S OULEYMANE MBAYE M AÎTRE - ASSISTANT ASSOCIÉ À L ’U NIVERSITÉ A. S ECK DE Z IGUINCHOR -S ÉNÉGAL. D ÉPARTEMENT E CONOMIE -G ESTION XXIX J OURNÉES ATM-UPEC.

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1 S OULEYMANE MBAYE M AÎTRE - ASSISTANT ASSOCIÉ À L ’U NIVERSITÉ A. S ECK DE Z IGUINCHOR -S ÉNÉGAL. D ÉPARTEMENT E CONOMIE -G ESTION XXIX J OURNÉES ATM-UPEC DU 06 AU 08 JUIN 2013 U NIVERSITÉ P ARIS -E ST C RÉTEIL « La microfinance a-t-elle un impact macroéconomique au Sénégal ?»

2 PLAN Problématique  Problématique  Contexte, questions connexes et Objectif  Approches théoriques et empiriques de la relation développement financier et développement économique  Méthodologie  Résultats et discussion  Conclusion

3 Problématique Problématique : Est-ce que, du point de vue macroéconomique, la microfinance a une influence positive sur la croissance économique ?  Contexte  Contexte :  Développement de la microfinance dû à un certain nombre de facteurs ► Historique : « l’échec du développement par le haut » ►Psycho-sociaux et économique: précarité, éloignement physique et psychologique ►Cadre réglementaire: la loi Parmec ►Institutionnel : Création d’un Ministère de la Microfinance  Massification de l’offre de crédit  Augmentation du nombre de bénéficiaires Questions connexes :  Questions connexes : ► Le système financier dans son ensemble impacte-t-il positivement sur la croissance économique ? ► Quelle est la place de la microfinance dans le système financier global ? Objectif de l’étude  Objectif de l’étude : Apprécier directement l’impact de la microfinance dans l’évolution du taux de croissance du PIB de 1980 à 2011

4 Approches théorique et empiriques de la relation développement financier et développement économique Le lien entre finance et développement économique est communément admis King et Levine (The Quarterly Journal of Economics, 1993) : corrélation positive entre M3/PIB et TC PIB/hbt Une causalité ambiguë Sens de la causalité selon le niveau de développement économique (Patrick, Economic Development and Cultural Change, 1966) Etude sur l’UEMOA Raffinot et Venet (1998) Togo : secteur réel secteur financier Lanciné (1999) Côte d’Ivoire et Sénégal : Secteur financier secteur réel Variables les plus utilisées Développement financier : M2/PIB, M3/PIB, crédit au secteur privé/PIB, quasi-monnaie/M2, encours de crédit réel/hbt Développement économique : PIB réel/hbt, TC PIB, TC PIB/hbt   

5 Méthodologie: Données et Modèle d’analyse  Méthode: L’étude est de type quantitatif => modèle de régression multiple  Données : « World Development Indicators (2013) », sauf celles concernant les banques commerciales et les IMF qui proviennent des bases de données de la Cellule de réglementation des systèmes financiers décentralisés du Sénégal ; elles couvrent la période allant de 1980 à 2011.  Descriptions des variables de l’étude : - Variables explicatives: le taux de croissance du PIB par habitant (TCPIBHBT) ; la masse monétaire au sens de M2 rapportée au PIB (MM) ; les crédits au secteur privé sur le PIB (CREDPRIV) ; la Formation brut de capital fixe rapportée au PIB (FBCF) ; l’encours de crédit des IMF (VCIMF) ; le volume de crédit des banques commerciales (VCBANK) et la population totale (POPT). - Variable expliquée: Taux de croissance du PIB (TCPIB)  Le modèle d’analyse : le modèle d’analyse se présente comme suit : TCPIB = C + a1 (TCPIBhbt) + a2 (MM) +a3 (CREDPRIVE) + a4 (FBCF) + a5 (VCIMF) + a6 (VCBANK) +a7 (POPT) + Ɛ où C = constante, coefficients ai = paramètres des différentes variables à estimer et Ɛ une variable aléatoire qui mesure le terme d’erreur

6 Résultats 1 et discussion Résultats 1 et discussion : Régression linéaire multiple Dependent Variable: LOG(TCPIB) Method: Least Squares Date: 04/01/13 Time: 11:32 Sample (adjusted): 1981 2010 Included observations: 19 Excluded observations: 11 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-3.8126432.406542-1.5842830.1414 LOG(TCPIBHBT)0.2395020.0246569.7135480.0000 LOG(MM)1.0831610.3621502.9909160.0123 LOG(CREDPRIVE)-1.0112070.309463-3.2676200.0075 LOG(FBCF)-0.1734280.179700-0.9650990.3552 LOG(VCIMF)-0.3653090.118217-3.0901570.0103 LOG(VCBANK)0.6665060.2949372.2598270.0451 LOG(POPT)0.0142410.0128641.1070360.2919 R-squared0.948316 Mean dependent var1.544752 Adjusted R-squared0.915426 S.D. dependent var0.285552 S.E. of regression0.083043 Akaike info criterion-1.843350 Sum squared resid0.075858 Schwarz criterion-1.445692 Log likelihood25.51183 F-statistic28.83296 Durbin-Watson stat1.914388 Prob(F-statistic)0.000003

7 Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/01/13 Time: 23:23 Sample: 1980 2011 Lags: 1 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability D(LOG(VCIMF)) does not Granger Cause D(LOG(TCPIB))18 0.20655 0.65599 D(LOG(TCPIB)) does not Granger Cause D(LOG(VCIMF)) 0.14009 0.71343 D(LOG(VCIMF)) does not Granger Cause D(LOG(TCPIBHBT))6 0.79087 0.43935 D(LOG(TCPIBHBT)) does not Granger Cause D(LOG(VCIMF)) 0.77140 0.44445 D(LOG(VCIMF)) does not Granger Cause D(LOG(MM))30 1.76318 0.19535 D(LOG(MM)) does not Granger Cause D(LOG(VCIMF)) 0.80327 0.37804 D(LOG(VCIMF)) does not Granger Cause D(LOG(CREDPRIVE)) 30 1.00462 0.32509 D(LOG(CREDPRIVE)) does not Granger Cause D(LOG(VCIMF)) 0.08169 0.77720 D(LOG(VCIMF)) does not Granger Cause D(LOG(FBCF))30 0.15797 0.69415 D(LOG(FBCF)) does not Granger Cause D(LOG(VCIMF)) 0.14375 0.70755 D(LOG(VCBANK)) does not Granger Cause D(LOG(VCIMF))30 0.03296 0.85729 D(LOG(VCIMF)) does not Granger Cause D(LOG(VCBANK)) 0.20006 0.65824 Résultats 2 et discussion Résultats 2 et discussion : Tests de causalité au sens de Granger

8 Equation-1 : D(LOG(TCPIB)) = - 6.578604386*D(LOG(TCPIB(-1))) - 0.6359543479*D(LOG(TCPIBHBT(-1))) + 12.2594329*D(LOG(MM(-1))) - 11.02840615*D(LOG(VCIMF(-1))) - 75.72781889*D(LOG(POPT(-1))) + 4.276374844 Equation-2 : D(LOG(TCPIBHBT)) = - 19.65016805*D(LOG(TCPIB(-1))) - 3.471435519*D(LOG(TCPIBHBT(-1))) + 59.76339352*D(LOG(MM(-1))) - 39.49952535*D(LOG(VCIMF(-1))) - 286.6864729*D(LOG(POPT(-1))) + 15.3013633 Equation-3 : D(LOG(MM)) = - 0.2164710826*D(LOG(TCPIB(-1))) + 0.1197156186*D(LOG(TCPIBHBT(-1))) - 0.3275109578*D(LOG(MM(-1))) + 0.1861338748*D(LOG(VCIMF(-1))) - 3.735850147*D(LOG(POPT(-1))) + 0.130742556 Equation-4: D(LOG(VCIMF)) = 3.597343712*D(LOG(TCPIB(-1))) + 0.04658782457*D(LOG(TCPIBHBT(-1))) - 2.942408994*D(LOG(MM(-1))) + 4.857912035*D(LOG(VCIMF(-1))) + 21.96258171*D(LOG(POPT(-1))) - 1.2993694 Equation-5 : D(LOG(POPT)) = 0.02905522992*D(LOG(TCPIB(-1))) + 0.0008333275976*D(LOG(TCPIBHBT(-1))) - 0.02305114113*D(LOG(MM(-1))) + 0.03608041334*D(LOG(VCIMF(-1))) + 0.03171142212*D(LOG(POPT(-1))) + 0.01829267938 Résultats 3 et discussion Résultats 3 et discussion : principaux liens de long terme

9 Conclusion Le système financier a une influence sur la croissance économique  Le système financier a une influence sur la croissance économique Les variables de développement financier sont corrélées avec l’indicateur de croissance (influence positive de M2 rapportée au PIB (MM) et la VCBANK sur le taux de croissance du PIB) La Microfinance a un impact indirect sur la croissance du PIB mais à long terme et via la MM.  La Microfinance a un impact indirect sur la croissance du PIB mais à long terme et via la MM. - A court terme, l’encours de crédit des IMF (VCIMF) influe négativement sur le taux de croissance du PIB - A long terme, le volume de crédit (VCIMF) de l’année passée à un impact positif sur la variable MM actuelle. Or celle-ci impacte positivement sur le taux de croissance du PIB de l’année en cours.  Une complémentarité à renforcer Refinancement des IMF par les Banques commerciales : complémentarité qui tant à élargir la surface d’intermédiation financière surtout avec des crédits à moyen et long terme

10 Fin Je vous remercie de votre aimable attention Dr Souleymane MBAYE Mail: smbaye@univ-zig.snsmbaye@univ-zig.sn Tél. + 221 77 206 29 84