Memoire Online - Le développement financier et la croissance économique au Camreroun

Le Cameroun occupe une position de leader dans la zone CEMAC ; il bénéficie à lui tout seul de près de la moitié de la masse monétaire qui y est en circulation. Pendant les années 1980 il a subit une grave crise qui a d'ailleurs participé de la mise en place des programmes triennaux auxquels il s'est astreint jusqu'à nos jours.

Au cours de cette même période, son système financier tout entier s'est effondré et la principale question qu'a suscitée cette crise profonde a été celle de la liaison entre les deux phénomènes.

Notre travail essaie d'apporter des réponses à ce questionnement et cette section se charge d'évaluer l'incidence du secteur financier sur la croissance économique. Nous avons choisi pour des besoins de structuration de donner dans un premier temps les résultats de l'estimation de la relation de longue période prise en compte par la cointégration (A) avant de d'estimer en second lieu la relation de courte période formalisée dans le modèle à correction d'erreur (B).

Les résultats du test de la trace de Johansen entre les variables réelles et les variables financières valident pour la plupart l'hypothèse d'existence d'une relation de cointégration. La relation de long terme sera estimée à l'aide de la méthode d'estimation en deux étapes de Engel et Granger. Les tests effectués dans le chapitre précédent nous amènent à considérer comme variables financières pertinentes les ratios M₂/PIB et quasi monnaie/PIB qui sont respectivement intégrés d'ordre 2 et 1. Le ratio crédit au secteur privé/PIB est lui aussi pertinent comme instrument d'analyse, mais il n'est pas statistiquement en relation avec la croissance économique. Nous essaierons de confirmer les résultats des tests sur le modèle Croissance économique - Part du crédit privé dans l'économie en testant la stationnarité des résidus de cette régression.

Ainsi, dans cette sous-section nous aurons à estimer la dynamique de longue période entre les variables en différence du secteur réel et du taux de liquidité, puis la dynamique de longue période entre les variables en niveau du secteur réel et du taux de quasi liquidité de l'économie. Ces différentes équations de cointégration seront estimées par la méthode de moindres carrés ordinaires et généralisés comme préconisés par Engle et Granger.

Pour le modèle spécifique Croissance - Part du crédit privé, la méthode des moindres est en notre sens la plus appropriée, mais elle sera complétée par le test de stationnarité des résidus en vue de confirmer ou infirmer les résultats des tests de cointégration et de causalité au sens de Granger qui y sont associés.

Modèle	Méthode d'estimation	Nbre obs.	Estimations	R²	R² ajusté
Croissance - Taux de liquidité	Moindres carrés ordinaires	39	Äln(pib)=0.008-0.076Äln(m2/pib) (0.78) (-0.87) La valeur critique du Student à 5% est de 1.96	0.02	-0.006
Croissance - Taux de quasi liquidité	Moindres carrés généralisés	40	ln(pib)=6.211+0.179ln(quasi/pib) (133.17) (6.65) Les valeurs ( ) représentent la statistique de Student associée au paramètre estimé	0.538	0.526
Croissance - Part du crédit privé	Moindres carrés ordinaires	40	ln(pib)=5.586+O.318ln(crédit/pib) (30.527) (4.929)	0. 39	0.374

Les résultats du test de stationnarité qui sont spécialement mis en oeuvre pour le troisième modèle sont donnés dans le tableau 4.2 ci-après :

Tableau 4.2 : Résultats du test de racines unitaires sur les résidus du modèle Croissance - Part du crédit au secteur privé dans l'économie

Variables	Nbre de retards	Statistique ADF		Modèle	Décision
		calculé	Tabulé
Résidus	2	-0.97	-1.95	Modèle 1	Non stationnaire

Le coefficient de détermination associé à l'estimation de la relation entre la croissance économique et le ratio de liquidité de l'économie est très faible et largement en dessous du seuil de significativité qui est de 75% (R²=0.02). Le R² ajusté quant à lui est négatif. Ces résultats nous confortent davantage dans notre explication de l'autocorrélation résiduelle.

La non significativité des paramètres du modèle nous amène à penser qu'il n'existe pas à long terme de relation entre le développement de l'activité financière mesuré par le ratio M₂/PIB et celui de l'activité réelle. Seulement nous nous gardons de tirer des conclusions aussi hâtives et nous proposons d'améliorer ce résultat en rajoutant quelques variables à notre modèle.

En ce qui concerne la relation entre la croissance économique et le ratio de quasi liquidité, l'estimation par la méthode des moindres carrés généralisés nous donne des résultats satisfaisants. En effet, le coefficient de détermination associé à cette régression se situe au de-là de 50% ; et l'ajustement de ce coefficient ne change rien à l'analyse.

Les coefficients estimés de cette relation sont tous significatifs. Ce résultat confirme bien le test de causalité que nous avons effectué au chapitre 3. Le coefficient de corrélation entre le développement de l'activité financière et la croissance économique est de 0.18. Un accroissement du taux de quasi liquidité de 1% entraîne une augmentation du niveau de l'activité économique de 0.18%.

A partir de cette équation nous pouvons conclure que dans une optique de long terme, le développement du système financier agit positivement sur la croissance économique.

Bien que le coefficient de détermination associée à l'estimation de la relation soit suffisamment élevé (39%), le modèle doit être amélioré conformément aux résultats du test d'omission des variables explicatives. Néanmoins les paramètres de cette régression sont statistiquement non nuls (la valeur calculée de Student est supérieure à 1.96) et le signe de la relation est positive.

Autrement dit, le développement de l'activité financière a une incidence positive sur l'activité économique. Lorsque la part du crédit au secteur privé dans l'économie augmente d'un point, l'indicateur de croissance économique s'améliore de 0.318 point.

Cependant, nous ne pouvons pas considérer cette relation comme une relation de long terme, dans la mesure où les résidus de cette régression sont non stationnaires. Ces résultats confortent non seulement les résultats de nos tests de cointégration et de causalité de granger mais aussi l'analyse graphique du chapitre 1.

Le rajout des variables théoriquement pertinentes dans notre premier modèle ne change rien au résultat initial. Le modèle reste globalement peu satisfaisant et les paramètres de ce nouveau modèle sont tous non significatifs.

Par contre la prise en compte de ces nouvelles variables améliore la relation entre la croissance économique et le niveau de développement de la sphère financière mesuré par l'indicateur crédit au secteur privé/PIB. En effet, bien que les coefficients associés à ces nouvelles variables sont tous non significatifs, le paramètre associé à notre indicateur de développement financier est positif et significatif.

De surcroît, les résidus de cette nouvelle estimation sont stationnaires. Et d'après la littérature de Engle et Granger (1987) reprise par Lardic et Mignon (2002), la relation Finance-Croissance estimée représente une relation statique de long terme.

En d'autres termes, une fois les nouvelles variables considérées dans le modèle, il devient possible de trouver une relation de long terme significative et satisfaisante.

Les variables que nous avons rajoutées pour cette nouvelle estimation sont le niveau de la dépense intérieure, l'épargne nationale et la formation de capital. Pour toutes ces variables, les séries débutent en 1965. C'est pour cette raison que le nombre total d'observation est égal à 36. Les propriétés statistiques de ces variables sont récapitulées dans le tableau 4.3 et la nouvelle estimation dans le tableau 4.4.

Variables	Niveau de stationnarité	ADF calculé	ADF tabulé
Ln(épargne/pib)	En différence première	-4.51	-1.95
Ln(dépense/pib)	En différence première	-5.90	-1.95
Ln(formation capital/pib)	En différence première	-6.72	-1.95

Tableau 4.4 : Estimation de la relation entre la croissance économique et le développement du système financier avec prise en compte des variables omises

Modèle

Méthode d'estimation

Nbre obs.

Estimation

R²

R² ajusté

Croissance - Taux de liquidité

Moindres carrés ordinaires

Äln(pib)=-6.46-

0.09Äln(m2/pib)+1.34ln(dépense/pib)

(-1.035) (0.93)

+0.21ln(épargne/pib)

(0.26)

-0.11ln(formation capital/pib)

(-0.39)

0.27

0.17

Croissance - Part du crédit privé

Moindres carrés ordinaires

ln(pib)=9.241+

0.13ln(crédit/pib)-

(1.983)

1.02ln(dépense/pib)

(-0.345)

+0.338ln(épargne/pib)

(0.622)

+0.21ln(formation capital/pib)

(-0.350)

0.72

0.69

Pour le modèle Croissance économique - Taux de liquidité, les résultats de la nouvelle estimation sont en conformité avec l'analyse de la causalité effectuée dans le chapitre précédent qui aboutit en conclusion à l'absence de causalité entre le développement de la sphère financière mesuré par le ratio de liquidité et la croissance de l'activité économique.

Par contre pour le modèle Croissance économique - Part du crédit privé dans l'économie, les résultats de la nouvelle estimation contredisent les résultats de tous les tests que nous avons préalablement obtenus. Le coefficient de détermination associée à cette nouvelle régression est plus que satisfaisant (72%). Et conformément à la théorie économique et à notre hypothèse fondamentale, le développement de l'activité financière a une incidence positive à long terme sur la croissance économique. Lorsque cet indicateur augmente de 1%, le niveau de l'activité économique s'améliore de 0.13%.

Ce résultat est d'ailleurs similaire à celui de Joseph et ses coauteurs (1998) qui recommandent au gouvernement camerounais d'oeuvrer dans l'amélioration des conditions de crédit ; ceci dans le but de faciliter l'octroi des crédits et de catalyser les relations entre les établissements de crédit et leur clientèle.

En définitive, les seules relations de long terme validées dans notre travail sont celles qui existent entre le taux de croissance et le ratio de quasi liquidité, et, le taux de croissance et la part du crédit privé dans l'économie.

Essayons à présent de voir si ces différentes relations de longue période tiennent aussi une fois qu'elles sont transposées dans la dynamique de courte période.

L'examen de la relation à court terme est appréhendé à travers un modèle à correction d'erreurs. Celui-ci nous permet d'étudier les fluctuations des phénomènes en tenant compte de leur sentier d'expansion.

B. L'estimation de la relation de court terme : le modèle à correction d'erreurs

L'estimation du modèle à correction d'erreurs constitue la deuxième étape de la méthode de Engle et Granger de l'analyse de la cointégration. Cette étape est la plus importante, car elle fait ressortir les variations périodiques du phénomène étudié une fois l'équilibre déterminé. Les résultats de l'estimation de ces différents modèles sont donnés dans le tableau suivant :

Modèle

Méthode d'estimation

Estimation

R²

R² ajusté

Croissance -Taux de quasi liquidité

Moindres carrés ordinaires

Äln(pib)=0.003-0.1387z+0.365Äln(pib)(-1)

(0.28) (-2.07) (2.30)

-0.06Äln(quasi/pib)+0.06Äln(quasi/pib)(-1)

(-0.84) (1.004)

0.22

0.13

Croissance-Part du crédit privé

Moindres carrés ordinaires

Äln(pib)=0.006-0.322v+0.125Äln(pib)(-1)

(0.58) (-3.67) (0.81)

+0.08Äln(crédit/pib)

(1.18)

0.39

0.31

Dans le premier modèle la variable z représente le résidu de la relation de long terme décalé d'une période. La statistique de Student associé au coefficient qui lui est affecté est supérieure à sa valeur critique au seuil de 5%, soit 1.96. La constante, tout comme les variations du ratio (quasi monnaie/pib) qu'elles soient instantanées ou décalées, est non significative. Seule la variation décalée du PIB a une incidence significative sur le niveau de la croissance économique.

Le coefficient associé à la force de rappel z est négatif et significatif (-0.139) ; il existe donc bien un mécanisme à correction d'erreurs : à long terme, les déséquilibres entre le développement du système financier et celui de la sphère productive se compensent de sorte que les deux phénomènes ont une évolution similaire.

De façon similaire, la variable v représente le résidu de la relation de long terme décalé d'une période et associé au second modèle. La statistique de Student du paramètre de la force de rappel est largement supérieure à sa valeur critique au seuil statistique de 5%. Pour ce modèle aussi, il existe un mécanisme de correction des erreurs qui à long terme ramène les deux phénomènes étudiés sur un même sentier d'expansion.

En revanche, les paramètres associés aux fluctuations de courte période sont tous non significatifs. Cependant la valeur du Student calculée pour le paramètre de notre indicateur financier est supérieure à l'unité. Et, nous suggérons une analyse plus approfondie de cette relation afin de tirer des conclusions plus appropriées. Nous émettons l'hypothèse forte selon laquelle sur une plus grande période d'observation, les fluctuations du ratio crédit au secteur privé/PIB ont une incidence positive sur les fluctuations de l'activité réelle.

Conformément à l'analyse de Joseph et al (1998), la relation de long terme entre les deux phénomènes nous conduit à considérer que les autorités de contrôle et de surveillance du système financier en général et du secteur bancaire en particulier doivent faire davantage d'effort pour renforcer leur crédibilité.

Ce renforcement aura pour effet dans une optique de long terme de stimuler les dépôts longs, facilitant ainsi l'octroi des crédits à moyen et long terme, source importante de croissance économique.

On constate en outre que le taux de croissance de la production intérieure brute dépend positivement de sa valeur retardée. Lorsque celle-ci augmente de 1%, le taux de croissance de la période étudiée s'accroît d'environ 0.14%.

Ce résultat trouve des fondements dans l'analyse de l'équilibre offre globale - demande globale. En effet, l'accroissement de la production de la période précédente entraîne un accroissement des revenus et par conséquent une augmentation de la demande la période suivante. Cette augmentation de la demande est à l'origine de celle de la production de la période suivante.

La non significativité des paramètres associés à la variable quasi monnaie/PIB (retardée et actuelle) est sans doute due au fait que les fluctuations à court terme de ce ratio ne sont pas importantes. Ceci se justifie par le fait que dans le court terme, les agents économiques cherchent à améliorer leurs conditions de vie.

Dans un contexte où une grande partie de la population vie en dessous du seuil de pauvreté, l'accroissement des revenus alimente la consommation plutôt que les placements, comme c'est le cas dans les pays développés. L'épargne individuelle y est peu consistante ne saurait être constituée à court terme que pour des motifs de précaution.

Par conséquent, le système financier ne bénéficie pas à court terme des retombées de l'accroissement des revenus. Cette conséquence peut être aussi justifiée par le fait que le Cameroun est un pays économiquement vulnérable. Les chocs extérieurs affectent significativement son appareil productif de telle sorte que les acteurs économiques ont une préférence pour les actifs liquides plutôt que pour les actifs quasi liquides.

En définitive, les dynamiques de court terme et de long terme entre le développement financier et la croissance économique perçues à travers le modèle à correction d'erreurs sont rendues possibles dans le contexte camerounais avec la modification du modèle théorique AK.

Alors qu'à court terme, les habitudes de consommation et les décisions des ménages sont rigides de telle sorte que la croissance économique est perçue comme un processus autorégressif ; à long terme, l'incidence de l'accroissement du taux de quasi liquidité est positive sur le niveau de l'activité économique.

Une fois le sens et le signe de la relation établis, les questions qui restent à notre avis sans réponse sont celles relatives aux implications de politiques économiques.

Le développement financier et la croissance économique au Camreroun

Section 1 : Estimation de la relation entre le développement financier et la croissance économique au Cameroun