Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun.

CONCLUSION

L'objet de ce chapitre était d'identifier, du côté de l'offre, les facteurs explicatifs de l'exclusion bancaire. L'analyse qui s'en est suivie nous a permis de passer en revue certains aspects de la réglementation du secteur bancaire et des politiques commerciales des établissements de crédit qui causent l'exclusion bancaire.

En ce qui concerne la règlementation, nous avons vu que certaines mesures peuvent avoir des effets pervers.

C'est le cas de la non rémunération des dépôts qui a pour contrepartie la gratuité de la tenue de compte. On observe que certaines banques ne rémunèrent effectivement pas les dépôts à vue mais facturent la tenue des comptes. D'autres, respectent cette norme mais révisent systématiquement à la hausse les prix des autres services ou en élaborent de nouveaux afin de combler ce qu'elles perçoivent comme un manque à gagner.

De plus, la règlementation est mise en cause à travers le laxisme observé dans la facturation des services bancaires (frais de tenue de compte, taux d'intérêt débiteur, frais liés à la détention d'une carte, garanties requises pour bénéficier d'un crédit...).

Parallèlement, nous avons identifié les stratégies commerciales des banques incriminables relativement à l'exclusion bancaire. Celles-ci vont de la segmentation de la clientèle suivant des critères bien précis, à la rentabilisation des difficultés des clients et font de l'exclusion bancaire, une externalité négative de l'activité bancaire.

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Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun

CHAPITRE 2 : ANALYSE EMPIRIQUE DES FACTEURS DU COTE DE L'OFFRE DE SERVICES BANCAIRES

INTRODUCTION

Le chapitre liminaire nous a permis de mettre en relief l'état du débat théorique sur les facteurs de l'exclusion bancaire du côté de l'offre du marché bancaire. Il en ressort que le phénomène étudié se justifie par la réglementation du secteur bancaire et certaines politiques commerciales des établissements de crédit. A cet égard, l'exclusion bancaire constitue une externalité négative de l'activité bancaire.

Rendus à ce stade, il convient de confronter ces observations théoriques à la réalité des faits à travers une analyse empirique conséquente, l'enjeu étant de déterminer les facteurs les plus pertinents pour expliquer l'exclusion bancaire du point de vue de l'offre des services bancaires.

Notre démarche s'inspire de l'étude d'Allen et al. (2012) menée dans 123 pays¹⁸, dans l'optique d'y identifier les causes de l'exclusion bancaire. Trois indicateurs sont alors utilisés pour mesurer l'exclusion bancaire, la détention d'un compte dans une banque ou toute autre institution financière formelle, l'utilisation de ce compte pour épargner et la fréquence mensuelle d'usage dudit compte.

L'enjeu est de déterminer le niveau de corrélation qui existe entre l'exclusion bancaire d'une part, et les exigences documentaires, les politiques d'inclusion financière, le statut des banques¹⁹, l'architecture de l'industrie bancaire²⁰ d'autre part.

L'objet de ce chapitre est donc d'évaluer, en nous référant à l'approche d'Allen et al. (2012), l'influence de certaines caractéristiques institutionnelles sur l'exclusion bancaire au Cameroun. Le choix des caractéristiques retenues est uniquement régi par la disponibilité des données.

¹⁸ Le Cameroun est inclus dans cet échantillon.

¹⁹ Les banques peuvent être privées ou publiques.

²⁰ L'architecture bancaire renvoie à la répartition des agences et des DAB.

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Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun

Le présent chapitre est organisé ainsi qu'il suit : la première section présente le modèle empirique et les données. La seconde section est consacrée à l'estimation et l'interprétation des résultats.

SECTION I- La présentation du modèle et description des données de l'analyse

Dans cette section, nous commençons présenter le modèle empirique ainsi que les données qui permettront d'en effectuer l'estimation.

I.1- La présentation du modèle empirique

Le modèle utilisé par Allen et al. (2012) est le suivant :

'

y ij* = x i j fl + z _ij ï + 8 ij

'

y ij = 1 si y1 * > 0

yij = 0 si *

yij < 0

Où i et j désignent respectivement les pays et les individus, *

y1 _ij est une variable

latente qui représente l'exclusion bancaire, xij est un vecteur de caractéristiques institutionnelles, z1 _ij est un vecteur de caractéristiques individuelles, â et ã sont des

vecteurs de paramètres et å1ij est un terme d'erreur normalement distribué, de moyenne nulle et de variance égale à 1.

En estimant leur modèle par la méthode du maximum de vraisemblance, ils arrivent au résultat selon lequel la pénétration des comptes bancaires est plus faible dans les pays au sein desquels les frais d'ouverture sont élevés. En outre, les pays dotés des réseaux bancaires les plus denses²¹ se caractérisent par de fortes propensions à épargner.

Par ailleurs, l'exclusion financière serait une fonction décroissante de la stabilité politique et de la transparence sur les pratiques bancaires. Enfin, les auteurs ne trouvent pas de corrélation négative entre l'exclusion financière et les exigences documentaires.

²¹ La densité bancaire étant mesurée par le nombre d'agences ou de DAB pour 1000 habitants.

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Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun

A ce niveau de l'analyse, des précisions d'ordre méthodologique sont nécessaires pour présenter les points de rupture entre l'approche sus présentée et la nôtre.

Premièrement, une différence est observée au niveau du champ de l'étude. En effet, si les auteurs sus évoqués étudient l'exclusion financière, qui est un concept beaucoup plus complexe, nous nous limitons uniquement à l'exclusion du système bancaire classique. Ce choix tient au fait que le système financier camerounais est porté par les institutions bancaires.

Deuxièmement, à la différence du modèle théorique, nous n'utilisons que deux indicateurs pour mesurer l'exclusion bancaire, notamment la détention d'un compte bancaire et la détention d'une carte de paiement²².

Troisièmement, le cadre spatial de notre étude se limite à un seul pays : le Cameroun. Par ailleurs, compte tenu du fait que dans cette partie de notre travail nous nous intéressons uniquement à l'impact des caractéristiques institutionnelles sur l'exclusion bancaire, la variable qui capte les caractéristiques individuelles est exclue.

Ces distinctions faites, la spécification du modèle peut à présent être donnée.

Supposons l'existence d'un caractère qualitatif qui peut prendre K modalités disjointes ; Si K=2, on dit que la variable est dichotomique²³. Exemple: avoir un compte ou ne pas avoir de compte.

Dès lors, on peut représenter un caractère qualitatif dans le cadre d'un modèle économétrique. En prenant le cas qui consiste à avoir un compte ou non, on définit la variable y par :

y = {1 si l'invididu possède un compte et 0 sinon.

22 Nous nous référons en effet à la classification de Constans (2006) présentée en introduction et qui établit trois niveaux d'exclusion, à savoir la possession d'un compte bancaire, la détention de moyens de paiement nécessaires à l'usage dudit compte et l'accès au crédit

23 Dans le cas général K E N* on dit que la variable est polytomique.

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Si P représente la probabilité qu'un individu possède effectivement un compte, alors P n'est rien d'autre que l'espérance mathématique de y : P = E(y).

L'objectif du modèle choisi est alors d'expliquer la survenue de l'événement considéré en fonction d'un certain nombre de caractéristiques observées pour les individus de l'échantillon. Il s'agit donc précisément de spécifier la probabilité d'apparition de cet événement.

Supposons que l'on dispose de N observations y1 d'une variable endogène codée yj = 1 ou yj = 0 par convention et soit x = (x ... x '), un vecteur ligne de variables exogènes associées à la variable endogène y.

Le logit linéaire simple s'écrit : y1 = x + e.

Où å~ est un vecteur de termes d'erreur gaussiens supposés identiquement et indépendamment distribués, tandis que â désigne un vecteur colonne de K paramètres inconnus.

Dans la littérature économique, il est établi que la régression logistique permet, au travers de la méthode du maximum de vraisemblance, d'estimer les paramètres, d'évaluer la précision de l'estimation, de mesurer le pouvoir explicatif du modèle, de vérifier s'il existe une liaison significative entre l'ensemble des variables explicatives et la variable dépendante, d'identifier les descripteurs pertinents et donc d'évacuer les variables non significatives (Rakotomalala, 2014).

La vraisemblance correspond spécifiquement à la probabilité d'obtenir l'échantillon ? à partir d'un tirage dans la population. La méthode du maximum de vraisemblance consiste à produire les paramètres â de la régression logistique qui rendent maximum la probabilité d'observer cet échantillon.

Nous effectuerons donc une régression logistique de manière à identifier les facteurs les plus statistiquement pertinents de l'exclusion bancaire au Cameroun.

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Pour ce faire, nous utiliserons les données présentées au point suivant.

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