4.1 .3 Analyse de productivité du système
bancaire dans la Zone CEMAC
Selon le tableau si bas ,il apparait que la
productivité globale des facteurs s'est accrue de 2% pour l'ensemble de
l'Union sous la période d'étude .Cette augmentation a pour
origine d'une part de l'amélioration de l'efficience technique pure et
d'autre part de l'évolution de l'efficience d'échelle qui accrue
de 0,7%.Pour toute de la Communauté économique et
monétaire de l'Afrique centrale que les banques ont su exploiter
l'économie d'échelle durant cette période Cette
augmentation de l'efficience d'échelle est plus marquée dans les
banques Congolaises suivie de celle de Guinée. De même la hausse
de l'efficience technique est imputable aux banques de Congo et du Tchad .Quant
à l'indice de productivité globale des facteurs, il a
augmenté de 10,3% .Cette augmentation est due à l'effet
conjugué de l'incorporation de la technologie dont la croissance atteint
8,2% et de l'efficience technique globale des banques commerciales qui est
progressé de 2%.
31
L'efficience technique des banques commerciales dans la Zone
CEMAC
Tableau 5 : le taux de croissance moyen de la
productivité totale des facteurs (indice de Malmquist3 et ses
composants)
|
Pays
|
Efficience technique générale
|
Changement technologique
|
Efficience technique pure
|
Efficience d'échelle
|
Productivité
globale des
facteurs
|
|
Cameroun
|
0,93
|
1,039
|
0,88
|
0,993
|
0,993
|
|
RCA
|
0,69
|
1,075
|
0,5
|
0,85
|
1
|
|
Congo
|
0,86
|
1,138
|
0,71
|
0,71
|
1,041
|
|
Gabon
|
0,70
|
1,072
|
0,4
|
0,86
|
1
|
|
Guinée
|
0,82
|
1 ,129
|
0,74
|
0,74
|
1 ,004
|
|
Tchad
|
0,79
|
1,043
|
0,63
|
0,93
|
1,002
|
|
Moyenne
|
0,71
|
1,082
|
0,629
|
0,859
|
1,007
|
Source : l'auteur à partir des
données de la COBAC (2002-2014) 4.2 Les tests
économétriques
Dans cette partie avant d'appliquer la méthode de
moindre carré généralisée (MCG) et
l'interprétation de résultat, nous avons fait les
différents tests économétriques suivants : le test de
corrélation de matrice, le test d'homogénéité, le
Test de Hausman, le test d'hétéroscédasticité, et
le test d'autocorrélation.
4.2.1 Le test de corrélation
Il présente la matrice de corrélation et permet
de faire l'analyse par couple entre la variable dépendante et les
variables à expliquer. Quand on obtient le coefficient de
corrélation supérieur à 0,5 c'est le signe d'un
problème de colinéarité entre les variables.
Pour ce modèle estimé, la matrice de
corrélation montre que le niveau de corrélation entre les
variables est faible, ce qui justifie l'absence de
multicollinéarité (cf. Annexe 3).
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