmentation du taux de croissance économique de 0,14%. Les coefficients des autres variables à savoir le rato quasi-monnaie/M2, le rapport M2/PIB et le crédit intérieur par habitant ne sont pas significatifs même au seuil de 10%. Cela pourrait se justifier. Le ratio M2/PIB qui est souvent retenu comme une mesure de l'approfondissement financier a des limites en la matière. Ce dernier ne rend pas compte de la proximité réelle des services financiers vis-à-vis des populations (la plupart des agences des grands établissements financiers du Bénin sont concentrées dans les trois plus grandes villes) ; La relation non significative du ratio quasi-monnaie/M2 signifierait qu'un accroissement permanant des dépôts à terme pourrait à long terme s'avéré préjudiciable à la consommation et donc réduirait la demande globale. Cette situation à son tour limiterait l'augmentation de la production ;enfin le crédit intérieur par habitant regroupe les crédits à l'administration publique, les crédits au secteur privé (crédits à l'économie) octroyés par les banques et la microfinance. Plus les premiers sont importants, moins les second le sont selon la théorie d'éviction de FRIEDMAN. Or, compte tenu des résultats de cette étude, ce sont seulement les crédits à l'économie qui influence significativement le taux de croissance économique au Bénin. Alors, l'effet combiné des crédits à l'administration publique et des crédits au secteur privé qui est traduit ici par celui du crédit intérieur par habitant pourrait bien ne pas être perceptible. Ces résultats confirment notre première hypothèse et cadrent bien avec le contexte béninois dans lequel plusieurs secteurs en besoin de financement restent à promouvoir.

La vérification de la seconde hypothèse de l'étude nécessite les tests de causalité.

Ici l'étude s'intéresse uniquement à la relation causale entre les variables de la sphère financière et la croissance du PIB réel par tête d'habitant. Les tests de stationnarité sur les variables financières et le taux de croissance du PIB par habitant effectués dans le paragraphe précédent révèlent que toutes les variables sont stationnaires. Alors le modèle à correction d'erreur n'est pas nécessaire.

Pairwise Granger Causality Tests
Date: 05/13/09 Time: 10:30
Sample: 1972 2004
Lags: 1
Null Hypothesis:	Obs	F-Statistic	Probability
LMASSPIB does not Granger Cause LPIBPOP	32	12.3270	0.00148
LPIBPOP does not Granger Cause LMASSPIB		0.04426	0.83485
LQMMASS does not Granger Cause LPIBPOP	32	1.15441	0.29149
LPIBPOP does not Granger Cause LQMMASS		4.74308	0.03769
LTCREE does not Granger Cause LPIBPOP	32	1.34736	0.25521
LPIBPOP does not Granger Cause LTCREE		2.25387	0.14409
LCRIHAB does not Granger Cause LPIBPOP	32	0.00812	0.92882
LPIBPOP does not Granger Cause LCRIHAB		0.93324	0.34201

La lecture de ce tableau consiste à comparer la probabilité critique (Probability) à 5%.

Si la dite probabilité est supérieure à 5%, alors l'hypothèse nulle (Null Hypothesis) est acceptée. Lorsque cette probabilité est inférieure à 5% alors l'hypothèse nulle est rejetée et l'on conclut qu'il y a une causalité telle qu'indiquée entre les variables en question.

Les conclusions liées à ces résultats sont résumées dans le tableau suivant :

Variables impliquées	Relations de causalité	Sens de causalité entre secteurs
LMASSPIB et LPIBPOP	LMASSPIB ne cause pas LPIBPOP	Financier Réel
LQMMASS et LPIBPOP	LPIBPOP cause LQMMASS	Réel Financier
LTCREE et LPIBPOP	Pas de causalité	-
LCRIHAB et LPIBPOP	Pas de causalité	-

Il n'y a pas de relation causale entre deux des variables financières (l'encours de crédits à l'économie et le crédit intérieur par habitant) et le PIB. Parcontre,en considérant le rapport M2/PIB c'est le développement financier qui induit la croissance économique alors que c'est le contraire quand il s'agit du ratio quasi-monnaie/M2.En somme, la relation entre développement financier et croissance économique est bidirectionnelle au Bénin. Le sens de causalité tel que postulé par Partrick (1966) n'est donc vérifié au Bénin. Ces résultats confirment notre deuxième hypothèse.

Dans cette partie l'analyse est basée sur un graphique qui traduit simultanément les évolutions des crédits octroyés par le secteur de la microfinance et du logarithme du PIB réel par tête d'habitant.

Figure 2 : Courbes d'évolution du PIB par tête et des crédits (2009)du secteur de la microfinance au bénin.

Sur la période de 1972 et 1999, les crédits du secteur de la microfinance sont supposés nuls. Entre 1999 et 2004, on note une croissance forte et presque régulière de ces crédits. Mais, selon le graphique ces crédits n'ont pas pour autant influencé l'évolution du PIB par tête d'habitant qui a gardé sa tendance d'avant 1999. A partir de ce graphique, l'on ne saurait en effet soupçonner un quelconque lien entre les crédits de la microfinance et le PIB par tête d'habitant au Bénin. Ce résultat parait étonnant quand on se souvient que le total des crédits à l'économie du système financier global a un impact positif et significatif su la croissance. Mais lorsqu'on regarde la faible proportion des crédits de la microfinance dans ces crédits globaux, alors plus rien n'est évident. Alors une analyse qualitative basée sur les interventions des structures de microfinance permettrait de mieux apprécier l'importance de ce sous-secteur.

A voir la part bien faible de l'activité des institutions de microfinance dans l'activité financière globale (seulement en moyenne 14,88% des montants globaux des crédits entre 1999 et 2004 au Bénin), il n'est pas erroné de négliger l'apport de la microfinance en matière d'influence du développement financier sur la croissance économique. Cela justifierait la tendance de la plupart des chercheurs à ignorer le secteur de la microfinance dans le cadre des recherches sur le lien entre finances et croissance. Mais affirmer d'emblée l'inefficacité ou l'inutilité de ce secteur serait trop dire. En effet, le Bénin est un pays à économie dominée par le secteur informel (plus de 70% de contribution à la formation du PIB selon un rapport de la Cellule de Microfinance), un secteur exclu de la cible du système bancaire. La microfinance constitue le seul moyen de drainage de fonds vers le secteur informel et les couches défavorisées. Ainsi les cibles couvertes par la dizaine d'IMF représentant la quasi-totalité (plus de 90% des dépôts et/ou crédits) du secteur de la microfinance selon la Cellule de Microfinance en 2003 se présentent comme suit :

Dénominations	Cibles
FECECAM	Plus de 400 000 membres dont 70% d'agriculteurs du monde rural
PADME	33 000 clients actifs composés des commerçants, artisans, restaurateurs, transformateurs, conducteurs de taxi moto
PAPME	Mêmes cibles que PADME en plus des travailleurs des administrations publiques et privées.
Vital Finance	Même cibles que PAPME
AssEF	Uniquement les femmes à revenu limité spécifiquement en milieu urbain et périurbain
FINADEV	Même clientèle que AssEF mais dans les grandes villes
MDB	Cibles classiques de la microfinance à l'exception des acteurs du monde rural
CBDIBA	Petits agriculteurs, femmes du monde rural et commerçants ruraux des villes de l'intérieur
Groupe d'ONG (S'IAN SON ONG, CEREBE, CERAPIP, CERIDAA, etc.)	Sous-segments du monde rural avec une combinaison des services non financiers
DONGA WOMEN Microfinance	Uniquement les femmes du monde rural de la ville de DJOUGOU et ses alentours

Source : Elaboré à partir des informations de la Cellule de microfinance (2009)

Les différents segments de ce tableau sont pour la plupart exclus du financement bancaire en raison de la rigueur de l'intermédiation financière. Par contre, en 2003, plus de 66 milliards de FCFA (selon la Cellule de Microfinance) ont été affectés à ces différentes couches sous forme de crédits octroyés par les IMF. Par ailleurs les IMF ont contribué au cours de la même année à la création de 1264 emplois directs et auraient offert une opportunité à plus de 500 000 emplois régulièrement entretenus à travers les bénéficiaires de crédits, soit 15% de la population active du Bénin. Une enquête sur l'impact de la microfinance réalisée par la Cellule de Microfinance en 2003 sur un échantillon de 498 bénéficiaires des villes de Cotonou et de Bohicon révèle que 62% de ces bénéficiaires ont enregistré une augmentation de leur revenu, et 86,5% en majorité des femmes non chef de ménage (55,6%) participent de façon substantielle aux charges des ménages. Ces différents résultats mettent en évidence la pertinence de la microfinance en matière de contribution à la création de richesse et deonc à la croissance économique.

Développement financier et croissance économique au Bénin

SECTION II : Résultats et implications de l'étude

Paragraphe I : Résultats et interprétations