Déterminants de l'exclusion bancaire au Cameroun

Deuxième Partie : Facteurs Institutionnels de l'Exclusion Bancaire

Introduction de la deuxième partie

La détermination des facteurs explicatifs de l'exclusion bancaire, fait l'objet de diverses orientations théoriques. La théorie des possibilités développée par Beck et De La Torre (2006), montre que, l'exclusion bancaire est due à des facteurs socioéconomiques.Anderloni et al (2006), caractérisent ces facteurs de facteurs liés à la demande. Cependant, Pour ces derniers, les déterminants de l'exclusion bancaire sont à la fois liés à la demande et à l'offre. L'analyse précédente s'est attelée à démontrer les facteurs liés à la demande. Ainsi, cette analyse, n'a démontré que partiellement les déterminants de l'exclusion bancaire. Avom et Bobbo (2014), ont estimé que, en dépit de ces facteurs socioéconomiques il est important de mettre en évidence les facteursqui émanent des institutions. Ces facteurs sont appelés facteurs institutionnels (Kempson et al 2008 ; Anderloni et al 2008). Les facteurs institutionnels désignent l'ensemble des barrières issues des institutions bancaires qui entravent ou constituent d'obstacles à la bancarisation et accentuent de fait l'exclusion bancaire. Les travaux de ces facteurs institutionnels émanent principalement de, (Avom et Bobbo, 2014 ; De Boissieu et Couppey-Soubeyran, 2013 ; Gloukoviezoff, 2008 ; Tasqué, 2008 ; Beck et al. 2006 ; Washington, 2006 ; Barth et al. 2004 ; Eber, 2000). L'objectif primordial de cette partie, consiste à identifier les facteurs liés à l'offre ou les facteurs institutionnels de l'exclusion bancaire. Pour y parvenir, nous ressortons d'une part, les fondements théoriques des facteurs institutionnels de l'exclusion bancaire (Chapitre 1). Et d'autre part, nous procédons à l'évaluation desdits facteurs (Chapitre 2).

Chapitre 3 Les Facteurs Institutionnels de l'Exclusion Bancaire : Cadre Théorique

Introduction

La littérature dénombre une liste non exhaustive des facteurs institutionnels de l'exclusion bancaire. Dans la théorie de sélection de la clientèle, Eber (2000),démontre que, pour toutes les banques le problème d'asymétrie informationnelle est un problème crucial. Cette analyse va du constat selon lequel, la banque doit déterminer quels clients doivent être servis et quels clients doivent être rationnés ou exclus ainsi, d'une manière évidente, l'origine fondamentale du problème réside dans l'imperfection de l'information concernant le risque des clients. A la suite de cela, il ajoute que, les banques se désengagent des zones urbaines défavorisées et le processus de sélection de clientèle s'accompagne donc d'un positionnement géographique particulier. Anderloni et al (2008), précisent quant à eux que, les banques refusent d'ouvrir des comptes bancaires de transaction à certains groupes de personnes qui, par exemple, présentent un historique de crédit difficile, des formes d'emploi instables ou mal cotés par le système d'évaluation des risques-clients. Pour Demirguc-Kunt et Klapper (2012), le coût, l'éloignement et les documents à fournir ne favorisent pas la bancarisation. Allant dans le même sillage, Avom et Bobbo (2014) mettent en évidence les effets pervers exprimés en termes d'exclusion bancaire, de la réglementation bancaire. Ainsi, l'objectif de ce chapitre consiste à d'identifier théoriquement les facteurs institutionnels de l'exclusion bancaire. Pour y parvenir, nous procédons d'une part à l'analyse de la théorie de la sélection de la clientèle bancaire (Section 1) et d'autre part, nous ressortons les barrières institutionnelles de l'exclusion bancaire (Section 2).

Section 1 : Théorie de la sélection de la clientèle

La base du problème de la sélection de la clientèle est selon Eber (2000), un problème d'asymétries d'information. Si les banquiers détenaient une information parfaite sur les emprunteurs potentiels, le problème de la sélection de clientèle serait trivial puisque des critères de sélection parfaits pourraient être définis. Il convient ainsi de relever dans cette rubrique, l'analyse de l'exclusion bancaire en termes d'asymétrie d'information.

1. Exclusion Bancaire : La pertinence en termes d'asymétries d'information

Les asymétries d'information désignent une situation dans laquelle l'une des parties prenantes d'une transaction, en l'espèce l'emprunteur dans le domaine de la banque, est mieux informée sur sa qualité propre ou sur celle de son projet que la banque. Dans la perspective théorique des asymétries d'information, la sélection de sa clientèle par une banque réside donc dans l'imperfection de l'environnement informationnel dans lequel celle-ci évolue. Une demande de crédit peut ne pas être satisfaite si la banque se trouve dans l'incapacité de traiter cette incertitude, plus exactement dans l'incapacité d'évaluer le risque associé à cette demande soit sa probabilité (Tasqué, 2008). Avant d'être transposé au marché du crédit par Stiglitz et Weiss (1981), les effets d'une inégalité d'informations pertinentes, ont d'abord été formalisés par Arkelof (1970). Il a mis en évidence une situation d'asymétrie d'information sur un marché celui des lémons c'est-à-dire les voitures présentant des vices cachés sur le marché des voitures d'occasion.

a. Asymétrie d'information : L'analyse d'Arkelof

Dans son ouvrage, The Market for Lemons, 1970 Arkelof met en évidence une situation d'asymétrie d'information sur un marché. Le marché étudié est celui des lemons, ou encore « citrons », c'est-à-dire les voitures présentant des vices cachés sur le marché des voitures d'occasion. Dans ce marché, les vendeurs possèdent d'informations supplémentaires par rapport aux acheteurs sur la qualité des produits, et sont incités à tromper ceux-ci en leur vendant une mauvaise voiture au prix d'une bonne voiture. Dans une telle situation, la courbe de demande du bien a une forme atypique. Elle n'a pas la forme classique (du modèle CPP) ^19(*) d'une fonction décroissante du prix. En effet, les personnes qui possèdent une voiture de mauvaise qualité vont tenter de s'en débarrasser en le vendant d'occasion. Ainsi, il est difficile pour un acheteur de choisir entre les vendeurs qui ont de bonnes raisons de vendre leur véhicule et ceux qui le font parce que le véhicule est devenu de mauvaise qualité. Devant le risque, les acheteurs sont tentés de se retirer du marché, ce qui a pour conséquence de faire baisser le prix pour toutes les voitures. Les vendeurs de véhicules de bonne qualité, jugeant le prix trop faible, renoncent alors à proposer leur véhicule, et la proportion de voiture de mauvaise qualité augmente, ce qui rend encore plus méfiant les acheteurs. À la limite, le marché des véhicules d'occasion peut disparaître. En pratique il devient « étroit » et les voitures de mauvaise qualité y sont surreprésentées. A cet effet, un manque d'information sur la qualité, les mauvaises voitures chassent les bonnes. Ce modèle montre ainsi une imperfection du marché qui tire l'économie vers le bas.

b. Asymétrie d'information : L'analyse de Stiglitz et Weiss de 1981

Cette analyse est une transposition de celle faite par Arkelof(1970) vers le marché du crédit. Pour Stiglitz et Weiss (1981), l'incertitude découle de l'existence d'asymétries d'information entre le prêteur et l'emprunteur. En raison de ces asymétries et du lien existant entre le prix (le taux d'intérêt) et la qualité du crédit (son niveau de risque), il n'est pas possible de réguler le marché par une variation du prix mais uniquement par un rationnement indifférencié de la demande relate Gloukoviezoff (2008) à partir des analyses que font Stiglitz et Weiss. Pour Gloukoviezoff (2008), cette analyse est une référence incontournable en matière du fonctionnement du marché du crédit. Dans ce marché du crédit de Stiglitz et Weiss (1981), les intentions futures et la qualité de l'emprunteur sont difficilement maîtrisables par le prêteur et ceux, dû à un déficit informationnel entre les acteurs. Ce déficit informationnel justifie à cet effet, l'analyse de l'asymétrie d'information sous deux angles que sont : la sélection adverse et l'aléa moral.

· La sélection adverse

Stiglitz et Weiss (1981), mettent en exerguesla pertinence du rationnement de crédit pour réguler le marché du crédit et dévoile ainsi la faiblesse que peut contenir le taux d'intérêt pour réguler ce marché. Seuls les emprunteurs connaissent véritablement leur risque. Tous les mauvais risques ont systématiquement intérêt à se faire passer pour des emprunteurs peu risqués (Eber, 200). Certains sont donc plus risqués que d'autres mais cette information, supposée connue des emprunteurs, n'est pas accessible aux prêteurs, expliquant ainsi l'existence d'une asymétrie d'information ex ante (Gloukoviezoff, 2008).

Cependant, la banque sachant l'existence d'une asymétrie d'information, ne peut se fier aux informations divulguées par les demandeurs concernant son propre risque.

Pour pallier à ce problème, elle exclue l'hypothèse de l'augmentation du taux d'intérêt. Car, elle n'a pas intérêt à augmenter le taux d'intérêt pour ajuster l'offre à la demande. Un ajustement par les prix, c'est-à-dire par une augmentation de taux, la conduirait en effet à ne financer que les « mauvais risques » qui appartiennent à la classe d'emprunteurs à risque élevé, prêts à payer des taux élevés. En revanche elle inciterait les bons risques, ceux à risque modéré, à quitter le marché en raison de la nature trop élevée des taux d'intérêt par rapport à leur niveau de risque (Tasqué, 2008). Ainsi, la hausse du taux des crédits bancaires engendre des effets opposés. D'un côté, elle implique une hausse des revenus de la banque. D'un autre côté, elle provoque un effet d'anti-sélection qui accroît le risque du portefeuille de crédit de la banque et réduit le profit bancaire espéré (Eber, 2000). Stiglitz et Weiss expliquent ainsi qu'il existe un taux d'intérêt d'équilibre qui maximise le rendement espéré d'un prêt pour le prêteur. Pour des taux d'intérêt faibles, l'effet d'anti sélection est peu important. Cet effet devient de plus en plus fort à mesure que le taux d'intérêt augmente.

· Aléa Moral

Outre les problèmes de sélection adverse, l'asymétrie d'information peut être appréhendée dans des contextes où l'un des contractants peut être amené à changer de comportement. L'autre partenaire est alors dans une situation caractérisée par l'apparition d'un aléa moral(ex post). Ici, le niveau du taux d'intérêt affecte le comportement de l'emprunteur une fois le prêt octroyé. Plus le taux d'intérêt est élevé, plus l'emprunteur (qui cherche à maximiser la rentabilité de son investissement), sera tenté d'adopter un comportement risqué augmentant du même coup son risque de faillite. Pour résoudre cela, il est demandé une vigilance du prêteur, face aux effets du taux d'intérêt sur le comportement de l'emprunteur. En raison du risque d'aléa moral, face à un accroissement de la demande de crédit, les prêteurs auront alors intérêt à rationner la demande supplémentaire plutôt que d'augmenter le taux d'intérêt (Gloukoviezoff, 2008 ; Stiglitz et Weiss, 1981). Par leur modèle, Stiglitz et Weiss montrent comment l'introduction de l'asymétrie d'information met en échec l'ajustement du marché par le prix. D'une part, le prix (ici le taux d'intérêt) n'est plus une information suffisante sur la qualité du produit échangé (des crédits de qualité différente peuvent avoir le même prix) et d'autre part, il influe sur la qualité du produit (la variation du taux modifie le comportement des emprunteurs et donc la qualité du crédit). Ils expliquent ainsi la possibilité de marchés en situation d'équilibre coexistant avec un rationnement de l'offre ou de la demande

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* ¹⁹Concurrence pure et parfaite