Financial Inclusion and Income Inequality in Sub-Saharan Africa: The Role Play by Mobile Money

Table of contents

1. Introduction

e paysage de l'inclusion financière s'est vu enrichi depuis plus d'une décennie de la finance digitale. En tête de cette révolution se trouve le mobile money, c'est-à-dire des services financiers fourni par téléphone portable (Thulani et al. 2014). Véritable phénomène dans les pays en développement et un peu partout dans le monde, le mobile money a évolué de manière fulgurante. Pour une naissance située dans les années 2000, il totalise plus d'une centaine de millions d'utilisateurs et enregistre des transactions à hauteur d'une cinquantaine de milliards de dollars US en 2014 (Gosavi, 2017).

La littérature a de suite compris son impact sur l'inclusion financière. Malgré la jeunesse de cette finance, la littérature empirique dessus est pourtant suffisamment documentée. Dans les pays en développement surtout où les taux d'inclusion financières sont souvent les plus faibles, les travaux se sont proliférés pour en évaluer les bienfaits et dans l'ensemble les résultats sont plutôt positifs. Par exemple Nlodvu et Nlodvu (2013) ont montré que dans le mobile money a réduit significativement l'exclusion bancaire dans le district de Gwanda au Zimbabwe. Soit précisément, le taux d'exclusion bancaire est passé de 70% à 30,3%. Ce résultat est partagé par Mago et Chitokwindo (2014) Cet effet, peut s'observer pour une même région dans le temps. C'est-à-dire que lorsqu'elle est en développement, l'inclusion financière évolue dans le même sens que les inégalités de revenus mais en se développant elle parvient en extraire les bienfaits. Cette vision de l'inclusion financière qui a besoin d'un certain temps pour fournir des effets significatifs sur les inégalités de revenus se retrouve aussi dans la littérature. En effet, les effets de l'inclusion financière peuvent s'appréhender à court et à long terme. Tout d'abord à court terme, l'obtention d'un emprunt induit un effet revenu qui s'il est obtenu par une personne pauvre réduit déjà l'écart entre cette personne et les personnes riches (Maldonado et González-Vega, 2008;Tita et Aziakpono, 2017). Tita et Aziakpono (2017) soutient que l'accès aux services financiers va ainsi permettre aux personnes pauvres une meilleure gestion des risques, un lissage de la consommation et même d'investir soit dans l'auto-emploi soit dans l'éducation des enfants. Mais cet effet ne tient pas sur la durée. (Tita et Aziakpono, 2017). L'inclusion financière accroit l'offre des services financiers et dans un tel contexte pousse les établissements à se livrer une concurrence qui est pro-consommateur (Aglietta, 1993;Tita et Aziakpono, 2017). Cette compétition va réduire le coût de l'emprunt et faciliter l'accès au crédit à des entrepreneurs de talents. Les investissements effectués par ces entrepreneurs et les investissements dans l'éducation de la jeune génération vont au bout d'un certain temps porter leurs fruits. En effet, les investissements vont à long terme sortir l'entrepreneur de la pauvreté et en plus il va créer de nouveaux emplois avec l'expansion de son activité (Tita et Aziakpono, 2017). D'un autre côté, l'éducation de la nouvelle génération leur sera utile plus tard pour avoir accès à des emplois bien rémunérés ou pour s'autoemployer (Dao et

?? ?? = ?? ?? ??? ?? ?? ?? ??? ?? (1)

Avec 0 ? ?? ?? ? 1 l'indice de la variable qui capte la dimension de l'inclusion financière considérée ?? ?? la valeur actuelle de cette variable ?? ?? la plus petite valeur de cette variable ?? ?? la valeur la plus élevée de cette variable.

A partir de la valeur de chacune de ces dimensions, l'indice d'inclusion financière (IFI) s'obtient comme il suit: Pour ce qui est des variables de contrôles, les résultats montrent que les variations à la hausse du PIB par tête ne réduisent pas significativement les inégalités de revenus. Tantôt positif et significatif, tantôt négatif et non significatif, l'effet de la croissance économique sur les inégalités de revenus n'y est pas encore. Ce résultat s'accorde au contexte dans la région à savoir une forte croissance économique et des inégalités de revenus aussi élevés (Tita et Aziakpono, 2017). Par ailleurs, ce résultat est en accord avec les résultats de Kai et Hamori (2009) dans les pays en développement et avec le modèle de Kuznets (1955) qui postule que la croissance économique conduit à la hausse les inégalités de revenus dans les pays en développement. Il ressort aussi que l'inflation creuse les inégalités de revenus dans la région. En effet, la théorie postule que les pauvres font moins bien face aux effets néfastes de l'inflation que les personnes riches (Jauch et Watzka, 2016). Les travaux de Dao et Godbout (2014) aboutissent au même résultat. Par ailleurs, les tableaux 1 et 2 montrent qu'une variation à la hausse du taux de chômage augmente significativement les inégalités de revenus. Ce résultat s'accorde à celui de Le et al. (2019). En effet, le chômage signifie dans certains cas une absence de revenus et donc le creusement de l'écart de revenus entre riches et pauvres. Enfin, il semble que la gouvernance, qu'il s'agisse du contrôle de la corruption ou des règles et de la loi, ne permet pas encore de réduire les inégalités de revenus dans la région. Ce résultat est partagé par Le et al. (2019) pour les règles et la loi ainsi que par Sukmana et Ibrahim (2018) pour le contrôle de la corruption. Il signifie que la qualité de la gouvernance dans la région n'est pas encore assez bonne pour être pro-pauvres.

?????? = 1 ? ? (1??? ?? ) 2 +(1??? ?? ) 2 +(1??? ?? ) 2 3 (2) Avec 0 ? ?? ?? ,

V.

2. Conclusion

L'objectif de ce travail était de déterminer l'effet de l'inclusion financière sur les inégalités de revenus en Afrique Subsaharienne. La particularité de ce travail étant de prendre en compte le rôle que joue le mobile money dans cette relation. L'analyse empirique a nécessité les données de FAS (2019), de SWIID, de WDI (2019) et de WGI (2019). La disponibilité des données a permis de retenir 04 pays pour une période d'étude allant de 2010 à 2014. L'utilisation du PCSE, des moindres carrés généralisés et des variables instrumentales a révélé que les variations à la hausse de l'inclusion financière conduisent à la baisse les inégalités de revenus en Afrique Subsaharienne. En effet, l'impact du mobile money sur l'inclusion financière permet d'échapper au résultat trouvé par Seshamani et Tounkara (2018) dans la région. Il ressort aussi que la stabilité des prix et une baisse du taux de chômage agissent dans le même sens. Ainsi, dans les pays de cette région, le mobile money doit être encouragé et son utilisation démocratisée. Par ailleurs, la stabilité des prix ne doit pas être relâchée et la lutte contre le chômage doit être un impératif. Par contre, pour ce qui est de la croissance économique et la gouvernance, la région doit encore fournir des efforts supplémentaires pour qu'ils soient des outils dans la lutte des inégalités de revenus.

3. Bibliographie

Figure 1.
études empiriques. Cette section présente les deux
aspects. Le premier point porte sur la revue de littérature
théorique et le second sur la revue de littérature
empirique.
a) Revue de littérature théorique
Greenwood et Jovanovic (1990) ont montré que
tout comme la croissance économique, l'effet du
développement financier sur les inégalités de revenus
était non linéaire. Cette idée se retrouve donc dans la
littérature des effets de l'inclusion financière sur les
inégalités de revenus. Ainsi, l'inclusion financière dans
les pays en développement bénéficie à une élite
capable de fournir les garanties exigées par les
institutions financières (Agyemang-Badu et al. 2018;
Seshamani et Tounkara, 2018). En effet, face aux
problèmes d'asymétries d'informations souvent
prééminents dans ces pays, les établissements
financiers sont contraints d'exiger des garanties souvent
à la hauteur de l'emprunt exigé (Akerlof, 1970; Stiglitz et
Weiss, 1981). Il devient difficile pour une personne pauvre, qui
a besoin de cet emprunt pour investir et sortir de la
pauvreté, de fournir ce quel 'institution financière
Subsaharienne. Les données nécessaires à l'atteinte de cet objectif sont issues de Financial Access Survey (FAS, 2019), de Standardized World In come In equality Database (SWIID), de World Development Indicators demande. Seshamani et Tounkara, 2018). C'est pourquoi dans les
(WDI, 2019) et de World wide Governance Indicators pays développés l'inclusion financière réduit
(WGI, 2019). significativement les inégalités de revenus (Agyemang-
Justifiée par la faible disponibilité des données Badu et al. 2018; Seshamani et Tounkara, 2018).
sur le mobile money, l'échantillon de cette étude est de
04 pays entre 2010 et 2014. Pour ce qui est de l'analyse
empirique, ces données de panel sont estimés avec le
panel corrected standard error (PCSE) pour ce qui est
des effets fixes, par les moindres carrés généralisés et
les par les variables instrumentales pour ce qui est des
effets aléatoires. Le reste de cet s'article s'articule
comme il suit. La première section est celle de la revue
de littérature. Il s'agit de présenter à la fois la littérature
théorique et la littérature empirique. La deuxième est
celle de la méthodologie. Cette section aborde le choix
des variables, le modèle retenu et les méthodes
d'estimations qui y sont appropriées. La troisième est
celle de l'analyse des résultats. Dans cette dernière
section, il est question de discuter les résultats obtenus
à la lumière de la littérature et du contexte.
II. Revue de Littérature
La littérature économique des effets de
l'inclusion financière sur les inégalités de revenus est
aussi bien présente dans la théorie que dans des
Figure 2. A
dimensions de l'inclusion financière à savoir la
dimension accessibilité, la dimension disponibilité et la
dimension usage. La dimension accessibilité se
constitue du nombre de comptes de dépôts, du nombre
de compte de crédits et du nombre de compte mobile
money enregistré pour 1000 adultes. La dimension
disponibilité se constitue du nombre de branches de
banques commerciales, du nombre de guichets
automatiques et le nombre d'agents mobile money
enregistrés, pour 100 000 adultes. La dimension usage
comprend les dépôts en pourcentage du PIB auprès
des banques commerciales, les emprunts en pourcentage du PIB obtenus auprès des banques commerciales et les transactions via mobile money en pourcentage du PIB. Chaque dimension s'obtient par la formule suivante: Year 2020
Volume XX Issue XIV Version I
Egalement, Le et al. (2019) font recours aux doubles moindres carrés pour déterminer l'effet de ( )
l'inclusion financière sur les inégalités de revenus dans un échantillon de 22 pays en transition entre 2005 et 2015. Grâce à un indice d'inclusion financière déterminé par deux approches, ils parviennent au résultat que les inégalités de revenus dans ces pays sont significativement réduites par une variation à la hausse de l'inclusion financière. Plus récemment, Demir et al. (2020) parviennent au résultat que l'inclusion financière réduit significativement les inégalités de revenus dans 140 pays grâce à une regression quantile entre 2011, 2014 et 2017. Ils trouvent que cet effet est plus important dans les pays développés, ce qui fait penser à la relation non linéaire évoquée par la littérature. III. Méthodologie Cette section présente le choix des variables avec une brève explication sur l'indice d'inclusion financière retenu. Puis elle présente le modèle et les méthodes d'estimations qui lui sont appliquées. Global Journal of Management and Business Research
a) Choix des variables et données
Les données issues de FAS (2019) permettent
d'implémenter un indice d'inclusion financière tel que
proposé par Ngono (2020). Cet indice considère trois
Figure 3.
Note: b) Modèle et méthode d'estimationEn respectant l'approche de Lee et al. (2019), la spécification retenue dans ce travail est la suivante:
Figure 4. Tableau 1 :
1
Ginidisp Pcse Re Ivre Ivreec2sls
IFIavecmobilemoney -28,06*** (9,100) -28,97*** (9,797) -116,7* (68,42) -29,83 (18,35)
LPIBH 7,683*** (2,679) 7,891** (3,069) 25,70 (21,07) 4,547 (6,793)
IPC 0,290* (0,152) 0,295* (0,155) -0,0793 (0,535) 0,308 (0,208)
FBCF -0,0364 (0,106) -0,0437 (0,162) -0,725 (0,479) -0,0929 (0,197)
UN 0,529*** (0,144) 0,529*** (0,178) 0,852 (0,908) 0,994** (0,496)
CC C 11,08*** (2,489) 1,165 (14,88) 11,32*** (2,721) 0,131 (16,87) 35,15* (19,38) -81,62 (123,0) 10,77** (5,203) 22,78 (39,47) Year 2020
Obs, 20 20 16 16
Pays 4 4 4 4
R-carré Fisher/Wald Breush-Pagan Wald modifié Wooldridge Sargan Pour l'ensemble, statistiquement significatifs. Les R-carré sont tous 0,9664 0,0000 0,0893 0,0000 0,0030 Source: Auteur à partir de Stata. *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1. 0,9955 0,9807 0,9973 0,0000 0,0120 0,0000 1,0000 0,2744 les résultats sont supérieurs à 90%, les tests de causalité globale sont tous significatifs au seuil de 5% et les tests de Sargan sont supérieurs à 10% ce qui implique que les instruments sont valides. Les tableaux 1 et 2 montrent que des variations à la hausse de l'indice d'inclusion financière réduisent significativement les inégalités de revenus en Afrique Subsaharienne. Ce résultat vient ainsi confirmer l'intuition de Seshamani et Tounkara (2018) à savoir que l'effet du mobile money devrait mener l'inclusion financière à des niveaux permettant de réduire les inégalités de revenus en Afrique Subsaharienne. Donc, le mobile money permet à l'inclusion financière de réduire significativement les inégalités de revenus, aussi bien avant impôt et transfert qu'après ceux-ci, en Afrique Subsaharienne. Ce résultat (2020) qui trouvent le mobile money favorise l'inclusion financière et l'inclusion financière favorise la réduction des inégalités de revenus. Tableau 2: Résultats des estimations avec GINIMKT Ginimkt Pcse Re Ivre Ivreec2sls IFIavecmobilemoney -7.766* (4.227) -8.329 (5.224) -14.85*** (2.433) -8.223* (4.692) LPIBH -0.203 (1.404) -0.206 (1.728) -2.779 (2.843) -3.125 (2.643) IPC 0.246* (0.134) 0.250 (0.168) 0.390*** (0.0649) 0.421** (0.182) FBCF 0.0113 (0.132) 0.00236 (0.166) -0.118 (0.236) -0.0399 (0.172) UN 0.666*** (0.150) 0.676*** (0.185) 1.199*** (0.415) 1.132*** (0.359) RL 11.56*** (2.042) 11.79*** (2.534) 12.79*** (0.903) 9.909*** (2.277) va dans le même sens que les travaux de Demir et al. Volume XX Issue XIV Version I Global Journal of Management and Business Research ( )
C 59.67*** (8.100) 60.10*** (9.960) 80.00*** (22.63) 77.74*** (18.28)
Obs. 20 20 16 16
Pays 4 4 4 4
R-carré 0.9678 0.9977 0.9998 0.9986
Fisher/Wald 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Note: A
1
2

Appendix A

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Notes
1
© 2020 Global Journals
2
© 2020 Global Journals Financial Inclusion and Income Inequality in Sub-Saharan Africa: The Role Play by Mobile Money
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Date: 2020-01-15