Développement Financier et Croissance Economique au Togo

4-4 Estimation et interprétation des résultats.

Les données de cette analyse proviennent essentiellement de la base de données de la banque mondiale (World Bank Africa Database 2004) et du ministère de l'économie et des finances togolais sur la période 1965 - 2002.

Les données utilisées faisant l'objet de cette analyse sont annuelles et couvrent la période 1965-2002. Cependant, les données relatives à la variable financière représentant la microfinance sont trimestrielles et couvrent la période 1996-2002. L'analyse de ces données trimestrielles sera menée dans une autre équation établie selon le même raisonnement méthodologique.

Etant donné que les périodes d'analyse sont différentes, l'analyse se fera par le biais de deux équations.

4-4-1 Pour la première équation

La première équation se présente comme suit :

PIBRH =â₀ +â1cbct _{+â2cspt+â3m2t} +â₄tin_t +â₅dp_t + â₆ouvcom_t + t

Pour les différentes étapes de l'estimation, les résultats se présentent comme suit :

a-Test de stationnarité des séries

Les tests de stationnarité de Dickey-Fuller Augmentés (ADF) confirment la non stationnarité des séries temporelles en niveau. Elles sont toutes stationnaires en différences premières.

b- Test de cointégration des séries de Johansen

Selon les résultats, l'équation de cointégration vérifie l'existence de relation de long terme entre les variables de développement financier (cbc, csp et m2) et la mesure de la croissance économique (PIBRH) au Togo.

On a une corrélation positive entre les variables financières mesurant la part du crédit octroyé au secteur privé dans le PIB nominal (csp), celle de la profondeur financière (m2) et la croissance du secteur réel. Mais contrairement, on a une corrélation négative entre la variable financière mesurant la part des crédits octroyés par les banques commerciales dans le PIB nominal et la croissance économique.

c- Dynamique de court et de long terme entre les variables financières et réelles et sens de causalité

L'étude de la relation de causalité de long terme passe par l'interprétation des modèles à correction d'erreur (MCE) pour les différentes équations. Il faut souligner que dans les équations de cointégration on ne peut pas tester la significativité des variables qui sont intégrées d'ordre 1. L'estimation se fera par la méthode des moindres carrés ordinaires en une seule étape de Hendry qui permettra d'obtenir à la fois les effets de court et de long terme.

En effet, les MCE présentent un avantage économique puisqu'il permet de donner la dynamique de court et long terme pour une variable donnée. Le second avantage est de nature statistique puisque dans un MCE toutes les variables sont stationnaires et donc les tests classiques (Student, Fisher...) sont alors applicables et cela permet d'éviter toutes régressions fallacieuses. L'estimation d'un modèle à correction d'erreur ne pose donc pas de problème particulier et nécessite simplement le recours à une technique de moindres carrée ordinaire facile à manipuler.

Le premier modèle à correction d'erreur (MCE) dont la variable dépendante est le DLPIBRH se présente comme suit :

Tableau 5 : Modèle à correction d'erreur dont la variable dépendante est le DLPIBRH.

Variable	Coefficient	t-Statistic	Prob
Part des crédits accordés par les banques commerciales dans le PIB (DLCBC)	1,502298**	0,966727	0,0347
Part des crédits bancaires octroyée au secteur privé (DLCSP)	0,841821	0,378967	0,7082
Ratio M2/PIB (DLM2)	2,006360**	2,234198	0,0355
Taux d'investissement national (DLTIN)	-0,142689	-0,219288	0,8284
Part des dépenses publiques dans le PIB (DLDP)	-0,785789	-0,351475	0,7284
Ouverture commerciale (DLOUVCOM)	-0,461016	-1,250866	0,2236
Produit intérieur brut retardé (LPIBRH_1)	-0,804345***	-4,306088	0,0003
Part des crédits bancaires octroyée au secteur privé retardée (LCBC_1)	-0,895940	-0,950147	0,3519
Part des crédits bancaires octroyée au secteur privé retardée (LCSP_1)	2,249245	1,142509	0,2650
Ratio M2/PIB retardé (LM2_1)	2,653151***	2,961166	0,0070
Taux d'investissement national retardé (LTIN_1)	0,279382	0,327357	0,7464
Part des dépenses publiques dans le PIB retardée (LDP_1)	2,144574	0,881013	0,3874
Ouverture commerciale retardée (LOUVCOM_1)	-0,484293	-1,108191	0,2792
Constante	238,6136	3,926861	0,0007

Note : (***), (**) signifie respectivement significatif à 1% et 5%.

Source : Auteur à partir des estimations

Dans cette équation, selon la variable LPIBRH_1, on constate que la force de rappel à l'équilibre est négative et significative au seuil de 1%. Il existe donc un mécanisme à correction d'erreur à long terme. Le modèle à correction d'erreur est donc validé. On arrive alors à ajuster 80,43% du déséquilibre entre le niveau désiré et effectif du produit intérieur brut par habitant.

Dynamique de court terme

A court terme, l'augmentation d'un pour cent des indicateurs de développement financier mesurant la part des crédits octroyés par les banques commerciales dans le PIB nominal (cbc), le ratio des crédits accordés au secteur privé dans le PIB nominal (csp) et de la profondeur financière (m2) fait augmenter respectivement la croissance économique de 1,5 ; 0,84 et 2,0 pour cent. Cependant, seules la part des crédits octroyés par les banques commerciales dans le PIB nominal (cbc) et la profondeur financière (m2) ont une influence significative sur la croissance du secteur réel au Togo à court terme. Ce résultat pourrait se justifier par la performance du secteur bancaire dans l'allocation des crédits dans l'économie togolaise. L'influence de la profondeur financière n'est pas conforme aux conclusions de Berthélemy et Varoudakis (1998) qui soutenaient dans leur analyse l'idée selon laquelle, l'impact de

l'approfondissement financier sur la croissance ne se manifeste qu'à partir d'un certain seuil (M2/PIB) au moins égal à 36,5% alors qu'en moyenne ce ratio est de 27,84% au Togo.

En effet, toutes les variables de contrôle ont une influence négative mais non significative sur la mesure de la croissance à court terme au Togo.

Dynamique de long terme

Les élasticités de long terme se présentent comme suit :

Tableau 6 : Elasticités de long terme de la première équation

Variables	DLcbc	DLcsp	DLm2	DLtin	DLdp	DLouvcom
Elasticités de long terme	-138/ 137	- 139/137	- 1310/137	- 1311/137	- 1312/137	- 1313/137
Valeurs estimées	1,114	-2,796	-3,299*	-0,347	-2,666	0,602

Source : Auteur à partir des résultats du MCE

A long terme, l'augmentation de la part des crédits octroyés par les banques commerciales dans le PIB nominal (cbc), augmente la croissance économique mais ce résultat n'est pas statistiquement significatif.

Mais les indicateurs financiers mesurant le ratio des crédits accordés au secteur dans le PIB nominal (csp) et de la profondeur financière (m2) augmentés d'un pour cent font baisser le niveau de croissance de l'économie togolaise respectivement de 2,796 et 3,299 pour cent à long terme.

Cependant seule la profondeur financière a une influence significative à long terme sur la croissance économique togolaise.

Pour l'étude du sens de causalité, les modèles à correction d'erreur prouvent qu'au Togo, la croissance économique cause le ratio de la profondeur financière (m2) et la part des crédits octroyés au secteur privé dans le PIB nominal (csp).

Le sens de causalité inverse montre que seules la part des crédits octroyés par les banques commerciales dans le PIB nominal (cbc) et la profondeur financière (m2) causent la croissance économique.

4-4-2 Pour la seconde équation

Pour évaluer l'impact de la variable de la microfinance sur la croissance du secteur réel, il serait intéressant de faire une analyse d'abord graphique suivie d'une analyse économétrique.

4-4-2-1 Analyse graphique.

A partir des données de l'annexe 2, on a le graphique suivant :

Graphique 6 : Evolution des séries PIBRH et RIMF

1000

400

900

800

700

600

500

300

200

100

0

RIMF PIBRH

Source : Auteur à partir des données collectées.

Selon ce graphique, l'évolution de la part des crédits octroyés par les institutions de microfinance (RIMF), est presque régulière sur toute la période de l'analyse. Par contre pour la croissance du secteur réel, on constate une baisse du premier au second trimestre de l'année 1996 qui se stabilise sur le reste de l'année. Le premier trimestre de l'année suivante est marqué par une baisse de la croissance qui va chuter juste au début du second trimestre jusqu'à la fin de l'année 1997. Le niveau de croissance va connaître une légère baisse du second trimestre de l'année 1998 jusqu'au dernier trimestre de l'année 2000. La croissance économique a connu une reprise du dernier trimestre 2000 jusqu'à la fin de l'année 2002.

En somme la variation de la croissance semble instable sur toute la période alors que l'évolution de la variable financière mesurant l'impact de la microfinance est régulière sur la période de l'analyse. L'augmentation permanente de la part des crédits octroyés par les institutions de microfinance peut s'expliquer par la forte progression du nombre de déposants et donc de bénéficiaires de ces crédits plus facilement accessibles que dans les banques.

4-4-2-2 Analyse économétrique

Les données sur la microfinance étant trimestrielles, l'impact de cette variable financière sera évalué à travers une seconde équation qui se présente comme suit :

Pour les différentes étapes de l'estimation, les résultats se présentent comme suit :

a- Test de stationnarité des séries

Selon les résultats toutes les séries sont intégrées d'ordre 1 sauf celle relative à la microfinance qui est intégrées d'ordre 0. Ce résultat prouve qu'il n'existe pas de relation de long terme entre cette variable financière et la croissance. Les résultats d'une simple régression feront donc l'objet d'interprétation.

b- Résultats et interprétations Les résultats se présentent comme suit : la variable dépendante est le DLPIBRH.

Tableau 7 : Estimation de la deuxième équation dont la variable dépendante est le DLPIBRH.

Variable	Coefficient	t-Statistic	Prob.
Part des crédits octroyés par les IMFs (LRIMF)	0,013973	1,465654	0,1569
Taux d'investissement national (DLTIN)	-1,787576**	-3,682433	0,0013
Ratio des dépenses publiques (DLDP)	1,555788***	3,812219	0,0010
Ouverture commerciale (DLOUVCOM)	1,174025	1,425770	0,1680
Constante	-0,002711	-0,248987	0,8057

Note : (***), (**) signifie respectivement significatif à 1% et 5%.

Source : Auteur à partir des estimations

Selon les résultats du tableau ci-dessus, la part des crédits octroyés par les institutions de microfinance, influence positivement la croissance économique togolaise à court terme, mais ce résultat n'est pas statistiquement significatif.

Les résultas du test de causalité confirment la non causalité entre la part des crédits octroyés par les institutions de microfinance et la mesure de la croissance économique. Cela veut dire qu'une augmentation de la part des crédits octroyés par les IMFs dans le crédit à l'économie n'affecte pas de manière statistiquement significative la mesure de la croissance économique au Togo.