Décision de financement des PME

REPUBLIQUE DU BENIN

*********

MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA

RECHERCHE SCIENTIFIQUE (MESRS)

********

UNIVERSITE D’ABOMEY CALAVI

************

FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION (FASEG)

*********

CYCLE II

*****

Mémoire de Fin de Formation pour l’Obtention du Diplôme de Maîtrise es Sciences

Economiques

OPTION : ECONOMIE

Année académique : 2010 - 2011

Réalisé et Soutenu par : Sous la direction de :

Judicaël Yémalin TOSSOU Pr Magloire LANHA,

Professeur agrégé des sciences

économiques

Thème:

Analyse économique des décisions de financement des PME

au Bénin

« Version corrigée après soutenance- Bon à déposer »

Abomey-Calavi, le -------------------------------------------------------------------------

Signature du directeur de mémoire : ----------------------------------------------------

Nom du directeur de mémoire : ----------------------------------------------------------

LA FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE

GESTION (FASEG) N’ENTEND DONNER AUCUNE

APPROBATION NI IMPROBATION AUX OPINIONS

EMISES DANS CE MEMOIRE.

CES OPINIONS DOIVENT ETRE CONSIDEREES COMME

PROPRES A SON AUTEUR

Analyse économique des décisions de financement des PME au Bénin

Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page i

DEDICACES

A

- Mes parents : Philomène & René;

- Mes filleuls Ghalia & Sylvanus ;

- Mes amis Roukiyath & René.

Judicaël


Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page ii

REMERCIEMENTS

En prélude de ce mémoire, nous avons l’agréable devoir de remercier tous ceux qui, de

près ou de loin, n’ont ménagé aucun effort pour contribuer à l’heureux aboutissement de ce

travail. Vous êtes nombreux à nous apporter votre assistance technique et financière. Certes

nous ne pouvons pas vous citer tous ici, car la liste est trop longue.

Que toutes ces personnes reçoivent ici nos profondes gratitudes.

Il s’agit particulièrement de:

� Pr Magloire LANHA, Professeur agrégé des sciences économiques, Doyen de la Faculté des

Sciences Economiques et de Gestion (FASEG) de l’UAC pour ses merveilleuses innovations dans la

faculté et surtout pour avoir accepté, malgré ses énormes et lourdes tâches, de superviser la rédaction

de ce mémoire. Toutes nos discussions avec lui nous ont été bénéfiques et ça a été une expérience très

enrichissante de réaliser notre premier travail de recherche sous sa direction.

� Pr Fulbert Gero AMOUSSOUGA, Directeur de l’école doctorale de la FASEG et de tous nos

aînés qui y sont formés, pour leurs diverses orientations dans la réalisation de ce travail.

� Messieurs les honorables membres du jury qui ont bien voulu apprécier ce modeste travail

par leurs observations critiques et leurs apports de chercheurs expérimentés.

� Personnel de la FASEG/UAC (corps administratif et professoral) pour les connaissances

acquises et les diverses facilités administratives

� Messieurs Luc MORIO, Quentin MORENO, Odon VALLET, B. ROYANNEZ

respectivement pour leurs bienveillantes orientations (académique, professionnelle) et les œuvres

généreuses de la fondation VALLET de France au Bénin.

� Responsables des diverses institutions ayant facilité l’accès à l’information théorique et

empirique : Mr CHITOU Abdou Rahamane, Mr Rizwan HAIDER, Mme Lucile SOSSOU, Mr Patrice

HOPPENOT, Mr David MUNNICH, Mr Olivier GBEKE, Mme TCHIBOZO Françoise, Mr Bénoît

DJOSSOU, Mr Hermann TAKOU, Mr Michée OLODO, Mr Roméo DOVENON, Mr Roland

EZINMEGNON, Me Paul ATITA, Mme Nadine TCHINHOUNCHIN, Mme Opportune SINGBO, Mr

Gilles AMOUSSOU, Mme Achiatou ALKOIRET…

� Nos collègues et supérieurs à FINADEV SA : L’expérience professionnelle acquise au cours

de notre stage professionnel nous a été d’une très grande utilité dans la réalisation de ce travail.

� Nos camarades de promotion et les membres de notre famille qui ne nous ont pas marchandé

leur soutien.


Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page iii

SOMMAIRE

- Liste des tableaux……………………………………………………………… . Pge IV

- Liste des figures …………………………………………………………..…..…Pge V

- Liste des annexes…………………………………………………………………Pge VI

- Liste des sigles et abréviations………………………………………………….Pge VII

- Résumé …………………………………………………………………………..Pge IX

- Tableau de synthèse de l’étude

- Introduction générale ……………………………………………………………Pge 1

CHAPITRE PREMIER: Cadres conceptuel et méthodologique… …………………Pge 3

Section 1 : Problématique et aperçu sur l’environnement général des PME ……………..Pge 3

Section 2 : Revue de littérature, Objectifs, Hypothèses et méthodologie ………………..Pge 9

CHAPITRE DEUXIEME : Analyse des données……………………………………Pge 22

Section 1 : Analyse quantitative ………………………….…..........................................Pge 22

Section 2 : Analyse qualitative (de contenu) ………………….……………………..…Pge 31

CHAPITRE TROISIEME : Discussion des résultats et suggestions…………..……Pge37

Section 1 : Discussion des résultats ……………………………………………………..Pge 39

Section 2 : Suggestions et limites de l’étude …………………………………………….Pge 46

- Conclusion générale …………...…… ………………………………...…Pge 50

- Bibliographie……………………………...………………………………...Pge 51

- ANNEXE……………………………….……………………………… ..…..Pge i


Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page iv

Liste des tableaux

Tableau 1: Comparaison des facteurs de risques des PMEB selon l’obtention ou non de

financement (H1)... ……………………………………......................................................Pge 24

Tableau 2 : Variables significatives du modèle de régression logistique (H1)………….Pge 27

Tableau 3 : Corrélation entre MFIN et les indicateurs de développement de la PME

(H2)… …………………………………………………………………………….....Pge 28

Tableau 4 : Modèles de régression linéaire simple (H2)……………………………….Pge 30

Tableau 5 : Corrélations entre encours, RBE et RN (H3)…………………………….Pge 31

Tableau 6 : Définition opérationnelle et mesure des variables indépendantes (H1)……Pge ii

Tableau 7 : Comparaison entre capital investissement et finance traditionnelle…………Pge v

Tableau 8 : Test d’égalité des variances des erreurs de Levennes (H2)…………………Pge vi

Tableau 9 : Tests multivariés (H2)…………………………………………………… pge vii

Tableau 10 : Test des effets inter-sujets (H2)…………………………………….…… Pge vii


Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page v

Liste des figures

Figure 1 : Critères déterminant l’octroi de financement aux PMEB …………..…...Pge 34

Figure 2 : Arbre des décisions de financement des PMEB……………….…………...Pge 35

Figure 3 : Processus de décision de financement des PME par le capital risque. ………Pge 36

Figure 4 : Quelques limites à la croissance réelle des PME liées aux financements …Pge 38


Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page vi

ANNEXES

Liste des annexes

ANNEXE 1 : Définition opérationnelle et mesure des variables indépendantes

ANNEXE 2 : Quelques diagrammes juxtaposés montrant l’importance des facteurs de risques

dans la décision de financement des PMEB

ANNEXE 3 : Comparaison entre capital-investissement et finance d’entreprise traditionnelle

ANNEXE 4 : Résultats statistiques/ économétriques non présentés dans le développement

ANNEXE 5 : Diagrammes présentant quelques limites à l’effet positif espéré par les

établissements de crédit.

ANNEXE 6 : Résumé sur les accords de classement

ANNEXE 7 : Cadre de base du choix du modèle de régression logistique

ANNEXE 8 : Questionnaire/ Guide d’entretien

ANNEXE 9 : Bases de données


Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page vii

Liste des sigles et abréviations

Sigles/ Abréviations Définitions

AFD Agence Française de Développement

ASS Afrique du Sud du Sahara

BCEAO Banque Centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest

CAE Bénin Conseil d’Analyse Economique du Bénin

CAMF Chiffre d’Affaires après financement

CCA Croissance du chiffre d’affaire (tca)

CDE Centre de Développement des Entreprises

CFDC Croissance du FDC

CM Commission Monétaire

CRENT Croissance de la rentabilité après financement

FAGACE Fonds Africain de Garantie et de Coopération Economique

FDC Fonds De Commerce

FECECAM Fédération des Caisses d’Epargne et de Crédit Agricole Mutuel

FINADEV Financial Development

FMI Fonds Monétaire International

FSA Fonds de Solidarité Africaine

GARI Garantie des Investisseurs privés

GMR Gouvernement Militaire Révolutionnaire

IF Institutions Financières

IMF Institution de Microfinance

MEF Ministère de l’Economie et des Finances

MFIN Montant du Financement recu par la PME (VFIN)


Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page viii

OCDE Organisation pour le Commerce et le Développement Economique

PADME Association pour le Développement des Micro Entreprises au Bénin

PIB Produit intérieur Brut

PME Petite et Moyenne Entreprise

PMEB PME Béninoise

PMI Petite et Moyenne Industrie

PVD Pays en Voie de Développement

RCCM Registre du commerce et du Crédit Mobilier

RMF Rentabilité Mensuelle un an après financement

SA Société Anonyme

SFD Système Financier Décentralisé

SOAGA Société Ouest Africaine de Gestion des Actifs

SPSS 18 Statistic Package of Social science

TCA Taux de croissance du chiffre d’affaire (cca)

TFDC Taux de croissance du FDC (cfdc)

TRENT Taux de croissance de la rentabilité (crent)

UAC Université d’Abomey-Calavi

UEMOA Union Economique Monétaire Ouest Africaine

UMOA Union Monétaire Ouest Africaine


Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU Page ix

Résumé La présente étude intitulée « Analyse économique des décisions de financement des

PME au Bénin » nous a permis d’appréhender d’une part les déterminants des décisions de

financement des PME béninoises et d’autre part d’en apprécier l’efficacité. L’analyse de

régression logistique effectuée à base des informations extraites dans les dossiers de crédit

PME nous a révélé que la décision de financement d’une PME dépend de l’appréciation faite

par les financiers des facteurs de risque auxquels la PME est exposée. Ainsi la présentation

des informations comptable et financière de qualité, d’une bonne capacité de remboursement,

d’une garantie fiable et d’un dirigeant expérimenté en affaire augmentent l’occurrence

d’obtention de financement des PMEB. Par ailleurs, les analyses de régression et de

corrélation bivariée effectuées révèlent une relation positive d’une part entre les financements

accordés aux PMEB et leurs indicateurs de développement ; et d’autre part entre les

financements accordés et les indicateurs de viabilité financière des établissements de crédit.

Cependant, au-delà des analyses quantitatives, l’analyse qualitative de contenu nous a montré

quelques limites de cette efficacité. Il s’agit essentiellement de l’insuffisance des

financements accordés aux PMEB, de la courte durée de maturité de ces financements, de la

non-fiabilité du système judiciaire, du manque de ressources longues et quelques contraintes

réglementaires. Compte tenu de ces résultats, nous avons suggéré pour un financement plus

aisé et efficace des PME béninoises la création d’un cadre institutionnel favorable à la

circulation des informations de qualité sur les PMEB, l’accélération des réformes judiciaires

en matière des titres de propriétés foncières et des procédures de recouvrement.

Mots clés : PME, Régression logistique, Garantie fiable, Maturité de ces financements.


Synthèse de l’étude intitulée « Analyse économique des décisions de financement des PME au Bénin » réalisée pour l’obtention du diplôme de Maîtrise es

sciences économiques par J. TOSSOU sous la direction du Pr M. LANHA.

Tableau de synthèse de l’étude

Niveau d’analyse Questions de recherche Objectifs de recherche Hypothèses de recherches

Méthodologie utilisée Résultat (discuté) Résumé des suggestions

Général Financement des PME béninoises : Quels

déterminants ? Pour quelle efficacité ?

Faire une analyse économique des décisions de financement des PME béninoises

- La méthodologie quantitative spécifiée ci-dessous a été étayée d’une analyse de contenu des entretiens.

- - La création d’un cadre institutionnel favorisant la circulation de l’information (création d’une cellule de surveillance des PME par exemple)

- La mise en place d’une base de données de références aux analystes de crédits en matière de l’appréciation du degré de fiabilité des informations fournies par la PME

- L’accélération des réformes judiciaires et procédures de recouvrement.

Spécifique n°1 Quels sont les déterminants d’octroi de crédit aux PME béninoises ?

Identifier les déterminants de la décision d’octroi de crédit aux PME béninoises

L’analyse des facteurs de risque détermine la décision d’octroi de financement aux PME béninoises.

-Test de khi-2 ou de comparaison de moyenne selon le type de variables -Régression logistique binaire

C’est confirmé que l’analyse de risque détermine la décision de financement de la PMEB (surtout risque d’asymétrie d’information, de remboursements, lié à l’entrepreneur)

Spécifique n°2 Quel est l’effet du financement accordé aux PMEB sur leurs indicateurs de développement ?

Analyser la relation entre les financements accordés aux PME et les indicateurs de développement de la PME

Les financements accordés aux PMEB ont un effet positif sur les indicateurs de développement des PME.

-Test de corrélation

-Analyse de régression linéaire

-Analyse multivariée

L’effet positif annoncé est confirmé sauf que l’analyse qualitative nous révèle quelques blocages à cette efficacité

Spécifique n°3 Quelle est la relation entre les financements accordés aux PMEB et les indicateurs de viabilité financière des établissements de crédit ?

Etudier la relation entre les financements accordés aux PME béninoises avec les indicateurs de viabilité financière de l’établissement de crédit.

Les financements accordés aux PMEB et les indicateurs de viabilité financière des établissements de crédits sont positivement corrélés.

Analyse de corrélation bivariée

La relation positive annoncée se confirme. Mais l’analyse de contenu des entretiens nous indique quelques limites à cette relation.


1

Réalisé et soutenu par Judicaël Yémalin TOSSOU

INTRODUCTION GENERALE

La performance économique des pays industrialisés depuis le 20e siècle confirme sans

cesse l’importance des PME pour un véritable développement socio-économique.

En Afrique où le secteur privé est dominé par les micro-entreprises, elles constituent

un maillon fort du tissu économique. Particulièrement au Bénin le CAE1 (2010) révèle que :

- sur le plan économique, elles représentent plus de 80% des emplois et plus de 70% du

total des entreprises ;

- sur le plan social, elles jouent le rôle de « stimulateur continu de la création

d’emploi ».

Ainsi convaincus des probables effets d’entraînements positifs de l’émergence des

PME sur leurs économies, les autorités politiques et monétaires de l’UEMOA entreprennent

perpétuellement des actions en faveur de la promotion et du financement des PME. Ces

actions sont non seulement appuyées par les partenaires financiers et techniques tels que

l’AFD, la BOAD, la Banque Mondiale mais aussi et surtout par des initiatives privées sous

forme d’établissements de crédits qui sont le plus souvent des apporteurs de financement aux

PME en dernier ressort. Il s’agit d’abord des banques, puis majoritairement des IMFs et

récemment des capital-risqueurs.

Cependant, les PME béninoises éprouvent toujours des difficultés tant au niveau de

leur création que de leur croissance. Particulièrement leurs difficultés de financement sont

depuis longtemps un enjeu, étant donné que le manque de capitaux demeure problématique

dans les pays sous-développés et font l’objet de plusieurs fora. De même, ces établissements

spécialisés dans le financement des PME sont en proie à des menaces de décapitalisation

voire de disparition.

Compte tenu de ces handicaps au financement des PME, qui sont désormais l’espoir

de ces pays pour sortir du sous-développement, le présent mémoire s’attelle à faire une

analyse économique des décisions de financement des PME béninoises

Nous débuterons par l’exposition des cadres conceptuel et méthodologique. Ce

chapitre sera consacré d’une part à l’exposition de la problématique de la décision de

1 Conseil d’Analyse Economique (2010) : Rapport sur les « Pratiques de gestion et performances des PME béninoises : analyses et perspectives »


2


financement des PME ; la clarification des concepts du sujet ; la présentation de

l’environnement des PME béninoises ; la recension des écrits relatifs aux facteurs qui

influencent la décision de financement des PME et leurs effets sur la PME, l’institution

financière ; la précision des objectifs de la présente recherche et hypothèses liées. D’autre

part, la méthodologie favorisée de l’étude y sera décrite. Dans le chapitre 2, seront analysées

les données de l’étude empirique réalisée en vue de la vérification des hypothèses de la

présente recherche. Nous finirons par le chapitre 3 où les résultats seront discutés, les

suggestions de politiques et des avenues de recherches seront proposées en guise de

conclusion.


3


CHAPITRE PREMIER : CADRES CONCEPTUEL ET

METHODOLOGIQUE Ce chapitre comporte deux grandes parties. La première expose la problématique de

financement des PME et un aperçu sur l’environnement général. Dans la deuxième figurent la

revue de la littérature, les objectifs de recherche y compris la méthodologie.

SECTION 1 : Problématique et aperçu sur l’environnement des

PME Béninoises

Cette section présente la problématique de financement et un aperçu sur

l’environnement général des PME béninoises.

PARAGRAPHE 1 : Problématique et définition de PME

A- Problématique

La question de financement des PME est très préoccupante dans les pays en voie de

développement particulièrement ceux de l’ASS où les PME, constituant la plus grande partie

du tissu économique, sont désormais l’espoir desdits pays pour sortir du sous-développement.

La difficulté de financement est tellement persistante que certains auteurs ( Gueye,

2010) traitent les banques de frileuses tandis que d’autres comme Le Noir (2010) pensent

qu’il faut absolument développer des moyens spécifiques de financement de cette clientèle

particulière au lieu de vouloir à tout prix que la banque déforme sa structure classique pour

s’adapter entièrement à la PME.

La grande importance que les pays de l’UEMOA accordent à la question de

financement des PME peut se lire à travers leurs actions : l’existence désormais de ministères

chargés des PME/PMI, ministères de la microfinance, la charte des PME/PMI, l’existence de

divers programmes de renforcement de la croissance des PME.

En 2003, l’UEMOA, à travers sa décision N°16/2003/CM/UEMOA, a débloqué 4,8

milliards de franc CFA en vue de la promotion et le financement des PME. Encore tout

récemment à Ouagadougou (08/04/11), la même organisation a décaissé 6,36 milliards pour le

CDE (Centre de Développement des Entreprises) afin de faciliter le financement des PME.


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Cette importance que tous les acteurs de développement économique accordent au

financement des PME n’est pas sans intérêt.

Selon Quiles (1997), le développement des PME constitue l’une des clés du succès des

pays capitalistes. Cette capacité des PME à contribuer à l’émergence des économies est

confirmée par l’économiste Hong et al. (2009) lors du colloque international des 11e journées

scientifiques du réseau entrepreneuriat lorsqu’ils introduisaient que les PME constituent un

instrument efficace de création d’emplois et contribuent significativement au PIB.

Malheureusement, les efforts en vue du financement des PME n’ont souvent pas

donné les résultats escomptés : les PME éprouvent toujours des difficultés de croissance ; de

même les institutions financières qui tentent de leur trouver solution sont exposées aux risques

de décapitalisation voire de disparition. La part des financements en faveur de la promotion

des PME dans la sous-région représente 9% des financements accordés à l’économie générale.

L’ensemble des problèmes des PME se résument à (Cabinet VA conseil, 2010) :

� la mauvaise qualité de l’information financière produite par les PME. En effet, les

états financiers manquent de fiabilité, ce qui aggrave les limites du système de

modélisation pour déterminer la rentabilité de la relation banque/PME utilisé par les

banques ;

� l’inexistence d’une stratégie clairement définie qui se traduit par un pilotage à vue et

l’absence d’une bonne visibilité des marchés ciblés par les PME;

� l’existence d’un niveau de capitalisation très faible, une vétusté des installations

techniques, un taux d’endettement élevé et une rentabilité faible;

� l’inexistence de garanties réelles ou de cautions de l’Etat ou d’institutions financières

comme indiquées par la BCEAO dans le cadre de l’instruction n° 94-05 relative à la

comptabilisation et au provisionnement des engagements en souffrance. L’inéligibilité

des PME aux garanties financières disponibles telles que le FAGACE, le Fonds GARI

constitue aussi une menace certaine pour les banques ;

� le non respect des critères d’éligibilité de la BCEAO liés aux accords de classement

des signatures ;

� la méconnaissance des pratiques bancaires et financières ;


5


� l’inéligibilité de certains secteurs d’activité au financement du secteur bancaire et

financier ;

� le coût élevé d’administration de la clientèle ainsi que le coût exorbitant de la

ressource pour les SFD.

Malgré ces problèmes qui indiquent une forte prévalence de risques, l’on a

assisté à l’avènement d’une foultitude d’institutions financières qui offrent des financements

aux PME. Il s’agit majoritairement des IMFs puis après les banques et récemment le capital-

risque. Mais, force est de constater que la plupart de ces initiatives essentiellement privées

sont sujettes à des difficultés qui rendent difficile leur viabilité. Il s’agit entre autres du non

respect des contrats de financement par les PME ; du Climat des affaires, législation, fiscalité

défavorables; insuffisances en ressources financières et humaines, mauvaise gestion des

ressources, le manque d’expérience pour ce créneau, la fraude des agents.

Les crises successives de deux grandes IMF béninoises (la FECECAM, le PAPME) en

sont la parfaite illustration. Ces crises étaient essentiellement relatives à la mauvaise gestion

du portefeuille de crédits (détournement de crédits, crédits fictifs, la non supervision des

activités…), la mise en place de crédits irréguliers, l’attribution fantaisiste des rémunérations

des managers, l’existence du réseau des faussaires de garanties, avec pour indicateur essentiel

le niveau très élevé des impayés.

En analysant ces problèmes, nous nous demandons : Quels sont les déterminants de

la décision de financement des PME dans un tel environnement à forte prévalence de

risques? Et pour quelle efficacité ?

Telle est la question principale de la présente étude dans laquelle nous ferons une

analyse économique des décisions de financement des PME afin de faire des suggestions

utiles pour régler l’une des difficultés auxquelles font face les pays de la sous-région

particulièrement le Bénin en matière du développement du secteur privé.

B- Définition PME

Selon le Dictionnaire économique et des sciences sociales (ECHAUDEMAISON,

1989), les PME/PMI sont des entreprises employant moins de 500 salariés et les petites en

emploient moins de 50.


6


Au sens de la charte des PME/PMI du Bénin (2005), on entend par PME/PMI toute entreprise légalement constituée, tenant une comptabilité régulière, qui n’est pas une filiale de multinationale et qui satisfait aux critères d’effectif de 5 à 99 employés permanents, puis d’un capital social compris entre 1 000 000 et 50 000 000 FCFA ou des investissements d’un montant compris entre 5 000 000 FCFA et 500 000 000 FCFA.

La même charte fait une catégorisation des PME/PMI. Il s’agit des micro-entreprises (effectif inférieur à 5 employés, comptabilité très allégée, inscription au RCCM, non astreintes à la déclaration d’impôts, chiffres d’affaires inférieur à 5 000 0000, souvent une entreprise familiale) ; des petites entreprises et industries (effectif compris entre 5 et 49, comptabilité conforme au système national en vigueur au Bénin et compatible avec l’OHADA, chiffre d’affaire compris entre 5 000 000 FCFA et 150 000 000 FCFA, carte de commerçant ou d’importateur) ; et des moyennes entreprises (effectif compris entre 50 et 99, comptabilité conforme, chiffre d’affaire compris entre 150 000 000 FCFA et 2 milliards, carte de commerçant ou d’importateur).

Les banques définissent les PME en tenant essentiellement compte des chiffres

d’affaires confiés et du niveau d’organisation. Selon l’étude sur l’offre et la demande de

financement au Sénégal (Cabinet VA conseil, 2010), on observe chez les banques une sous-

segmentation des PME en plusieurs paliers dont le 1er regroupe ceux ayant moins de

500 000 000 FCFA comme chiffres d’affaires et les autres sont définies selon une amplitude

de 500 000 FCFA.

Les IMF définissent la PME en fonction du niveau de financement recherché. Il s’agit

souvent des besoins de financement se situant dans la fourchette de moins de 3 000 000 FCFA

à 15 000 000FCFA même s’il faut préciser que des sociétés anonymes à vocation

microfinance comme FINADEV SA (où le plus gros crédit à cette date à une PME béninoise

est de l’ordre de 100 000 000 FCFA) vont bien au-delà pour les Toute Petite Entreprise (TPE)

qu’elles jugent crédibles.

Notons qu’au Bénin, les PME sont actives dans quatre grands secteurs (Gbaguidi,

2001) : le secteur rural, le secteur du commerce et des services, le secteur du tourisme et

l’artisanat, le secteur industriel, avec les deux premiers plus dominants.

Précisons également que dans notre cas, l’analyse économique des décisions de

financement des PME consiste d’une part à une formulation rigoureuse des

déterminants de la décision de financement des PME et d’autre part à une mesure

d’efficacité des décisions de financement des PME.


7


PARAGRAPHE 2 : Bref aperçu sur l’environnement des PME béninoises

Au Bénin, le développement des entreprises privées, en général, et des PME en

particulier est lié à l’historique de l’économie.

En 1972, suite à l’avènement du GMR (Gouvernement Militaire Révolutionnaire), le

Bénin avait opté pour une économie socialiste où les entreprises publiques occupaient une

place de choix. Mais en 1982, une évaluation de la performance des entreprises issues de ce

régime a révélé des résultats mauvais (CAE, 2010). Ce qui a amené le Bénin, après la

conférence des forces vives de la nation, à abandonner le modèle socialiste au profit du

libéralisme économique avec la tenue en 1994 d’une table ronde sur la relance du secteur

privé où un accent particulier a été mis sur la promotion et le développement des PME.

Le cadre institutionnel des PME béninoises est constitué d’une multitude de structures

publiques, parapubliques, privées qui œuvrent en faveur de la création et la croissance des

PME. Le répertoire des institutions de financement et d’appui aux PME (CCIB, 2009)

dénombre 12 banques, 05 établissements financiers et institutions de garanties, 05 institutions

boursières, 05 compagnies d’assurance, 31 IMF légales, 21 structures d’encadrement

technique, 04 institutions bancaires et financières régionales, 02 institutions financières et

traditionnelles de l’Etat et les institutions d’appui internationales.

Ainsi, les PME ne souffrent pas de l’inexistence du cadre institutionnel au Bénin.

Toutefois, les insuffisances demeurent. Il s’agit notamment (CAE, 2010) :

- des superpositions de structures ou cellules de projets avec des missions proches voire

similaires ;

- des structures étatiques disposant généralement de moyens limités, de ressources financières

inadéquates, des compétences inadaptées pour réaliser pleinement leurs missions ;

- la culture bureaucratique généralement partagée conduit souvent au traitement peu

pragmatique des dossiers au sein de ces structures et à la confiscation des programmes et

projets par des fonctionnaires peu qualifiés ou corrompus ;

- le manque de synergie avec les institutions chargées de la mise en œuvre des autres

politiques sectorielles ;

- des associations, ONG et autres structures créées par les privés béninois dont la plupart sont

peu ou pas outillées, avec un personnel souvent peu qualifié et mal rémunéré. On relève


8


beaucoup plus à ce niveau un opportunisme et une tendance au gain facile, plutôt qu’une

adhésion réelle aux objectifs de développement des PME ;

- l’absence d’informations coordonnées et centralisées sur les PME pour leur suivi en vue de

faciliter l’identification de leurs besoins ;

- l’insuffisance de coordination au niveau des structures de gestion de la qualité ;

- l’absence de banques de données sur les filières porteuses, ce qui freine l’orientation des

PME vers les activités à fort taux de valeur ajoutée ou tournées vers l’exportation.

Sur le plan juridique et réglementaire, on peut noter entre autres la diversité des textes

et lois, l’existence d’un guichet unique de formalité des entreprises, d’un régime fiscal, d’un

code des investissements qui prévoit des tarifications préférentielles aux PME. Mais, des

insuffisances s’observent également : formalités contraignantes, régime fiscal pas

suffisamment incitatif, lourdeur administrative. Notons qu’en 2008, la commission ADJAHO

a effectué une étude conduisant à une réforme de fiscalité de développement au Bénin, sur

demande du gouvernement. Mais, l’application des recommandations n’a pas été totalement

effective.

Au niveau du dispositif de financement, on note l’existence de trois secteurs : le

secteur bancaire, le secteur microfinance et le capital investissement.

Au niveau du système bancaire, il n’existe pas véritablement des banques spécialisées

dans le financement des activités de PME. Notons toutefois les efforts du groupe Financial

(actuellement Orabank) qui a été la première banque privée à y instituer les crédits sociaux et

l’effort du groupe BOA en matière de financement des PME du secteur BTP. Précisons

également que la BCEAO a mis en place un dispositif d’accord de classement dont les PME

bénéficiaires jouissent d’un allègement en termes de frais de dossiers, garanties et autres. Le

même dispositif visant la bonne qualité des portefeuilles de crédit des banques de la sous-

région leur impose un ratio de structure : la somme des crédits bénéficiant d’un accord de

classement doit être supérieure ou égale à 60% du total des crédits bruts. (Voir résumé sur

accord de classement en ANNEXE 6)

Cependant, la microfinance s’est révélée efficace pour le financement de la plupart des

micros et toutes petites entreprises qui remplissent ses conditions d’éligibilité moins

contraignantes que celles des banques.

L’avènement du capital-investissement y favorise le financement des PME bien

structurées avec pour missions le financement en fonds propres et des prêts à moyen et long

terme afin d’accompagner la PME à bien se développer pour être plus tard mieux finançable


9


par les banques. Mais, cette nouvelle industrie financière des PME est en développement. En

effet, la société de capital-risque (investisseur et partenaire pour le développement) qui a

servi de référence pour notre étude en ce qui concerne le financement par capital-risque n’a

que trois moyennes entreprises au Bénin.

SECTION 2 : Revue de littérature, objectifs, hypothèses et

méthodologie

Cette section est consacrée à la revue de littérature, la présentation des objectifs et

hypothèses de recherche et la méthodologie.

Paragraphe 1 : Revue de littérature

Tout projet d’investissement ou de développement en entreprise nécessite un plan de

financement : soit l’autofinancement ou un recours à l’endettement ou encore un appel aux

actionnaires. Le mode de financement qui est analysé dans notre étude est celui du

financement indirect accordé par les banques et établissements de crédit. Bien que la

littérature à exposer dans notre revue ne soit pas spécifiquement relative aux PME, elle lui est

néanmoins applicable à quelques nuances près.

Dans ce paragraphe, nous ferons donc le point des connaissances essentielles émises

au sujet des décisions de financement des entreprises en général et des PME en particulier. Ce

récapitulatif concerne tant les développements théoriques qu’empiriques.

A- Développements théoriques

Les informations issues des recherches effectuées en vue de recenser les travaux

théoriques en matière de décisions de financement des entreprises, spécifiquement ceux

relatifs à notre problématique, abordent généralement quatre aspects.

Le premier est relatif à l’arbitrage que font les entreprises afin de choisir leur mode

de financement. Nous pourrons mettre également dans cette catégorie, les justifications

théoriques du choix ou de l’existence de l’intermédiation.

Modigliani et Miller (1958) furent les premiers à réaliser des modèles d’optimisations

de la structure financière des entreprises. Ils démontrent, en tenant compte des spécificités de

l’environnement à revenus incertains, la neutralité de la combinaison du fonds propres et


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dettes sur la valeur de l’entreprise. Cependant, Myers (1984) révèle que les fonds propres sur

le marché sont plus couteux que les fonds propres internes. Cela suppose en principe que les

entreprises en particulier les PME devraient recourir le plus souvent à l’autofinancement au

détriment de la finance de marché.

Cassar et Holes (2003) expliquent la structure financière des PME par la théorie de

l’ordre hiérarchique selon laquelle pour financer leurs activités, les entreprises

privilégieraient, dans l’ordre, le financement interne au financement externe (et pour ce

dernier cas le financement par dette à celui par fonds propres). Néanmoins, on note

généralement un grand recours à la finance indirecte par les entreprises en particulier les

PME. Plusieurs travaux théoriques justifient l’adoption par les entreprises de cette forme de

finance.

Gurley et Schaw (1960) justifient l’existence de l’intermédiation financière par l’incompatibilité des désirs d’emprunt et de prêt.

Pyle (1971) soutient que l’existence des intermédiaires financiers est le fait de

l’aversion différenciée pour le risque caractérisant les agents non financiers. En 1977, Pyle et

Leland (p.382) écrivaient : « les modèles traditionnels des marchés financiers ont des

difficultés à expliquer l’existence des intermédiaires financiers, des firmes qui détiennent un

type d’actifs et vendent des actifs d’un autre type. S’il n’y a pas de coût de transactions, les

prêteurs ultimes doivent acheter directement les titres primaires et éviter les coûts impliqués

par l’intermédiation. Les coûts de transactions peuvent certes expliquer l’intermédiation mais

leur ampleur, dans de nombreux cas, n’apparaît pas suffisante pour être la seule explication.

Nous suggérons que les asymétries informationnelles peuvent être une raison fondamentale

de l’existence des intermédiaires ».

Cette asymétrie d’information entre les bailleurs et les PME est le fait pour les

entreprises de posséder plus d’informations que les bailleurs sur leurs propres entreprises

(Fraiser et Al., 2001). L’économie de l’information distingue deux types de risques

d’asymétrie informationnelle : le risque d’anti-sélection et le risque d’hasard moral. La

prévalence de ces deux risques justifie alors l’avènement des intermédiaires financiers.

LANHA (2005) nous éclaire un peu plus sur l’asymétrie d’information sur le marché

du crédit: sur ce marché, « le prêteur échange de la liquidité contre une promesse de

remboursement futur. Pour un crédit à la production, ce remboursement dépend du résultat

du projet qui à son tour est influencé par le degré de risque du projet et de la nature qui se

réalise. Quand le projet réussit, le remboursement peut être conditionné par la volonté du


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débiteur à rembourser ou non. L’emprunteur connaît la qualité de son projet, son degré de

risque, l’état de la nature qui s’est réalisé, sa richesse finale et sa propre volonté de

rembourser alors que ces éléments ne peuvent facilement être connus du prêteur.»

Pour cet auteur, le problème d’asymétrie informationnelle se pose avant et après le

contrat de prêt. Avant le contrat (asymétries précontractuelles), « on parlera de type caché et

le banquier sera confronté au problème d’antisélection » ; et après le contrat (asymétries

post-contractuelles), « on parlera d’action cachée et le banquier sera confronté au problème

d’aléa moral ». Il précise que ce dernier survient à deux niveaux par rapport à la signature du

contrat : On parlera d’aléa moral ex ante en cours d’exécution du projet et « le banquier sera

confronté au problème de la surveillance et du contrôle de l’exécution » ; et d’aléa moral ex

post en fin d’exécution et « le banquier sera confronté au problème de la vérification des

états de nature ».

Toujours selon LANHA (2003), l’émergence des IMF dans les pays de l’UEMOA

s’explique essentiellement par la forte asymétrie d’information entre banques et micro-

entrepreneurs, la faiblesse des juridictions régionales en matière de procédures bancaires, et

du faible degré d’alphabétisation des populations.

Les théories relatives à la justification de l’intermédiation financière ont été

prolongées par la définition des relations entre PME et institutions financières.

L’article fondateur de Jensen et Meckling résumé par Hellwig (1989) énonce que

(Scialom, 2007) :

- toute forme de finance externe entraîne des coûts d’agence car le comportement de

l’entrepreneur ou du manager ne peut être contrôlé sans coût par le prêteur et parce

que certaines conséquences de son action affectent le financier externe ;

- les différentes formes de finance externe (dettes, actions, etc.) impliquent différents

types de risques et donc différents types de coûts d’agence. L’investissement dans les

activités de contrôle est couteux mais peut, dans une certaine mesure réduire l’aléa

moral et les coûts d’agence ;

- à l’équilibre, la structure du capital de la firme ainsi que les activités de contrôle sont

sélectionnées pour minimiser l’ensemble de ces coûts.


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Toujours au sujet des relations théoriques entre IF et entrepreneurs, Saravath (1998)

souligne que les entrepreneurs contrôlent le rendement en fixant le niveau de risque alors que

les financiers contrôlent le risque en visant un très bon rendement.

Ignoré par la théorie financière néoclassique, le financement en fonds propres des

sociétés non cotées à la bourse donc de petite taille a été négligé pendant longtemps par les

recherches en finance traditionnelle. Cependant, la relation entre les apporteurs de fonds

propres, les firmes et leurs investissements a été progressivement éclairée par la finance

organisationnelle. En quoi consiste donc le capital-investissement ?

Le capital-investissement intervient dans le financement des firmes nouvelles ou en phase

de changement radical qui diffère du financement classique (par le marché boursier) des

sociétés cotées, notamment en matière d’asymétrie informationnelle (Barry et al., 1990;

Megginson et Weiss, 1991). La finance organisationnelle enseigne que le capital-

investissement s’attache à réduire le déséquilibre informationnel en adoptant une méthode

d’analyse à deux volets : évaluer d’une part le projet à financer et d’autre part, mettre en place

des mécanismes de contrôle appropriés.

Cooper et Caleton (1979) mettent en exergue la facilité de cession des investissements

en fonds propres réalisés par le capital-investissement du fait de leur caractère peu liquide.

L’analyse des projets à financer par le capital-investissement n’est pas si aisée. Et cela,

certainement à cause de l’inefficience du marché du capital-investissement révélée par

Admati et Pfleiderer (1994). Cette inefficience exige aux capital-investisseurs une

connaissance spécifique à mieux décider dans un environnement à forte prévalence de risque

informationnel.

L’une des spécificités réside dans le comportement plus actif des capital-investisseurs

à contrôler davantage la firme financée (Spienza et al., 1996). C’est un système caractérisé par

la forte présence des capital-investisseurs au conseil d’administration. Cette spécificité

concerne le mode d’identification, de sélection, d’investissement et de contrôle en ce sens

que les fonds investis par les CI n’ont pas les mêmes caractères que les capitaux mobilisables

(Debrierres et al., 1998).

Par ailleurs, l’on apprend dans les travaux de Williamson (1988) que le capital-

investissement est particulièrement adapté au financement d’actifs très spécialisés ou non

redéployables. Pour Desbrierres (1998), il l’est aussi si l’on considère l’incertitude pesant sur

les cash-flows futurs d’activités en démarrage.


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Les institutions financières apparaissent ainsi très importantes dans la réduction du

risque moral affectant les relations entre firmes et leurs créanciers.

Que doit-on financer en réalité pour une entreprise?

A cette question, Schumpeter cité par Goux (1995) répond « la théorie régnante est

d’accord avec nous, comme nous, elle voit dans les financements ordinaires qui portent sur

les marchandises rien d’essentiel pour la compréhension du crédit(…) Ce crédit

d’exploitation, nous pouvons l’éliminer de notre examen(…) ».

Toutefois, selon une approche plus classique, c’est le financement de l’exploitation qui

est déterminant.

Il ressort, grosso modo, des réponses théoriques que l’on peut financer soit un

investissement, un fonctionnement ou un développement en entreprise.

Quels sont les critères théoriques d’octroi de financement aux entreprises,

particulièrement les PME ?

Telle est la question pour laquelle le second aspect apporte des clarifications

théoriques.

Les théories en la matière soutiennent qu’on finance des projets ou des entreprises qui

inspirent confiance à deux niveaux : la capacité de l’entreprise ou du projet à dégager le flux

financier nécessaire à rembourser le crédit, la volonté morale de l’entrepreneur à rembourser

le crédit.

Stiglitz et Weiss (1981) infirment l’hypothèse selon laquelle la distribution de

probabilités des rendements incertains des projets est parfaitement connue. Ils montrent que

l’emprunteur possède des informations privées sur ses intentions, informations non

disponibles sans coût pour le financier, alors que le rendement anticipé du prêt pour la banque

dépend de la probabilité de remboursement. Ainsi, Stiglitz propose un mécanisme de tri basé

sur le taux d’intérêt dans l’optique qu’un taux d’intérêt débiteur est fonction croissante du

risque moyen des emprunteurs et influe négativement sur le profit des institutions financières.

La théorie des cycles financiers (Bernake et Getler, 1990) indique que l’octroi de prêt

est fonction essentiellement de la richesse nette des entreprises.

Des travaux de Gutentag et Herring (1986), il ressort que la probabilité de défaillance

d’un emprunteur dans l’avenir est conditionnée par l’endettement total de l’emprunteur dans

le futur, par l’affectation des fonds empruntés à des emplois plus ou moins risqués et par

l’évolution à l’avenir du contexte économique pouvant grever les revenus futurs et par suite sa

capacité de remboursement.


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Pour Fraisano et Gfeller (2003), les banques exigent plusieurs documents et

informations afin d’évaluer l’exposition au risque des PME.

Il ressort de ces théories que les établissements de crédit tiennent essentiellement

compte de leurs expositions au risque associées au financement des PME avant toute décision

d’octroi de crédit.

Les institutions financières exigent aussi des collatéraux. Pour Scialom (2007), ce sont

des garanties que les emprunteurs offrent au prêteur lors d’une opération de prêt (cautions,

hypothèques, apports personnels, gages, titres, etc.), lesquelles garanties reviennent au prêteur

afin de réduire ses pertes en cas de défaut de remboursement. Elle explique par ailleurs que

les banques, en observant le contrat de dette choisi par le client, peuvent en inférer son niveau

du risque. Ainsi, les institutions financières dont la mission ne consiste pas à prendre des

risques, n’octroient des fonds qu’à la condition d’observer une capacité de remboursement

élevée chez les emprunteurs. A en croire Hong et al. (2009), c’est d’ailleurs la première

préoccupation des prêteurs, alors que les risques des entreprises peuvent augmenter les

probabilités de défaut de paiement.

S’agissant du risque, les outils de prise en compte du risque associé à un

investissement, un projet, une entreprise où dans une décision de financement sont divers.

Les méthodes traditionnelles d’analyse de risque se fondent sur le principe de la valeur

actuelle nette qui mesure la valeur engendrée par l’investissement, le taux de rentabilité

interne, et le délai de récupération (pay-back period ratio). Les théories enseignent que les

flux à prendre en compte sont les flux de trésorerie disponibles, c’est-à-dire :

Excédent brut d’exploitation de l’investissement

– Impôt théorique sur les sociétés, calculé sur le résultat d’exploitation de l’investissement

– Variation du besoin en fonds de roulement de l’investissement

– Investissements nets des désinvestissements éventuels

= Flux de trésorerie disponible.

Pour De Coussergues (2007), l’étude de risque de crédit des entreprises a été

longtemps considérée comme une fonction noble dans la banque, fonction qui permet au

banquier de faire la preuve de son sens des affaires, de son flair et cela selon une approche

traditionnelle complétée par des méthodes de crédits scoring.

Les méthodes d’évaluation en capital-investissement ne s’écartent pas trop de celle de

la finance traditionnelle, mais l’accès à l’information parfaite et pertinente demeure un


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problème. Cela s’explique pour Debrierres (1998), par l’insuffisance évidente des

informations financières et comptables des entreprises nouvellement créées et se caractérisent

aussi par des cash-flows futurs aléatoires et en croissance ainsi que par une politique de

rétention des bénéfices. Desbrierres (1998) ajoute que dans un tel contexte, l’utilisation des

données historiques recourant à une analyse prévisionnelle est problématique.

En outre, la faible séparation des décisions d’investissement et de financement rend

théoriquement inapplicable le critère de VAN.

Quant au processus du capital-investissement, Hisrich et Jankowicz (1990) distinguent

5 étapes : l’identification des projets, le filtrage initial, la sélection finale, l’évaluation et les

dues diligences.

Les troisième et quatrième aspects abordent respectivement l’efficacité microéconomique et macroéconomique des financements accordés aux entreprises en particulier aux PME.

Que vise essentiellement une institution financière dans sa décision de

financement d’une PME? Quelles sont les attentes d’une PME qui demande du

financement?

Les réponses théoriques à ces questions nous éclairent sur le résultat espéré de chaque

agent (PME, établissements de crédit) suite à une décision de financement des PME.

La théorie du producteur nous enseigne que tout producteur vise la maximisation de

son profit sous contrainte de la minimisation des coûts. Il en est de même pour l’offreur de

financement. Ainsi, toute institution financière qui offre de financement aux PME s’attend à

mettre en place le plus grand nombre de crédits possibles et ce à très moindres coûts. Selon

LANHA (2003), il existe un certain volume nécessaire de prêts pour amortir les coûts fixes

unitaires qu’impose la technologie d’une institution financière. Il s’agit des frais de dossiers,

des commissions non proportionnelles au montant du crédit et divers ; ces frais, n’incitant pas

à faire de petits prêts, servent à supporter la qualité des locaux, les supports papiers, le salaire

moyen du personnel, le coût du SIG et divers.

L’IF dans sa décision d’offre de financement doit veiller alors à sa survie, c’est-à-dire

accorder des crédits pouvant lui permettre de se donner des moyens suffisants de

fonctionnement, bref de viabilité.

Les attentes des capital-investisseurs dépendent de leur structure de propriété. La

théorie stipule que les investisseurs indépendants maximisent leur rentabilité pour un niveau

de risque accepté. Cependant, selon Desbrières (1998), la « CI filiale d’une banque espèrera


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via son investissement dans une firme, que celle-ci recourra davantage à ses produits et

services, notamment en matière de gestion des risques de taux d’intérêt, de change, ou lors de

leur transmission future de l’entreprise».

Quels sont les fondements macroéconomiques du financement des PME ?

A cette question, Paul Collier (2009) montre que ce sont les petites entreprises ayant

un réel potentiel de croissance qui sont susceptibles d’avoir l’impact le plus significatif sur

l’économie.

La théorie néolibérale postule que le secteur financier affecte le secteur réel par le

canal de l’investissement d’une part et celui de la productivité d’autre part, grâce notamment à

une meilleure allocation du capital.

B- Les tentatives de validation empirique

Cette partie, comme son intitulé l’indique, fait la recension des tentatives de validation

empirique des diverses réflexions théoriques en matière de décisions de financement des

entreprises en particulier des petites et moyennes entreprises. Les travaux empiriques explorés

dans cette étude répondent essentiellement à trois questions liées à notre problématique : quels

sont les déterminants des décisions de financement des PME ? quels sont les effets des

décisions de financement sur les IF ? quelle est l’efficacité microéconomique des décisions

de financement des PME ?

� Récapitulatif des notions empiriques relatives aux déterminants des décisions de financement des PME

Notons qu’il y a une multitude de publications empiriques qui abordent cet aspect.

Hong et al. (2009) ont mené une étude empirique portant sur les déterminants de l’accès au

financement bancaire des PME dans un pays en transition (le Vietnam). Les données utilisées

pour les fins de leur recherche ont été recueillies dans le cadre des enquêtes effectuées en

2002 et en 2005 par l’ISTAS et l’IGEN du Vietnam. Avec un échantillon de taille 1391 PME,

les questionnaires pour ces enquêtes touchent les aspects suivants de l’entreprise :

caractéristiques générales de l’entreprise, leur historique, les caractéristiques de

l’entrepreneur, le système de production, les ventes, la gestion des coûts, les ressources

humaines, l’actif et les dettes. La méthode d’analyse a consisté à comparer les facteurs de

risque caractérisant les PME vietnamiennes ayant obtenu du financement à celles n’en ayant

pas obtenu. Les tests de variance (variables continues) et de chi-square (variables discrètes) et

un modèle de régression logistique ont été utilisés afin d’identifier les variables susceptibles


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d’expliquer l’obtention de financement par une PME vietnamienne. L’hypothèse de base a été

le modèle théorique suivant :

Probabilité d’obtention de financement = f (risque d’asymétrie d’information, risque de

remboursement, risque global, risque opérationnel, risque lié à l’emprunteur, risque pays).

Le résultat de leur étude indique que la majorité des variables théoriques de risque

permettent de distinguer les PME ayant obtenu du financement des autres.

Au Bénin, Igue et Quenum (2004) ont élaboré une fonction d’offre de crédit au

secteur primaire. Dans leur analyse microéconomique, la variable dépendante retenue était le

montant de crédit accordé aux activités du secteur primaire par l’institution financière ; taux

d’intérêt débiteur, le niveau des dépôts totaux disponibles, l’apport financier personnel exigé

ou garantie exigée exprimée en pourcentage du montant du crédit demandé, l’indicateur de

crédibilité des demandes de crédits (rapport du montant accordé sur montant total demandé),

la profitabilité des institutions (rapport bénéfice net sur fonds propres), la durée des crédits,

l’accessibilité de l’institution financière. Ayant utilisé un échantillon de 50 sur 65 agences de

crédit des trois départements du sud Bénin, les résultats de l’estimation de la régression de

leur modèle indiquent que les variables comme les dépôts disponibles, le taux d’intérêt

débiteur, l’apport financier exigé des débiteurs, la crédibilité des demandes de crédit et

l’accessibilité des institutions financières influencent l’offre du crédit.

Par ailleurs, selon le rapport de l’observatoire européen des PME (2003), le bilan et le

compte de résultat sont les documents les plus demandés par les institutions financières. La

même étude remarque que l’information fournie par une PME est incomplète, notamment en

ce qui concerne les informations stratégiques et informelles (relation des PME avec leurs

partenaires, les autres créanciers, les compétences de l’entrepreneur, etc.), vu la petitesse et le

peu de notoriété de la plupart des PME.

En 1991, l’enquête de wynant et Hatch auprès de 1539 dossiers de crédits révèle que

95% des rapports financiers ne sont pas vérifiés. Alors que la qualité des documents présentés

revêt une grande importance pour les institutions financières, laquelle envergure est confirmée

par 92% des banquiers interrogés au cours de l’étude portant évaluation des défis et difficultés

rencontrées par les IF dans leur relation d’affaires avec des PME, menée en 2003 par Fasano

et Gfeller. La dite étude précise que les financiers confirment leur importance avec un score

de 4,1/5 pour l’information passée, 4,3/5 pour l’information future pendant que la qualité de

ce qui est présenté par les chefs d’entreprise tombe à 2,8/5 pour l’information future.


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Peria (2009), s’appuyant sur les données d’une enquête réalisée en 2007-2008 auprès

de 16 banques dans 8 pays africains et 64 banques actives dans 30 pays en développement

hors d’Afrique , souligne que les banques acceptent en moyenne 81,4% des demandes de

prêts de PME dans les pays en développement non africains contre seulement 68,7% en

Afrique. Pour expliquer cette réticence, la même étude nous révèle les principaux motifs et

obstacles de l’engagement des banques sur les PME, par groupe de pays : 60% des banques

africaines misent sur la rentabilité attendue sur le segment PME, 60% des banques africaines

perçoivent les facteurs macroéconomiques comme obstacles,15% perçoivent la

réglementation, l’environnement juridique, les facteurs spécifiques aux banques, la nature des

technologies, l’insuffisance de demande adéquate comme obstacles.

L’enquête Investment Climate Assessment (ICA) effectuée dans les pays tels que le

Cameroun, le Kenya, le Mali, l’Ouganda, le Rwanda, le Sénégal et la Tanzanie confirme que

les établissements de crédit exigent des garanties constituées essentiellement de biens

immobiliers et dans une moindre mesure, d’actifs personnels du propriétaire, de machines et

équipements et d’effets de commerce.

La présence d’un collatéral apparaît donc souvent comme une condition nécessaire à

l’octroi d’un prêt aux PME (Africapractice, 2005).

� Effets des décisions de financement sur les IF

Peria (2009) révèle que la PNP (Proportion des Prêts non Performants) atteint 14,5%

pour les petites entreprises en Afrique, contre 5,5% dans les autres économies en

développement ; et 6,8%, contre 5,1% pour les moyennes entreprises.

Selon les publications du FMI en 2006, la complexité de l’enregistrement des sûretés

et des procédures de recouvrement ainsi que la faiblesse des systèmes judiciaires et

l’incertitude sur l’issue des procédures de recouvrement font que la prise de garantie apparaît

ne pas être un bon moyen pour atténuer le risque.

La décision de financement des PME est aussi fonction de temps ; un calcul effectué

par Julien Lefilleur (chargé d’affaires à Proparco), à partir des données de la banque mondiale

(2008), montre que le nombre de jours pour traiter une candidature de prêt d’une PME en

ASS est de 12,04.

� Efficacité microéconomique pour l’entreprise

Peria (2009) montre que les frais appliqués aux prêts accordés aux PME sont plus

élevés en Afrique, soit 1,97% du prêt accordé pour les petites entreprises et 1,79% pour les


19


entreprises de taille moyenne. Les taux d’intérêt sont de l’ordre de 15,6% pour les meilleures

clientes.

Le rapport sur la compétitivité en Afrique (2007) de la Banque Africaine de

Développement indique un lien entre l’accès au financement et la productivité des PME

d’Afrique.

En termes d’efficacité vis-à-vis des PME, HOPPENOT (2009) nous informe qu’un an

après le premier financement que sa société a accordé à une PME nigérienne, le chiffre

d’affaire de l’entreprise financée a connu une augmentation de 40%, trois ans plus tard

l’entreprise qui emploie une dizaine de personnes apparaît rentable et durable.

Paragraphe 2 : Objectifs, hypothèses, Méthodologie

Le présent paragraphe présente les objectifs et hypothèses de notre étude.

A- Objectifs

L’objectif général de la présente étude est de faire une analyse économique des

décisions d’octroi de financement aux PME béninoises.

Il s’agira spécifiquement :

- d’identifier les déterminants de la décision d’octroi de crédit aux PME béninoises ;

- d’analyser la relation entre les financements accordés aux PMEB et les indicateurs de

développement de la PME ;

- d’étudier la relation entre les financements accordés aux PME béninoises avec les

indicateurs de viabilité financière de l’établissement de crédit.

B- Hypothèses

Par rapport aux objectifs ci-dessus énumérés et tenant compte des travaux antérieurs

abordés dans la revue littéraire, nous avons émis trois hypothèses à savoir :

Hypothèse N°1:

L’analyse des facteurs de risque détermine la décision d’octroi de financement aux

PME béninoises.

Hypothèse N°2:

Les financements accordés aux PMEB ont un effet positif sur les indicateurs de

développement des PME.


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Hypothèse N°3:

Les financements accordés aux PMEB et les indicateurs de viabilité financière des

établissements de crédits sont positivement corrélés.

C- Méthodologie

� Méthodologie pour vérifier H1

Les données utilisées pour les fins de la présente recherche ont été recueillies dans 100

dossiers de crédits PME. Le mode d’échantillonnage a été aléatoire. En effet nous avons eu

recours au progiciel utilisé dans les établissements de crédits afin de faire un tirage aléatoire

de 100 clients ayant demandé de financement. La fonction de choix aléatoire utilisée est celle

qu’utilisent souvent les services audits des établissements de crédits. C’est une fonction qui

tiendrait compte d’une certaine représentativité et d’une marge d’erreur de 5% pour des

échantillons de taille minimale 96 au sens de SWARTZ.

Afin de nous faire une idée réelle des variables susceptibles d’expliquer l’octroi de

crédit à une PME béninoise, nous avons eu recours au modèle de régression logistique

binaire. Il s’agit d’une technique de modélisation qui, dans sa version la plus répandue, vise à

prédire et expliquer, les valeurs d’une variable catégorielle binaire Y (Variable à prédire,

variable à expliquer) à partir d’une collection de variables X continues ou binaires (Variables

prédictives, variables explicatives).

La variable dépendante retenue dans notre cas est la décision de financement notée Y

avec : Y=

Les variables explicatives sont les variables de risque mises en exergue dans le modèle

théorique et testé sur les PME vietnamiennes dans une étude sus-présentée (Voir définition et

mesure des variables explicatives en annexe 1) :

Probabilité d’obtention de financement = f (risque d’asymétrie d’information, risque de

remboursement, risque global, risque, opérationnel, risque lié à l’emprunteur, risque

pays).

Mais cette analyse est précédée par des tests statistiques de khi-2 (variables

catégorielles) et des tests de comparaison de moyenne (variables continues) afin d’analyser


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les facteurs de risque qui distinguent les PME ayant obtenu du financement de celles n’en

ayant pas obtenu.

Toutes les analyses ont été effectuées sur le logiciel SPSS 18. (Trouver en annexe 7,

le cadre de base du choix du modèle de régression logistique)

� Méthodologie utilisée pour vérifier H2

L’hypothèse H2 stipule qu’il existe une relation positive entre les crédits accordés aux

PMEB et les indicateurs de développement des PME. Pour vérifier cette hypothèse, nous

avons toujours utilisé les 100 dossiers de crédit précédemment cités. Mais cette fois-ci, c’est

plutôt d’autres informations qui nous intéressent. Dans chaque dossier, nous allons associer le

montant financé il y a un an (MFIN), aux chiffres d’affaire mensuel constaté un an après

financement(CAMF), Fonds de Commerce (FDC), Rentabilité mensuelle après financement

(RMF) et leurs taux de croissance respectifs (Cca, Cfdc, Crent).

Le test de corrélation et l’analyse de régression simple ont été effectués pour vérifier

cette hypothèse. Mais ayant utilisé une seule variable exogène et six (6) variables endogènes,

il a été effectué aussi une analyse multivariée qui est la mieux indiquée dans ce cas2.

Ces analyses nous ont permis de mesurer l’effet des financements accordés aux PMEB sur

les indicateurs de développement de la PME retenus.

Le logiciel précédemment utilisé (SPSS Version 18) ayant les fonctionnalités nécessaires

pour effectuer ces analyses économétriques a été une fois encore utilisée pour H2 de même

que H3.

� Méthodologie utilisée pour vérifier H3

Afin de vérifier le signe de la relation entre les financements accordés par les

établissements de crédits et leurs indicateurs de viabilité financière. Nous avons mené une

analyse de corrélation bivariée. Par défaut des informations sur les financements accordés,

nous avons utilisé l’encours de crédit publié dans les rapports d’activité de ces institutions.

Quant aux indicateurs de viabilité financière, deux ont été retenus pour notre étude. Il

s’agit du RBE (Résultat Brut d’Exploitation) qui mesure la maîtrise des charges de

l’exploitation et le RN (Résultat Net) qui mesure la maîtrise des impayés et toute la rentabilité

(Wonnou, 2002).

2 Manuel de procédures SPSS : rappel théorique, procédure et interprétation,

http://pages.usherbrooke.ca/spss15/pages/statistiques-inferentielles/ du 11 / 12/11


22


CHAPITRE DEUXIEME : ANALYSE DES DONNEES

Dans ce chapitre, il a été question d’analyser les informations collectées. Nous avons

procédé d’abord à une analyse quantitative des données secondaires pour la validation de nos

hypothèses mais cette analyse sera étayée par celle qualitative de contenu3 afin d’aller au-

delà des résultats de l’analyse quantitative et de mieux aborder la discussion des résultats.

SECTION 1: Analyse quantitative

Dans cette section, nous avons effectué les analyses nécessaires à la vérification de

nos hypothèses, conformément à la méthodologie annoncée plus haut. La section comporte

donc trois paragraphes dont un par hypothèse.

Paragraphe 1 : Les déterminants de la décision de financement des PMEB

(H1)

En nous basant sur les facteurs de risque présentés dans le modèle théorique, nous

avons effectué tout d’abord des tests statistiques pour identifier les différences entre les deux

groupes de PMEB, soit celles ayant obtenu du financement et celles n’en ayant pas obtenu.

Les résultats des tests sont présentés dans le tableau N°1.

Ce tableau nous renseigne qu’en ce qui concerne le risque d’asymétrie d’information,

qu’il y a une forte relation entre l’obtention de financement et la détention de livres

comptables (valeur de phi 0,69 sur une valeur maximale de 1).

Quant au risque de remboursement, toutes les variables sont significatives, sauf que

les probabilités de signification associées aux valeurs de garantie et au taux de rendement sont

sensiblement supérieures au seuil critique de décision (alpha=0,05).

Ne détenant pas d’information plus précise, nous avons utilisé la valeur des biens,

objets de garantie pour mesurer la capacité des PMEB à fournir des garanties. La moyenne de

la valeur des garanties proposées par celles qui obtiennent du financement est supérieure à

celle des PMEB qui n’en obtiennent pas.

3 La méthode d’analyse de contenu utilisée a été exposée par Philippe WANLIN, dans « L’analyse de

contenu comme une méthode d’analyse qualitative d’entretien : une comparaison entre les

traitements manuels et l’utilisation des logiciels », publié en 2007.


23


A propos des ratios financiers, nous constatons que les taux moyens de rentabilité et

de liquidité chez les PMEB financées sont supérieurs à ceux des autres. Par contre, le taux

moyen d’endettement chez les PMEB financées est moindre que celui des autres.

Quant au risque global, nous remarquons que les tests statistiques sont très

significatifs pour la variable ‘‘ croissance des chiffres d’affaires’’, les PMEB financées sont

celles qui indiquent une forte croissance.

S’agissant du risque opérationnel et technologique, il n’y a pas de différence

significative entre les PMEB financées et celles non financées (probabilité de sig.>0,05).

Pourquoi un tel résultat ? (confère chapitre portant discussion des résultats).

Cependant, des différences existent au niveau du risque commercial. Les résultats

montrent d’abord que la proportion des PMEB qui n’ont ‘’pas de concurrence’’ et qui

accèdent au financement est plus forte que celle des autres catégories. Ensuite, nous

remarquons que le secteur tertiaire est plus financé que le secteur secondaire et ce dernier est

plus financé que le secteur primaire. De même, les résultats liés à l’‘’exportation’’ sont non

significatifs.

Nous notons également que les PME qui lancent de nouveaux produits accèdent

difficilement au financement que les autres.

En ce qui a trait aux risques liés à l’entrepreneur seul ‘’l’expérience en affaires’’ est

un facteur très significatif. Les PMEB davantage financées sont celles dirigées par un

entrepreneur qui en possède (expérience en affaire).

Au nombre des facteurs du risque pays, seuls les facteurs ‘’Localisation PME’’ et

‘‘Situation du secteur d’activité’’ sont significatifs. Les PME béninoises financées sont

davantage localisées en milieu urbain et exercent dans des secteurs d’activités en expansion.

Comme ces tests bivariés ne permettent pas de tenir compte simultanément des

différentes variables qui ont un impact sur la possibilité d’obtention de financement des PME,

il s’est avéré nécessaire de procéder à une analyse de régression logistique binaire. Les

résultats significatifs du modèle de régression se présentent dans le tableau N°2.

Selon ces résultats, la valeur du ratio de vraisemblance de 68,582 est plus grande que

celle critique de khi-2 au seuil α=0,00; ce qui signifie que l’hypothèse nulle (tous les

coefficients sont égaux à 0) est rejetée, le modèle étant significatif au seuil de 0,000.


24


Tableau 1 : Comparaison des facteurs de risques des PMEB selon l’obtention ou non de

financement

Variables de Risques Décision de

financement

Khi-2 de

Pearson

Rapport de

vrais-

semblance

Phi V de

Cramer

Rejet Accord

Risque d’asymétrie d’information

Livres comptables Aucun

Livres non vérifiés

Livres verifiés

86,7

20,4

0

13,3

79,6

100

47,551

2(ddl)

(0,000)

53,637

2(ddl)

(0,000)

0,69

(0,000)

0,69

(0,000)

Risque de remboursement

Rembourser les dettes Aucune dette

dans le passé Remb. A l’ech.

Avec retard

25

4,9

82,9

75

95,1

17,1

52,206

2(ddl)

(0,000)

56,746

2(ddl)

(0,000)

0,716

(0,000)

0,716

(0,000)

Garantie: Valeur de la garantie (M de FCFA) 3,64 20,71 (0,051)

Ratios financiers Dette Totale/Actif Total

Actif liquide/Actif Total

Profit/Actif Total

48,16

4,65

1,81

6,58

17,28

14,05

(0,011)

(0,001)

(0,093)

Risque global

Taille 1 à 9 employés

10 à 49 employés

38,3

16,7

61,7

83,3

1,132

1(ddl)

(0,287)

1,27

1(ddl)

(0,260)

0,106

(0,287)

0,106

(0,287)

Croissance chiffres d’affaires 1,55 9,09 (0,007)

Risque opérationnel et technologique

Formation continue des employés OUI

NON

36,4

38,2

63,6

61,8

0,034

1(ddl)

(0,854)

0,034

1(ddl)

(0,854)

-0,018

(0,854)

0,018

(0,854)

Application d’un OUI

Nouveau processus de vente, NON

Ou technologie

41,3

29,7

58,7

70,3

0,115

(0,248)

0,115

(0,248)

Risque commercial

Niveau de concurrence Aucune

Faible

Modérée

Forte

100

0

23,9

100

0

100

76,1

0

47,752

3(ddl)

(0,000)

58,131

3(ddl)

(0,000)

0,691

(0,000)

0,691

(0,000)

Nouveaux produits OUI

NON

50

15,8

50

84,2

11,829

1(ddl)

12,693

1(ddl)

0,344

0,344


25


(0,001) (0,000) (0,001) (0,001)

Secteur d’activité Primaire

Secondaire

Tertiaire

76,5

45,5

26,4

23,5

54,5

73,6

15,177

2(ddl)

(0,001)

14,982

2(ddl)

(0,001)

0,390

(0,001)

0,390

(0,001)

Exportation Non

Oui

36,8

40

63,2

60

0,020

1(ddl)

(0,887)

0,020

1(ddl)

(0,887)

-0,014

(0,887)

0,014

(0,887)

Risques liés aux entrepreneurs

Niveau d’instruction Non instruit

Primaire

Secondaire

Supérieur

42,2

30

32,6

50

57,8

70

67,4

50

1,246

3(ddl)

(0,742)

1,245

3(ddl)

(0,742)

0,112

(0,742)

0,112

(0,742)

Expérience en affaires Aucune

Oui

Imprécise

69,2

5,3

94,1

30,8

94,7

5,9

60,010

2(ddl)

(0,000)

68,582

2(ddl)

(0,000)

0,775

(0,000)

0,775

(0,000)

Sexe Femme

Homme

34,9

40,5

65,1

59,5

0,316

1(ddl)

(0,574)

0,314

1(ddl)

(0,575)

-0,056

(0,574)

0,056

(0,574)

Risque pays

Localisation PME Périurbaine

Urbaine

Rurale

64,4

14,8

0

35,6

85,2

100

26,530

2(ddl)

(0,000)

27,913

2(ddl)

(0,000)

0,515

(0,000)

0,515

(0,000)

Situation du secteur d’activité En crise

En expansion

90

14,3

10

85,7

51,646

1(ddl)

(0,000)

54,870

1(ddl)

(0,000)

0,719

(0,000)

0,719

(0,000)

Règlementation Favorable

Défavorable

28,9

41,9

71,71

58,1

1,705

1(ddl)

(0,192)

1,733

1(ddl)

(0,188)

-0,131

(0,192)

0,131

(0,192)

Les valeurs en gras et entre parenthèse indiquent la signification de l’information

Source : D’après les résultats des tests de Khi-2, comparaison des moyennes (SPSS 18)

La valeur du R² Cox and Snell explique une variation en termes de probabilité de

l’occurrence du financement des PMEB. Dans les sciences sociales, cette valeur de 0,24 est

considérée acceptable. Sa valeur dans ce modèle (0,496) est donc bonne. De plus, son

indicateur normalisé (R² Nagelkerke : 0,678) confirme la qualité du modèle de prédire les

occurrences d’obtention de financement par les PMEB.

4 « Pratique de la régression logistique, Ricco Rakotomalala, Version 2.0 »


26


Le test de Hosmer and Lemeshow non significatif montre que la distribution des

valeurs observées est la même que celle des valeurs prédites. Le modèle est donc applicable.

En effet, ce modèle peut classer correctement 88% des PMEB dans leur catégorie (obtention

de financement ou non).

Ces résultats établissent que la disponibilité et la qualité des livres comptables, la

valeur des biens objets de garantie, l’historique de remboursement, le secteur d’activité,

l’expérience en affaires, la localisation de la PME, la croissance des ventes influencent

positivement et significativement l’occurrence d’obtention de financement des PMEB. La

valeur du coefficient d’élasticité partielle (EXP(B)) des variables explicatives révèlent leur

niveau d’impact sur l’occurrence d’obtention de financement des PME. Par exemple,

l’occurrence d’obtention de financement des PME qui présentent de livres comptables

augmente de 48,5% par rapport à celles qui n’en présentent pas ; de même, elle augmente de

71,1% pour celle dont l’entrepreneur est expérimenté en affaires par rapport à celle dont

l’entrepreneur n’a aucune expérience en affaires.


27


Tableau N°2: Variables significatives du modèle de régression logistique relatif aux facteurs

explicatifs de l’obtention de financement par une PMEB

Variables indépendantes Coefficients Sig. Elasticité partielle des

variables (EXP(B))

Constante -2,773 ,007 ---

Livres comptables Aucun --- ---

Non vérifiés 1,045 ,050 0,485

Vérifiés 1,926 ,002 ---

Historique de

remboursement

Aucun crédit

Rembourse bien

Rembourse avec

retard

---

2,780

-1,436

---

0,000

0,031

---

0,599

---

Valeur Garantie 0,000 ,000 0,000

Croissance CA 0,633 ,005 0,036

Secteur d’activité Primaire

Secondaire

Tertiaire

0,980

0,881

1,999

0,120

0,010

0,000

---

0,081

---

Expérience en

affaires

Oui

Non

1,962 0,000 0,711

---

Localisation PME Rurale

Urbaine

Périurbaine

---

0,733

---

0,012

0,000

Variable dépendante : Décision de financement (Accord ou rejet)

Nombre d’observations:100, Khi-2:68,582 (sig. ,000) ; Cox and snell R² :0,496 ; R² de Nagelkerke:0,678 Test Hosmer and

Lemeshow:0,501 (Sig.1,000), Pouvoir de prédictions correctes: 88%

Source : D’après résultats significatifs de l’analyse de régression logistique (SPSS18)

En résumé, les tests bivariés et l’analyse de régression confirment que la décision de

financement des PMEB est fonction des facteurs de risques associés aux PME. D’où

l’hypothèse H1 est confirmée.


28


Pour les variables non significatives, et les résultats qui semblent paradoxaux à la

théorie, l’analyse qualitative des informations issues des entretiens et la discussion des

résultats nous en diront plus.

Paragraphe 2 : Analyse quantitative de l’effet des financements reçus sur l’indicateur de développement de la PME.

Le montant du financement reçu par les PME (Mfin) est positivement et

significativement (au niveau de 0,01) corrélée avec le chiffre d’affaire mensuel, la rentabilité

mensuelle, le fonds de commerce, les taux de croissance du chiffre d’affaire et du fonds de

commerce constatés un an après le financement. (Tableau N°3)

**. La corrélation est significative au niveau 0.01 (bilatéral)

Source : Résultat analyse de corrélation bivariée, SPSS18

Analyse de régression linéaire simple

La variable indépendante retenue, c’est MFIN (Montant de financement). Les

variables dépendantes retenues sont (avec une variable dépendante par modèle): CAMF

(Chiffre d’affaire mensuel après financement), RMF (Rentabilité mensuelle après

financement), FDC (Fonds de commerce), Cca (Croissance du chiffre d’affaire), Crent

(Croissance de la rentabilité), Cfdc (Croissance FDC).

Les résultats récapitulatifs de ces analyses sont dans le tableau 4.

Les valeurs de la statistique exacte de Fisher (D) obtenues pour ces modèles sont

significatives ( sauf le modèle 5), ce qui signifie que l’on a moins de 0,1% de probabilité de

commettre une erreur en affirmant que les dits modèles (sauf le modèle 5) peuvent mieux

prédire les variables dépendantes associées. Les valeurs R associées aux modèles indiquent

que seuls les modèles 1,2,3 et 6 sont biens ajustés (R>0,5 ).

Tableau N°3 : Corrélations entre MFIN et les indicateurs de développement de la PME

Mfin C MF RMF FDC tCA Trent tFDC

MFIN Corrélations de Pearson

1 ,638** ,710** ,539** ,321** ,135 ,551**

Sig. (bilatérale)

0,000 0,000 0,000 0,001 0,180 0,000

N 100 100 100 100 100 100 100


29


Les valeurs R² nous informent que le montant du financement obtenu il y a un an

explique 40,7% (Respectivement 50,3%, 29% et 30,4%) de la variation du chiffre d’affaire

mensuel après financement (Respectivement variation du RMF, FDC, Cfdc).

Concernant le test de Durbin Watson, il n’y a pas de signification associée, SPSS

affiche seulement la valeur de cette statistique. Rappelons que plus la valeur de cette

statistique est proche de 2, moins il y a de problèmes au niveau de l’indépendance des

erreurs. Avec les valeurs associées à nos modèles, nous pouvons dire que nous respectons

cette prémisse.

Le signe des coefficients A indique le sens de la relation entre ‘‘le montant de

financement il y a un an’’ et chacune des variables dépendantes de nos modèles significatifs

(1, 2,3 et 6). Ces signes révèlent une relation positive entre le montant de financement et

chacune des variables dépendantes des modèles explicatifs (1, 2,3 et 6) CAMF,

RMF,FDC,Cfdc.

Quant au poids de ces relations, l’on constate que plus la valeur de t est élevée,

plus celle de la probabilité de signification est petite (0 ,000), les modèles significatifs retenus

ont donc un fort pouvoir prédicteur.

Aucun problème de multicolinéarité ne se pose car nous avons une seule variable

indépendante et la valeur VIF ou la tolérance est égale à 1 (la valeur normale recherchée pour

cette prémisse).

Par ailleurs, compte tenu des valeurs (faible) de R2 associées aux modèles, nous

avons mené également une analyse multivariée, laquelle analyse est souvent utilisée quand on

veut estimer un modèle linéaire général à plusieurs variables endogènes.

Quant à l’analyse multivariée effectuée, elle confirme également les résultats des

modèles de régression linéaire ci-dessus présentés. En effet les statistiques exactes (D) issues

des tests d’égalité des variances des erreurs de Levene sont significatives pour toutes les

variables dépendantes sauf la Crent (Croissance de rentabilité). De même tous les tests

multivariés sont significatifs. Le résultat des tests des effets inter-sujets nous révèle que le

modèle multivarié est très explicatif pour les variables dépendantes CAMF, RMF, FDC et

Cfdc. Les tableaux présentant les résultats de l’analyse multivariée sont annexés (ANNEXE4)


30


Tableau N°4 : Modèles de régression linéaire simple

Modèles 1 2 3 4 5 6

Variable dépendante CAMF RMF FDC Cca Crent Cfdc

R 0,638 0,71 0,539 0,321 0,135 0,551

R-deux 0,407 0,503 0,290 0,103 0,018 0,304

R-deux Ajusté 0,401 0,498 0,283 0,094 0,008 0,297

Durbin Watson 1,825 1,926 1,527 1,99 2,03 2,08

Anova

Regression

SDC 4,227E16 7,399E14 1,349E16 2,320 5,683 6,134

Ddl 1 1 1 1 1 1

MDC 4,227E16 7,399E14 1,349E16 2,320 5,683 6,134

D 67,189 99,380 40,050 11,287 1,821 42,765

Sig 0,000 0,000 0,000 0,001 0,180 0,000

Anova

Résidu

SDC 6,166E16 7,296E14 3,301E16 20,143 305,895 14,057

Ddl 98 98 98 98 98 98

MDC 6,292E14 7,445E12 3,368E14 0,206 3,121 0,143

Anova Total SDC 1,039E17 1,469E15 4,649E16 22,463 311,578 20,192

Ddl 99 99 99 99 99 99

Coefficients A 2,088

(2933146,323)

0,276

(163672,041)

1,180

(9853242,98

0)

1,547E-8

(0,099)

2,421E-8

(0,427)

2,515E-8

(0,048)

Β 0,638 0,71 0,539 0,321 1,135 0,551

T 8,197 9,969 6,328 3,360 1,349 6,539

Sig 0,000 0,000 0,000 0,001 0,180 0,000

VIF 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

SDC : Somme des carrés, ddl : degré de liberté, MDC : Moyenne des carrés, D : la statistique exacte de Fischer, sig : probabilité de

signification

Source: D’après résultats des modèles de régression linéaire (SPSS18)

Ces résultats confirment que le volume des financements accordés aux PME/PMI

béninoises influent positivement sur leurs chiffres d’affaire, niveau de rentabilité, niveau du

FDC, niveau de croissance du FDC. D’où l’hypothèse 2 est confirmée. Cependant, des

clarifications seront faites dans la discussion sur l’influence non significative des

financements accordés aux PMEB sur la croissance de leur rentabilité.


31


Paragraphe 3 : Analyse de corrélation entre les financements accordés par

les établissements de crédits et leurs indicateurs de viabilité financière

Tableau 5 : Corrélations entre encours, RBE et RN

Encours RBE RN

Encours Corrélation de Pearson 1 ,862** ,893**

Sig. (bilatérale) ,000 ,000

N 12 12 12

RBE Corrélation de Pearson ,862** 1 ,980**


N 12 12 12

RN Corrélation de Pearson ,893** ,980** 1


N 12 12 12

**. La corrélation est significative au niveau 0.01 (bilatéral).

Source : D’après résultat analyse de corrélation (SPSS18)

Ces résultats confirment qu’il y a une très forte corrélation positive entre l’encours,

RBE et RN. Ainsi l’on peut soutenir au seuil de 1% que les financements accordés par les

établissements de crédits aux PMEB évoluent dans le même sens que les indicateurs de

viabilité financière. Ce serait une preuve que les établissements de crédits essaient de prendre

une décision de financement favorable à leur survie. Il s’ensuit que l’hypothèse 3 est

confirmée.

Section 2: Analyse qualitative (Analyse de contenu)

Cette section expose l’analyse de contenu des informations issues de l’enquête

qualitative que nous avons menée auprès de quelques acteurs du financement des PME.

Seules les idées dominantes ont été traitées et ce avec la méthode manuelle d’analyse de

contenu. Cela nous permettra d’aller au-delà de ce que disent les chiffres et de mieux aborder

la discussion des résultats.


32


Paragraphe1 : Analyse qualitative des déterminants de la décision d’accord

de financement aux PME

L’analyse de contenu des entretiens, des réponses aux questionnaires nous confirment

une fois encore que la décision d’octroi de crédit dépend de l’analyse de divers risques. La

figure N°1 indique que le processus d’octroi de crédit aux PME en microfinance et chez les

banques ne diffère pas trop de celle recommandée par la finance traditionnelle. Conscients de

la concurrence régnant sur leurs marchés, les agents de crédit sont très attentifs aux demandes

des PME. Mais, il ne faut pas chercher seulement la plus grosse part du marché, il faut mettre

en place des crédits plus rentables et moins risqués. Satisfaire ce dilemme5 conduit les

analystes de crédit à procéder à trois niveaux d’analyse.

La première consiste à évaluer la capacité de remboursement de la PME. Ce ratio de

décision est très important dans la décision de financement des PME : une PME qui a une

bonne capacité de remboursement a une forte probabilité d’obtention de financement (Figure

N°2). Mais, pour calculer ce ratio, la banque exige de la PME la production des informations

comptables et financières ; alors que pour les IMFs ce n’est pas obligatoire (les analystes de

crédits en microfinance reçoivent des formations spécifiques afin de produire eux-mêmes ces

informations après entretien avec la cliente et la visite du lieu d’activité). Dans tous les cas,

l’importance de l’information financière et comptable dans la décision de financement

se confirme.

Le deuxième niveau d’analyse porte sur le risque client où l’analyste apprécie la

moralité, la stabilité (mobilité), la compétence et l’expérience en affaires du client ; sur

l’analyse du marché où sont examinés l’implantation de la PME, la conjoncture, la clientèle,

la maîtrise du circuit d’approvisionnement et d’éventuel commentaire sur l’environnement

PESTEL6 de l’entreprise. Si l’appréciation d’ensemble issue de cette analyse est bonne, c’est

la chance de la PME d’obtenir du crédit qui s’augmente ainsi.

Le troisième niveau s’intéresse à comment récupérer les dettes si les anticipations

faites aux deux premiers niveaux ne sont pas effectives. Les banques et les IMF exigent alors 5 Un dilemme parce que les projets les plus risqués semblent les plus rentables.

6 L’économie d’entreprise nous renseigne qu’une bonne description de l’environnement de

l’entreprise se fait par la méthode PESTEL (Politique, Economique, Social, Technologique, Ecologique

et Légal)


33


des garanties (hypothèques, apport personnel, gage, nantissement, les garanties

institutionnelles…). Ce qui les intéresse, c’est la valeur de la garantie et sa facilité à être

réalisée en cas de non remboursement de la PME. La garantie vient alors en dernier

ressort (pour une bonne garantie et une mauvaise appréciation aux deux premiers niveaux, la

figure signale une forte probabilité de rejet) mais n’est pas sans importance (même quand une

mauvaise appréciation découle de l’analyse du 2e niveau sachant que la capacité de

remboursement est bonne, une bonne garantie confère à la PME une forte probabilité

d’obtention de financement).

Chez les capital-investisseurs où le financement en prêt est précédé du financement en

capital, le premier élément d’analyse est de s’assurer de la conformité de la demande de

financement avec leurs normes. Ils s’intéressent à la qualité et à la performance des managers

de la PME (surtout leur degré d’ouverture, a souligné Patrice HOPPENOT7). Puis après

s’ensuit l’évaluation du projet à financer qui se fait, soit par l’actualisation des flux futurs par

la méthode comptable, ou bien par les méthodes fondées sur les usages sectoriels. Le

processus d’analyse se termine souvent par les dues diligences où le capital-investisseur fait

d’éventuelles vérifications sur la situation environnementale de la PME. Il ressort de cette

description qu’ils tiennent compte encore là du risque entrepreneur, du risque d’information et

une analyse du marché de la PME.

7 Patrice HOPPENOT, Président et co-fondateur d’I&P, in « L’investissement en capital dans les PME

d’Afrique subsaharienne », Mai 2009.


34


Figure N°1 : Critères déterminant l’octroi de crédits aux PME chez les IMF et Banques

Source : L’auteur, inspiré des entretiens avec les analystes de crédit.

Analyse préalable

Prélude à l’étude proprement dite de la demande

de crédit : tout en étant attentive à la concurrence

entre IMF ou entre banques, s’assurer de

l’adéquation de la demande avec les produits

offerts par l’institution

3e niveau d’analyse

o Valeur de la garantie

o Degré de facilité à la

réalisation

2e niveau d’analyse

o Analyse de risque client

(Moralité, Stabilité,

Compétence et expérience)

o Analyse de risque marché et

d’activité (Implantation,

conjoncture, clientèle,

maîtrise du circuit

d’approvisionnement)

o Eventuel commentaire sur

l’environnement de la PME

1er

niveau d’analyse

Evaluer la capacité de

remboursement de la PME (CR= CF –

DHA – E) avec

CR : Capacité de Remboursement

CF : Cash Flows

DHA : Dépenses Hors Activités

E : Engagement (dette)


35


Figure N°2 : Arbre de décision de financement des PME béninoises

B M

B M

B M

M B M B M B M

M : Mauvaise appréciation (-), B : Bonne appréciation (+)

FPA : Faible probabilité d’accord, FPR : Faible probabilité de rejet

Source: Inspiré de l’enquête qualitative

Capacité de

remboursement

Analyse risque 2e

niveau

Analyse risque 2e

niveau

Analyse de la

garantie

Analyse de la

garantie

Analyse de la

garantie

Analyse de la

garantie

Accord

FPA

FPA Rejet FPR Rejet Rejet Rejet

B


36


Figure N° 3 : Processus de décision de financement des PME par le capital-risque

Identification du projet

Concurrence entre investisseurs, préférence en termes de taille et de profil

de l’investissement, informations comptables, financières et diverses

informations sur l’environnement de l’entreprise, compétences requises par

les agents opérationnels du projet

Filtrage initial

Evaluer si un projet satisfait leurs critères d’investissement selon le stade de développement de la firme visée, le secteur d’activité, le montant de financement

Source: inspirée de l’enquête qualitative

Sélection

Identifier la qualité et la performance des managers du projet (analyse de risque de sélection) information sur les projections de la firme, structuration technique, juridique, économique et financière

Evaluation

Méthode fondée sur l’actualisation des flux futurs (cash flow et dividende), méthode comptable (coût historique, valeur de remplacement ou liquidation des actifs), les méthodes fondées sur les usages sectoriels (multiples de chiffre d’affaires, résultat d’exploitation, prix des transactions récentes) à l’aide du business plan

Dues diligences

Eventuelles vérifications sur la situation stratégique, environnementale, informatique, comptable, financière et juridique…


37


Paragraphe 2 : Analyse qualitative relative à l’efficacité microéconomique

des financements accordés aux PMEB

La plupart des PMEB pensent que les crédits reçus ont des effets positifs souhaités sur

leur développement, seulement que ces effets sont insignifiants. En effet, le financement reçu

augmente essentiellement leur FDC et, en conséquence, le volume des affaires de la PME.

Cependant, le coût du crédit, la durée de traitement des dossiers, la modestie du montant

accordé limitent leurs croissances réelles (Figure N°4). Par ailleurs, les PMEB ne connaissent

vraiment pas le capital-investissement et n’en profitent pas encore bien.

Au niveau des institutions financières, elles ont presque toutes reconnu que plus elles

financent les PME, plus leurs chiffres d’affaires augmentent ; ce qui a un effet positif sur les

résultats de leurs entreprises. Mais, elles ont souligné également les grands risques auxquelles

leurs structures sont exposées et qui, une fois survenus, pourraient anéantir l’effet positif

attendu (annexe 5). Leurs problèmes essentiels sont les impayés qui retardent la rotation de

portefeuille, et donc un effet négatif sur le résultat net et même des crédits irrécouvrables qui

constituent parfois une perte définitive à la structure, à cause du faible degré de fiabilité du

système juridique. Ce dernier problème est plus cité en microfinance que chez les banques où

les garanties exigées sont plus facilement réalisables que celles prises par les IMF. Un autre

problème qui limite leurs chiffres d’affaires et, par ricochet, leurs résultats, est le manque de

ressources longues pour les IMFs tandis que les banques décrient les dispositifs d’accord de

classement dont les ratios de décision sont très contraignants et limitent l’accès aux PME et

dont le ratio de structure limite le développement de portefeuille de crédit.

Quant aux capital-investisseurs, ils ne se plaignent pas trop de rentabilité car ils sont très

sélectifs : signalons que seulement 03 moyennes entreprises béninoises sont clientes de la

société de capital-investissement I&P (la société de capital-risque ayant servi de référence

dans notre étude). Toutefois, un environnement juridique et macroéconomique favorable leur

rendra davantage efficace.


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Figure n°4 : Quelques limites courantes à la croissance réelle des PMEB liées

aux financements

Source : Issue de l’analyse qualitative des entretiens.


39


CHAPITRE TROISIEME : DISCUSSION DES

RESULTATS ET SUGGESTIONS

Ce chapitre est essentiellement consacré à la discussion des résultats et aux suggestions

de politiques utiles pour un financement des PMEB plus accessible et plus efficace. Il y figure

également les limites et difficultés de la présente étude.

Section 1 : Discussion des résultats

Comme son intitulé, cette section présente la discussion des résultats issus des analyses

précédentes. Elle comporte, de ce fait, trois paragraphes dont un par hypothèse de recherche.

Paragraphe1 : Discussion des déterminants d’octroi de crédits aux PMEB

En conformité avec l’hypothèse H1, les analyses menées au chapitre précédent

montrent que c’est l’analyse de risque qui détermine la décision de financement des PME.

On constate par exemple que la qualité des livres comptables, l’expérience de l’entrepreneur,

la localisation de la PME, la situation du secteur d’activité et l’historique de remboursement

sont très importantes dans la décision d’octroi de financement aux PME.

L’importance accordée à la disponibilité de l’information sur les flux économiques,

financiers ou même administratifs peut se justifier en ce sens qu’elle augmente la transparence

et atténue les réticences. Cette position est soutenue par tous les développements tant

théoriques qu’empiriques de notre revue littéraire.

De même l’historique de remboursement de crédit n’est pas sans importance dans

leurs décisions de financements des PME béninoises. Cette significativité est certainement la

conséquence que les analystes de crédits font usage du modèle de scoring de renouvellement

de crédit. Il s’agit en théorie d’une technique qui se base, dans le cas de financement de PME,

sur les comportements passés de cette dernière en matière de remboursement de crédit pour

prédire sa probabilité de défaut. Dans une telle logique, les analystes font davantage

confiance aux PME béninoises qui ont bien honoré leurs engagements contractés par le passé.

L’expérience de l’entrepreneur revêt également une importance capitale dans la

mesure où avec un entrepreneur expérimenté, les différents processus de production de la


40


PME sont mieux maîtrisés. Cette expérience peut rassurer l’analyste de crédit que les erreurs

de gestion de la PME seront davantage réduites et donc une gestion améliorée.

La localisation de la PME a été aussi une variable de risque significative. Ce résultat

peut s’expliquer par le fait que la bonne marche d’une activité et donc le retour du capital sur

investissement en dépend. D’ailleurs, on entend souvent dire que « tel milieu ne vend pas ».

Les analystes en tiennent donc compte parce que ce facteur constitue pour eux une assurance

additionnelle de la bonne marche des activités et donc d’un bon remboursement du crédit.

Avec les résultats des tests de comparaison de khi-2, l’on remarque que les

établissements de crédits financent davantage les PME localisées en milieu urbain que celles

localisées en milieu rural. Une telle préférence est certainement due au fait que la plupart des

activités du milieu rural sont non seulement dans l’informel mais aussi utilisent pour leur

développement de moyens rudimentaires ; et donc des technologies qui ne rassurent pas

l’analyste de la réussite opérationnelle desdites activités.

Par ailleurs, la prise en compte de la situation du secteur d’activité dans la décision

d’octroi de financement aux PMEB nous paraît bien justifiée. En effet, ce n’est pas prudent

pour l’établissement de crédit de financer un secteur en ‘‘crise’’, c’est-à-dire un secteur où les

fluctuations ne sont plus maîtrisées, de peur que la capacité de remboursement anticipée de la

PME ne soit modifiée à la baisse et impactée négativement sur le respect de l’échéance. Une

parfaite illustration en est le comportement des établissements de crédits quant à l’avènement

du Projet de Vérification des Importations (PVI) au Bénin. Certains analystes de crédits nous

ont confié que la plupart des PME qui font de l’importation et qui ont eu du financement dans

cette période n’ont pas pu respecter leurs premières échéances de remboursement ; de facto

ces analystes sont devenus réticents dans leur décision d’octroi de crédits aux PME qui font

l’importation durant cette période. Alors que pour un secteur d’activité ‘‘en expansion’’,

c’est-à-dire un secteur où les activités connaissent un développement sans faille, ils

adopteraient le comportement contraire.

Aussi dans leur décision de financement des PMEB, les analystes de crédits tiennent

compte du secteur d’activité.

A ce niveau, nous remarquons une préférence du financement des PME du secteur

tertiaire au détriment des autres. Ce résultat peut s’expliquer par le fait que la plupart des

PMEB exercent dans le commerce et que les secteurs primaire et secondaire plus risqués du

fait certainement de la non-maîtrise des technologies et de leur caractère informel dominant.


41


Par ailleurs, la non significativité du facteur ‘ ‘exportation’’ est la conséquence de la

faible production des PME industrielles qui ont souvent du mal à être financées. En effet, sur

le plan technologique, le Bénin, à l’instar de la plupart des pays de l’Afrique du sud du

Sahara, est à un niveau de développement technologique très faible. Ce qui limite leur réussite

opérationnelle : une justification essentielle de la réticence des établissements de crédits en

matière de financement de ces catégories de PME.

De même le niveau d’instruction des entrepreneurs n’a pas été significatif, par contre

leur ‘‘expérience en affaire’’ l’a été. Cela suppose donc que les analystes de crédit

s’intéressent plus, en termes de facteurs de risque liés à l’entrepreneur, aux dirigeants qui ont

une certaine maîtrise de l’activité à financer qu’au niveau intellectuel de ce dernier. Le degré

de maîtrise de l’activité menée compte alors dans la décision de financement des PMEB.

Quant aux facteurs de risque global, la taille des entreprises n’a pas été significative

alors qu’elle a été annoncée dans le modèle théorique de risque. Cela peut être lié au fait que

la plupart des PME ont environ le même nombre d’employés (entre 1 et 9). Il n’y a donc pas

une différence en matière de nombre d’employés entre les PME ayant obtenu de financement

et les autres.

Par ailleurs, tous les facteurs de risque opérationnel et technologique (formation

continue des employés, succès d’application d’un nouveau processus) n’ont pas été

significatifs. Pour le premier facteur, cela semble lié à l’état d’être des PMEB. En effet, les

dirigeants des PME ne s’intéressent pas à la formation de leurs employés : ils pensent qu’ils

ont déjà énormément de charges pour supporter la formation continue de leurs employés. Ils

n’y voient pas un gain additionnel. Cela pose un problème d’expertise des dirigeants des

PME.

Quant au deuxième facteur (application d’un nouveau processus), sa non-

significativité, peut provenir de la préférence de l’expérience en affaire par les analystes. Ils

préfèrent souvent que la PME ait un résultat satisfaisant pour ces premiers essais. Cela émane

certainement du fait de la forte prévalence de risque qui laisse les établissements de crédit

toujours ‘‘prudents’’.

Les tests de comparaison effectués révèlent également que le facteur ‘‘sexe’’ n’est

pas déterminant dans la décision d’octroi de crédit aux PME. Cependant, il ressort de nos

entretiens que certains analystes (minoritaires) ont une préférence féminine dans leur

décision d’accord de crédit aux PME. Comment cela peut-il s’expliquer ? Peut-être qu’ils

estiment que la femme a une bonne culture de remboursement ou bien qu’elle est une cliente


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facile à relancer en cas d’impayés. Mais, aucune des études revues dans notre étude n’a révélé

cela. Même notre analyse a montré l’indépendance de la décision de financement avec le sexe

de l’entrepreneur.

Ces résultats ne sont pas tellement en déphasage avec les résultats issus des

entretiens où une importance a été accordée à l’ordre d’analyse. En effet, il y ressort que la

décision de financement des PME dépend en premier lieu d’une part de la capacité de

remboursement de la PME que dévoile les diverses analyses de risque et de rentabilité et

d’autre part des motivations du client à rembourser. En second lieu vient la garantie proposée

en couverture du prêt. Tels sont les éléments très décisifs pour les analystes de crédit en

matière de financement des PME.

Paragraphe 2 : Discussion de l’effet des financements sur la PMEB

La relation positive et significative annoncée par l’hypothèse N°2 se confirme

entre le montant de financement reçu par la PME et les indicateurs du niveau de

développement de la PME : chiffres d’affaire mensuels après le financement, la rentabilité

mensuelle après le financement, le fonds de commerce et la croissance du FDC et la

croissance du chiffre d’affaire.

Avant de discuter ces résultats, il est important de préciser que les données utilisées

pour la vérification de cette hypothèse sont celles des PME qui ont demandé au moins un

renouvellement de crédit. Cette approche s’est imposée à nous parce que les PME, pour la

plupart, ne produisent pas elles-mêmes ces informations, il fallait donc qu’elles renouvellent

la demande de crédit pour que nous puissions avoir les informations produites par l’analyste

de crédits après entretien avec l’entrepreneur.

Ainsi la relation positive constatée peut même être le fait que les PME qui ont

renouvelé sont soient celles qui ont eu un effet positif du précédent crédit sur leurs indicateurs

de développement ; c’est d’ailleurs pourquoi une enquête qualitative a été également faite

auprès des PME pour ce qu’il en est de leur niveau de développement suite aux financements

reçus. Mais au-delà de cette conception, certains entrepreneurs confirment qu’une injection de

fonds dans leurs entreprises augmente leurs fonds de commerce. Il en est de même pour le

chiffre d’affaires et la variation relative de ce dernier.

Toutefois, les mêmes analyses indiquent que la contribution des financements

accordés aux PME est non significative quant à la croissance du niveau de rentabilité.

Pourquoi un tel résultat ?


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En effet, pour que le taux de croissance de la rentabilité augmente, il faut que la PME

réalise d’importants chiffres d’affaire mais à moindre coût. Et c’est certainement là le

problème. Avoir un coût minimum de production ou de vente suppose au moins l’un des cas

suivants :

o la PME achète ses marchandises ou input en quantité pour bénéficier d’éventuelles

réductions : chose aisée si la PME dispose de gros fonds dans le temps par exemple un gros

financement à rembourser sur une longue durée ;

o ou la PME a une parfaite information sur la variation des prix sur le marché des

facteurs de production et peut donc saisir des opportunités en cas de bas prix : chose difficile

du fait d’abord de la forte prévalence des risques en Afrique (où les chocs sont difficiles à

prévenir), ensuite de la non production régulière des informations utiles à une prise de

décision et enfin du manque d’expertise des promoteurs et dirigeants des PME ;

o ou bien la PME mène une politique de réduction de ses charges : l’augmentation du

résultat y lié est sans lien direct avec le financement reçu par la PME ;

o ou encore qu’elle est une filiale d’une grande entreprise ou membre de réseau

(concentration) où les conditions de marché sont spécifiquement revues pour les membres :

cas non découvert dans nos études empiriques au Bénin où la logique de fusion ne semble pas

intéresser les PME.

C’est la première option qui paraît aisée pour aider une PME à augmenter son

résultat mais à condition que le montant de financement soit consistant.

Comme l’a souligné l’analyse qualitative, les crédits accordés aux PMEB et la durée

de remboursement associée semblent insuffisants pour accompagner la croissance du niveau

de rentabilité de la PME.

Mentionnons également les pertes d’opportunités occasionnées par la longue durée

de traitement des dossiers : avec un crédit débloqué au moment inopportun, la PME a une très

faible chance d’atteindre les objectifs qu’elle s’est fixée lors de sa demande de financement.

En outre, le montant de financement net est souvent insuffisant du fait des coûts de

crédit.

Récapitulons qu’en termes d’efficacité vis-à-vis de la PME, le financement que

reçoivent les PME contribue positivement à l’amélioration de tous les indicateurs de

développement d’une PME retenus sauf la croissance de la rentabilité dont les effets sont

insignifiants du fait de la faiblesse du financement alloué et des coûts de financement élevés.


44


C’est vrai que les accords de classement en vigueur dans l’UMOA devraient

contribuer à la réduction des coûts de crédit bancaire. Mais, très peu de PME y accèdent du

fait des conditions trop contraignantes (voir résumé des conditions en annexe 6) et surtout du

manque d’informations.

En résumé les financements accordés aux PMEB influent positivement sur la plupart

de leurs indicateurs de développement. Cependant l’analyse qualitative nous a éclairés sur

quelques limites à cette efficacité à savoir : l’insuffisance du montant de financement, le coût

du crédit, la durée de traitement des demandes de crédit.

Paragraphe 3 : Discussion de la relation entre les financements accordés

aux PMEB et les indicateurs de viabilité financière des IF

Les analyses quantitatives menées dans le chapitre précédent ont montré une

relation positive entre des indicateurs clés de viabilité financière des établissements de

crédits et l’encours des crédits accordés aux PME béninoises. Ce résultat peut s’expliquer

par le fait que les établissements de crédits sont très sélectifs dans leurs décisions de

financement des PME béninoises. C’est donc une preuve de l’aptitude très prudente des

analystes de crédits en matière de financement des petites et moyennes entreprises béninoises

et que les PME qui ne remplissent pas un minimum de conditions ont un accès très difficile au

financement.

Mais, l’analyse de contenu nous a éclairés sur les blocages courants à l’efficacité

microéconomique annoncée vis-à-vis des établissements de crédits: les impayés, les crédits

irrécouvrables, la non-fiabilité du système juridique, le manque de ressources longues, les

accords de classement contraignants.

Les impayés proviennent souvent de la précarité des informations qui parfois biaisent

l’analyse. De même, les crédits irrécouvrables y sont liés et dépendent également du faible

degré de fiabilité du système juridique. En effet, le système juridique qui prévaut actuellement

dans la plupart des pays de la sous-région dont le Bénin rend difficile la réalisation des

garanties : les insuffisances des actes juridiques en vigueur et la lourdeur des procédures

administratives compliquent la saisine des biens. S’agissant de ces procédures, le nouveau

pacte commissoire en matière d’hypothèque est à louer mais le problème d’identification

exacte des titres de propriété foncière, objets de garantie se pose souvent dans la mesure où

les réformes d’urbanisation vont à la traîne. Que prévoit, en fait, ce nouveau pacte ? Et en

quoi la lenteur des réformes d’urbanisation en constitue une limite ?


45


Grâce aux nouvelles dispositions, certains établissements de crédits acceptent, en lieu

et place d’une hypothèque sur titre foncier, la promesse d’affectation hypothécaire. Cette

dernière est un acte sous-seing privé, dont sont signataires l’emprunteur et l’établissement de

crédit, dans lequel l’emprunteur donne les autorisations nécessaires à l’établissement prêteur

d’obtenir une hypothèque sur son titre de propriété foncière, objet de garantie. Pour la validité

de cet acte, il faut au moins que les références de la parcelle soit bien précises alors que les

travaux d’urbanisation consistant à bien référencer les titres de propriétés foncières évoluent

très lentement. Il serait donc difficile d’indiquer avec précision et de façon légale la parcelle

physique à réaliser en cas de non remboursement de la PME.

Concernant le manque des ressources longues, la durée maximale des refinancements

en microfinance est de trois (03) ans alors que les IF rêvent d’allouer aux PME de gros

financements et pour une durée nécessaire pour impacter très positivement le développement

de ces dernières. Notons d’ailleurs que, plus la durée de remboursement est longue, plus la

PME paye d’intérêts (un avantage de plus pour l’institution financière mais aussi une

augmentation de risque de défaillance).

Toujours par rapport au manque de ressources longues, la petite taille du marché

financier de la sous-région, le cadre macroéconomique non attrayant peut en être une

justification. Il en est de même pour la culture d’épargne. La plupart des ménages de la sous-

région ont une faible culture d’épargne surtout des dépôts à terme. Cependant cette

considération populaire a été infirmée par l’avènement et le développement pour une durée

relative de quatre (4) ans des sociétés dites de ‘‘placement illégal’’. Il s’agit des structures

informelles qui proposaient des dépôts à terme fortement rémunérés (150% à 200% l’an) aux

ménages béninois. Le nombre très considérable des adhérents à ce fameux programme montre

qu’il y a quand même une culture d’épargne longue. Le problème réel peut être au niveau des

moyens d’incitation à l’épargne longue, tout en restant dans les normes fixées par la BCEAO,

lesquelles dispositions s’avèrent, selon les décideurs de la BCEAO, nécessaires pour maîtriser

les fluctuations y liées.

Notons quand même qu’il existe bien des dispositifs d’appui : fonds de garanties

(FSA, GARI, FAGACE, ARIZ) pour aider les banques et institutions financières dans leurs

garanties, banques de développement pour trouver des ressources longues, mais cela reste du

cas par cas et s’adresse souvent aux PME « du haut secteur ».


46


Section 2 : Suggestions de politiques et limites de l’étude

La présente section compte deux paragraphes : le premier fait cas de nos suggestions

pour un financement des PME plus facile et efficace. Le second présente les principales

limites et difficultés du présent travail de recherche.

Paragraphe 1 : Suggestions de politiques

Il ressort de nos analyses que la qualité des informations comptable, financière et

environnementale de la PME, l’expérience en affaire de l’entrepreneur, le secteur d’activité, la

garantie proposée constituent des éléments déterminants dans la décision de financement des

PME. Quant au blocage à l’efficacité des financements accordés aux PME, on a noté

principalement l’insuffisance du financement accordé, la courte durée de remboursement, le

manque de ressources pour les institutions financières et le manque de fiabilité du système

juridique.

Compte tenu de ces blocages à un financement des PME plus facile et efficace, nous

suggérons ce qui suit :

� Pour la disponibilité et la qualité des informations sur la PME

La création d’un cadre institutionnel maîtrisant les risques s’impose davantage au

Bénin. Il s’agit d’un cadre qui doit permettre de créer et d’améliorer la qualité des

informations sur la PME. Il faudrait aller au-delà des initiatives de centrale de risques (déjà

existant mais dont le taux de couverture est à améliorer) pour un dispositif pouvant retracer

l’historique des données de la PME. Comment y parvenir?

Nous proposons par exemple la création d’une cellule de surveillance des PME.

Laquelle cellule aura pour but d’une part de collecter et de centraliser périodiquement les

informations comptables et financières des PME ; et d’autre part de veiller au respect des

normes comptables en vigueur par les PME. A ce niveau, l’usage des tics pourra faciliter

l’accès à ces informations à temps par les établissements de crédits ou banques. Mais une telle

cellule aura un faible taux de couverture des PME car l’informel domine. Donc bien avant une

telle initiative l’Etat doit beaucoup contribuer à lever les contraintes à la formalisation des

entreprises béninoises (principalement les lourdeurs administrative et fiscale, le manque

d’information des PME sur les avantages d’être dans le formel). Cette cellule pourrait publier

également des informations périodiques sur l’environnement des PME.


47


En attendant l’heureux avènement d’une telle cellule, les établissements

de crédit en particuliers les IMF qui n’exigent pas de livres comptables peuvent créer

individuellement ou collectivement (afin de réduire le coût de production individuelle) une

base de données de référence par type d’activités. Avec une telle base, on aura à titre

d’exemple des informations comme : dans telle région du Bénin, une PME spécialisée dans tel

type d’activité, a tel taux de rendement moyen, tels avantages et tels obstacles pour son

développement. Le chargé de crédit pourrait comparer les informations (non vérifiées par un

expert) fournies par la PME à ces références. Comment s’y prendre ?

La responsabilité de la création et de la mise à jour d’une telle base peut être confiée

aux cellules des études économiques des établissements de crédits (cellule presque inexistante

dans les institutions financières enquêtées) ou bien aux laboratoires de recherche en sciences

économiques et de gestion du pays, lesquels laboratoires bien disposés souffrent souvent de

financement.

� Pour l’efficacité des financements accordés aux PME

La disponibilité d’information est encore très importante ici, en ce sens qu’elle aidera

les analystes à prendre de bonnes décisions, et les entrepreneurs à mieux surveiller les

indicateurs clés de leur entreprise afin d’en faire une gestion plus efficace et dans les normes.

Quant à la qualité des garanties proposées, rappelons une fois encore que les

autorités politiques doivent accélérer les réformes judiciaires telles que les réformes des titres

de propriété ou les réformes visant à accélérer les procédures de recouvrement des dettes et à

faire respecter les jugements prononcés, qui progressent très lentement. Nous encourageons

ainsi les projets de genre « accès au foncier » et « Accès aux services financiers » pilotés avec

de résultats presque satisfaisants par le MCA-Bénin (Millenium Challenge Acount – Bénin).

Grâce à ces projets plusieurs Titres fonciers sont en cours de délivrance aux propriétaires de

parcelle et plusieurs établissements de crédit ont reçu des facilités de financement. Pour

parvenir à améliorer la fiabilité du système judiciaire ainsi décrié, l’allocation de ressources

supplémentaires importantes en matière de formation du personnel, d’équipement des

tribunaux et de système d’information sont très importantes.

Par rapport au manque de ressources longues le plus évoqué par le secteur de la

microfinance, un accord de classement spécifique serait très intéressant pour ces institutions.


48


De même des recherches portant sur l’incitation à l’épargne de la population béninoise

pourraient amoindrir le problème de ressources longues.

En ce qui concerne les PME industrielles ou nouvellement créées, une caution de

l’Etat, d’un fonds de garantie, ou d’une société de caution scientifique serait utile. Ces PME

accèdent difficilement au financement parce qu’un grand doute plane sur le succès de leurs

activités car n’ayant pas d’expériences précises voire la technologie nécessaire. Ainsi une

société de caution scientifique pourrait servir de gage en matière de faisabilité technique de

leurs projets.

Une fois ces problèmes réglés, nous pensons que les institutions de crédits auront

davantage confiance aux PMEB et pourront leur accorder de gros montants pour une durée de

maturité nécessaire pour accompagner la croissance des PMEB. Il s’en suivra alors une

croissance considérable de l’économie.

Paragraphe 2 : Limites et difficultés de l’étude

Nous n’avons pas la prétention à travers cette recherche d’avoir présenté des résultats

sans faille. Aussi, avons-nous rencontré divers obstacles au cours de nos investigations. C’est

le lieu de les évoquer.

� Limites de l’étude

« Aucune œuvre humaine n’est parfaite » dit-on. Le présent travail n’en fait pas

l’exception. Sans pour autant impacter la validité des résultats, il souffre principalement de

trois limites.

Premièrement la réflexion engagée au long de ce travail n’est que le résultat du

passionnant exercice d’initiation à la recherche auquel, heureusement, la Faculté des Sciences

Economiques et de Gestion (FASEG) nous a soumis à la fin de notre cycle de formation.

La deuxième limite porte sur la méthode utilisée et le développement théorique. En

effet, le développement théorique pourrait être plus exhaustif et mieux aborder notre

problématique si on avait lu d’autres auteurs. Aussi, le mode d’échantillonnage, la fiabilité

des données et des variables utilisées ne sont pas forcément les plus indiqués pour ce genre de

recherche.

Enfin, les résultats auraient pu être meilleurs selon la disponibilité des acteurs, la

taille de notre budget de recherche, l’inexistence des données appropriées et suffisantes. Par


49


exemple, nous avons été obligés de mesurer les financements bancaires accordés aux PME

par l’encours des crédits à court terme, les données sur les financements bancaires spécifiques

aux PME étant inexistantes. Aussi les données utilisées pour vérifier H2 ne sont pas

forcément les meilleures mais ce sont celles disponibles. En effet pour vérifier l’impact du

crédit reçu sur le niveau de développement de la PME, nous avons pu trouver seulement les

informations pour les PME qui ont demandé le renouvellement du crédit car les PME, elles

même, n’en produisent pas ; il faut donc une demande de renouvellement pour que les

analystes en produisent. C’est pourquoi toutes nos analyses quantitatives ont été étayées par

une analyse qualitative.

Toujours par rapport à la méthodologie, on aurait pu faire une analyse quantitative

comparée entre établissements de crédit, en introduisant une variable explicative polytomique

additionnelle dans chaque modèle spécifiant le type d’établissement de crédit. Mais, pour y

parvenir, il nous faut davantage de dossiers de crédit (choses pas aisées dans les institutions

de crédit). Nous avons alors mené une analyse quantitative sans tenir compte des différences

entre les types d’établissement de crédit.

� Les difficultés rencontrées au cours de l’étude

Elles ont pour noms :

� L’indisponibilité des acteurs : elle a été un grand problème pour la réalisation de ce

travail. En effet, l’enquête qualitative nous a pris assez de temps du fait de

l’indisponibilité des acteurs. Nous avons même eu des entretiens inachevés.

� La taille du budget de recherche : elle nous a contraints à limiter la taille de nos

échantillons, le nombre d’entretiens à réaliser à quelques acteurs et la durée des

recherches sur Internet.

� La difficulté d’obtenir des informations secondaires : corollaire de l’épineux

problème d’archivage des données, et des limites imposées par le secret professionnel.

� La non-disponibilité des données nécessaires : il n’y a pas d’informations spécifiques

sur l’encours des crédits accordés aux PME. Nous avons donc considéré l’encours des

crédits accordés par les Institutions de Microfinance (IMF) et l’encours des crédits

bancaires à court terme comme représentant les encours approximatifs des crédits

accordés aux PME.


50


Conclusion générale

L’accès au financement des PME béninoises est une condition essentielle au

développement de ce pays. Dans la plupart des pays développés, la croissance économique

repose sur les PME et il en va de même de plus en plus pour les pays sous-développés où le

secteur privé a un rôle primordial à jouer. Pour faciliter ce financement qui n’est accessible

qu’à un nombre limité de PME, les dirigeants de ces entreprises sont appelés à adopter des

pratiques d’affaires pouvant réduire le risque associé à leur entreprise, tel que perçu par les

analystes de crédit. Les résultats présentés dans notre étude enseignent que les PME qui

produisent des informations comptables et financières de qualité sur leurs entreprises ont une

forte probabilité d’obtention de financement. Puisqu’il n’est pas dans la mission des

établissements de crédits de prêter à des projets plus risqués, nous avons suggéré aux PME et

à l’Etat d’œuvrer pour un cadre institutionnel facilitant l’accès à une information de qualité

sur les PME par les analystes. Quant aux PME nouvellement créées, une caution de l’état, ou

celle d’une société de caution scientifique pourrait servir de gage aux établissements de crédit.

Il en est de même pour les entreprises industrielles où parfois la faisabilité technique des

projets pose souvent de problème. Les résultats de notre étude ont révélé également quelques

blocages à l’efficacité des financements des PME. Il s’agit de la modestie des financements

souvent accordés aux PME et leur courte durée de maturité, du système juridique peu fiable

en matière de recouvrement, manque de ressources longues et des contraintes réglementaires

telles que le dispositif des accords de classement.

A ces blocages, nos approches de solutions se résument à l’accélération des réformes

judiciaires surtout en matière de titres de propriétés et l’amélioration du cadre

macroéconomique qui pourrait davantage inciter les investisseurs et financiers dans leurs

engagements en ce qui concerne le financement de l’ économie en particulier les PME. Vue la

faible expertise des entrepreneurs, dans quelles conditions pratiques peut-on favoriser

davantage la circulation de l’information, le respect des normes des comptables en vigueur ?

Quels dispositifs semblent favorables au perfectionnement du mécanisme de recouvrement, au

renforcement des incitations au respect des contrats et à un accès facile aux ressources

longues ? Ces questions sont des avenues intéressantes de recherche à explorer pour un

financement des PME plus aisé et efficace tant pour le développement des PME et les

établissements de crédit que pour l’économie en général.


51


Bibliographie

- BARDOS, M. (1990), « Le crédit plus cher pour les petites entreprises» Economie et

Statistiques n°236

- BCEAO (2002), Monographie des Systèmes Financiers Décentralisés, Bénin



- BCEAO/UMOA : Dispositif prudentiel applicable aux banques et aux établissements

financiers de l’UMOA à compter du 1er Janvier 2000

- BREMOND J. et GELEDAN B. (Avril 1984): « Dictionnaire des théories et

mécanismes économiques », Hatier, 84.

- Cabinet VA Conseil (Avril 210) : « Etude sur l’offre et la demande de financement au

Sénégal »

- Conseil d’Analyse Economique (CAE, Cotonou 2010) : Rapport sur les « pratiques de

gestion et de performances des PME béninoises : analyses et perspectives » présenté

par E. HOUNKOU et al.

- COLLIER P. (2009) : « Repenser le financement des petites entreprises en Afrique »,

Revue de Proparco, Volume 1, N°1

- COUSSERGUES S. : « Gestion de la banque : Du diagnostic à la stratégie », 5e

édition, Dunod, Paris, 2007

- DAGOUDO I. (2008) : « Les obstacles au développement des petites et moyennes

entreprises au Bénin : le management et le financement », Mémoire présenté pour

l’obtention du diplôme de maîtrise es sciences économiques à l’UAC

- DERREUMAUX P. (2009): « les difficultés de financement des PME en Afrique : A

qui la faute ? », Revue Secteur Privé&Développement, Mai 2009

- DESBRIERES P. (1998) : « La relation capital-investissement dans les firmes

industrielles et commerciales »

- ECHAUDEMAISSON C.: Dictionnaire d’économie et des sciences sociales, 4e

édition, Nathan

- FINADEV SA (2009) : Manuel des procédures des activités de crédit à FINADEV SA

- Finances & Développement (2007), Volume 44 n°2, Juin 2007, p. 44-45


52


- GRET (2009) : « L’actualité des services aux entreprises » n°18, Novembre 2009,

produit financé par la DDC et l’AFD

- HOPPENOT P. (2009): « l’investissement en capital dans les PME d’Afrique

subsaharienne »

- I&P dev. : Rapports d’activité période 2008 à 2010

- IGUE C. & QUENUM V. (2004) : « la libéralisation et financement du secteur

primaire par les banques et établissements financiers au Bénin »

- KAUFFMANN C. (2005) : « le financement des PME en Afrique », Repère N°7,

Revue du centre de développement de l’OCDE

- KOFFI S. et SODJINOUTI B. (2001), «Rentabilité - Productivité : Quels critères de

choix des investissements pour les PME au Bénin», mémoire de maîtrise es Sciences

Economiques, UAC - FASEG

- LANHA M. (2005) : « Dynamiques de l’architecture financière vers

l’approfondissement financier microéconomique dans l’UEMOA »

- LANHA M. ( 2003): « le partage du marché formel du crédit entre institutions de

microfinance et banques », Laboratoire d’économie d’Orléans

- LEFILLEUR J. (2009) : « Financer les PME dans un contexte de forte asymétrie. »

- ORABANK: Rapports d’activité période 2006 à 2010

- PERIA M. (2009) : « le financement bancaire des PME : Quelles spécificités

africaines ? »

- Revue internationale PME, Presse de l’université du Quebec,

www.puq.ca/.../revues/famille-revue-internationale-2.html, consulté le 30/10/11

- SCIALOM L. (2007): « Economie bancaire », 3e édition, ISBN 10 : 270715282X

- Secteur Privé & Développement, (2009), n°1, Mai 2009

- SEWANOUDE C. (2002), «Les causes de la mortalité des entreprises béninoises :

Analyse économique», mémoire DEA es Sciences Economiques, UAC - FASEG.

- TADESSE A. (2009) : « Quelles perspectives de financement pour les PME en

Afrique », Revue de la Proparco, Vol 1, N°1, Mai 2009

- THI H. et al. (2009) : « Les déterminants de l’accès au financement bancaire des PME

dans un pays en transition : le cas du Vietnam », 11è journées scientifiques de

l’entreprenariat


53


- WONOU C. (2002): « Eléments de calcul et d’appréciation de la viabilité financière

d’une IMF », CIDR Mai 2002


i


ANNEXES

Liste des annexes

ANNEXE 1 : Définition opérationnelle et mesure des variables indépendantes

ANNEXE 2 : Quelques diagrammes juxtaposés montrant l’importance des facteurs de risque

dans la décision de financement des PMEB

ANNEXE 3 : Comparaison entre capital-investissement et finance d’entreprise traditionnelle

ANNEXE 4 : Résultats statistiques/ économétriques non présentés dans le développement

ANNEXE 5 : Diagrammes présentant quelques limites à l’effet positif espéré par les

établissements de crédit.

ANNEXE 6 : Résumé sur les accords de classement

ANNEXE 7 : Cadre de base du choix du modèle de régression logistique

ANNEXE 8 : Questionnaire/ Guide d’entretien

ANNEXE 9 : Bases de données


ii


Annexe1 : Définition opérationnelle et mesure des variables indépendantes

Tableau 06 : Définition opérationnelle et mesure des variables indépendantes Variables de risques Facteurs Mesures Risque d’asymétrie d’information (Riskasinf)

Information La PME dispose t elle des livres comptables ? (0= non, 1=oui livres compta non vérifiés, 2=oui et vérifié)

Risque de remboursement Historique de crédit La PME a telle bien remboursé sa dette antérieure (0=aucun crédit par le passé, 1=rembourse à l’échéance, 2=ne rembourse pas à l’échéance)

Garanties Valeur des biens garantis (millions FCFA)

Taux d’endettement Dette totale/Actif total Liquidité Actif liquide /Actif total Taux de rendement pme Profit/Actif total

Risque global (riskglob)

Taille Nombre d’employé (O=1à9 ; I= 10 à 49 ; II > 50)

Taux de croissance ((Revenu total en t –Revenu total en t-1) / Revenu total en t)x100

Risque opérationnel et technologique (riskop)

Compétence La PME offre des formations continues aux employés : 0(oui) ; 1(Non)

Production et équipements

Niveau de succès de l’application de nouveau processus ou nouvelle technologie : 0(OUI) ; 1(NON)

Risque commercial (riskcom)

Concurrence 1(Aucune), 2(Faible) 3(modérée), 4 (Forte)

Nouveaux produits La PME offre de nouveaux produits: 0(oui) ; 1(non)

Secteur d’activité 1(primaire) 2 (secondaire) 3 (Tertiaire)

Exportation L’entreprise fait des exportations 0(OUI) 1(NON)

Risque lié aux entrepreneurs (riskentr)

Formation Niveau d’instruction de l’entrepreneur : Non instruite (1) ; Primaire(2) ; Secondaire(3) ; Supérieur (4)

Expérience Expérience en affaires de l’entrepreneur : 1(Aucune) ; 2(oui) ; 3(imprécise)

Sexe Femme : 0 ; Homme : 1 Particularité des pays en développement (riskp)

Caractéristique régionale Endroit où sont localisés les points de vente ou de production de la PME :0 (rurale), Périurbaine(1), urbaine (2)

Situation du secteur d’activité Le secteur d’activité est : en crise (0), en expansion (1)

Réglementation L’activité est réglementée ?: O (Non),1(Oui et réglementation favorable)

Source : Auteur inspiré de la revue de littérature


iii


Annexe 2 : Quelques diagrammes juxtaposés montrant l’importance des facteurs de risques dans la décision de financement des PME


iv


Sources : Ces diagrammes sont issus des résultats des croisements effectués sur SPSS (Base de données H1)


v


Annexe 3: Comparaison entre capital-investissement et finance d’entreprise traditionnelle Tableau N°7: Comparaison entre capital-investissement et finance d’entreprise traditionnelle Attributs Finance d’entreprise

traditionnelle** Capital investissement

Importance et disponibilité de l’information

Publication d’information réglementée

Information privée limitée

Information non publiée majoritaire et difficile à obtenir

Degré d’efficience du marché Semi forte à forte Très faible

Marché primaire des actions Accès immédiat

Faibles coûts de transaction

Capitaux parfaitement duplicables (aucune compétence particulière requise des investisseurs)

Coûts de transaction élevés

Activités en phase de démarrage : accès limité aux CI très spécialisés

Stades avancés : plus accessibles mais compétence requise en matière de contrôle actif

Marché secondaire des actions Organisé et liquide De gré à gré et peu liquide

Rôle disciplinaire des prises de contrôle

Important Quasi inexistant

Contrôle des dirigeants par les actionnaires

Passif et indirect Rôle important du conseil d’administration et des administrateurs externes

Actif et direct De nature et d’intensité fonction de la structure de propriété et du degré de diversification du portefeuille d’investissement des CI

Spécificités des actifs de la firme financée

Faible ou moyenne Actifs non redéployables et spécialisés

Séparation des décisions d’investissement et de financement

Généralement forte Très faible, compte tenu des spécificités de relation entre les CI et la firme.

Décision d’investissement en fonds propres

Stade unique de financement

Investissements aisément diversifiables (théorie du portefeuille)

Plusieurs phases successives d’investissement/ financement

Horizon contraint par la structure du financement du CI

Investissements faiblement diversifiables

Evaluation des projets Utilisation d’une grande variété de techniques

Techniques pertinentes plus restreintes.

Faible applicabilité du critère de la valeur actuelle nette.

Plus forte prime de risque exigée.

*tableau inspiré de celui proposé par Wright et Robbie(1998), modifié et complété ** telle qu’elle est développée par les anglo-saxons, dont le référentiel est la firme managériale, caractérisé par un fort degré de séparation des fonctions de propriété et de décision Source : Extrait de « la relation capital-investissement dans les firmes industrielles et commerciales, Philippe Desbrières »


vi


Annexe 4 : Résultats économétriques non insérés dans le développement

Tableau N° 8:Test d'égalité des variances des erreurs de Levenea

Variables endogènes D ddl1 ddl2 sig,

CAMF 13,651 22 77 0, 000

RMF 17,569 22 77 0, 000

FDC 5,964 22 77 0, 000

Croissance CA 13,731 22 77 0, 000

Croissance RENT , 538 22 77 , 949

Croissance FDC 13,955 22 77 0, 000

Teste l'hypothèse nulle que la variance des erreurs de la variable dépendante

est égale sur les différents groupes.

a. Plan : Ordonnée à l'origine + VFIN

Source : D’après les résultats

Tableau N°9 : Tests multivariésc

Effet Valeur D ddl de l'hypothèse

Erreur ddl Sig.

Ordonnée à l'origine Trace de Pillai 0,78 42,431a 6 72 , 000

Lambda de wilks 0,22 42,431a 6 72 , 000

Trace de Hotelling 3,536 42,431a 6 72 , 000

Plus grande racine de Roy 3,536 42,431a 6 72 , 000

VFIN Trace de Pillai 2,673 2,811 132 462 , 000

Lambda de wilks 0,014 3,471 132 426,448 , 000

Trace de Hotelling 7,918 4,219 132 422 , 000

Plus grande racine de Roy 3,769 13,193b 22 77 , 000

a. Statistique exacte

b. La statistique est une borne supérieure de F qui produit une borne inférieure pour le seuil de signification.

c. Plan : Ordonnée à l'origine + MFIN



vii


Tableau n°10 : Tests des effets inter-sujets

Source Variable dépendante

Somme des carrés de type III

Ddl Moyenne des carrés

D Sig.

Modèle corrigé

CAMF 7,758E16a 22 3,526E15 10,301 ,000 RMF 9,771E14b 22 4,441E13 6,946 ,000 FDC 3,323E16c 22 1,511E15 8,769 ,000 Croissance CA 8,285d 22 ,377 2,045 0,012 Croissance Rent 28,953e 22 1,316 ,359 ,996 Croissance FDC 9,826f 22 ,447 3,318 ,000

Ordonnée à l’origine

CAMF 5,216E16 1 5,216E16 152,383 ,000 RMF 9,250E14 1 9,250E14 144,649 ,000 FDC 4,107E16 1 4,107E16 238,447 ,000 Croissance CA 4,348 1 4,348 23,614 ,000 Croissance Rent 16,224 1 16,224 4,420 ,039 Croissance FDC 7,118 1 7,118 52,874 ,000

MFIN CAMF 7,758E16 22 3,526E15 10,301 ,000 RMF 9,771E14 22 4,441E13 6,946 ,000 FDC 3,323E16 22 1,511E15 8,769 ,000 Croissance CA 8,285 22 ,377 2,045 ,012 Croissance Rent 28,953 22 1,316 ,359 ,996 Croissance FDC 9,826 22 ,447 3,318 ,000

Erreur CAMF 2,636E16 77 3,423E14 RMF 4,924E14 77 6,394E12 FDC 1,326E16 77 1,723E14 Croissance CA 14,177 77 ,184 Croissance Rent 282,625 77 3,670 Croissance FDC 10,366 77 ,135

Total CAMF 1,471E17 100 RMF 2,106E15 100 FDC 8,621E16 100 Croissance CA 27,785 100 Croissance Rent 351,748 100 Croissance FDC 27,093 100

Total corrigé CAMF 1,039E17 99 RMF 1,469E15 99 FDC 4,649E16 99 Croissance CA 22,463 99 Croissance Rent 311,578 99 Croissance FDC 20,192 99

a. R deux = ,746 (R deux ajusté = ,674)

b. R deux = ,665 (R deux ajusté = ,569)

c. R deux = ,715 (R deux ajusté = ,633)

d. R deux = ,369 (R deux ajusté = ,189)

e. R deux = ,093 (R deux ajusté = -,166)

f. R deux = ,487 (R deux ajusté = ,340)



viii


Annexe n°5 : Diagramme représentant les blocages à l’effet positif attendu par les établissements de crédit

Sources : Résultats analyse qualitative


ix


Annexe N°6: Résumé sur les accords de classement bancaires dans l’UMOA

Objectif : Mettre à la disposition du système bancaire, un outil de suivi qualitatif du portefeuille de crédit

Contenu des dossiers de demande d’accord de classement :

Type d’entreprise Pièces constitutives du dossier

Grandes et moyennes entreprises - Etats financiers des trois derniers exercices certifiés par un commissaire aux comptes ou à défaut établis ou audités par un expert comptable (Bilan, compte de résultat, TAFIRE, état annexé)

- Résolutions de l’Assemblée Générale, rapports d’activité

- Etats financiers prévisionnels sur trois années - Fiche d’analyse financière complétée par les

observations du banquier présentateur - Plan de trésorerie/Tableau d’amortissement - Fiche de présentation des dirigeants

Petites entreprises - Etats financiers certifiés des trois derniers exercices certifiés (bilan, compte de résultat, état annexé)

- Résolutions de l’Assemblée générale, rapports d’activités

- Plan de trésorerie/Tableau d’amortissement - Etats financiers prévisionnels sur trois ans

Très petites entreprises Etats financiers (bilan, compte de résultat et variations de l’avoir net) certifiés par un comptable agréé ou centre de gestion agréé

Entreprises nouvellement créées - Bilan d’ouverture - Etats financiers prévisionnels sur trois ans - Etude de faisabilité

Modalités d’introduction :

- Les banques et établissements financiers sont tenus de fournir l’ensemble des documents exigés pour au moins les 50 plus grosses entreprises utilisatrices de crédits

- L’encours des crédits bénéficiant d’accords de classement délivrés à l’établissement déclarant doit représenter à tout moment au moins 60% de l’encours total de ses crédits bruts, sous peine d’être en infraction par rapport aux normes de gestion du dispositif prudentiel applicable aux banques et aux établissements financiers de l’UMOA

Délai de validité de l’accord : Un accord de classement a un délai de validité d’un an Ratios de décisions et d’observation: Ratios de décision Ratios d’observation

Autonomie financière : rapport entre capitaux propres corrigés et le total du passif du bilan (norme est fixée à 20%)

Rotation des stocks : Stock moyen x 360/ CAHT

Capacité de remboursement : rapport entre dettes financières et la capacité d’autofinancement globale (ce ratio doit être inférieur ou égal à 4)

Délai clients : Clients x 360/CATTC

Ratio de rentabilité : résultat net de l’exercice aux chiffres d’affaires hors taxes (doit être positif)

Délai fournisseurs: Fournisseurs x 360/achats TTC

Ratio de liquidité générale : Rapport entre actif circulant incluant la trésorerie et le passif circulant y compris la trésorerie

Equilibre financier : Fonds de roulement/Besoin de financement global


x


Procédures de décision :

Types d’entreprise Procédure de décision

Petites, moyennes et grandes entreprises 1er cas : Accord si respect des 4 ratios de décision pour le dernier exercice

2e cas : si non-respect de la norme minimale du ratio d’autonomie financière alors accord à la seule condition que ce ratio ajusté des comptes d’associés respecte la norme minimale

3e cas : Si non respect du ratio de rentabilité, l’accord dépendra de l’appréciation faite de l’origine de ce résultat (conjoncturel ou structurel)

4e cas : si Non respect de la norme de capacité de remboursement la dernière année, l’accord dépendra de l’appréciation faite de la BCEAO de la garantie institutionnelle présentée par l’entreprise (les sûretés mobilières et immobilières sont écartées)

5e cas : Si non respect de la norme de liquidité générale la dernière année, l’accord dépendra de l’appréciation faite de l’origine de ce non-respect (conjoncturelle ou structurelle)

Très petites entreprises La décision de l’accord de classement est fondée sur l’existence d’un résultat net positif et l’absence des impayés.

Entreprises nouvellement créées Les règles de décision retenues pour les petites et grandes entreprises sont appliquées sauf que les calculs se font à partir du bilan d’ouverture, avec l’engagement de l’entreprise de produire la situation semestrielle des réalisations.

Précisons que des sanctions sont prévues en cas de la non-transmission des documents réglementaires par l’établissement financier ou du non respect du ratio de structure (Article 54 de la loi portant réglementation bancaire)

Source : Résumé de l’auteur inspiré de l’Avis N°4/AC/02 BCEAO et du dispositif prudentiel applicable aux banques et aux établissements financiers à compter du 01-01-2000 (sauf que nous n’avons pas abordé les cas spécifiques des salariés et groupements villageois contenus également dans l’accord qui n’ont pas un lien direct avec notre problématique)


xi


ANNEXE 7 : Cadre de base du choix du modèle de régression logistique pour la vérification de H1 En partant de l’hypothèse que le crédit reçu par la PME aura un impact sur son niveau de

satisfaction, nous supposons une fonction d’utilité Ui qui traduit le niveau de satisfaction de la

PME dans l’état i où traduit l’état (dans lequel la PME reçoit du crédit) et

(où la demande de la PME est rejetée).

On a alors deux fonctions d’utilité Ua et Ur associées à ces deux états.

Donc si une PME reçoit du crédit, son utilité doit s’améliorer (Ua > Ur).

En désignant par X, toutes les variables qui peuvent impacter le niveau de satisfaction des

PME associé à la demande de financement et donc son utilité, on peut écrire :

(X) = = ( ) + (E1) où Vi et εi sont respectivement des composantes déterministes

et stochastiques.

Soit Y une variable dichotomique définie comme suit :

(E2)

On peut définir et calculer la probabilité p qu’une PME reçoive du crédit c’est-à-dire

En utilisant (E1) et (E2), on a :

= p (Ua > Ur)

= P [Va(X) + a > Vr(X) + ]

= P [Va(X) - Vr(X) > - a]

= P [ - a < Va(X) - Vr(X) ]

En désignant par : - et V= Va- Vr

On a alors : = P ( < V) (E3)

Donc en considérant V comme une fonction linéaire de l’argument X, c’est-à-dire ,

(E3) devient = P ( < ) = P ( < ) (E4)


xii


(E4) correspond à un modèle économétrique à variable dépendante qualitative.

Le vecteur β désigne le vecteur des paramètres à estimer et F(.) est une fonction de

distribution cumulative.

Le vecteur β peut être estimé soit par un modèle logistique ou par un modèle probit selon que

F(.) soit une fonction de répartition d’une loi logistique ou d’une loi normale. Comme le

souligne KPODAR (2007), il n’y a pas de tests économétriques pour le choix entre les deux

modèles. Dans la pratique les résultats des deux modèles sont similaires sauf sur de très

grands échantillons.

Dans le présent travail, nous avons effectué l’analyse de régression logistique, la plus

couramment utilisée pour des études semblables.


xiii


Annexe 8 : Questionnaires /Guide d’entretien

Rappelons que ces questionnaires ont servi de guide d’entretien selon la disponibilité de l’enquêté.

Questionnaire adressé aux Chargés de prêts/Analystes financiers/présidents des comités de crédit

Dans le cadre de la rédaction de notre mémoire portant sur « l’analyse économique des

décisions de financement des PME au Bénin», nous invitons très respectueusement les vrais

acteurs du financement des PME (que vous êtes) à nous apporter vos précieux

éclaircissements sur les questions suivantes.

L’anonymat étant garanti, nous comptons sur votre sincérité afin que les résultats de notre

étude puissent contribuer concrètement à un accès au financement des PME plus facile et

plus profitable pour tous les acteurs (PME, Sociétés financières, Population pour les effets

bénéfiques à l’économie)

I- Dans quel type d’établissement financier exercez-vous votre noble métier ?

(Encadrez seulement le chiffre associé au type)

0- une IMF 1- une Banque commerciale 2- une société de capital investissement

II- Quels sont vos outils courants d’analyse de risque et de rentabilité?

…………………………………………………………………………………………………

III- Exerçant dans un continent à forte prévalence de risque et avec une clientèle

risquée comme la PME, quels sont les problèmes auxquels vous êtes souvent

confrontés dans l’évaluation des demandes de crédit PME ?

…………………………………………………………………………………………………

IV- Quels sont les défis à relever pour un financement des PME moins contraignant et

plus profitable pour la PME ; les vrais décideurs que vous êtes et pour l’économie

en générale ?

………………………………………………………………………………………………


xiv


V- Quelle appréciation faites-vous de l’environnement politique, économique, Social,

Technologique, légal dans lequel vous exercez votre noble métier?

…………………………………………………………………………………………………

VI- Quels sont les facteurs déterminants dans vos décisions d’accord de crédit aux

PME ? (Encadrez seulement le chiffre associé au degré d’importance choisi)

Type de risque Contenu Degré d’importance

Risque entrepreneur

Genre de l’entrepreneur

(Masculin/Féminin)

0- Aucune importance

1- Préférence féminine

2- Préférence masculine

Niveau d’instruction de

l’entrepreneur

0- Aucune importance

1- Préférence plus instruite

2- Préférence moins

instruite

Expérience de l’entrepreneur 0- Aucune importance

1- Préférence, plus

expérimentés

2- Préférence, moins

expérimentés

Risque d’asymétrie

informationnelle

La présentation d’un livre

comptable est-elle

obligatoire pour toute demande

de crédit PME?

0- Non

1- Oui

Acceptez-vous les livres

comptables non vérifiés ?

0- Non

1- Oui

Risque de remboursement

L’importance accordée à la

qualité du scoring ?

0- Sans importance

1- Très important

L’importance accordée à la valeur

de la garantie ?

0- Sans importance

1- Très important

Le taux d’endettement du client

est … ?

0- sans importance

1- Très important

Le rendement de l’activité est

… ?

0- Sans importance

1- Très important

La capacité de remboursement est

… ?

0- Sans importance

1- Très important

Risque opérationnel et

Niveau de succès des actions de

l’entrepreneur,

0- Sans importance

1- Très important


xv


technologique

La qualité des employés de la

PME, la qualité de l’organisation

de la PME

0- Sans importance

1- Très importance

Risque commercial

Concurrence, secteur d’activité,

Exportation, Importation

0- Sans importance

1- Très important

Risque Pays

Implantation de la PME 0- Sans importance

1- Très important

Situation du secteur d’activité 0- Sans importance

1- Très important

Situation politique 0- Sans importance

1- Très important

Réglementations en vigueur 0- Sans importance

1- Très important

Autres critères (À préciser)

Tout en vous remerciant pour la sincérité et la disponibilité, nous vous souhaitons du succès dans

votre métier


xvi


Questionnaire adressé aux dirigeants des établissements financiers

Dans le cadre de la rédaction de notre mémoire portant sur « l’analyse économique des décisions de financement des PME au Bénin», nous invitons très respectueusement les vrais acteurs du financement des PME (que vous êtes) à nous apporter vos précieux éclaircissements sur les questions suivantes. L’anonymat étant garanti, nous comptons sur votre sincérité afin que les résultats de notre étude puissent contribuer concrètement à un accès au financement des PME plus facile et plus profitable pour tous les acteurs (PME, Sociétés financières, Population pour les effets bénéfiques à l’économie)

I- Dans quel type d’établissement financier exercez-vous votre noble fonction ?

(Encadrez seulement le chiffre associé au type) 0- une IMF 1- une Banque commerciale 2- une société de capital investissement

II- Quels sont à votre avis les freins et enjeux pour un financement des PME profitable aux PME, établissements financiers et à l’économie en générale ?

Aspects analysés Freins Enjeux Eventuel commentaire Accès aux financements des PME (Ordre général)

Expertise /qualité des ressources humaines (Formation des employés)

Cadre réglementaire Système judiciaire

Bonne gouvernance Fiscalité Qualité des Entrepreneurs

III- Quelles appréciations faîtes-vous de l’environnement de votre entreprise ? (Merci de consigner votre réponse dans le tableau ci-dessous)

Environnement ---

Contenu Votre appréciation Eventuel commentaire

Politique 0- Défavorable 1- Favorable

Economique

0- Défavorable 1- Favorable

Social


Technologique


Ecologique


Législation



xvii


IV- Que pensez-vous des accords de classement actuellement en vigueur dans l’UEMOA?

la PME la Société financière

Avantages pratiques pour …

Limites pratiques pour …


xviii


Questionnaire adressé aux autres personnes ressources

Dans le cadre de la rédaction de notre mémoire portant sur « l’analyse économique des décisions de financement des PME au Bénin», nous invitons très respectueusement les vrais acteurs du financement des PME (que vous êtes) à nous apporter vos précieux éclaircissements sur les questions suivantes. L’anonymat étant garanti, nous comptons sur votre sincérité afin que les résultats de notre étude puissent contribuer concrètement à un accès au financement des PME plus facile et plus profitable pour tous les acteurs (PME, Sociétés financières, Population pour les effets bénéfiques à l’économie)

I- Dans quelle catégorie de personne ressource peut-on vous classer ?

0- Enseignant chercheur ou allié 1- Fonctionnaire d’un organisme régulateur (BCEAO /MEF) 2- Représentation/PME

II- Quels sont à votre avis les freins et enjeux pour un financement des PME profitable aux PME, établissements financiers et à l’économie en générale ?

Aspects analysés Freins Enjeux Eventuel commentaire Accès aux financements des PME (Ordre général)

Expertise /qualité des ressources humaines (Formation des employés des établissements financier)

Cadre réglementaire Système judiciaire

Bonne gouvernance Fiscalité Qualité des Entrepreneurs

III- Que pensez-vous des accords de classement actuellement en vigueur dans l’UEMOA?

la PME la Société financière

Avantages pratiques pour …

Limites pratiques pour …

IV- Quel environnement modèle auriez vous préféré pour l’UEMOA en particulier le Bénin en matière de financement des PME ? (Vous pourriez donner juste un exemple réussi ailleurs)

…………………………………………………………………………………………


xix


ANNEXE 9 : Base de données

Annexe 9-a : Données utilisées pour H3

Récapitulatif des observations (en millions)

Observations encours RBE RN

1 4380, 00 -647 -364

2 3460, 00 -426 -467

3 47300, 00 -757 40, 00

4 42679, 00 318, 00 -5375

5 42080, 00 -919 -5272

6 39607, 00 -1712 -2548

7 62335, 00 -2109 -1066

8 312628, 00 30107, 00 18376, 00

9 377885, 00 49514, 00 31976, 00

10 453597, 00 50921, 00 26238, 00

11 470615, 00 34451, 00 22153, 00

12 698821, 00 31582, 00 23224, 00

Sources : Information extraites des rapports d’activité 2008- 2010 (Orabank, FINADEV SA, PADME, FECECAM)


xx


Annexe 9-b : Données utilisées pour H2

Observations Montant du

financement CAMF RMF FDC

Croissance

CA

Croissance

RENT

Croissance

FDC

1 2300000 ,00 4800000 ,00 562900 ,00 12000000 ,00 0,05 0,07 0,09

2 2500000 ,00 552863 ,00 5700000 ,00 7200000 ,00 , 10 , 06 , 03

3 10000000 ,00 22800000 ,00 1148600 ,00 25000000 ,00 , 12 , 12 , 01

4 20000000 ,00 21000000 ,00 7582000 ,00 32720000 ,00 , 06 , 07 , 80

5 3000000, 00 5040000, 00 450000 ,00 8100000 ,00 , 05 , 04 , 02

6 2000000 ,00 3360000, 00 303400, 00 250000, 00 , 10 , 11 , 14

7 2000000, 00 5400000, 00 1717080, 00 20600000, 00 , 07 , 09 , 04

8 5000000, 00 9600000, 00 1109600, 00 35000000, 00 , 23 , 24 , 17

9 3000000, 00 9000000, 00 857700, 00 10000000, 00 , 07 , 07 , 01

10 1500000, 00 7800000, 00 500770, 00 7970000, 00 , 30 , 34 , 13

11 3000000, 00 19200000, 00 1564600, 00 15930000, 00 , 10 , 10 , 22

12 3000000, 00 4800000, 00 409300, 00 4100000, 00 -0,11 -0,14 , 00

13 3000000, 00 4320000, 00 506700, 00 5550000, 00 , 09 , 10 , 06

14 3000000, 00 8400000, 00 779150, 00 19729000, 00 , 08 , 08 , 05

15 2500000, 00 8400000, 00 949000, 00 14100000, 00 , 05 , 04 , 02

16 3000000, 00 8100000, 00 762500, 00 25700000, 00 , 13 , 13 , 03

17 3000000, 00 300000000, 00 254500, 00 46500000, 00 , 11 , 13 , 04

18 2100000, 00 6300000, 00 679600, 00 8000000, 00 , 17 , 19 , 19

19 2500000, 00 4560000, 00 412580 5820000, 00 , 52 , 59 , 04

20 2000000, 00 4620000, 00 422800, 00 5100000, 00 , 26 , 28 , 06

21 3000000, 00 5040000, 00 450000, 00 8100000, 00 , 05 , 04 , 02

22 15000000, 00 1,02 E8 8911000, 00 77269676, 00 3,25 3,35 2,59

23 2300000, 00 6960000, 00 642400, 00 11000000, 00 , 05 , 03 , 00


xxi


24 3000000, 00 4620000, 00 398000, 00 2350000, 00 , 13 , 10 , 02

25 2100000, 00 5600000, 00 1075000, 00 4350000, 00 , 62 0,58 , 32

26 8000000, 00 26400000, 00 1985000, 00 37226908, 00 , 07 , 07 , 16

27 3000000, 00 4200000, 00 378000, 00 4450000, 00 , 13 , 13 , 06

28 5000000, 00 9360000, 00 1771000, 00 29780000, 00 , 11 , 22 , 19

29 3000000, 00 2760000, 00 516000, 00 4100000, 00 , 02 , 01 , 05

30 8000000, 00 60000000, 00 8467417, 00 57511894, 00 , 11 , 11 , 42

31 7000000, 00 98400000, 00 9036117, 00 1,05 E8 , 00 , 00 -0,09

32 3000000, 00 4200000, 00 749400, 00 13000000, 00 , 08 , 08 , 06

33 3000000, 00 7200000, 00 650950, 00 14000000, 00 , 48 , 51 , 26

34 8000000, 00 2040000, 00 1907933, 00 22300000, 00 , 48 , 51 , 26

35 3000000, 00 4200000, 00 469900, 00 51800, 00 , 21 , 21 , 14

36 3000000, 00 24000000, 00 1085500, 00 9300000, 00 , 54 , 54 , 29

37 3000000, 00 3840000, 00 447200, 00 10000000, 00 , 28 , 27 , 54

38 2500000, 00 4260000, 00 771874, 00 6150000, 00 , 06 , 05 , 05

39 3000000, 00 8400000, 00 940355, 00 8300000, 00 , 08 9,81 , 04

40 3000000, 00 5940000, 00 671500, 00 25825000, 00 , 01 , 01 -0,02

41 3000000, 00 12600000, 00 996700, 00 25825000, 00 , 08 , 08 , 10

42 15000000, 00 4600000, 00 3328375, 00 39050000, 00 , 10 , 11 , 00

43 3000000, 00 8220000 ,00 738140 ,00 4750000 ,00 0,1 0,11 0,23

44 10000000, 00 1620000 ,00 1584000 ,00 17500000 ,00 0,08 0,08 0,03

45 3000000 ,00 4320000 ,00 481525 ,00 5000000 ,00 0,03 0,03 0,03

46 2500000 ,00 10800000 ,00 1023200 ,00 11100000 ,00 0,27 0,29 0,24

47 3000000 ,00 9900000 ,00 699730 ,00 6500000 ,00 0,01 0,01 0,06

48 3000000 ,00 4620000 ,00 517241 ,00 10000000 ,00 0,04 0,04 0

49 3000000 ,00 7440000 ,00 580340 ,00 8000000 ,00 0,03 0,04 -0,16

50 3000000 ,00 6600000 ,00 658400 ,00 15800000, 00 0,38 0,42 0,05


xxii


51 6000000 ,00 17000500 ,00 928544 ,00 19500000 ,00 0,2 0,11 -0,07

52 3000000 ,00 53700000 ,00 9200000 ,00 89000000 ,00 0,31 0,11 0,33

53 2000000 ,00 5400000 ,00 1717080 ,00 20600000 ,00 0,07 0,09 0,04

54 5000000 ,00 9600000 ,00 1109600 ,00 35000000 ,00 0,23 0,24 0,17

55 3000000 ,00 9000000 ,00 857700 ,00 10000000, 00 0,07 0,07 0,01

56 1500000, 00 7800000 , 00 500770 ,00 7970000, 00 0,3 0,34 0,13

57 3000000 ,00 19200000 ,00 1564600 ,00 15930000, 00 0,1 0,1 0,22

58 80000000 ,00 8160000 ,00 613950 ,00 5800000, 00 -0,11 -0,29 -0,05

59 3000000 ,00 4320000 ,00 506700 ,00 5550000, 00 0,09 0,01 0,06

60 3000000 ,00 8400000 ,00 779150 ,00 19729000, 00 0,08 0,08 0,05

61 2500000 ,00 6900000, 00 949000 ,00 14100000 ,00 0,05 0,04 0,02

62 9000000 ,00 15390000 ,00 1601250 ,00 28270000, 00 0,19 0,58 0,26

63 21000000 ,00 58900000 ,00 5345550 ,00 51150000 ,00 0,18 0,58 0,28

64 6300000 ,00 11970000 ,00 1427160 ,00 8800000 ,00 0,23 0,66 0,45

65 7500000 ,00 8660000 ,00 866418 ,00 6402000 ,00 0,6 1,22 0,27

66 6000000 ,00 8778000 ,00 887880 ,00 5610000 ,00 0,33 0,8 0,29

67 9000000, 00 9576000 ,00 945000 ,00 8910000 ,00 0,11 0,46 0,25

68 45000000, 00 9400000000 ,00 18713100 ,00 84996644 ,00 3,49 5,09 3,39

69 6900000 ,00 1322000 ,00 1349040 ,00 12100000 ,00 0,11 0,45 0,23

70 9000000 ,00 8778000 ,00 835800 ,00 2585000 ,00 0,19 0,54 0,25

71 6300000 ,00 10640000 ,00 2257500 ,00 4785000 ,00 0,71 1,21 0,61

72 24000000 ,00 50160000 ,00 4168500 ,00 40949599 ,00 0,12 0,5 0,42

73 9000000 ,00 7980000 ,00 793800 ,00 4895000 ,00 0,19 0,58 0,29

74 15000000 ,00 1778000 ,00 3719100 ,00 32758000 ,00 0,18 0,71 46

75 9000000 ,00 5240000 ,00 1083600 ,00 4510000 ,00 0,08 0,42 0,28

76 24000000 ,00 1400000000 ,00 17781576 ,00 63263083 ,00 0,17 0,56 0,74

77 21000000, 00 8700000000 ,00 18975846 ,00 116000000 ,00 0,06 4,00E-01 0,11


xxiii


78 9000000 ,00 7980000 ,00 1573740 ,00 14300000 ,00 0,06 0,56 0,28

79 9000000 ,00 13680000 ,00 1366995 ,00 15400000 ,00 0,1 0,45 0,21

80 24000000 ,00 38760000 ,00 4006659 ,00 24530000 ,00 0,1 0,45 0,21

81 9000000 ,00 7980000 ,00 986790 ,00 5698000 ,00 0,56 1,11 0,54

82 90000000 ,00 4560000 ,00 2279550 ,00 10230000 ,00 0,62 1,16 0,58

83 9000000 ,00 7296000 ,00 939120 ,00 11000000 ,00 0,35 0,78 0,88

84 7500000 ,00 8090000 ,00 1620935 ,00 6765000 ,00 0,12 0,47 0,29

85 9000000 ,00 1590000 ,00 1974746 ,00 9130000 ,00 0,14 14,13 0,27

86 9000000, 00 11286000, 00 140150, 00 10230000, 00 , 07 , 42 , 20

87 9000000, 00 23940000, 00 2093070, 00 28407500, 00 , 14 , 51 , 34

88 45000000, 00 87780000, 00 6989588, 00 42955000, 00 , 16 , 56 , 23

89 9000000, 00 156180000, 00 1550094, 00 5225000, 00 , 17 , 55 , 50

90 3000000, 00 30780000, 00 26400, 00 19250000, 00 , 14 , 51 , 25

91 3000000, 00 30780000, 00 3326400, 00 13200000, 00 , 11 , 50 , 33

92 7500000, 00 1050440, 00 11970000, 00 7920000, 00 , 16 , 48 , 26

93 3000000, 00 43320000, 00 2412060, 00 27500000, 00 , 18 , 57 , 23

94 6000000, 00 39900000, 00 15922200, 00 35992000, 00 , 12 , 49 1,2

95 9000000, 00 9576000, 00 945000, 00 8910000, 00 , 11 , 46 , 25

96 6000000, 00 6384000, 00 637140, 00 2750000, 00 16 , 55 , 39

97 6000000, 00 10260000, 00 3605868, 00 22660000, 00 , 13 , 53 , 27

98 15000000, 00 18240000, 00 2330160, 00 38500000, 00 , 30 , 74 , 43

99 9000000, 00 17100000, 00 1801170, 00 11000000, 00 , 13 , 50 , 24

100 4500000, 00 14820000, 00 1051617, 00 8767000, 00 , 37 , 88 , 38

Sources : informations extraites de 100 dossiers de crédits (Microfinance , Banque) / FINADEV-PADME-FECECAM-ORABANK

Annexe 9-c: Données utilisées pour vérifier H1

Deca LCb HCc

Valeur

Garantie TEd Liqe TRPMEf Tailleg TCPMEh Comp.i P .Ej Conc.k N P.l Sec.m Exp.n Form.o Ex.p Sq Loc.r Sit.sect.s Rég.t

1 Acc N0N SR 9000000,00 ,00 ,07 ,30 1 à 9 1,05 Non Non Mod Oui Tert Non NINST Oui F Urb exp Oui

2 Acc LNV SR 13000000,00 ,00 ,07 ,38 1 à 9 23,07 oui Non Mod Non Tert Non Sec Oui F Urb exp Oui

3 Acc LNV SR 13500000,00 ,00 ,04 ,16 1 à 9 7,14 Non Non Mod Non Tert Non Sec Oui F Urb exp Non

4 Acc N0N SR 9000000,00 ,20 ,55 ,05 1 à 9 27,00 Non Non Mod Non Tert Non Prim Oui F Urb exp Oui

5 Acc LNV SR 20000000,00 ,24 ,16 ,16 1 à 9 12,04 Non Non Mod Non Tert Non NINST Oui M Urb exp Non

6 Acc LNV RET 8000000,00 ,00 ,10 ,06 1 à 9 11,43 oui Non Mod Non Tert Non Sec Oui M Urb exp Oui

7 Acc N0N SR 20000000,00 ,10 ,10 ,50 10 à 49

16,90 oui Non Mod Non Sec Non Sec Auc F Urb exp Oui

8 Acc LNV Auc 160000000,00 ,17 ,02 ,50 10 à 49

6,06 Non Non Mod Oui Tert Non Sec Auc M Urb exp Non

9 Acc LNV Auc 60000000,00 ,20 ,05 ,08 10 à 49

12,30 oui Oui Faib Oui Tert Non Sec Auc F Urb exp Oui

10 Acc LNV RET 20000000,00 ,12 ,04 ,03 1 à 9 8,49 oui Oui Mod Oui Tert Non Prim Oui F Urb exp Oui

11 Acc LNV Auc 8000000,00 ,00 ,10 ,08 1 à 9 12,00 Non Oui Faib Oui Tert Non NINST Oui F Urb exp Oui

12 Acc LNV Auc 8000000,00 ,00 ,09 ,05 1 à 9 12,00 oui Oui Faib Oui Tert Non Sec Oui F Urb exp Oui

13 Acc LNV Auc 9000000,00 ,12 ,08 ,07 1 à 9 11,00 oui Non Faib Non Tert Non NINST Oui M Urb exp Non

14 Acc LNV Auc 50000000,00 ,23 ,09 ,09 1 à 9 10,00 oui Non Mod Non Tert Non NINST Oui M Pér exp Non

15 Acc LNV SR 5000000,00 ,13 ,04 ,27 1 à 9 12,90 oui Non Mod Non Sec Non NINST Oui M Pér exp Non

16 Acc LNV SR 17000000,00 ,12 ,10 ,35 1 à 9 10,78 oui Non Mod Non Tert Non NINST Oui F Pér exp Non

17 Acc LNV SR 35000000,00 ,00 ,10 ,30 1 à 9 19,78 oui Non Mod Non Tert Non NINST Oui F Pér exp Non

18 Acc LNV SR 4000000,00 ,00 ,08 ,02 1 à 9 16,00 oui Oui Mod Oui Tert Non Sec Oui M Pér exp Oui

19 Acc LV SR 3000000,00 ,20 ,50 ,10 1 à 9 8,43 oui Oui Mod Non Tert Non Sec Oui M Urb exp Oui

20 Acc LV SR 3200000,00 ,15 ,30 ,10 1 à 9 6,30 oui Oui Faib Non Prim Non NINST Oui F Pér exp Oui

21 Acc LV SR 190000000,00 ,10 ,08 ,21 1 à 9 38,10 oui Non Faib Non Tert Non Prim Oui F Urb exp Oui

22 Acc LV SR 15000000,00 ,09 ,30 ,27 1 à 9 12,07 oui Oui Mod Non Tert Non Prim Oui F Urb exp Oui

23 Acc LV SR 15000000,00 ,20 ,23 ,30 1 à 9 12,05 oui Oui Mod Non Sec Non Sec Oui F Urb exp Non

24 Acc LV SR 7000000,00 ,10 ,17 ,31 1 à 9 6,75 oui Non Mod Oui Sec Non Sec Oui F Urb exp Non

25 Acc LNV SR 42000000,00 ,00 ,01 ,27 10 à 49

9,47 oui Oui Mod Oui Tert Non NINST Oui F Urb exp Non

26 Acc LNV SR 8000000,00 ,00 ,31 ,28 1 à 9 5,20 oui Non Mod Non Tert Oui Sec Oui F Urb exp Oui

27 Acc LV SR 9000000,00 ,00 ,08 ,19 1 à 9 6,71 oui Oui Faib Non Tert Oui Sec Oui M Pér exp Oui

28 Acc LNV SR 50000000,00 ,00 ,20 ,10 1 à 9 4,79 Non Non Faib Oui Tert Non Sec Oui F Urb exp Oui

29 Acc N0N SR 5000000,00 ,00 ,20 ,06 1 à 9 6,20 Non Oui Mod Oui Tert Non Sec Oui F Pér exp Oui

30 Acc LNV SR 17000000,00 ,00 ,17 ,15 1 à 9 9,80 oui Oui Faib Oui Tert Non NINST Oui M Urb exp Oui

31 Acc LV SR 35000000,00 ,00 ,09 ,19 1 à 9 11,14 oui Oui Mod Non Tert Non NINST Oui F Urb exp Oui

32 Acc LNV SR 4000000,00 ,01 ,19 ,05 1 à 9 3,65 oui Oui Mod Non Tert Non Prim Oui F Urb exp Oui

33 Acc LNV SR 3000000,00 ,01 ,09 ,03 1 à 9 3,20 Non Oui Faib Non Tert Non Prim Oui F Urb exp Oui

34 Acc LNV SR 3200000,00 ,00 ,11 ,02 1 à 9 2,60 oui Oui Mod Non Prim Non Sec Oui F Pér exp Non

35 Acc LNV SR 190000000,00 ,00 ,11 ,35 10 à 49

26,10 oui Oui Faib Non Tert Non Sec Oui F Urb exp Non

36 Acc LNV SR 8000000,00 ,00 ,11 ,20 1 à 9 4,67 oui Oui Mod Oui Prim Non Sec Oui F Urb exp Oui

37 Acc LNV SR 5600000,00 ,00 ,13 ,08 1 à 9 3,89 oui Oui Mod Oui Tert Non Sec Oui F Urb exp Non

38 Acc LNV Auc 3900000,00 ,00 ,63 ,01 1 à 9 3,57 oui Oui Mod Oui Sec Non NINST Oui M Pér exp Non

39 Acc LNV Auc 12000000,00 ,00 ,10 ,10 1 à 9 5,40 Non Non Mod Oui Tert Non NINST Oui M Urb exp Non

40 Acc LNV Auc 5000000,00 ,00 ,10 ,02 1 à 9 3,21 Non Oui Mod Oui Tert Non Prim Oui M Urb exp Oui

41 Acc LNV Auc 4800000,00 ,10 ,23 ,01 1 à 9 3,20 oui Oui Mod Oui Tert Non NINST Oui M Urb exp Oui

42 Acc LNV SR 5700000,00 ,17 ,10 ,01 1 à 9 3,20 oui Non Mod Non Prim Non NINST Oui F Pér exp Oui

43 Acc LV SR 12000000,00 ,12 ,10 ,10 1 à 9 9,40 Non Oui Mod Non Tert Non NINST Oui F Urb exp Oui

44 Acc LNV SR 9000000,00 ,11 ,13 ,08 1 à 9 6,52 oui Oui Mod Non Tert Non NINST Imp F Urb exp Oui

45 Acc LV SR 13000000,00 ,10 ,17 ,05 1 à 9 11,53 oui Oui Mod Non Tert Non Sec Oui M Pér exp Oui

46 Acc LNV Auc 13500000,00 ,10 ,18 ,12 1 à 9 6,50 oui Oui Mod Oui Tert Non NINST Oui F Urb exp Oui

47 Acc LNV SR 9000000,00 ,20 ,28 ,05 1 à 9 5,85 Non Oui Mod Oui Tert Non Sec Oui M Pér exp Oui

48 Acc LNV RET 20000000,00 ,10 ,20 ,10 1 à 9 9,60 oui Oui Mod Oui Tert Non Sec Oui F Urb exp Oui

49 Acc LNV RET 8000000,00 ,00 ,42 ,09 1 à 9 6,90 oui Oui Mod Oui Tert Non NINST Oui M Urb exp Oui

50 Acc LNV RET 20000000,00 ,00 ,27 ,18 1 à 9 9,60 oui Oui Mod Oui Tert Non NINST Oui F Rur exp Oui

51 Acc LNV RET 6000000,00 ,00 ,12 ,05 1 à 9 12,45 oui Oui Mod Oui Tert Non Sec Oui F Pér exp Oui

52 Acc LV SR 6000000,00 ,01 ,02 ,07 1 à 9 4,70 Non Non Mod Non Tert Non NINST Oui F Urb exp Oui

53 Acc LNV SR 6000000,00 ,00 ,20 ,18 1 à 9 4,71 Non Non Faib Oui Tert Non Oui M Pér exp Non

54 Acc LV Auc 6000000,00 ,00 ,20 ,06 1 à 9 4,70 Non Non Mod Oui Tert Non Sec Auc F Urb exp Non

55 Acc LNV Auc 8000000,00 ,10 ,21 ,50 1 à 9 6,09 Non Non Mod Oui Tert Oui Sec Auc M Urb exp Non

56 Acc LNV Auc 5000000,00 ,10 ,10 ,05 1 à 9 5,10 Non Non Mod Non Tert Non Sec Oui M Urb crise Non

57 Acc LV Auc 5700000,00 ,01 ,10 ,05 1 à 9 5,12 Non Oui Mod Non Tert Non NINST Oui M Urb crise Non

58 Acc LNV Auc 7000000,00 ,20 ,30 ,05 1 à 9 5,60 oui Oui Mod Non Sec Non NINST Auc F Pér crise Non

59 Acc LV Auc 4000000,00 ,10 ,42 ,01 1 à 9 3,40 oui Oui Mod Oui Tert Non NINST Auc F Urb exp Non

60 Acc LNV Auc 8800000,00 ,00 ,37 ,07 1 à 9 6,81 oui Non Mod Oui Tert Non NINST Oui F Urb exp Non

61 Acc LV SR 7000000,00 ,00 ,30 ,04 1 à 9 5,60 Non Non Mod Oui Tert Non Sec Oui M Urb exp Non

62 Acc LNV SR 12000000,00 ,07 ,28 ,05 1 à 9 7,90 Non Oui Mod Oui Tert Non Sec Oui F Urb exp Non

63 Acc LV SR 6000000,00 ,07 ,10 ,05 1 à 9 4,89 oui Oui Mod Non Tert Non Sec Auc F Urb exp Non

64 Rej LNV RET 1500000,00 ,00 ,30 ,01 1 à 9 1,55 oui Non Mod Non Tert Non NINST Auc M Urb exp Non

65 Rej N0N SR 2000000,00 ,95 ,02 ,01 1 à 9 2,21 oui Non Mod Non Tert Non NINST Auc M Pér crise Non

66 Rej N0N RET 3700000,00 ,50 ,01 ,00 1 à 9 ,81 oui Non Mod Non Tert Non Prim Auc M Urb crise Oui

67 Rej N0N Auc 8000000,00 ,41 ,06 ,01 1 à 9 5,60 oui Non Mod Oui Prim Non NINST Imp M Urb exp Oui

68 Rej N0N RET 1800000,00 ,77 ,01 ,01 1 à 9 ,67 oui Non Mod Oui Prim Non NINST Imp M Pér exp Oui

69 Rej LNV RET 1200000,00 ,00 ,01 ,01 1 à 9 ,20 oui Non Mod Oui Tert Non NINST Imp F Urb crise Oui

70 Rej LNV RET 3200000,00 ,02 ,10 ,01 1 à 9 ,81 Non Non Auc Oui Prim Non NINST Imp F Pér exp Non

71 Rej N0N Auc 2000000,00 ,02 ,10 ,01 1 à 9 ,99 oui Oui Auc Oui Prim Non Sec Auc F Pér exp Non

72 Rej LNV SR 2000000,00 ,50 ,10 ,01 1 à 9 1,08 oui Oui Auc Oui Tert Non NINST Oui F Pér exp Oui

73 Rej N0N Auc 4800000,00 ,53 ,02 ,01 1 à 9 ,92 Non Oui Fort Oui Prim Non Sec Auc M Pér crise Oui

74 Rej N0N Auc 3000000,00 ,70 ,02 ,01 1 à 9 1,07 oui Oui Fort Oui Sec Non Sec Oui M Pér exp Oui

75 Rej N0N RET 2000000,00 ,90 ,01 ,01 1 à 9 1,07 oui Oui Fort Oui Tert Non NINST Oui F Pér crise Oui

76 Rej N0N RET 3000000,00 ,98 ,02 ,01 1 à 9 1,07 oui Oui Mod Non Prim Non NINST Imp F Pér crise Non

77 Rej N0N RET 20000000,00 ,95 ,01 ,03 10 à 49

6,50 oui Oui Fort Oui Prim Non Sec Imp F Pér crise Non

78 Rej N0N RET 800000,00 ,50 ,05 ,00 1 à 9 ,90 Non Oui Mod Oui Prim Non NINST Imp M Pér crise Oui

79 Rej N0N RET 1700000,00 ,53 ,01 ,01 1 à 9 1,50 oui Oui Mod Oui Tert Non Imp F Pér crise Oui

80 Rej N0N RET 2100000,00 ,47 ,03 ,01 1 à 9 1,72 oui Oui Fort Oui Prim Non Sec Imp F Urb crise Oui

81 Rej LNV RET 2900000,00 ,39 ,01 ,01 1 à 9 2,85 oui Non Mod Oui Tert Non Sec Auc F Pér crise Oui

82 Rej N0N RET 4000000,00 ,57 ,01 ,02 1 à 9 1,07 oui Oui Fort Oui Tert Non Sec Imp M Pér crise Non

83 Rej N0N RET 3900000,00 ,60 ,03 ,01 1 à 9 1,20 Non Oui Fort Non Prim Non NINST Imp F Pér crise Non

84 Rej LNV RET 5600000,00 ,85 ,10 ,10 1 à 9 3,60 Non Oui Fort Oui Tert Non NINST Imp F Pér crise Non

85 Rej N0N RET 3000000,00 ,57 ,01 ,01 1 à 9 1,72 oui Oui Fort Oui Tert Non NINST Auc M Pér crise Oui

86 Rej LNV RET 2300000,00 ,71 ,01 ,01 1 à 9 ,99 oui Non Fort Non Prim Non NINST Imp F Pér crise Oui

87 Rej N0N RET 4500000,00 ,52 ,01 ,10 1 à 9 1,25 oui Oui Fort Oui Tert Non NINST Auc F Pér exp Oui

88 Rej LNV RET 2900000,00 ,53 ,03 ,08 1 à 9 1,52 Non Oui Fort Oui Tert Non Sec Imp M Urb crise Oui

89 Rej N0N RET 7000000,00 ,40 ,01 ,04 1 à 9 2,90 Non Oui Fort Oui Tert Non Sec Auc F Pér crise Non

90 Rej N0N RET 1500000,00 ,73 ,01 ,01 1 à 9 ,53 oui Oui Mod Oui Prim Oui Prim Imp F Urb exp Non

91 Rej N0N RET 1800000,00 ,05 ,01 ,01 1 à 9 ,32 Non Non Mod Oui Tert Oui NINST Imp M Pér crise Oui

92 Rej LNV RET 2100000,00 ,60 ,10 ,01 1 à 9 ,05 oui Oui Mod Oui Prim Non Sec Auc F Pér crise Oui

93 Rej N0N RET 3000000,00 ,00 ,03 ,01 1 à 9 1,20 oui Oui Fort Oui Tert Non Sec Auc M Pér crise Oui

94 Rej N0N Auc 3000000,00 ,00 ,07 ,03 1 à 9 1,20 Non Oui Mod Oui Tert Non Sec Auc F Pér crise Oui

95 Rej N0N RET 2800000,00 ,50 ,01 ,02 1 à 9 ,99 oui Oui Fort Oui Sec Non Sec Auc M Pér crise Oui

96 Rej LNV Auc 4000000,00 ,70 ,01 ,01 1 à 9 1,16 Non Oui Fort Oui Tert Non Prim Auc F Pér exp Oui

97 Rej N0N RET 4000000,00 ,30 ,01 ,01 1 à 9 1,09 Non Oui Mod Oui Sec Non NINST Auc F Pér crise Oui

98 Rej N0N RET 7000000,00 ,10 ,17 ,01 1 à 9 2,51 Non Non Fort Oui Tert Non Sec Auc F Pér crise Oui

99 Rej LNV RET 5000000,00 ,35 ,10 ,01 1 à 9 1,70 Non Oui Mod Oui Sec Non NINST Auc F Urb crise Oui

100 Rej N0N RET 1700000,00 ,62 ,01 ,01 1 à 9 ,90 oui Oui Fort Oui Sec Non NINST Auc M Pér crise Oui

a- Décision de financement (Accord ou Rejet)

b- LC : Livre comptable (Livre vérifié, livre non vérifié, Non)

c- HC : Historique de crédit (sans retard, avec retard, aucun crédit par le passé)

d- TE : Taux d’Endettement

e- Taux de liquidité

f- Taux de rendement de la PME

g- Taille de la PME (nombre d’employés)

h- Taux de croissance de la PME

i- Compétence (Oui ou non)

j- Production et Equipement (Oui ou Non)

k- Niveau de concurrence (Modéré, Fort, Faible, Aucun)

l- Nouveaux produits (Oui ou Non)

m- Secteur d’activité (Primaire, Secondaire, Tertiaire)

n- Exportation (Oui ou non)

o- Formation (Non instruit, Primaire, secondaire, supérieur)

p- Expérience de l’entrepreneur (Aucune, Imprécise, Oui)

q- Sexe (Féminin, Masculin)

r- Localisation PME (Urbaine, Péri-urbaine, Rurale)

s- Situation du secteur d’activité (En expansion, En crise)

t- Réglementation (Oui ou Non)

Table des matières

- Avertissement

- Dédicace …………………………………..………………................ Pge I

- Remerciements ………………………………………………………. Pge II

- Sommaire………………………………………….…………............. Pge III

- Liste des tableaux……………………………………………….……..Pge IV

- Liste des figures …………………………………….…………………Pge V

- Liste des annexes………………………………………………….……Pge VI

- Liste des sigles et abréviations………………………………..……….Pge VII

- Résumé …………………………………………………………...........Pge IX

- Tableau de synthèse de l’étude

- Introduction générale …………………………………………………..Pge 1

CHAPITRE PREMIER: CADRES CONCEPTUEL ET METODOLOGIQU E…Pge3

Section 1 : Problématique et aperçu sur l’environnement général des PME …………Pge 3

Paragraphe 1 : Problématique et définition PME………………………………… ……Pge 3

A- Problématique……………………………………………………...Pge 3

B- Définition ………………………………………………………….Pge 5

Paragraphe 2 : Bref aperçu sur l’environnement des PME Béninoises…….……….. .Pge 7

Section 2 : Revue de littérature, Objectifs, Hypothèses et méthodologie .…………….Pge 9

Paragraphe 1 : Revue de littérature……………………………………………….........Pge 9

A- Développements théoriques………………………………….………..Pge 9

B- Tentatives de validation empirique ……………………….....…… Pge 16

Paragraphe 2 : Objectifs, Hypothèses, Méthodologie ………………………….…….Pge 19

A- Objectifs……………………………………..……………….……Pge 19

B- Hypothèses……………….……………………………….………...Pge 19

C- Méthodologie……………………………………………………… Pge 20

CHAPITRE DEUXIEME : Analyse des données………………………………….Pge 22

Section 1 : Analyse quantitative ………………………………………………………..Pge 22

Paragraphe 1 : Les déterminants de la décision de financement des PMEB……. …..Pge 22

Paragraphe 2 : Analyse quantitative de l’effet des financements reçus sur l’indicateur de

développement de la PME ………………………………………………………………Pge 28

Paragraphe 3 : Analyse de corrélation entre les financements accordés par les établissements

de crédits et leurs indicateurs de viabilité financière…………………………………….Pge 31

Section 2 : Analyse qualitative (de contenu) …………………………………………...Pge 31

Paragraphe1 : Analyse qualitative des déterminants de la décision d’accord de financement

aux PME …………………………………………………………………………………Pge 32

Paragraphe 2 : Analyse qualitative relative à l’efficacité microéconomique des financements

accordés aux PMEB…………………………………………………………………......Pge 37

CHAPITRE TROISIEME : Discussion des résultats et suggestions…………….. Pge39

Section 1 : Discussion des résultats ……………………………………………………Pge 39

Paragraphe1 : Discussion des déterminants d’octroi de crédits aux PMEB……….....Pge 39

Paragraphe 2 : Discussion de l’effet des financements sur la PMEB………………...Pge 42

Paragraphe 3 : Discussion de la relation entre les financements accordés aux PMEB et les

indicateurs de viabilité financière des IF…………………………………………….…..Pge 44

Section 2 : Suggestions et limites de l’étude ………………………………………….Pge 46

Paragraphe 1 : Suggestions de politiques……………………………………… …….Pge 46

Paragraphe 2 : Limites et difficultés de l’étude……………………………………....Pge 48

- Conclusion générale…………...…… ……………………..........................Pge 50

- Bibliographie……………………………………………….........................Pge 51

- ANNEXES……………………………………………………………………Pge i

Décision de financement des PME

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