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Développement financier et croissance économique au Bénin


par Mathieu AVOUTOU
Université d'Abomey-Calavi - Master 2009
Dans la categorie: Economie et Finance
   
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Disponible en mode multipage

UNIVERSITE D'ABOMEY - CALAVI (UAC)

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FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION (FASEG)

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ECOLE DOCTORALE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION

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NOUVEAU PROGRAMME DU TROISIEME CYCLE INTER-UNIVERSITAIRE EN ECONOMIE

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PREMIERE PROMOTION DU MASTER RECHERCHE EN ECONOMIE (2007- 2009)

MEMOIRE PRESENTE POUR L'OBTENTION DU DEA-MASTER RECHERCHE MASTER ES-SCIENCES ECONOMIQUES

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OPTION : ECONOMIE INTERNATIONALE

SPECIALITE : MACROECONOMIE APPLIQUEE

DEVELOPPEMENT FINANCIER ET CROISSANCE ECONOMIQUE AU BENIN

THEME :

Par : AVOUTOU Mathieu

Mai 2009

LA FACULTE N'ENTEND DONNER AUCUNE APPROBATION NI IMPROBATION AUX OPINIONS EMISES DANS LES MEMOIRES.

CES OPINIONS DOIVENT ETRE CONSIDEREES COMME PROPRES À LEURS AUTEURS.

A mon père Paul Sègbonou AVOUTOU et ma mère Aminatou BEHANZIN

Je tiens à exprimer ma profonde gratitude au Professeur Fulbert GERO AMOUSSOUGA grâce à qui l'opportunité de faire ce diplôme du troisième cycle m'a été offerte. Ses conseils, son attention, ses encouragements et les conditions d'étude et de recherche dont il a comblés toute la promotion ont été très déterminants tant du point de vue moral qu'intellectuel. J'adresse également mes sincères remerciements aux membres du jury pour m'avoir fait l'honneur de participer à ce jury et pour l'intérêt qu'ils portent à ma recherche.

J'adresse mes vifs remerciements au Professeur Magloire LANHA, Coordonnateur National du programme NPTCI. Ses sages conseils et sa rigueur professionnelle m'ont été très utiles. Je tiens également à remercier tout le corps professoral du programme NPTCI, en particulier Patrick VILLIEU pour sa sensibilité à nos rares difficultés de compréhension.

Je remercie toute la Direction et tous les membres du conseil d'Administration du Programme NPTCI pour m'avoir accordé ces subventions qui m'ont permis de faire ses études.

Je suis reconnaissant envers tous les chercheurs de l'école doctorale de la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion, en particulier les Docteurs CHABOSSOU, IGUE, ACLASSATO et SOGLO pour l'encadrement et les conseils très capitaux qu'ils m'ont prodigués lors de ma pré-soutenance.

Big up à tous les étudiants de la première promotion NPTCI du campus de Cotonou qui ont su créer et entretenir lors des cours de tronc commun, un environnement si convivial et propice pour étudier dans de bonnes conditions.

J'ai passé dix semaines inoubliables à l'Université de Lomé, et cela n'aurait pas été possible sans tous les étudiants et étudiantes que j'ai connus au Campus Commun des Cours à Option et qui sont devenus de vrais amis.

Mes remerciements vont également à l'endroit de mes promotionnaires Brice Létondé HOUETON et Alain BABATOUNDE pour m'avoir beaucoup aidé lors de la collecte des données et d'informations dans le cadre de cette recherche. Je remercie Léonide AKPO, agent du trésor public du Bénin et ami personnel pour son soutien.

Un merci particulier à Prisca Papysse K. LOKOSSOU pour le soutien moral dont elle a fait preuve à mon égard tout au long de ce travail.

Merci à tous mes amis Justin K. AFFOUDJI, Antoine SOGNIBO, Gbèwanou K. BOKPE, Sandrine W. M. YAHOUEDOH pour votre sympathie.

A tous mes frères et soeurs, cousins et cousines, tantes et oncles, je dis merci.

Tous ceux que je n'ai pas nommément cités se reconnaîtront, je leur dis merci.

Merci à tous.

Titre : Développement financier et croissance économique au Bénin

RESUME :Le doute lié à la nature du lien entre développement financier et croissance économique sur le plan empirique n'est pas encore entièrement levé surtout pour le cas du Bénin. Ce travail vise en effet une vérification empirique d'un tel lien dans le contexte béninois avec la prise en compte du secteur de la microfinance. L'approche économétrique basée sur l'estimation d'un modèle linéaire comportant à la fois des variables réelles et des variables financières, suivi d'une analyse de causalité à la « Granger » est celle privilégiée. L'arsenal des données est composé des observations annuelles sur la période de 1972-2004, soit 33 observations.

Les résultats de l'estimation du modèle stipulent qu'il existe un effet positif de la sphère financière sur la sphère réelle au Bénin. Aussi, le test de causalité révèle qu'au Bénin le lien entre développement financier et croissance économique est à double sens. Par ailleurs, une analyse séparée de la microfinance a montré que ce sous-secteur est un outil efficace de lute contre la pauvreté. L'étude recommande en effet un développement du secteur financier béninois en vue d'une accélération de la croissance économique et de la réduction de la pauvreté.

Mots clés : Développement financier - croissance économique - microfinance-test de causalité - Bénin

Title: Financial development and economics' growth in Benin

ABSTRACT: This study object is to discover the financial development effect on the economics' growth in Benin. Here, the indicators of micro finance sector will be used. The study will use the econometric method based on linear model with reels and financials variables. We'll use again the Granger causality test for seeing the causality relationship beetwing financial development and economic growth in Benin.The results of the estimation show that there is a positive effect of financials variables on economics' growth in Benin. The causality test shows that in Benin, the relationship beetwing financial development and economics' growth is in the two directions. The micro finance analysis show that that sector is a good strategy for reducing poverty. The work would want that the financial sector of Benin be developed for increasing the economics' growth and reducing poverty.

Key words: Financial development - economics' growth - micro finance - causality test - Benin.

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS

ADF

Augmented Dickey Fuller

AssEF

Association pour l'Entraide des Femmes

BHB

Banque de l'Habitat du Bénin

BIBE

Banque Internationale du Bénin

BOA

BANK OF AFRICA

BRS

Banque Régionale de Solidarité

BSIC

Banque Sahélo saharienne d'Investissement et du Commerce

CBDIBA

Centre Béninois pour le Développement des Initiatives à la Base

CERIDAA

Centre Elémentaire de Recherche des Idées de Développement Agricole et Artisanal

CLCAM

Caisse Locale de Crédit Agricole Mutuel

CNCA

Caisse Nationale de Crédit Agricole

CRCAM

Caisse Régionale de Crédit Agricole Mutuel

DF

Dickey Fuller

DFID

Department of International Development

ECOBANK

Ecowas Bank

FECECAM

Fédération des Caisses d'Epargne et de Crédit Agricole Mutuel

FINANDEV

Financial Development

FNPEJ

Fond National Pour la Promotion de l'Emploi et de la Jeunesse

IFD

Institution Financière Décentralisée

IFM

Institution Financière Mutualiste

IFNM

Institution Financière Non Mutualiste

IMF

Institution de Micro Finance

MDB

Mutuelle pour le Développement à la Base

MCPP

Micro Crédit aux Plus Pauvres

ONG

Organisation Non Gouvernementale

PADME

Association pour la Promotion et l'Appui au Développement des Micro-Entreprises

PAPME

Association pour la Promotion et l'Appui aux Petites et Moyennes Entreprises

PARMEC

Programme d'Appui à la Réglementation des Mutuelles d'Epargne et de Crédit

PIB

Produit Intérieur Brut

SFD

Système Financier Décentralisé

SGBBE

Société Générale des Banques du Bénin

UEMOA

Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine

SOMMAIRE

Introduction Générale

Chapitre I : CADRE THEORIQUE DE L'ETUDE ET CONTEXTE FINANCIER DU BENIN

Section 1 : Cadre théorique de l'étude

Section 2 : Contexte financier du Bénin

Chapitre II : VALIDATION EMPIRIQUE DU LIEN ENTRE DEVELOPPEMENT FINANCIER ET CROISSANCE ECONOMIQUE AU BENIN

Section 1 : Méthode d'analyse

Section 2 : Résultats et implications de l'étude

Conclusion Générale

INTRODUCTION GENERALE

Le lien entre le développement financier et la croissance économique a été souligné dans la littérature depuis plus d'une cinquantaine d'années par les auteurs comme Goldsmith (1955,1969) et Gurley et Shaw (1955,1960). Mieux, les finances étaient devenues un des éléments de stratégie de développement économique sous l'impulsion d'auteurs comme Gurley et Shaw (1967), Mckinnon (1973,1991)... (Confère Garip Turinç 1999).

La définition du concept de développement financier n'est pas statique. Shaw (1973) définissait le développement financier comme  « l'accumulation d'actifs financiers à un rythme plus rapide que l'accumulation d'actifs non financiers ».Or selon Levine (1997) il y a développement financier lorsque les instruments financiers, les marchés et les intermédiaires financiers réduisent, sans toutefois éliminer, les coûts d'obtention de l'information, les coûts d'exécution des contrats et les coûts des transactions. KPODAR (2006) adopte dans sa thèse une définition inspirée de celle de la DFID (Department of international Development). Il considère donc qu'un système financier se développe lorsqu'il se produit (a) une accumulation des actifs financiers, (b) une augmentation de la gamme des instruments financiers (autrement dit une diversification des actifs financiers et un accroissement de la diversité des institutions financières),(c) une amélioration de l'efficacité et de la concurrence dans le secteur financier, et (d) un accroissement de l'accès de la population aux services financiers. Cette dernière définition cadre bien avec celle de la conception du développement financier dans cette étude. Elle est par conséquent celle que nous retenons dans le cadre de cette étude.

A travers ces différentes définitions, l'on est en droit de soupçonner une influence positive du développement financier sur la croissance économique, ceci d'autant plus qu'un accès plus large à des services financiers de meilleur qualité et à des coûts moins élevés favoriserait le développement des capacités productives et, par ricochet, celui du secteur réel. En effet, la plupart des auteurs s'accordent, du moins sur le plan théorique, sur le fait qu'un bon fonctionnement du système financier exerce un effet favorable sur la croissance économique.

Par ailleurs les différentes crises financières qu'a connues l'humanité, en l'occurrence celle née des « subprimes » qui secoue actuellement le monde, qui se transforment généralement en des crises économiques internationales renforcent la thèse d'un rôle prééminent du secteur financier et la nécessité d'organiser le mieux possible son fonctionnement.

Cependant, si la corrélation entre développement financier et croissance est largement admise, il subsiste un doute sur le sens de causalité opposant d'une part, le développement financier exogène (conduit par l'offre des services financiers) et, d'autre part, le développement financier endogène (induit par la demande des services financiers) (Garip Turinç 1999).C'est ainsi que certaines études comme celle de Patrick (1966) qui montre que c'est le développement financier qui induit la croissance économique dans les pays sous-développés et non l'inverse,alors que c'est le contraire dans les pays développés. Parcontre d'autres études sur le plan empirique comme celles de Raffinot et venet (1998) ont montré que cette thèse n'est pas toujours vérifiées.

D'autres auteurs comme Lucas 1988 et les économistes du développement sont quant à eux septiques au sujet du lien entre finances et croissance économique.

Plusieurs études empiriques ont tenté de valider la liaison entre le développement financier et la croissance économique avec des résultats presque divergents. Cet état de chose s'explique d'une part, par la multiplicité des méthodes d'analyse utilisées et, d'autre part, par la différence entre les échantillons étudiés. Tout porte alors à croire que la manifestation de l'effet du développement financier est un processus qui varie suivant les économies.

Le Bénin, un pays de l'Afrique subsaharienne et classé parmi les pays les plus pauvres très endettés, a besoin d'une croissance forte et soutenue pour atteindre les objectifs du millénaire pour le développement. Le taux de croissance économique dans ce pays est de 3,96 en moyenne entre 2000 et 2004 (calculé à partir des données collectées) ce qui s'avère être très insuffisant pour l'atteinte des objectifs du millénaire. Cette situation illustre la nécessité d'une plus grande maîtrise des paramètres économiques en vue de l'élaboration de meilleures stratégies de développement. En effet, même si le rôle du secteur financier dans l'économie béninoise a déjà fait l'objet d'études empiriques (Raffinot et Venet 1998), il demeure que la reprise de cette étude avec une approche nouvelle est opportune. Ainsi dans le cadre de cette étude, non seulement la microfinance sera prise en compte, mais aussi la stationnarité des données, un préalable nécessaire pour une régression plus réaliste, sera étudiée.

Le document est composé de deux chapitres. Le premier sera consacré à la présentation du cadre théorique et contexte de l'étude alors que le deuxième présentera les différents résultats empiriques.

CHAPITRE I : CADRE THEORIQUE DE L'ETUDE ET CONTEXTE FINANCIER DU BENIN

INTRODUCTION

Ce premier chapitre comprend deux sections. La première section présente les fondements sur lesquels repose la présente étude à savoir : la problématique, les objectifs, les hypothèses de recherche et la revue de littérature. La seconde section quant à elle présente le contexte financier béninois.

SECTION 1 : Cadre théorique de l'étude

Paragraphe 1 : De la Problématique aux hypothèses de Recherche

A- Problématique et intérêt de l'étude

1-Problématique

Le rôle des finances dans la croissance économique constitue de nos jours un thème intéressant dans la recherche économique. Les travaux précurseurs sur le phénomène de répression financière de Goldsmith [1969], McKinnon [1973] et Shaw [1973] ont suscité une vaste littérature théorique et empirique sur ce sujet. Les principales suggestions issues de cette école dite de la répression financière ont été largement mises en application dans bon nombre de pays en développement pendant les années 70 et 80.Elles visent essentiellement à libéraliser le secteur financier dont l'objectif est de soutenir le développement de l'épargne, de l'investissement et donc à augmenter l'efficacité du capital. Ces thèmes ont connu un renouveau particulier lors de l'évaluation, au début des années 90, de ces politiques de libéralisation financière entreprises aux cours des années 80.La question du lien entre développement financier et croissance économique a donc déjà fait l'objet de plusieurs études tant théoriques qu'empiriques avec des conclusions mitigées. Sur le plan théorique on peut citer les travaux de Diamond et Dybvig 1983, de Gurley et Shaw 1960, de Shumpeter 1935 etc.... Mais malgré ces nombreux travaux déjà effectués sur la question, la théorie économique reste caractérisée par deux courants. Il y a le courant de ceux qui pensent comme Bagehot et Hicks que le secteur financier joue un rôle actif dans la croissance et celui de ceux qui sont sceptiques au sujet de ce rôle. C'est ainsi que Shumpeter 1911 dans son ouvrage «la théorie de l'évolution» précise que le crédit sert le développement industriel et qu'il est une condition préalable à la création et au développement de l'innovation et donc à la croissance économique alors que Lucas 1988 affirme que les économistes exagèrent le rôle des facteurs financiers dans la croissance. La nécessité de rechercher la nature du lien entre développement financier et croissance économique reste en effet d'actualité.

Les travaux empiriques qui captivent notre attention seront exposés dans la revue de littérature. Ces travaux qui ont tenté de valider empiriquement le lien supposé entre les variables financières et la croissance économique diffèrent à travers leurs méthodologies, leurs échantillons et leurs résultats mitigés. Ce constat laisse croire que la nature de l'influence des finances sur la sphère réelle n'est ni statique ni universelle et donc varie d'un contexte à un autre. Dans cette logique, il s'avère indispensable que le cas de chaque économie soit étudié.

Le Bénin, un pays de l'UEMOA (Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine), est caractérisé ces derniers temps par un effort de développement financier avec le développement d'activités des grandes firmes bancaires qui existaient comme ECOBANK BENIN, BOA BENIN (Bank Of Africa), BIBE (Banque Internationale du Bénin) etc....et l'installation de nouvelles compagnies internationales (DIAMOND BANK, SGBBE (Société Générale des Banques du Bénin), BANQUE ATLANTIQUE du Bénin...).Le secteur de microfinance connaît elle aussi une expansion relative avec une floraison de petites structures de mobilisation d'épargne et de microcrédit. Cette situation s'accompagne d'une légère croissance économique à taux évoluant quand même en Decrescendo. Des études ont déjà porté sur la liaison entre secteur financier et secteur réel au Bénin (comme celle de Raffinot et Venet 1998).Mais aucune de ces études n'a tenu compte du sous secteur de microfinance qui prend de nos jours une place importante dans les politiques gouvernementales de lutte contre la pauvreté en zone UEMOA.

La spécificité de cette étude consiste à répondre clairement à la légitime interrogation ci après : quelle est l'influence du développement financier sur la croissance économique au Bénin ?

Cette étude trouve donc son intérêt dans la recherche d'une réponse précise à cette interrogation.

2-Intérêt de l'étude

Le lien entre le développement financier et la croissance économique suscite depuis plus d'un demi-siècle un intérêt évident dans la recherche économique. La nécessité d'appréhender un tel lien pourrait se justifier par deux arguments, i) les implications des différentes crises financières qu'a connues l'humanité sur la sphère réelle, en l'occurrence celle des « subprimes » aux Etats-Unis qui a tôt fait de se transformer en crise financière internationale avec des implications sur les investissements, la réduction des emplois (cas du secteur de l'automobile aux Etats-Unis et au Japon), la chute des productions et des chiffres d'affaires de grandes firmes ;ii)les faibles résultats des différentes stratégies de croissance qui jusque là ne prévoient pas clairement un plan de développement financier ;

Le cas du Bénin est utile pour deux raisons :i)il s'agit d'un pays pauvre caractérisé d'une part, par un système financier très peu développé qui n'est pas à l'abri des crises et d'autre part, par des besoins de financement avérés surtout dans le secteur primaire ;ii)c'est également un pays aspirant aujourd'hui à l'émergence économique avec la mise en place des initiatives d'ordre financier telles que le FNPEJ (Fond National de la Promotion de l'Emploi et de la Jeunesse) pour, prétend t'il, promouvoir l'emploi et la création de richesse, et le MCPP (Microcrédits aux Plus Pauvres) plus luter contre la pauvreté et qui exprime la besoin de créer une banque agricole.

Alors cette étude permettra de juger de la pertinence des initiatives de financement déjà mises sur pied afin d'envisager une adaptation de la sphère financière aux ambitions économiques actuelles du Bénin.

Les différents travaux de cette étude visent en effet l'atteinte d'un certain nombre d'objectifs à travers la vérification d'hypothèses précises.

A- B- Objectifs et hypothèses de l'étude

1-Objectifs

Les objectifs de cette étude sont de deux ordres : l'objectif général et les objectifs spécifiques.

Ø Objectif général

L'objectif général de cette étude consiste à déterminer l'influence du système financier sur la croissance économique au Bénin. Cet objectif général se décline en deux objectifs spécifiques.

Ø Objectifs spécifiques

Les objectifs spécifiques de l'étude sont :

i- Vérifier si les indicateurs de développement financier influence favorablement la croissance économique au Bénin;

ii- Déterminer la relation causale entre le développement financier et la croissance économique au Bénin.

Pour atteindre ces différents objectifs, les travaux de cette recherche iront dans le sens de vérifier certaines hypothèses.

2-HYPOTHESES

Les hypothèses sont au nombre de deux :

H1 : Le développement financier a un effet positif sur la croissance économique au Bénin ;

H2 : La relation entre développement financier et croissance économique au Bénin est bidirectionnelle ;

Paragraphe II : Revue de littérature

Il existe une flopée de travaux sur le lien entre le développement financier et la croissance économique. Dans cette revue de littérature, une distinction se fera entre les analyses théoriques et les travaux empiriques.

A- Travaux théoriques et empiriques sur le lien entre développement financier et croissance économique

1- Travaux théoriques sur la liaison entre développement financier et croissance économique

Sur le plan théorique, plusieurs études justifient un lien positif du développement financier sur la croissance économique. La plupart de ces travaux tentent dans un premier temps de justifier le bien fondé de l'intermédiation financière en s'appuyant sur les asymétries d'information puis débouchent sur une conséquence positive de la sphère financière sur la sphère réelle. Ainsi Levine (1996) recense cinq arguments qui peuvent fonder théoriquement l'existence d'une liaison positive entre développement financier et croissance. Ces arguments, pour la plupart justifiés par la théorie de l'information, sont les suivants :


· Le système financier faciliterait la protection contre le risque et le partage de celui-ci;


· Il permettrait une allocation optimale des ressources ;


· Il permettrait un meilleur contrôle des dirigeants et de l'entreprise par les actionnaires ;


· Il faciliterait la mobilisation de l'épargne domestique ;


· Enfin, la présence d'un système financier suffisamment développé faciliterait l'échange de biens et services

Tout investisseur est principalement confronté à deux types de risques : un risque de liquidité et un risque individuel. Le premier est lié à l'incertitude concernant la conversion d'un actif financier en moyen d'échange. Cette transformation est plus difficile lorsqu'il existe des asymétries d'information ou des coûts de transaction. L'existence d'un secteur financier peut réduire l'importance de ces imperfections de marché, réduire le risque de liquidité et favoriser ainsi le développement de la sphère réelle. En effet, les projets dont les rendements sont les plus élevés nécessitent souvent une immobilisation longue du capital. Or, ceci n'est pas forcément compatible avec les intérêts de l'épargnant. En l'absence de système financier, le risque de liquidité peut inciter les agents à financer des projets moins rentables mais qui requièrent une immobilisation plus courte des fonds (Diamond & Dybvig 1983). En revanche, la présence d'une banque qui transforme des ressources courtes (dépôts) en emplois longs (crédits) ou des instruments financiers liquides en investissements longs et illiquides favoriserait la réduction du risque de liquidité. En fournissant un service de dépôts à l'épargnant et en réalisant un mixage judicieux entre actifs liquides et illiquides, la banque améliore le bien-être des déposants en leur garantissant un rendement indépendant de l'état du monde connu par l'emprunteur (Bencivenga & Smith 1991). De plus, les institutions financières permettent d'éviter les liquidations prématurées de capital. Cela réduit le risque de liquidité, favorise le financement d'investissements de long terme et élève ainsi le taux de croissance de l'économie. Le même raisonnement s'applique au risque individuel. En effet, un investisseur individuel peut préférer financer des projets à faible risque et donc à faible rendement. La présence du système financier favorise la diversification du portefeuille de l'investisseur (Gurley & Shaw 1960, Goldsmith 1969) et l'incite à financer des projets plus risqués (parce que plus longs) mais également plus rémunérateurs (Saint-Paul 1992, Pagano 1993). De plus, la présence d'asymétries d'information ou de coûts de transaction rend difficile l'allocation optimale des ressources. La présence d'un coût individuel élevé d'acquisition de l'information sur les projets d'investissement peut inciter les agents à se regrouper pour socialiser la dépense ou à déléguer à une institution (une banque, par exemple), le soin d'obtenir ces informations (Diamond 1984 ou Boyd & Prescott 1986). L'économie ainsi réalisée peut conduire à une meilleure allocation des ressources et favoriser le développement de la sphère réelle (Greenwood & Jovanovic 1990). Schumpeter (1935) avait déjà insisté sur le rôle essentiel joué par le banquier dans l'allocation des ressources, qui permet à l'entrepreneur d'innover en « détournant » des moyens de production. Les travaux de King & Levine (1993) ou les études empiriques de Gerschenkron (1962) et Cameron (1972) sur le développement industriel au XIXe siècle s'appuient en partie sur l'analyse schumpetérienne. L'impact positif du développement financier sur la croissance passe aussi par la mise en place d'un contrôle accru des actionnaires sur les dirigeants et sur l'entreprise. L'idée est que le développement financier peut favoriser la croissance par la réduction du coût d'acquisition de l'information à la fois ex ante et ex post. Ex ante, l'existence d'un marché d'actifs peut permettre à l'investisseur d'acquérir des informations sur la valeur de l'entreprise et de sa direction avant l'achat de titres. Ex post, il peut être onéreux pour un investisseur externe de vérifier les rendements d'un investissement entrepris par le dirigeant de l'entreprise. Ce dernier peut avoir intérêt à dissimuler les résultats (asymétrie d'information). Si la vérification du rendement ex post est coûteuse, alors le contrat optimal est un contrat de dette dans lequel sont spécifiés les cas où le prêteur va vérifier le rendement de l'investissement (Townsend 1979, Gale & Hellwig 1985). Plus la vérification est coûteuse et moins l'investisseur externe est incité à vérifier. Cela peut conduire, en liaison avec le point précédent, à une mauvaise allocation des ressources. La présence d'un système financier où existe une multitude de contrats financiers et où une institution spécialisée se charge des vérifications ou met en place un système de caution (Williamson 1987, Bernanke & Gertler 1989, 1990) peut donc favoriser la croissance, sous réserve de savoir quel type de contrôle s'exerce sur l'institution vérificatrice. L'idée selon laquelle le développement financier a un impact sur la croissance du fait d'une meilleure mobilisation de l'épargne à la fois domestique et externe se retrouve souvent dans la littérature. En l'absence de système financier, les agents en seraient réduits à autofinancer leurs projets d'investissement. C'est le paradigme du «petit paysan pauvre » présenté par McKinnon (1973) qui, en l'absence de système financier, est incapable de financer la mise en place de techniques de production plus efficaces parce que cela représente un sacrifice trop important en termes de consommation. Ainsi, comme l'épargne constitue un préalable à tout investissement et que l'accumulation du capital est à l'origine de la croissance, il est nécessaire que se développent les structures financières destinées à faciliter la constitution de l'épargne financière. Pour McKinnon (1973), comme pour Shaw (1973) le développement de la sphère financière constitue donc une condition nécessaire au développement économique. On peut compléter cette première explication en ajoutant que la collecte de l'épargne sur une grande échelle induit des coûts de transaction difficilement supportables par un seul individu. Dans ces conditions, la mobilisation de l'épargne est facilitée par la mise en place du système financier. Enfin, une mobilisation accrue de l'épargne et une meilleure allocation des ressources dans l'économie doivent permettre une extension des possibilités de production et l'adoption de techniques plus efficaces. Cela peut conduire les entrepreneurs à se spécialiser. Cependant, une plus grande spécialisation requiert davantage de transactions qu'une situation où chaque agent produirait l'ensemble des biens dont il a besoin. En réduisant les coûts de transaction, le développement financier faciliterait la spécialisation et donc la croissance de la sphère réelle (Greenwood & Smith 1995).

L'ensemble de ces arguments plaide en faveur d'un sens de causalité univoque entre développement financier et croissance de la sphère réelle. C'est l'approfondissement financier qui faciliterait l'accumulation du capital et donc le développement économique. Pourtant, et à la suite des travaux de Patrick (1966), il convient de s'interroger sur l'existence d'un lien de causalité inverse : en quoi le développement économique peut-il induire le développement financier ? Patrick (1966) distingue deux étapes dans le développement économique d'un pays. Dans la première, c'est le développement financier qui induit le développement économique. C'est la phase de « supply leading » où l'approfondissement financier permet, comme chez Schumpeter (1911), le transfert des ressources d'un secteur traditionnel peu productif vers un secteur moderne plus efficace. Transfert nécessairement progressif, eu égard aux risques de faillite des institutions financières qu'il peut provoquer (Patrick imagine même un soutien provisoire de l'Etat à ces dernières). Une fois cette première étape franchie, le sens de causalité s'inverserait. C'est la phase de « demand following » où le système financier répond de manière passive à la demande de services qui s'adresse à lui.

Pagano (1993), par un modèle basé sur la théorie de la croissance endogène montre comment le secteur financier pourrait impacter le secteur réel. Il part du modèle développé par Rebelo (1991) dans lequel la production agrégée est une fonction du stock de capital :

(1)

Il y introduit une équation relative à l'investissement brut It

It=Kt+1-(1-ä)Kt (2)

Où le coefficient ä représente le taux de dépréciation du capital sur une période.

Il suppose qu'une fraction (1- ) de l'épargne est perdue dans le processus d'intermédiation financière (il s'agit du coût de l'intermédiation et des règles prudentielles telles que les réserves obligatoires) :

It=St (3)

Le taux de croissance de l'année t+1 s'écrit en tenant compte de (1) :

(4a)

Les équations (2) et (3) permettent de déduire le taux de croissance stationnaire g :

(4b)

représente le taux d'épargne brut

L'équation (4b) indique les trois canaux par lesquels le système financier peut affecter la croissance. (i) D'abord en augmentant la proportion de l'épargne nationale allouée aux investissements productifs. Selon Pagano (1993) l'augmentation de peut être du à la baisse de l'inefficacité de la sphère financière. Lors de la libéralisation du secteur bancaire, l'on peut penser aussi à la baisse des réserves obligatoires ou des taxes associées aux transactions. (ii) Ensuite en augmentant la productivité marginale A, grâce à la collecte d'informations et à l'incitation des investisseurs à replacer leurs argents dans des projets plus risqués à cause d'un partage du risque plus significatif de la part des intermédiaires. (iii) Enfin le secteur financier influence la croissance par l'intermédiaire du taux d'épargne s de l'économie.

Même si la plupart des travaux théoriques tentent de légitimer l'existence d'un lien causal et univoque entre approfondissement financier et croissance de la sphère réelle, un sens inverse de causalité peut également être envisagé. Ainsi Pagano (1993) montre également que le développement financier, quoique généralement favorable à la croissance, peut également lui être défavorable, en raison du risque de réduction de la collecte de l'épargne. Ceci peut se produire si la meilleure protection contre le risque que fournissent les intermédiaires et les marchés financiers conduit à une réduction de l'épargne (en cas d'aversion au risque supérieure à un). De plus, la fourniture de crédit aux ménages peut accroître leur consommation et réduire leur taux d'épargne. Compte tenu du faible niveau de revenu par habitant dans les pays d'Afrique sub-saharienne, nous devions cependant nous attendre à trouver un sens de causalité allant du financier au réel plutôt que l'inverse.

D'autres économistes ne croient pas qu'il y ait une relation importante entre système financier et la croissance économique. Ainsi, Robert Lucas (1988) pense que le rôle des facteurs financiers dans la croissance économique est exagéré par les économistes qui le défendent. Mayer (1988) affirme qu'un marché boursier développé n'est pas important pour le financement de l'entreprise. Robinson (1952) qui croit que le développement financier est seulement un côté du développement économique vient soutenir l'idée d'un sens de causalité inverse qui mérite d'être mise en lumière. Stiglitz (1991) affirmait déjà que la liquidité des marchés financiers n'a pas d'impact sur le comportement des gestionnaires de compagnies et donc n'exerce pas un certain contrôle corporatif.

2-Travaux empiriques sur le développement financier et croissance économique

Plusieurs études ont tenté de valider empiriquement le lien entre la sphère financière et la sphère économique. Goldsmith (1969) est l'un des pionniers dans l'étude des liens entre croissance et développement financier. Son étude portée sur un échantillon de 35 pays sur la période 1860- 1963 a abouti au fait qu'il existe une liaison entre le secteur financier et le secteur réel. Son étude cependant présente des limites : d'abord il ne tient pas compte des variables de contrôle pouvant influencer la croissance économique et ensuite il n'identifie pas le sens de causalité. D'autres travaux également étudient directement la corrélation entre approfondissement financier et croissance. Si l'on s'en tient à un exercice du genre, on obtient un lien très fort entre les finances et la croissance. Ainsi, Saint Marc (1972) avait montré que les pays les plus riches de l'UEMOA se caractérisaient aussi par des ratios d'approfondissement financier plus élevés. Spears (1992) obtient une corrélation proche de 1 entre approfondissement financier et croissance dans 9 des 10 pays africains qui composent son échantillon. Mais, évidemment, l'absence de prise en compte d'autres variables susceptibles d'influencer la croissance économique peut laisser supposer un problème d'identification, et donc une surévaluation de l'impact du développement financier sur la croissance de la sphère réelle. C'est pourquoi la plupart des études postérieures intègrent d'autres variables inspirées des modèles traditionnels de croissance ou des théories de la croissance endogène, de manière à contrôler la relation entre approfondissement financier et croissance, et utilisent des panels (plusieurs pays sur plusieurs périodes). Les résultats sont alors beaucoup plus mitigés.

King et Levine (1993), ont porté leur analyse sur un échantillon de 80 pays développés sur une période allant de 1960 à 1989 en examinant l'ensemble des facteurs financiers susceptibles d'influencer la croissance à long terme. Dans leur conclusion, ils notent une contribution positive et statistiquement significative des variables financières sur le secteur réel. A cet effet, ils ont considéré comme variables financières trois indicateurs qui sont : les engagements liquides du secteur financier rapportés au PIB et représentés par le ratio (M2/PIB) ; les dépôts auprès des banques commerciales rapportés à ces même dépôts majorés des dépôts des banques commerciales auprès de la banque centrale et enfin le montant des crédits accordés aux entreprises privées toujours rapportés au PIB.

De Gregorio et Guidotti (1995) obtiennent un effet positif du ratio « crédit au secteur privé/PIB » sur la croissance. Cet effet est même plus fort pour les pays à faible revenu, conformément à la thèse de Patrick (mais l'effet est négatif pour 12 pays latino-américains).

Savvides (1995) traite un échantillon de 28 pays africains (dont les trois pays du Maghreb). Le ratio « quasi-monnaie / PIB » apparaît exercer un impact positif sur la croissance, mais significatif au seuil de 10 %, et uniquement si la variable « libertés politiques » n'est pas prise en compte.

Odedokun (1996) étudie un panel de 71 pays, dont 21 d'Afrique sub-saharienne. Les deux indicateurs d'approfondissement financier utilisés (ratio « stock moyen des actifs liquides / PIB » et taux de croissance de l'intermédiation financière) exercent un effet positif et significatif au seuil de 10 %, mais ceci n'est vérifié que pour un tiers environ des pays d'Afrique sub-saharienne de l'échantillon.

Collier et Gunning (1997) reprennent l'échantillon de King et Levine, et montrent que l'effet de l'approfondissement financier sur la croissance est positif en Afrique, mais plus réduit que dans les autres pays en développement

Levine et Zervos (1998) ont essayé dans leur étude d'évaluer l'incidence de la bourse et le développement du secteur bancaire sur la croissance économique. Ils ont utilisé à cet effet un échantillon de 49 pays sur la période 1976-1993 et ont considéré comme variables financières : le ratio de rotation des actifs, le ratio de capitalisation boursière, la volatilité du marché et les indicateurs du développement bancaire. Ils considèrent comme variables endogènes: le taux de croissance du PIB réel, du capital, de la productivité et de l'épargne comme l'ont considéré King et Levine (1993). Leur résultat met en lumière l'impact des variables financières sur la croissance économique. Selon la conclusion de ces deux auteurs, il existe deux mécanismes à travers lesquels l'impact du développement financier se manifeste: Le premier concerne l'augmentation de l'efficacité du capital, grâce à la meilleure allocation des ressources ; le second concerne la mobilisation de l'épargne qui accroît le volume d'investissement. Ils concluent enfin dans leur étude que les économies ayant un niveau élevé de développement financier présentaient des taux de croissance assez importants.

Ces différents résultats peu satisfaisants peuvent se justifier par les interactions à double sens susceptibles d'exister entre la croissance économique et le secteur financier. En effet Berthélemy et Varoudakis (1998) développent une approche qui montre la possibilité d'équilibres multiples.

Berthélemy et Varoudakis (1998) ont porté leur analyse sur la contribution du développement financier à la croissance économique sur 82 pays pendant six périodes quinquennales dès le début des années soixante jusqu'aux années quatre vingt dix. Toutefois ils traitent différemment la variable M2 / PIB considérée comme un indicateur de développement financier d'un pays. En effet, le traitement de cette variable est modifié par rapport aux travaux antérieurs dans la mesure où ils introduisent le rôle de la répression financière. Ils ont choisi de synthétiser son incidence par une variable indicatrice binaire qui vaut 1 pour les périodes précédentes à la réforme financière et 0 pour les périodes suivantes y compris la période de sa mise en place. Ces auteurs ont ajouté donc cette variable pour différencier l'impact du développement financier selon les périodes de répression financière et de libéralisation financière. Ils ont obtenu une influence minimale de la croissance du système financier en période de répression financière. Le coefficient associé à cette variable indicatrice multiplié par le ratio (M2 / PIB) est négatif et significatif. De là, les deux auteurs ont conclut q'un système financier réprimé, semble avoir une influence nuisible sur la croissance. Ce résultat confirme la position des défenseurs de la libéralisation. Par ailleurs, les deux auteurs ont constaté que le développement du système financier n'a pas un effet significatif sur la croissance. Le seul effet mis en évidence est un effet négatif lorsqu'il est associé à un régime de répression financière. L'explication proposée pour interpréter cette situation concerne la possibilité d'existence d'équilibres multiples de croissance en liaison avec le niveau du développement financier :

Un « équilibre haut » avec forte croissance et développement normal du système financier et un « équilibre bas » avec faible croissance, où l'économie ne réussit pas à développer son secteur financier. Entre les deux, il y a un équilibre instable qui définit un effet de seuil du développement du système financier sur la croissance. Au-delà de ce seuil, l'économie converge vers l'équilibre avec forte croissance, alors que, en déça de celui-ci, elle reste bloquée dans une situation de piège de pauvreté. Par le biais de cette analyse, ils ont validé l'idée suivant 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%. Cela signifie que dans les pays ayant un faible ratio (M2/PIB) l'impact du développement financier sur la croissance ne sera pas significatif.

Mais la recherche empirique a mis en oeuvre parallèlement une démarche très différente, fondée sur l'analyse statistique de causalité (le test le plus fréquemment utilisé dans ce cas étant le test de Granger).Ce test peut mettre en évidence plusieurs cas de figure : une causalité de l'une des variables vers l'autre, sans que la réciproque ne soit vraie (causalité unidirectionnelle), une causalité dans les deux sens (bidirectionnelle), ou pas de causalité du tout.

Un des premiers travaux utilisant l'analyse de causalité est l'article de Jung (1986), effectué sur 56 pays, industrialisés ou en développement. En ce qui concerne les pays en développement, l'analyse de la causalité unidirectionnelle montre que 24 pays présentent une causalité allant du financier vers le réel, contre 14 en sens inverse. L'analyse de Patrick semble donc globalement validée, mais de façon non systématique. De plus, Jung n'intègre que deux pays d'Afrique sub-saharienne dans son échantillon (Nigeria et Kenya).

L'étude de Spears (1992) présente une analyse en termes de causalité consacrée spécifiquement à des pays d'Afrique sub-saharienne. Spears montre ainsi que l'intermédiation financière (mesurée par M2/PIB) est une cause, au sens de Granger, de la croissance du PIB par tête au Cameroun, en Côte d'Ivoire, au Kenya et au Malawi. Le Burkina Faso présente la particularité d'avoir une causalité bidirectionnelle. En revanche, les tests rejettent l'hypothèse suivant laquelle l'approfondissement financier mesuré par le rapport de la quasi-monnaie à M2 puisse être la cause de la croissance réelle. Toutefois (comme dans l'article de Jung), la stationnarité de séries n'a pas été testée, ce qui laisse planer un doute sur la qualité des résultats.

Anne Joseph, Marc Raffinot et Baptiste Venet (1998) dans une étude intitulée «l'approfondissement financier et croissance : analyses empiriques en Afrique subsaharienne », pour la période 1970-1995 ont conclu que l'approfondissement financier joue un rôle dans la croissance réelle d'une grande majorité des pays de l'U.E.M.O.A, ainsi que dans le cas du Cameroun entre 1963 et 1995. Ils ont utilisé dans leur étude d'une part la croissance économique mesurée par le PIB réel par tête comme régresseur et d'autre part les variables financières telles que : le ratio M2/PIB étant donné le faible nombre d'institutions financières non bancaires dans les pays d'Afrique sub-saharienne ; le ratio quasi-monnaie/M2, variable destinée à rendre compte des progrès de l'intermédiation financière dans la mesure où c'est au travers de la croissance des dépôts à terme et d'épargne que les intermédiaires financiers sont supposés pouvoir pleinement jouer leur rôle de promoteur de l'accumulation de l'épargne domestique et d'orientation des ressources vers l'allocation optimale des ressources ; l'encours nominal de crédits au secteur privé et l'encours réel de crédit par habitant. La relation entre croissance et approfondissement financier dans le cas de l'U.E.M.O.A. a été étudiée de deux manières : par l'économétrie de panel, d'une part, et par l'analyse de causalité d'autre part. Ils concluent à partir de leurs résultats qu'il existe dans six cas sur sept (non compris la Guinée Bissau dû à son intégration récente à l'union), un lien de causalité au sens de Granger entre approfondissement financier (mesuré par M2/PIB) et croissance de la sphère réelle. Seul le Niger n'exhibait aucun lien de causalité significatif (ce résultat n'implique pas forcément l'absence de lien économique entre les deux secteurs dans ce pays). Par ailleurs ils observent que dans la moitié des cas, c'est la croissance du secteur réel qui impliquerait l'approfondissement financier et non l'inverse (contrairement au sens de causalité postulé par Patrick 1966). Le Burkina Faso, le Sénégal et le Togo connaîtraient des phénomènes de « demand following » tandis que le Bénin, la Côte d'Ivoire et le Mali seraient dans une configuration dite de « supply-leading » où la croissance serait positivement influencée par le développement de la sphère financière. Pour ce qui concerne le Bénin dans cette étude, les deux auteurs ont conclu donc qu'il existait un lien unidirectionnel allant du secteur financier au secteur réel.

Condé Laciné (1999) dans une étude sur l'intermédiation financière et croissance économique dans l'UEMOA conclut qu'il existe une liaison causale significative entre les sphères réelles et financières des pays de son échantillon. L'auteur affirme qu'en Côte d'Ivoire et au Sénégal, le sens de causalité va des finances au réel mais par contre au Togo, on observe une liaison dans le sens inverse.

En dépit de cette floraison d'études basées sur l'approche de panel, il existe néanmoins quelques études qui se sont intéressées au cas isolé d'une telle économie ou d'une autre.

Mally Komla (1998) dans une étude sur l'épargne, l'investissement et croissance économique au Togo, révèle qu'à long terme la ressource extérieure a un impact positif et significatif sur l'investissement alors que la ressource domestique a une influence positive mais non significative sur l'investissement ; de plus son étude a révélé l'existence d'une relation négativement significative entre la production réelle et l'investissement public, alors que l'investissement privé influence négativement et presque significativement la production réelle à long terme.

Mba Nguéma B. (2000) a pour sa part réalisé une étude sur l'intermédiation financière et la croissance au Gabon. Il conclut que malgré les périodes régulières de surliquidité du système bancaire gabonais, les banques ne finançaient pas la croissance. Le modèle de Levine qu'il a utilisé et qui met en relation le taux d'investissement et les indicateurs du système financier montre que les indicateurs du système financier gabonais n'influencent pas la croissance de ce pays. Il aboutit au fait que la contribution du secteur financier à la croissance ne s'est pas accrue.

Boujelbène Younes et Chtioui Slim (2006) ont réalisé une étude sur la libéralisation et l'impact du développement financier sur la croissance économique en Tunisie. S'inspirant des travaux de Levine et Renelt (1992), King et Levine (1993), et Levine (1997), les deux auteurs ont confirmé l'étroite liaison positive entre les variables financières et réelles. Leurs résultats vérifient la relation positive et statistiquement significative entre les indicateurs de développement financier utilisés. Ils déduisent à cet effet que le système financier peut donc contribuer à la performance de l'économie en Tunisie à partir des équations à correction d'erreurs analysées.

Ayira Blaise KOREM 2004, dans un mémoire intitulé « Développement financier et croissance économique au Togo » étudie le lien entre le secteur financier et le secteur réel au Togo entre 1965 et 2002.Il a, contrairement aux travaux cités ci-dessus, pris en compte la contribution de la microfinance au secteur financier. Les résultats de ses travaux ont montré qu'au Togo, le développement financier a un impact positif sur la croissance économique mais n'ont pas permis de trancher sur le sens de causalité entre les différentes variables financières et la mesure de la croissance économique.

Les différentes analyses empiriques qui ont fait l'objet de cette revue de littérature présentent les limites suivantes :

La plupart des études empiriques concernent plusieurs pays à la fois avec l'utilisation des données de panel. Cette technique ne permet pas de rendre compte de la spécificité de chaque pays.

Très rares sont les études qui se sont d'abord intéressées à l'analyse préalable de la stationnarité des variables avant les estimations. Une telle estimation peut sans nul doute produire des résultats fallacieux.

Nombre de ces travaux empiriques se sont contentés de vérifier la nature du lien qu'il existe entre les variables financières et la croissance économique et sont restés muets sur le sens de causalité de ce lien.

Enfin, aucune des études empiriques citées dans cette revue sauf celle de Ayira Blaise KOREM 2004, n'a mis l'accent sur la microfinance en tant qu'un autre sous-secteur de la sphère financière. En effet, le secteur informel joue un rôle important dans la mobilisation de l'épargne, dans l'allocation des microcrédits et donc dans l'investissement national en ce sens que dans les pays en développement, une marge importante des populations exercent dans l'informel et donc ne peut accéder aux services financiers des banques classiques. Il convient alors de souligner la contribution du sous-secteur de la microfinance à la croissance économique.

B- Microfinance et croissance économique

La microfinance désigne l'activité de collecte d'épargne et de refinancement des petits producteurs ruraux et urbains. Elle peut être aussi définie comme un système d'offre de services financiers (épargne, microcrédit,etc.) de proximité aux pauvres économiquement actifs (tirée du documents de la cellule de microfinance intitulé « Bilan et perspectives à court et moyen termes de la microfinance au Bénin »).La microfinance se démarque du système financier classique par deux critères à savoir :la population bénéficiaire, relativement pauvre ou tout au moins exclue du système bancaire classique puis les opérations d'épargne et de crédits de faibles montants.

Ce secteur est actuellement régi par la loi PARMEC (Projet d'Appui à la Réglementation sur les Mutuelles d'Epargne et de Crédit) au niveau de l'UEMOA. Cette loi constitue au niveau communautaire le cadre légal de reconnaissance, de gestion et de viabilité des Systèmes Financiers Décentralisés (SFD).

La microfinance a un double objectif : d'abord favoriser l'accès des petits producteurs exclus du circuit bancaire à des services financiers de proximité et adaptés à la taille de leurs activités (microentreprises/microcrédits) et ensuite, réaliser une meilleure collecte de l'épargne des ménages et des petits entrepreneurs pour la réinjecter dans le circuit économique. Cette activité de microfinance est exercée par des sociétés de droit privé ayant titre d'Institutions Financières Décentralisées (IFD) qui se divisent en trois catégories : les Institutions Financières Mutualistes (IFM), les Institutions Financières Non Mutualistes (IFNM) et les autres Structures de la Microfinance.

1-Microfinance : sous secteur de moindre importance

Selon Kamalan (2006), les IMF représentent une quantité négligeable lorsqu'on compare les données de crédits et d'épargne avec les banques commerciales. Les données actuelles sur les institutions de microfinance dans les différents pays de l'UEMOA ne poussent guère à l'optimisme en ce qui concerne l'idée d'une relation et d'une incidence de ces institutions sur le développement des institutions financières dans l'union. L'auteur conclut également que les IMF qui ont émergé dans ces pays et se sont consolidées au milieu des années 1995 ne contribuent pas au développement des institutions financières en terme d'accroissement des capacités de création monétaire et de mobilisation de l'épargne.

Selon cet auteur si l'on s'en tient à cette perception du développement économique sacralisée autour de la variable PIB, on peut alors valider l'idée que les IMF sont proprement inefficaces en tant que programmes de développement d'un pays vu leur contribution négligeable dans la variable déclencheur de croissance qu'est le développement financier. Pour apprécier la contribution des IMF en tant que programme de développement dans les pays francophones d'Afrique de l'Ouest, on a besoin de développer une microfinance pérenne.

Dossou (2003), dans son étude portant sur 5 pays (Bénin, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Mali et Sénégal) a utilisé le ratio encours de crédit des IMF rapportés au crédit accordé au secteur privé par les banques. Il a abouti à un faible impact macroéconomique des IMF car tous les taux sont en dessous de 12% et surtout que dans certains pays ce taux se situait à moins de 2%. La figure ci-dessous est celle qu'il a utilisée pour traduire les mécanismes relationnels entre la microfinance et la croissance

Economie réelle

Flux financiers

Economie Financière

Epargne

Services d'épargne

Intérêt

Ménages

Individus

Groupe d'individus pauvres

Institution de microfinance

Remboursement

Microentreprises

Service de crédits

Microcrédits

Figure 1 : Lien entre microfinance et économie réelle.

Néanmoins, Dossou (2003) estime que du point de vue qualitatif, la microfinance a bel et bien un impact spécifique sur des populations bien spécifiques. En effet, selon cet auteur, la microfinance est pour les pauvres entrepreneuriaux, un outil bien adapté pour réduire la pauvreté en débloquant la contrainte du capital, permettant l'investissement, le lissage de la consommation dans le temps et de répondre aux besoins urgents de liquidités.

2- Microfinance : puissant outil de lute contre la pauvreté

Kacou (2006) affirme qu'en dépit de ce consensus sur le rôle de la microfinance, dans de nombreux pays en développement et en Afrique plus particulièrement, une partie importante de la population n'a pas accès aux services financiers de base et s'enfonce dans la paupérisation. Cette exclusion financière des populations constitue un frein important au développement économique des pays dans la mesure où il est désormais unanimement reconnu que l'accès au crédit, à l'épargne, à un emploi décent, à des moyens de paiement sécurisés, aux services d'assurance favorisent le développement économique, social et humain des populations. L'auteur pour évaluer l'impact de la part des crédits de la microfinance dans le crédit à l'économie utilise le ratio du crédit accordé par les institutions de microfinance rapporté au crédit bancaire. La conclusion de cet auteur soutient le fait que la microfinance est un facteur de développement économique.

Pour Lustin (2005), la microfinance est un puissant outil de développement avec le potentiel d'atteindre les populations pauvres, d'élever leur niveau de vie, de créer des emplois, de créer la demande pour de nouveaux biens et services, et de contribuer à la croissance économique. La microfinance joue un rôle d'instrument de réduction de la vulnérabilité des pauvres aux chocs économiques.

Toutes ces analyses qui ont été menées sur la relation entre la finance et la croissance ont été menées dans des contextes différents.

SECTION II : Cadre contextuel de l'étude

Paragraphe I : Niveau de développement du système financier au Bénin

Au Bénin, comme dans la plupart des pays en développement le secteur financier est dualiste. On a la finance formelle qui regroupe les banques et la finance informelle qui regroupe l'ensemble des institutions de microfinance.

A- Le secteur financier classique

Le système financier formel béninois est assez restreint. On comptait au Bénin en Août 2006 onze (11) banques à savoir la BOA-BENIN (Bank Of Africa), la Financial Bank,l'Ecobank Bénin,la Continental Bank Bénin, la BIBE (Banque Internationale du Bénin), la Diamond Bank Bénin, la SGBBE (Société Générale des Banque du Bénin),la BSIC (Banque Sahélo Saharienne d'Investissement et du Commerce), la BHB ( Banque de l'Habitat du Bénin), la Banque Atlantique du Bénin et la BRS( Banque Régionale de Solidarité ) et deux établissements financiers à savoir l'Equipbail Bénin et le Crédit Africain du Bénin. En 2003, il n'existe que trente-sept guichets de banque au Bénin dont la majorité se trouve dans les trois plus grandes villes (Cotonou, Porto Novo et Parakou) ce qui faisait seulement 0,005 guichets pour mille habitants. Le tableau suivant montre le niveau relatif de développement financier du Bénin par rapport à l'UEMOA 2004.

Tableau 1: Niveau relatif de développement financier du Bénin par rapport à celui de l'UEMOA

Postes

BENIN

UEMOA

Crédit Intérieur/PIB

0,101

0 ,189

Crédit à l'économie/PIB

0,148

0,158

Masse monétaire/PIB

2,641

0,269

Dépôts à vue en banque/PIB

0,095

0,098

Dépôts à terme en banque/PIB

0,078

0,086

Base monétaire/PIB

0,105

0,123

Multiplicateur M2/BM

2,2

2,2

Source : Calculé à partir des données de la BCEAO (2005)

Ce tableau indique que le niveau de développement du secteur financier formel du Bénin est légèrement en dessous du niveau moyen de sa zone. Ainsi et par exemple, le ratio masse monétaire/PIB au Bénin en 2004 est de 2,641contre une moyenne de 0,269 pour la zone, 0,237 pour la Côte d'Ivoire et 1,575 pour le Niger. En ce qui concerne le multiplicateur (M2/Base monétaire), le Bénin s'aligne sur la moyenne de sa zone mais derrière le Togo (3,1), le Burkina Faso (2,8) et le Sénégal (2,6).Certes, le Bénin n'est pas le dernier de sa zone en matière de développement financier. Mais le niveau de son système financier reste insuffisant et en dessous du niveau moyen de sa zone dont le niveau de développement financier est en lui-même très faible. Cette situation a suscité la naissance et le développement d'un secteur financier informel.

B- Le secteur de la microfinance

L'institutionnalisation moderne de la microfinance date de la création du crédit agricole mutuel par le gouvernement béninois en 1975 avec la mise en place des Caisses Locales de Crédit Agricole Mutuel (CLCAM), des Caisses Régionales de Crédit Agricole Mutuel (CRCAM) et de la Caisse Nationale de Crédit Agricole (CNCA).La CNCA, société bancaire d'économie mixte est l'organe de tutelle du réseau. Mais avec une crise financière du système bancaire béninois,la CNCA a été liquidée en 1987 et donna laissant la place à la Fédération des Caisses d'Epargne et de Crédit Agricole Mutuel (FECECAM) créée en 1993.De nos jours,le secteur de la microfinance au bénin est animé par divers acteurs dont les principaux sont les systèmes de Financement Décentralisés (SFD) qu'on peut regrouper en trois catégories à savoir :i)les mutuelles et coopératives d'épargne et/ou de crédits, ii)les institutions de crédits directs,iii)les projets et organisations Non Gouvernementales (ONG) à volet de microfinance. Le tableau suivant montre l'évolution du nombre d'institutions de microfinance autorisées au Bénin.

Tableau 2: Evolution du nombre d'institutions de microfinance autorisées au bénin

D'ordre

RUBRIQUES

1999-2000

2001

2002

2003

TOTAL

1

Nombre d'agréments signés

4

6

5

3

18

2

Nombre de reconnaissances signées

-

69

49

27

145

3

Nombre de conventions signées

2

2

0

2

6

 

TOTAL

6

77

54

32

169

Source : Cellule de Microfinance (2004)

Ce tableau montre qu'en 2003 au bénin, 169 institutions de microfinance sont officiellement autorisées. Mais le recensement des IMF effectué par la cellule de microfinance en novembre 2002 dénombrait 516 IMF. Ainsi un grand nombre de structures de microfinance exerce dans l'informel ce qui biaise les données statistiques du secteur. Depuis 2006, le gouvernement béninois a mis sur pied un programme complémentaire de microfinance dénommé Microcrédit aux Plus Pauvres par le biais du Fond National de Microcrédits. Ce programme vise la réduction de la pauvreté à travers la mise en place de crédits de faibles montants à un taux bonifié en faveur des plus pauvres. Ainsi, démarré avec un montant de 6 milliards de francs CFA, ce fond est passé aujourd'hui à plus de 20 milliards.

Paragraphe II : Comparaison entre l'activité financière classique et la microfinance

La comparaison de l'activité financière des deux secteurs financiers se présente dans le tableau suivant :

Tableau 3 : Comparaison de l'activité financière des banques et des SFD

Paramètres

2001

2002

2003

Banques

SFD

Banques

SFD

Banques

SFD

Dépôts (millions FCFA)

403585

26213

249191

33771

471252

36774

% des dépôts

93,90%

6,10%

91,18%

8,82%

92,76%

7,24%

Rapport SFD/Banques

 

6,50%

 

9,67%

 

7,80%

Encours de crédits (millions FCFA)

210417

23249

264398

49574

329081

66317

% des crédits

90,05%

9,95%

84,21%

15,79%

83,23%

16,77%

Rapport SFD/Banques

 

11,05%

 

18,75%

 

20,15%

Guichets

36

570

33

1239

37

1239

% guichets

5,94%

94,06%

2,59%

97,41%

2,90%

97,10%

Taux d'usure

18%

29,10%

18%

29,10%

18%

27%

Source: Cellule de microfinance (2004)

Ce tableau nous montre que l'activité financière a été marquée au Bénin par une croissance simultanée des dépôts et des crédits tant au niveau des systèmes financiers décentralisés que du système bancaire. Le taux d'intérêt débiteur est moins élevé au niveau du système bancaire (taux d'usure 18%) qu'au niveau des IMF(taux d'usure 27%) tandis que le taux d'intérêt créditeur est plus attrayant au niveau des IMF (maximum 12%) qu'au niveau du système bancaire (3,5% en moyenne).Les IMF constituent véritablement un secteur financier de proximité dans la mesure où le nombre de guichets de ce secteur est d'environ trente quatre fois celui des banques (1239 contre 37 pour les banque en 2003). Cette situation justifie clairement du point de vue analytique aussi bien la nécessaire existence de la microfinance et de son développement que de la nécessaire complémentarité qui doit exister entre le secteur financier classique et la microfinance en vue du renforcement de l'impact s'il y en a de la sphère financière sur la sphère réelle. Le chapitre suivant consacre la vérification empirique de cet impact.

CHAPITRE II : VALIDATION EMPIRIQUE DU LIEN ENTRE DEVELOPPEMENT FINANCIER ET CROISSANCE ECONOMIQUE

INTRODUCTION

Ce dernier chapitre livre dans la première section et de façon détaillée la méthodologie adoptée. Dans la deuxième section, les résultats de l'étude et leurs implications sont présentés.

SECTION I : Méthodologie de l'étude

La démarche méthodologique adoptée dans la présente étude suivra deux étapes différentes : vérification économétrique du lien entre le développement financier et la croissance économique avec la détermination du sens de causalité entre les deux secteurs puis l'analyse isolée de l'influence de la microfinance.

Paragraphe I: Validation économétrique du lien entre développement financier et croissance économique

Pour valider la relation entre le secteur financier et le secteur réel au Bénin, nous avons estimé un modèle linéaire pour vérifier l'existence de ce lien. Ensuite nous nous sommes servis de l'analyse de causalité au sens de Granger pour tester le sens de causalité.

A- Vérification de l'existence d'un lien entre développement financier et croissance économique 

1- Modèle retenu

Le modèle qui est estimé est inspiré par le modèle théorique de croissance endogène de Pagano (1993). Ce modèle est déjà utilisé par Ayira Blaise KOREM (2004) pour mesurer l'influence du développement financier sur la croissance économique au Togo. Ici les variables réelles susceptibles d'influencer la croissance économique ou celles suggérées par les théories de la croissance endogène (telles que l'ouverture commerciale, les dépenses publiques, le taux d'investissements etc....) sont prises en compte simultanément avec des indicateurs de développement financier. L'absence de marché financier significatif au Bénin autorise à se limiter aux banques et à la microfinance. Pour spécifier le modèle, il s'est agi dans un premier temps d'estimer une équation ne prenant en compte que seules les variables de la sphère réelle, ce qui a permis de retenir les variables réelles dont l'influence sur la croissance est plus importante puis dans un second temps une analyse des indicateurs de développement financier a été faite en vue d'ajouter à cette équation les variables financières les plus pertinentes. Ce procédé permet de voir dans quelle mesure les variables financières améliorent la relation. En Effet selon cette procédure, seules les dépenses publiques ont apparu significatives au seuil de 5% après l'estimation de spécification. Les autres comme le taux d'investissement, le taux d'ouverture commerciale etc. ne le sont pas, même au seuil de 10%. Alors le modèle, pour des besoins de simplicité, a pris en compte seulement les dépenses publiques. Les variables financières retenues sont celles utilisées par Raffinot et Venet (1998).

La spécification retenue est donc la suivante : 

LPIBPOP désigne le logarithme du PIB réel par tête d'habitant.

á une constante

LDG : le logarithme des dépenses publiques rapportées au PIB

LMASSPIB : le logarithme du ratio M2/PIB. Cette variable est destinée à mesurer l'approfondissement financier.

LQMMASS : le logarithme ratio quasi-monnaie/M2.Cette variable mesure le progrès de l'intermédiation financière dans la mesure où c'est au travers de la croissance des dépôts à terme et épargnes que les intermédiaires financiers sont supposés pouvoir jouer pleinement leur rôle de mobilisateur de l'épargne domestique et d'orientation des ressources vers les projets les plus rentables (allocation optimale des ressources).

LTCREE : le logarithme du total des crédits à l'économie (crédits accordés par les banques commerciales aux entreprises + crédits octroyés par les institutions de microfinance au secteur privé)

LCRIHAB : le logarithme de l'encours nominal de crédits par tête d'habitant. Il est obtenu par le rapport du total des crédits intérieurs sur la population totale.

En ce qui concerne la source des données, toutes les données financières à l'exception de celles relatives à la microfinance, sont tirées des documents intitulés « Statistiques Financières Internationales » de la BCEAO. Les données de la microfinance sont obtenues à la cellule de microfinance du ministère des finances du Bénin. Les données relatives aux variables réelles sont obtenues de sources diverses.

Le PIB est tiré de World Bank (World Development Indicators CD-ROM62007) : GDP and PPP data/CD-ROM-2007) pour la période 1972-1990 et de l'UEMOA, http://www.uemoa.int/publication2004/annexes%20statistiques%,

http://www.izf.net (Investir en Zone Franc) pour la période de 1990-2004.

Les dépenses publiques sont obtenues sur le site de la Banque Mondiale http://www.worldbank.org/data&statistics pour la période de 1972-1999 et à l'Institut National de Statistique et d'Analyse Economique du Bénin pour la période 1999-2004.

L'analyse économétrique est donc basée sur des données annuelles sur la période de 1972 à 2004, donc 33 observations.

2-Méthode d'analyse

Pour apprécier les relations qui existent entre les différentes variables de notre modèle, nous avons estimé le modèle retenu. Mais préalablement les tests de diagnostic sur les données (stationnarité et cointégration) - par le logiciel Evews3.1 ont été effectués. L'analyse a débuté donc par l'étude de la stationnarité des variables. Pour ce faire, on a utilisé les tests de racine unitaire développés par Fuller (1976) et Dickey et Fuller (1979, 1981). Cette analyse permet de déterminer l'ordre d'intégration des différentes variables retenues. On dit qu'une série est intégrée d'ordre (d) si sa différence d ième est stationnaire ; Après la détermination de l'ordre d'intégration, si toutes les variables en scène sont intégrées d'ordre 1, l'on pourrait espérer une cointégration entre les variables suivant l'approche de Engle et Granger (1987). Alors on estime par la méthode des moindres carrés ordinaires la relation de long terme puis on étudie la stationnarité du résidu. Si ce dernier est stationnaire alors les variables en jeu cointègrent et on estime donc un modèle à correction d'erreur. Dans notre cas, la cointégration à la Engle et Granger (1987) n'est pas possible puisque toutes nos variables sont stationnaires en niveau. Par souci de confirmation, nous avons effectué le test de cointégration de Johansen. En effet ne recquiert pas nécessairement un même ordre d'intégration des variables en jeu pour une présomption de cointégration. Ainsi, ce test a montré l'existence des relations de cointégration entre les variables du modèle. Mais lorsque le modèle à correction d'erreur a été estimé, le coefficient de rappel à l'équilibre était négatif mais non significatif ce qui n'autorise pas à valider ce modèle. En définitif les résultats exploitables et qui ont fait l'objet de notre analyse du lien entre développement financier et croissance économique sont ceux d'une régression simple par les moindres carrés ordinaires. Enfin quelques tests usuels ont été utilisés pour la validation du modèle.

B- Détermination du sens de causalité

Pour déterminer le sens de causalité entre le développement financier et la croissance économique au bénin, nous avons utilisé le test de causalité de Granger. La causalité « à la Granger » est différente de la notion de causalité du langage courant. L'analyse de la stationnarité et de la cointégration des variables est ici aussi un préalable et dans la même forme que présentée dans la méthode d'analyse précédente. En effet, comme ci-dessus mentionné, toutes les variables sont stationnaires en niveau.

Les tests de causalité au sens de Ganger peuvent mettre en évidence plusieurs cas de figure : une causalité de l'une des variables vers l'autre, sans que la réciproque ne soit vraie (causalité unidirectionnelle), une causalité dans les deux sens (causalité bidirectionnelle) ou pas de causalité. Le sens de causalité de Granger a permis donc de tester notre seconde hypothèse selon laquelle le développement financier induirait la croissance économique au Bénin. Les variables utilisées sont d'une part la croissance économique (PIB réel par habitant), et d'autre part les variables de développement financier. Il a été question d'étudier la relation entre le taux de croissance du PIB par habitant, ses propres valeurs passées et les valeurs passées de l'une des variables de développement financier (et réciproquement). Si les coefficients des valeurs passées de la variable d'approfondissement financier sont significatifs, on dit que l'approfondissement financier est une « cause » de la croissance réelle.

Paragraphe II- Analyse isolée de la microfinance

L'influence particulière de la microfinance sur croissance est analysée à travers deux approches : une approche graphique et une approche qualitative.

A- Approche graphique

Etant donné que la microfinance est un sous secteur du secteur financier dont l'efficacité donne lieu à beaucoup de controverses, il est nécessaire de l'étudier séparément afin d'appréhender son apport intrinsèque à la croissance. En effet, bien que les indicateurs de ce secteur seront additionnés à ceux du secteur bancaire pour donner les indicateurs du secteur financier global, une analyse graphique est faite entre l'évolution des indicateurs de la microfinance et l'évolution du logarithme du PIB réel par habitant. Un tel graphique permet d'appréhender s'il y a une similitude entre l'évolution dans le temps de ces deux variables.

B- Approche qualitative

Ici, indépendamment des résultats de l'approche graphique, l'étude s'appuie sur les contextes socio-économique et financier du Bénin afin d'appréhender la pertinence et le rôle qu'y joue la microfinance dans la croissance économique.

SECTION II : Résultats et implications de l'étude

Paragraphe I : Résultats et interprétations

A- Liaison entre finance et croissance économique

1- Résultats de l'estimation

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 :

H: racine unitaire ou non stationnarité  

H: non racine unitaire ou stationnarité

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

Source : Réalisé à partir des résultats de Eviews (2009)

ADF(1) = Statistiques de Dickey Fuller Augmenté

CV= valeur critique

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

Source : Réalisé à partir des résultats de Eviews (2009)

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.

Le test de Johansen est basé sur les hypothèses suivantes :

H0 : non cointégration

H1 : cointégration

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.

Tableau 6 :Résultats des tests de cointégration à la Johansen

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

*(**) denotes rejection of hypothesis at 5%(1%) significance level

L.R. test indicates 2 cointegrating equation(s) at 5% significance level

Source: Extrait des resultants de Evews3.1 (2009)

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) +

(0,872) (1,95) (-0,76) (-0,50) (0,62)

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

(0,007) (-0,047) (-0,538) (1,81) (0,774)

0,001LTCREEt-1 - 0,002LCRIHABt-1

(0,164) (-0,442)

= 0,36

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 :

LPIBPOPt = 1,046** - 0,043LDGt** + 0,013LMASSPIBt - 0,002LQMMASSt + 0,014LTCREEt**

(13,32) (11,74) (1,65) (-0,263) (2,76)

- 0,001LCRIHABt

(-0,228)

= 0,97 Prob(F-Statistic) = 0,000000

**Significatif à 5% ** Significatif à 10%

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%

Tableau 7 : Test d'hétéroscédasticité

ARCH Test:

F-statistic

0.384083

Probability

0.765330

Obs*R-squared

1.273098

Probability

0.735531

Source :Extrait des résultats de Evews3.1(2009)

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.

Tableau 8 : Test Reset de Ramsey

Ramsey RESET Test:

F-statistic

2.952210

Probability

0.070631

Log likelihood ratio

6.996773

Probability

0.030246

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.

2- Résultats de test 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.

Les résultats des dits tests sont dans le tableau suivant :

Tableau 9 : Résultats du test de causalité

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

Source : Tiré des résultats du test sur Eviews (2009)

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 :

Tableau 10: Conclusions issues des résultats du test de causalité

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

-

Source : Elaboré à partir de l'analyse des résultats (2009)

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.

B- Impact de la microfinance

1-Résultats graphiques

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.

2-Résultats analytiques

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 :

Tableau 11: Cibles des dix plus grandes IMF du Bénin en 2003

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.

Paragraphe II : Recommandations de l'étude

Ce paragraphe contient des recommandations concernant le secteur bancaire d'une part et des suggestions par rapport à la microfinance d'autre part.

A- Recommandations en faveur du système bancaire

Les résultats de notre étude montrent que non seulement il existe un lien positif entre développement financier et croissance économique mais aussi que ce la relation d'influence entre le secteur financier et le secteur réel est une relation réciproque au Bénin. Ainsi pour bouster la croissance économique au Bénin, la promotion du secteur financier et un certain nombre de réformes dans ce secteur seraient salutaires. Plus précisément, il est nécessaire de :

- Faciliter l'accès des agents du secteur privé au crédit en favorisant d'une part l'augmentation du nombre de banques dans le secteur, et d'autre part la multiplication des guichets à travers des mesures incitatives. Cela augmenterait la proximité des banques vis-à-vis des agents économiques et participerait à la réduction des taux d'intérêt débiteurs.

- La création des conditions pour l'accroissement de la masse des crédits bancaires par des mesures visant l'entrée des acteurs économiques potentiels dans le secteur formel en vue de l'augmentation de la cible des banques, et/ou par des politiques de l'Etat -avaliseur.

- La limitation des demandes de crédits par les administrations publiques pour éviter le phénomène de l'éviction et pour rendre le crédit plus disponible pour les entreprises privées qui sont plus efficaces en matière de création de richesse.

B-Recommandations en faveur de la microfinance

Les résultats obtenus par l'expérience de la microfinance au Bénin ne sont pas moins reluisants. Néanmoins certaines actions sont nécessaires pour l'amélioration de ces résultats et pour la pérennisation de ce secteur. Ces actions sont les suivantes :

- l'Etat doit renforcer son rôle régalien et régulateur dans le secteur pour une surveillance plus accrue, ce qui éviterait les éventuels abus de certains acteurs qui continuent d'exercer dans l'ombre.

- La création d'un environnement favorable à la concurrence dans ce secteur est nécessaire. Cela pourrait réduire les taux d'usure, et entraîner l'innovation de nouveaux produits plus adaptés aux besoins des pauvres tels que la micro-assurance, le mico-leasing, le crédit scoring, le micro-warrantage etc....

- L'Etat pourrait augmenter les capacités du Fonds National de Microfinance pour permettre à ce dernier de refinancer les IMF dont les ressources restent insuffisantes pour faire face à une grande demande encore non couverte (selon la cellule de microfinance seulement 24% des 2 millions enciron de personnes susceptibles sont servies 2003) et de mener des activités de garantie, de subvention et de bonification d'intérêt.

CONCLUSION GENERALE

Cette étude est engagée dans le but de vérifier empiriquement l'influence, s'il y en a, du développement financier sur la croissance économique au Bénin d'une part, puis la nature de relation causale entre la sphère financière et la sphère réelle d'autre part. L'estimation d'une équation prenant en compte les déterminants traditionnels de la croissance les plus significatifs pour le cas du Bénin et des variables financières montre une relation fortement significative (coefficients significatifs à 5%) et positive entre une variable financière (l'encours de crédits à l'économie) sur les quatre retenues et la croissance économique ce qui autorise à conclure de l'existence d'un effet positif du développement financier sur croissance au Bénin. De plus l'analyse de causalité à la « Granger » permet de confirmer qu'il existe un lien bidirectionnel entre le développement financier et la croissance économique au Bénin. Ces différents résultats confirment les deux hypothèses de l'étude mais infirment ceux déjà obtenus par Raffinot et Venet (1998) puis la thèse de Patrick (1966) selon laquelle c'est le développement financier qui induit le développement réel dans les pays en développement, et non l'inverse. Par ailleurs l'analyse isolée de la microfinance a montré l'efficacité de ce secteur en matière de contribution à la croissance.

En effet l'étude recommande un développement du secteur financier béninois orienté vers l'accroissement des masses de crédits distribués aux entreprises en vue d'une accélération de la croissance économique. Aussi un assainissement et la mise en place d'un cadre favorable à la concurrence dans le secteur de la microfinance seraient bénéfiques pour un accès plus important des individus pauvres mais actifs aux services financiers de qualité.

Cette étude comporte néanmoins un certain nombre d'insuffisances. Une limite importante concerne la période retenue. En effet cette période s'arrête en 2004 alors que l'étude est réalisée en 2008/2009. Cela est lié à l'accès très difficile aux données récentes de certaines des variables du modèle de l'étude. L'étude a également occulté le lien qui peut exister entre le développement financier et l'inflation d'une part, et le lien entre développement financier et instabilité financière au Bénin. En effet selon leurs nature et ampleur, ces différents liens pourraient réduire voire compromettre l'impact positif du développement financier sur la croissance économique. Par ailleurs l'activité de microfinance au Bénin est supposée nulle sur la période de 1972-1999 alors que non seulement les systèmes traditionnels de microfinance tels que les tontines et les usures existent bien avant 1972 mais aussi, comme il est mentionné plus haut, les CLCAM ont été crées depuis 1975 au Bénin. Mais les données globales de la microfinance ne sont disponibles à la cellule de microfinance qu'à partir de 1999, un an après la date de la création de cette dernière. Aussi l'analyse de la microfinance aurait pu être réalisée par un modèle économétrique, mais la courte période sur laquelle sont disponibles les données de ce secteur ne rend pas une telle analyse possible.

Les prochaines études dans le domaine devront prendre en compte dans la mesure du possible ces différentes limites, en intégrant par exemple à l'analyse, l'influence du développement financier sur l'inflation et/ou celle du développement financier sur l'instabilité financière.

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Ayira Blaise KOREM «Développement financier et croissance économique au Togo»,mémoire de Dea-NPTCI,2004,pp 71

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8 Avec deux retards, et un seuil de significativité de 1 %, pour un test effectué sur la période 1963-1995.10

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ANNEXES

SELECTION DES VARIABLES

Dependent Variable: LPIBPOP

Method: Least Squares

Date: 03/23/09 Time: 23:45

Sample: 1972 2004

Included observations: 33

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

6.696967

4.031158

1.661301

0.1174

LINVPIB

0.036067

0.024464

1.474281

0.1611

LOUV

-0.035587

0.059751

-0.595598

0.5603

LOUVER

0.057197

0.062126

0.920668

0.3718

LCOUV

0.026998

0.048963

0.551383

0.5895

LDEDUC

-0.007120

0.018270

-0.389679

0.7023

LTCHOM

0.015241

0.041212

0.369814

0.7167

LTACT

7.220513

5.625156

1.283611

0.2188

LRACTIN

-3.827606

3.037743

-1.260016

0.2269

LDEF

0.031952

0.024179

1.321488

0.2061

LTSCPR

-0.006901

0.033927

-0.203404

0.8416

LTSCS

0.005239

0.017786

0.294579

0.7724

LTSSUP

-0.006601

0.014123

-0.467350

0.6470

LTANPH

-0.007244

0.223595

-0.032398

0.9746

LCHAN

0.001774

0.002667

0.665231

0.5160

LIPC

0.004296

0.015971

0.268999

0.7916

LCAPHY

-0.002650

0.002562

-1.034475

0.3173

LDG

0.027684

0.007459

3.711365

0.0021

R-squared

0.996820

Mean dependent var

2.439386

Adjusted R-squared

0.993215

S.D. dependent var

0.055436

S.E. of regression

0.004566

Akaike info criterion

-7.637799

Sum squared resid

0.000313

Schwarz criterion

-6.821522

Log likelihood

144.0237

F-statistic

276.5553

Durbin-Watson stat

1.670796

Prob(F-statistic)

0.000000

Tests de stationnarité

En niveau

Lpibpop

ADF Test Statistic

-2.164925

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LPIBPOP)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:14

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LPIBPOP(-1)

-0.151601

0.070026

-2.164925

0.0394

D(LPIBPOP(-1))

0.424574

0.162765

2.608502

0.0146

C

0.360882

0.164154

2.198441

0.0367

@TREND(1972)

0.000743

0.000401

1.855623

0.0745

R-squared

0.281303

Mean dependent var

0.006146

Adjusted R-squared

0.201448

S.D. dependent var

0.006429

S.E. of regression

0.005745

Akaike info criterion

-7.361044

Sum squared resid

0.000891

Schwarz criterion

-7.176013

Log likelihood

118.0962

F-statistic

3.522661

Durbin-Watson stat

2.324727

Prob(F-statistic)

0.028289

LDG

ADF Test Statistic

-1.793457

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDG)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:17

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LDG(-1)

-0.162886

0.090822

-1.793457

0.0841

D(LDG(-1))

0.539068

0.196364

2.745247

0.0106

C

3.757469

2.074309

1.811432

0.0812

@TREND(1972)

0.017746

0.009238

1.921008

0.0653

R-squared

0.258580

Mean dependent var

0.115382

Adjusted R-squared

0.176200

S.D. dependent var

0.139290

S.E. of regression

0.126424

Akaike info criterion

-1.178433

Sum squared resid

0.431543

Schwarz criterion

-0.993403

Log likelihood

22.26572

F-statistic

3.138866

Durbin-Watson stat

1.950766

Prob(F-statistic)

0.041646

LINVPIB

ADF Test Statistic

-1.829147

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LINVPIB)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:18

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LINVPIB(-1)

-2.101384

1.148833

-1.829147

0.0784

D(LINVPIB(-1))

2.332953

1.589393

1.467827

0.1537

C

0.017874

0.018440

0.969273

0.3410

@TREND(1972)

-0.002977

0.001179

-2.525444

0.0177

R-squared

0.209966

Mean dependent var

-0.009131

Adjusted R-squared

0.122184

S.D. dependent var

0.050859

S.E. of regression

0.047651

Akaike info criterion

-3.129932

Sum squared resid

0.061305

Schwarz criterion

-2.944902

Log likelihood

52.51395

F-statistic

2.391912

Durbin-Watson stat

1.362862

Prob(F-statistic)

0.090571

LDEF

ADF Test Statistic

-2.442362

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDEF)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:20

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LDEF(-1)

-0.184170

0.075407

-2.442362

0.0214

D(LDEF(-1))

0.464167

0.161129

2.880723

0.0077

C

0.725602

0.273482

2.653195

0.0132

@TREND(1972)

0.008994

0.004429

2.030769

0.0522

R-squared

0.354668

Mean dependent var

0.059412

Adjusted R-squared

0.282964

S.D. dependent var

0.068099

S.E. of regression

0.057665

Akaike info criterion

-2.748425

Sum squared resid

0.089781

Schwarz criterion

-2.563394

Log likelihood

46.60058

F-statistic

4.946303

Durbin-Watson stat

2.239307

Prob(F-statistic)

0.007269

LMASSPIB

ADF Test Statistic

-2.874563

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LMASSPIB)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:21

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LMASSPIB(-1)

-0.482378

0.167809

-2.874563

0.0078

D(LMASSPIB(-1))

0.141219

0.186841

0.755826

0.4563

C

-0.678718

0.273269

-2.483697

0.0195

@TREND(1972)

0.004176

0.004226

0.988209

0.3318

R-squared

0.273452

Mean dependent var

0.015220

Adjusted R-squared

0.192725

S.D. dependent var

0.167963

S.E. of regression

0.150912

Akaike info criterion

-0.824326

Sum squared resid

0.614909

Schwarz criterion

-0.639296

Log likelihood

16.77706

F-statistic

3.387346

Durbin-Watson stat

2.044930

Prob(F-statistic)

0.032389

LQMMASS

ADF Test Statistic

-3.022277

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LQMMASS)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:22

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LQMMASS(-1)

-0.595262

0.196958

-3.022277

0.0054

D(LQMMASS(-1))

0.063636

0.166993

0.381073

0.7061

C

-1.093563

0.383094

-2.854555

0.0082

@TREND(1972)

0.014100

0.006195

2.276122

0.0310

R-squared

0.283340

Mean dependent var

0.022012

Adjusted R-squared

0.203711

S.D. dependent var

0.203331

S.E. of regression

0.181443

Akaike info criterion

-0.455838

Sum squared resid

0.888881

Schwarz criterion

-0.270807

Log likelihood

11.06548

F-statistic

3.558253

Durbin-Watson stat

1.883245

Prob(F-statistic)

0.027305

LTCREE

ADF Test Statistic

-2.079190

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LTCREE)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:23

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LTCREE(-1)

-0.201851

0.097082

-2.079190

0.0472

D(LTCREE(-1))

0.020602

0.180562

0.114101

0.9100

C

5.023231

2.337944

2.148568

0.0408

@TREND(1972)

0.009569

0.007860

1.217500

0.2339

R-squared

0.148861

Mean dependent var

0.110185

Adjusted R-squared

0.054290

S.D. dependent var

0.253051

S.E. of regression

0.246086

Akaike info criterion

0.153644

Sum squared resid

1.635076

Schwarz criterion

0.338674

Log likelihood

1.618525

F-statistic

1.574061

Durbin-Watson stat

2.011017

Prob(F-statistic)

0.218608

LCRIHAB

ADF Test Statistic

-2.244769

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LCRIHAB)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:25

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LCRIHAB(-1)

-0.231793

0.103259

-2.244769

0.0332

D(LCRIHAB(-1))

-0.163596

0.182400

-0.896905

0.3777

C

2.305315

0.944064

2.441907

0.0214

@TREND(1972)

0.001787

0.006943

0.257376

0.7988

R-squared

0.210133

Mean dependent var

0.077345

Adjusted R-squared

0.122371

S.D. dependent var

0.303776

S.E. of regression

0.284583

Akaike info criterion

0.444328

Sum squared resid

2.186656

Schwarz criterion

0.629358

Log likelihood

-2.887081

F-statistic

2.394330

Durbin-Watson stat

1.905605

Prob(F-statistic)

0.090339

LDEPIB

ADF Test Statistic

-3.794034

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDEPIB)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:36

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LDEPIB(-1)

-0.538911

0.142042

-3.794034

0.0008

D(LDEPIB(-1))

0.210254

0.165174

1.272927

0.2139

C

-0.729893

0.233062

-3.131753

0.0041

@TREND(1972)

-0.001239

0.003933

-0.314921

0.7552

R-squared

0.375960

Mean dependent var

0.021010

Adjusted R-squared

0.306623

S.D. dependent var

0.225082

S.E. of regression

0.187424

Akaike info criterion

-0.390975

Sum squared resid

0.948447

Schwarz criterion

-0.205944

Log likelihood

10.06011

F-statistic

5.422162

Durbin-Watson stat

2.120786

Prob(F-statistic)

0.004736

LDATER

ADF Test Statistic

-3.660331

1% Critical Value*

-4.2826

 
 

5% Critical Value

-3.5614

 
 

10% Critical Value

-3.2138

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDATER)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 00:37

Sample(adjusted): 1974 2004

Included observations: 31 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LDATER(-1)

-0.424128

0.115871

-3.660331

0.0011

D(LDATER(-1))

0.141249

0.158391

0.891771

0.3804

C

9.968622

2.662361

3.744279

0.0009

@TREND(1972)

0.034606

0.011774

2.939186

0.0067

R-squared

0.378630

Mean dependent var

0.116407

Adjusted R-squared

0.309589

S.D. dependent var

0.216170

S.E. of regression

0.179618

Akaike info criterion

-0.476057

Sum squared resid

0.871089

Schwarz criterion

-0.291026

Log likelihood

11.37888

F-statistic

5.484127

Durbin-Watson stat

2.089774

Prob(F-statistic)

0.004483

ADF EN DIFFERENCE PREMIERE

LPIBPOP

ADF Test Statistic

-2.260461

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LPIBPOP,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 22:48

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LPIBPOP(-1))

-0.472233

0.208910

-2.260461

0.0324

D(LPIBPOP(-1),2)

-0.230942

0.183990

-1.255192

0.2206

C

0.003908

0.002987

1.308529

0.2021

@TREND(1972)

-5.86E-05

0.000131

-0.448182

0.6577

R-squared

0.345137

Mean dependent var

-3.85E-05

Adjusted R-squared

0.269576

S.D. dependent var

0.007150

S.E. of regression

0.006110

Akaike info criterion

-7.234076

Sum squared resid

0.000971

Schwarz criterion

-7.047249

Log likelihood

112.5111

F-statistic

4.567650

Durbin-Watson stat

1.956825

Prob(F-statistic)

0.010655

LINVPIB

ADF Test Statistic

0.301413

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LINVPIB,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 22:46

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LINVPIB(-1))

0.790700

2.623313

0.301413

0.7655

D(LINVPIB(-1),2)

-0.453256

1.668681

-0.271625

0.7881

C

0.021389

0.021243

1.006904

0.3233

@TREND(1972)

-0.001777

0.001089

-1.631299

0.1149

R-squared

0.093724

Mean dependent var

-0.009704

Adjusted R-squared

-0.010847

S.D. dependent var

0.051122

S.E. of regression

0.051398

Akaike info criterion

-2.974865

Sum squared resid

0.068686

Schwarz criterion

-2.788038

Log likelihood

48.62297

F-statistic

0.896275

Durbin-Watson stat

1.164882

Prob(F-statistic)

0.456313

LDG

ADF Test Statistic

-1.852604

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDG,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 22:44

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LDG(-1))

-0.438929

0.236926

-1.852604

0.0753

D(LDG(-1),2)

-0.172214

0.230407

-0.747434

0.4615

C

0.018225

0.061076

0.298391

0.7678

@TREND(1972)

0.002258

0.002833

0.796910

0.4327

R-squared

0.239130

Mean dependent var

0.012359

Adjusted R-squared

0.151338

S.D. dependent var

0.145570

S.E. of regression

0.134103

Akaike info criterion

-1.056849

Sum squared resid

0.467575

Schwarz criterion

-0.870023

Log likelihood

19.85274

F-statistic

2.723810

Durbin-Watson stat

1.744560

Prob(F-statistic)

0.064715

LDEF

ADF Test Statistic

-2.988837

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDEF,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 22:45

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LDEF(-1))

-0.638360

0.213582

-2.988837

0.0060

D(LDEF(-1),2)

0.008270

0.191959

0.043083

0.9660

C

0.068548

0.032594

2.103075

0.0453

@TREND(1972)

-0.001727

0.001402

-1.231932

0.2290

R-squared

0.326965

Mean dependent var

-0.000731

Adjusted R-squared

0.249307

S.D. dependent var

0.074393

S.E. of regression

0.064456

Akaike info criterion

-2.522095

Sum squared resid

0.108020

Schwarz criterion

-2.335269

Log likelihood

41.83143

F-statistic

4.210329

Durbin-Watson stat

1.906653

Prob(F-statistic)

0.014875

LMASSPIB

ADF Test Statistic

-3.577548

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LMASSPIB,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 23:04

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LMASSPIB(-1))

-1.042566

0.291419

-3.577548

0.0014

D(LMASSPIB(-1),2)

-0.027010

0.200179

-0.134930

0.8937

C

0.080175

0.075503

1.061878

0.2981

@TREND(1972)

-0.003841

0.003800

-1.010881

0.3214

R-squared

0.526393

Mean dependent var

-0.010898

Adjusted R-squared

0.471746

S.D. dependent var

0.241502

S.E. of regression

0.175526

Akaike info criterion

-0.518492

Sum squared resid

0.801045

Schwarz criterion

-0.331666

Log likelihood

11.77739

F-statistic

9.632610

Durbin-Watson stat

1.795760

Prob(F-statistic)

0.000189

LQMMASS

ADF Test Statistic

-4.354533

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LQMMASS,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 23:06

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LQMMASS(-1))

-1.269110

0.291446

-4.354533

0.0002

D(LQMMASS(-1),2)

0.088642

0.175157

0.506069

0.6171

C

0.061537

0.091245

0.674418

0.5060

@TREND(1972)

-0.001635

0.004599

-0.355534

0.7251

R-squared

0.579643

Mean dependent var

0.011245

Adjusted R-squared

0.531141

S.D. dependent var

0.310519

S.E. of regression

0.212623

Akaike info criterion

-0.135029

Sum squared resid

1.175419

Schwarz criterion

0.051797

Log likelihood

6.025432

F-statistic

11.95074

Durbin-Watson stat

1.980803

Prob(F-statistic)

0.000042

LTCREE

ADF Test Statistic

-3.484845

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LTCREE,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 23:06

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LTCREE(-1))

-0.988012

0.283517

-3.484845

0.0018

D(LTCREE(-1),2)

-0.048381

0.198101

-0.244223

0.8090

C

0.141591

0.121908

1.161458

0.2560

@TREND(1972)

-0.002140

0.005788

-0.369727

0.7146

R-squared

0.521891

Mean dependent var

-0.005785

Adjusted R-squared

0.466724

S.D. dependent var

0.368287

S.E. of regression

0.268944

Akaike info criterion

0.334940

Sum squared resid

1.880605

Schwarz criterion

0.521766

Log likelihood

-1.024097

F-statistic

9.460287

Durbin-Watson stat

1.941580

Prob(F-statistic)

0.000213

LDEPIB

ADF Test Statistic

-3.879867

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDEPIB,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 23:07

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LDEPIB(-1))

-1.047348

0.269944

-3.879867

0.0006

D(LDEPIB(-1),2)

0.068117

0.187877

0.362560

0.7199

C

0.069771

0.097623

0.714702

0.4812

@TREND(1972)

-0.003394

0.004946

-0.686220

0.4986

R-squared

0.504951

Mean dependent var

-0.017461

Adjusted R-squared

0.447830

S.D. dependent var

0.308180

S.E. of regression

0.229003

Akaike info criterion

0.013400

Sum squared resid

1.363499

Schwarz criterion

0.200226

Log likelihood

3.798998

F-statistic

8.840013

Durbin-Watson stat

2.022549

Prob(F-statistic)

0.000330

LCRIHAB

ADF Test Statistic

-3.508661

1% Critical Value*

-4.2949

 
 

5% Critical Value

-3.5670

 
 

10% Critical Value

-3.2169

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LCRIHAB,2)

Method: Least Squares

Date: 03/24/09 Time: 23:08

Sample(adjusted): 1975 2004

Included observations: 30 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LCRIHAB(-1))

-1.242612

0.354156

-3.508661

0.0017

D(LCRIHAB(-1),2)

0.017761

0.222455

0.079841

0.9370

C

0.209069

0.153276

1.363999

0.1843

@TREND(1972)

-0.006740

0.007478

-0.901375

0.3757

R-squared

0.588293

Mean dependent var

0.011014

Adjusted R-squared

0.540789

S.D. dependent var

0.466116

S.E. of regression

0.315864

Akaike info criterion

0.656559

Sum squared resid

2.594029

Schwarz criterion

0.843385

Log likelihood

-5.848379

F-statistic

12.38391

Durbin-Watson stat

1.882771

Prob(F-statistic)

0.000032

RESULTATS DE L'ESTIMATION DU MODELE

Dependent Variable: LPIBPOP

Method: Least Squares

Date: 03/25/09 Time: 11:15

Sample: 1972 2004

Included observations: 33

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

0.678344

0.131502

5.158429

0.0000

LINVPIB

0.023258

0.011380

2.043667

0.0526

LDG

-0.004582

0.004613

-0.993193

0.3310

LDEF

0.001563

0.009811

0.159286

0.8748

LMASSPIB

-0.011715

0.006015

-1.947440

0.0638

LQMMASS

-0.003668

0.002368

-1.549058

0.1350

LTCREE

0.007728

0.001611

4.797979

0.0001

LDEPIB

-0.063422

0.010042

-6.315572

0.0000

LDATER

0.061597

0.009944

6.194486

0.0000

LCRIHAB

0.004448

0.001548

2.873925

0.0086

R-squared

0.998489

Mean dependent var

2.439386

Adjusted R-squared

0.997898

S.D. dependent var

0.055436

S.E. of regression

0.002542

Akaike info criterion

-8.866970

Sum squared resid

0.000149

Schwarz criterion

-8.413482

Log likelihood

156.3050

F-statistic

1688.911

Durbin-Watson stat

1.750455

Prob(F-statistic)

0.000000

TEST DE CAUSALITE

Pairwise Granger Causality Tests

Date: 03/25/09 Time: 11:26

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

LDEPIB does not Granger Cause LPIBPOP

32

6.59402

0.01565

LPIBPOP does not Granger Cause LDEPIB

0.14902

0.70229

LDATER does not Granger Cause LPIBPOP

32

7.53934

0.01026

LPIBPOP does not Granger Cause LDATER

0.92335

0.34454

LCRIHAB does not Granger Cause LPIBPOP

32

0.00812

0.92882

LPIBPOP does not Granger Cause LCRIHAB

0.93324

0.34201

LQMMASS does not Granger Cause LMASSPIB

32

0.35244

0.55734

LMASSPIB does not Granger Cause LQMMASS

2.30995

0.13938

LTCREE does not Granger Cause LMASSPIB

32

0.05198

0.82125

LMASSPIB does not Granger Cause LTCREE

0.14208

0.70897

LDEPIB does not Granger Cause LMASSPIB

32

1.39939

0.24643

LMASSPIB does not Granger Cause LDEPIB

0.98505

0.32917

LDATER does not Granger Cause LMASSPIB

32

0.01468

0.90441

LMASSPIB does not Granger Cause LDATER

0.27856

0.60166

LCRIHAB does not Granger Cause LMASSPIB

32

0.29780

0.58944

LMASSPIB does not Granger Cause LCRIHAB

4.99715

0.03325

LTCREE does not Granger Cause LQMMASS

32

1.01114

0.32295

LQMMASS does not Granger Cause LTCREE

0.18577

0.66965

LDEPIB does not Granger Cause LQMMASS

32

1.48432

0.23292

LQMMASS does not Granger Cause LDEPIB

0.14946

0.70187

LDATER does not Granger Cause LQMMASS

32

7.14035

0.01224

LQMMASS does not Granger Cause LDATER

0.15395

0.69766

LCRIHAB does not Granger Cause LQMMASS

32

1.50753

0.22939

LQMMASS does not Granger Cause LCRIHAB

0.01640

0.89899

LDEPIB does not Granger Cause LTCREE

32

2.15525

0.15285

LTCREE does not Granger Cause LDEPIB

0.03424

0.85449

LDATER does not Granger Cause LTCREE

32

0.23422

0.63205

LTCREE does not Granger Cause LDATER

0.05304

0.81947

LCRIHAB does not Granger Cause LTCREE

32

1.82497

0.18717

LTCREE does not Granger Cause LCRIHAB

18.6451

0.00017

LDATER does not Granger Cause LDEPIB

32

0.11241

0.73983

LDEPIB does not Granger Cause LDATER

1.72647

0.19916

LCRIHAB does not Granger Cause LDEPIB

32

0.14580

0.70536

LDEPIB does not Granger Cause LCRIHAB

7.96385

0.00853

LCRIHAB does not Granger Cause LDATER

32

0.28027

0.60056

LDATER does not Granger Cause LCRIHAB

2.97042

0.09545

Test de cointégration de Johansen

 

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

*(**) denotes rejection of the hypothesis at 5%(1%) significance level

 
 
 
 
 

L.R. test indicates 2 cointegrating equation(s) at 5% significance level

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Unnormalized Cointegrating Coefficients:

LPIBPOP

LDG

LMASSPIB

LQMMASS

LTCREE

LCRIHAB

5.202475

-0.298292

0.580178

0.372851

-0.273745

0.303217

7.828547

-0.489133

0.102634

0.338387

-0.173234

-0.193397

4.322623

-0.179961

-0.619065

0.642651

-0.414766

0.441722

-5.906475

-0.077584

-0.783691

0.977373

0.946182

-0.723452

-5.592936

0.414054

-0.518004

-0.344179

0.014407

0.211385

2.639621

-0.606642

0.023368

0.270093

0.330401

0.070590

 
 
 
 
 
 

Normalized Cointegrating Coefficients: 1 Cointegrating Equation(s)

 
 
 
 
 

LPIBPOP

LDG

LMASSPIB

LQMMASS

LTCREE

LCRIHAB

1.000000

-0.057337

0.111520

0.071668

-0.052618

0.058283

 

(0.01710)

(0.03755)

(0.03971)

(0.02424)

(0.02577)

 
 
 
 
 
 

Log likelihood

211.1624

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Normalized Cointegrating Coefficients: 2 Cointegrating Equation(s)

 
 
 
 
 

LPIBPOP

LDG

LMASSPIB

LQMMASS

LTCREE

LCRIHAB

1.000000

0.000000

1.208410

0.388703

-0.392463

0.983274

 
 

(4.69575)

(1.79645)

(1.14832)

(3.84380)

0.000000

1.000000

19.13070

5.529354

-5.927189

16.13263

 
 

(77.2471)

(29.5524)

(18.8904)

(63.2322)

 
 
 
 
 
 

Log likelihood

224.6758

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Normalized Cointegrating Coefficients: 3 Cointegrating Equation(s)

 
 
 
 
 

LPIBPOP

LDG

LMASSPIB

LQMMASS

LTCREE

LCRIHAB

1.000000

0.000000

0.000000

0.367304

-0.284179

0.527384

 
 
 

(0.74485)

(0.31889)

(0.90966)

0.000000

1.000000

0.000000

5.190593

-4.212912

8.915296

 
 
 

(12.7583)

(5.46222)

(15.5812)

0.000000

0.000000

1.000000

0.017708

-0.089609

0.377265

 
 
 

(1.06554)

(0.45619)

(1.30131)

 
 
 
 
 
 

Log likelihood

231.9980

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Normalized Cointegrating Coefficients: 4 Cointegrating Equation(s)

 
 
 
 
 

LPIBPOP

LDG

LMASSPIB

LQMMASS

LTCREE

LCRIHAB

1.000000

0.000000

0.000000

0.000000

-0.167766

0.179103

 
 
 
 

(0.03421)

(0.08624)

0.000000

1.000000

0.000000

0.000000

-2.567802

3.993540

 
 
 
 

(0.77539)

(1.95493)

0.000000

0.000000

1.000000

0.000000

-0.083996

0.360474

 
 
 
 

(0.16864)

(0.42519)

0.000000

0.000000

0.000000

1.000000

-0.316941

0.948207

 
 
 
 

(0.26445)

(0.66673)

 
 
 
 
 
 

Log likelihood

237.9816

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Normalized Cointegrating Coefficients: 5 Cointegrating Equation(s)

 
 
 
 
 

LPIBPOP

LDG

LMASSPIB

LQMMASS

LTCREE

LCRIHAB

1.000000

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

-0.738367

 
 
 
 
 

(9.46048)

0.000000

1.000000

0.000000

0.000000

0.000000

-10.04915

 
 
 
 
 

(144.995)

0.000000

0.000000

1.000000

0.000000

0.000000

-0.098882

 
 
 
 
 

(4.66249)

0.000000

0.000000

0.000000

1.000000

0.000000

-0.785065

 
 
 
 
 

(17.9032)

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

1.000000

-5.468759

 
 
 
 
 

(56.2562)

 
 
 
 
 
 

Log likelihood

241.9348

 
 
 
 

Estimation du modèle à correction d'erreur

Dependent Variable: D(LPIBPOP)

Method: Least Squares

Date: 05/13/09 Time: 00:29

Sample(adjusted): 1973 2004

Included observations: 32 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

0.142471

0.163356

0.872145

0.3935

D(LDG)

0.018000

0.009231

1.950085

0.0653

D(LMASSPIB)

-0.006144

0.008011

-0.766946

0.4521

D(LQMMASS)

-0.003084

0.006135

-0.502668

0.6207

D(LTCREE)

0.003222

0.005116

0.629825

0.5359

D(LCRIHAB)

4.79E-05

0.006047

0.007926

0.9938

LPIBPOP(-1)

-0.007745

0.161778

-0.047873

0.9623

LDG(-1)

-0.004156

0.007720

-0.538272

0.5963

LMASSPIB(-1)

0.011193

0.006168

1.814640

0.0846

LQMMASS(-1)

0.005294

0.006831

0.774987

0.4474

LTCREE(-1)

0.000971

0.005907

0.164443

0.8710

LCRIHAB(-1)

-0.002070

0.004677

-0.442541

0.6628

R-squared

0.591393

Mean dependent var

0.005886

Adjusted R-squared

0.366658

S.D. dependent var

0.006494

S.E. of regression

0.005168

Akaike info criterion

-7.412615

Sum squared resid

0.000534

Schwarz criterion

-6.862964

Log likelihood

130.6018

F-statistic

2.631521

Durbin-Watson stat

2.394463

Prob(F-statistic)

0.028995

Estimation de l'équation de long terme

Dependent Variable: LPIBPOP

Method: Least Squares

Date: 05/13/09 Time: 00:17

Sample: 1972 2004

Included observations: 33

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

1.046551

0.078563

13.32123

0.0000

LDG

0.043335

0.003689

11.74558

0.0000

LMASSPIB

0.013745

0.008318

1.652405

0.1100

LQMMASS

-0.002038

0.007745

-0.263161

0.7944

LTCREE

0.014051

0.005077

2.767786

0.0101

LCRIHAB

-0.000993

0.004339

-0.228781

0.8208

R-squared

0.979488

Mean dependent var

2.439386

Adjusted R-squared

0.975689

S.D. dependent var

0.055436

S.E. of regression

0.008644

Akaike info criterion

-6.501037

Sum squared resid

0.002017

Schwarz criterion

-6.228945

Log likelihood

113.2671

F-statistic

257.8552

Durbin-Watson stat

0.886712

Prob(F-statistic)

0.000000

Test de causalité de Granger

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

LQMMASS does not Granger Cause LMASSPIB

32

0.35244

0.55734

LMASSPIB does not Granger Cause LQMMASS

2.30995

0.13938

LTCREE does not Granger Cause LMASSPIB

32

0.05198

0.82125

LMASSPIB does not Granger Cause LTCREE

0.14208

0.70897

LCRIHAB does not Granger Cause LMASSPIB

32

0.29780

0.58944

LMASSPIB does not Granger Cause LCRIHAB

4.99715

0.03325

LTCREE does not Granger Cause LQMMASS

32

1.01114

0.32295

LQMMASS does not Granger Cause LTCREE

0.18577

0.66965

LCRIHAB does not Granger Cause LQMMASS

32

1.50753

0.22939

LQMMASS does not Granger Cause LCRIHAB

0.01640

0.89899

LCRIHAB does not Granger Cause LTCREE

32

1.82497

0.18717

LTCREE does not Granger Cause LCRIHAB

18.6451

0.00017

Les données

obs

LCRIHAB

LDG

LMASSPIB

LPIBPOP

LQMMASS

LTCREE

1972

7.9334012536

22.9182657193

-1.89207129043

2.34084667295

-2.45793553301

23.0669928733

1973

8.15961401464

22.9500492165

-1.83109286479

2.33865223779

-1.79378992678

23.2680124871

1974

8.29062594842

23.0746410941

-1.71966461774

2.34687712947

-1.91443249018

23.5235913142

1975

8.4593446301

23.1391796152

-1.25714756681

2.352557881

-1.85391539472

24.2026580662

1976

9.17797724734

23.1656128723

-1.47585987911

2.36724433215

-1.81254200841

24.1921218671

1977

9.16462299686

23.3185205439

-1.42367401145

2.37233046224

-1.83029313323

24.3502698873

1978

9.19496990565

23.3835253742

-1.45391947722

2.38308409865

-1.58463279352

24.5321480835

1979

9.41365323638

23.4511186653

-1.50772534681

2.38958365283

-1.76130026174

24.8744632108

1980

9.54224620124

23.5797360432

-1.22953484238

2.39915659334

-1.3449839661

25.1659170934

1981

9.9126962507

23.7289484414

-1.20609144919

2.41305051751

-1.61528743722

25.1891739556

1982

9.86421343762

23.9697568288

-1.10428491328

2.42507568148

-1.88139702442

25.558753778

1983

10.3605261624

24.1921218671

-1.28607524496

2.43712531137

-1.8666607774

25.6128628027

1984

10.4645436911

24.500613939

-1.32707572088

2.44942848108

-1.65579004208

25.4842424741

1985

10.4237604147

24.8209381893

-1.31798597644

2.44673349801

-1.51520338709

25.7029607081

1986

10.5343513034

24.8600311151

-1.43632712706

2.45229314344

-1.28421912615

25.3053720833

1987

10.1460324865

25.0027058828

-1.57998239997

2.45158923646

-1.01825974366

25.2667733625

1988

10.1170125743

24.9802959814

-1.55418916823

2.44753001642

-1.32890889129

25.3881190251

1989

10.1436509578

25.0137252781

-1.50651653928

2.44605571855

-1.65952462652

25.0157779644

1990

9.61038601622

24.8774503995

-1.28143086336

2.44565321823

-1.51419552694

25.3492185621

1991

10.0801313084

24.6954427652

-1.17178926668

2.44219402361

-1.54359464985

25.1799360146

1992

9.68580954954

24.7378454307

-1.04754810419

2.44331476188

-1.30193651109

24.9631527045

1993

9.61268535275

24.7698197353

-1.13355537149

2.44535908672

-1.05671232905

24.9383520169

1994

9.28179394998

24.8357777031

-0.81501750518

2.4490316817

-1.33945010879

25.0407539505

1995

9.80620555983

24.8455497679

-0.87802233057

2.4505483954

-1.05787104024

25.1102800131

1996

9.97260180534

25.1552724039

-1.08784019169

2.47655666555

-1.12943975246

25.3521525496

1997

9.98488193584

25.4506536557

-1.22758266997

2.48978021526

-1.07901044443

24.9957565846

1998

9.68561797002

25.5190563825

-1.38629436112

2.49768149541

-1.05565452343

25.3294355233

1999

9.67502259897

25.5752961009

-1.19659269703

2.5044455521

-1.2399774062

25.906340688

2000

9.85519566588

25.5830782413

-1.05605267425

2.50972110651

-1.43233829962

26.063924044

2001

10.0846259054

25.7136984237

-1.0040444994

2.51484383316

-1.37045317519

26.1000246298

2002

9.70463988256

25.9490125107

-1.16818207898

2.52009158308

-1.32320515181

26.3184975273

2003

10.0958578916

26.0315335343

-1.14375394433

2.52212023697

-1.3281343647

26.601717314

2004

10.5573027741

26.5268936466

-1.35927113982

2.52919004036

-1.11142784252

26.6837443124

TABLE DES MATIERES

DEDICACES ............................................................................................................................... ........................iii

REMERCIEMENTS.................................................................. .................iv

RESUME.............................................................................. .....................v

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS.................................... ................ vi

SOMMAIRE............................................................................................viii

INTRODUCION GENERALE........................................................................ 1

CHAPITRE I CADRE THEORIQUE ET CONTEXTUEL DE L'ETUDE................4

Section 1 : Cadre théorique de l'étude................................................5

PARAGRAPHE 1 : De la problématique aux hypothèses de recherche.....................................................................................5

A- Problématique et intérêt de l'étude ..................... .....................5

1 - Problématique.......................................................... 5

2- intérêt de l'étude............................................. .................7

B- objectifs et hypothèses de recherche..................... ...............7

1- objectifs......................................................... ..........7

2- hypothèses de recherche.............................................. .8

PARAGRAPHE 2 : Revue de littérature ..................... ............8
A- travaux théoriques et Empiriques sur le lien entre développement financier et croissance économique ........................................8

1- Travaux théoriques sur la liaison entre développement financier et croissance économique................................................................8

2-Travaux Empiriques sur développement financier et croissance économique..............................................................................14

B- Microfinance et croissance économique..............................20

1- Microfinance : sous secteur de moindre importance.............21

2- Microfinance : puissant outil de lute contre la pauvreté.........22

Section II : Cadre contextuel de l'étude ..............................................23

PARAGRAPHE I : Niveau de développement du système financier au Bénin.......................................................................................23

A- Le secteur financier classique..........................................23

B- Le secteur de la microfinance....................................... .24

PARAGRAPHE II : Comparaison entre l'activité financière bancaire et l'activité de la microfinance..........................................26
CHAPITRE II : Validation empirique du lien entre développement financier et croissance économique...............................................27
Section 1 : Méthodologie de l'étude...............................................28
PARAGRAPHE I : Validation économétrique du lien entre développement financier et croissance économique ........................28

A- Vérification de l'existence d'un lien entre développement financier et croissance économique au Bénin........................................28

2- Modèle retenu................................................28

3- Méthode d'analyse..........................................30

B- Détermination du sens de causalité ..................................31

PARAGRAPHE II : Analyse isolée de la microfinance............................31

- Approche graphique....................................................31

- Approche qualitative.....................................................32

Section 2 : Résultats et implications de l'étude.......................................32

PARAGRAPHE I : Résultats et interprétations.............................32

A- Liaison entre finance et croissance économique au Bénin.....32

1- Résultats de l'estimation.......................................32

2- Résultats du test de causalité...................................36

B- Impact de la microfinance..........................................37

1- Résultats graphiques............................................37

2- Résultats analytiques ............................................38

PARAGRAPHE 2 : Recommandations de l'étude.........................40

A- Recommandations en faveur du système bancaire.........40

B- Recommandations en faveur de la microfinance............40

Conclusion générale ....................................................................42

Références bibliographiques............................................................44

Annexes 

...................................................................................48

LISTE DES TABLEAUX

TABLEAU 1 : Niveau relatif de développement financier du Bénin par rapport à celui de l'UEMOA.......................................................................24

TABLEAU 2 : Evolution du nombre des institutions de microfinance autorisées au bénin......................................................................25

TABLEAU 3 : Comparaison de l'activité financière des banques et des SFD............................................................................................................26

TABLEAU 4 :  Résultats des tests de stationnarité en niveau sur les variables réelles.........................................................................33

TABLEAU 5 : Résultats des tests de stationnarité en niveau sur les variables financières....................................................................33

TABLEAU 6 : Résultats des tests de cointégration à la Johansen...............33

TABLEAU 7 : Résultats des tests d'hétéroscédasticité............................34

TABLEAU 8 : Résultats du test de Ramsey........................................35

TABLEAU 9 : Résultats du test de causalité ............................................36

Tableau 10 : Conclusions issues du trest de causalité...........................37

TABLEAU 11 : Segments de marché couverts par les dix plus grandes IMF du Bénin en 2003.............................................................................39

LISTE DES FIGURES

FIGURE 1 : Lien entre microfinance et économie réelle..................................................................22

FIGURE 2 : Courbes d'évolution du PIB par tête et des crédits du secteur de la microfinance au bénin...................................................................38