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Efficience des institutions de microfinance en Bolivie et au Pérou : une approche data envelopment analysis en deux étapes

Simon Cornée et Gervais Thenet

Résumés

Cet article consiste, tout d’abord, à mesurer de plusieurs manières l’efficience de 61 institutions de microfinance (IMF) boliviennes et péruviennes avec la méthode Data Envelopment Analysis. Nos résultats indiquent que les IMF examinées observent des niveaux d’efficience financière élevés et des scores d’efficience sociale plutôt faibles. Les scores d’efficience sont ensuite régressés sur une série de facteurs explicatifs des caractéristiques des IMF. Nous montrons que le statut juridique, la méthode de prêt, l’âge et la zone d’opération déterminent l’efficience sociale. En revanche, ces facteurs influencent de manière beaucoup plus limitée les scores des efficiences financière et globale.

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Texte intégral

Introduction

  • 1 La microfinance est particulièrement développée dans l’hémisphère Sud (Asie, Afrique et Amérique La (...)

1Les dispositifs de microfinance sont des structures offrant des services financiers de base (épargne/crédit) et plus élaborés (assurance) à une frange de la population exclue des circuits financiers classiques. La plus ancienne et la plus connue des composantes de la microfinance est le microcrédit, qui consiste à accorder des prêts de petits montants à court terme et à petites échéances (Armendariz et Morduch 2005). Au cours de la dernière décennie, la microfinance a rencontré un intérêt croissant de la part des décideurs politiques et économiques ainsi que du monde académique (Morduch 1999a). En attestent la réception du Prix Nobel de la Paix par M. Yunus et le fait que 2005 ait été déclarée année de la microfinance par l’Organisation des Nations Unies. Cull et al. (2009) estiment que la microfinance concerne 180 millions d’emprunteurs, essentiellement concentrés dans l’hémisphère Sud, et que le montant d’actifs gérés par les institutions de microfinance (IMF) atteint approximativement 190 milliards de dollars.1 L’enjeu considérable que représente ce secteur peut également être appréhendé à l’aune des emprunteurs potentiels qui ne bénéficient pas encore des services des IMF. Leur nombre peut être estimé à plusieurs milliards, dans la mesure où la proportion de la population qui n’a pas accès au crédit s’établit entre 40 % et 80 % dans les pays en développement (Beck et al. 2008).

2Á ce fort développement de la microfinance fait écho l’enjeu de plus en plus prégnant de l’évaluation de la performance des IMF (Lapenu et al. 2004 ; Hudon et Balkenol 2011), qui est essentiellement lié aux ressources auxquelles ces dernières sont éligibles. Une partie non négligeable des IMF bénéficie de subventions publiques octroyées par les États ou de prêts à taux préférentiel et de dons provenant de bailleurs de fonds internationaux (Morduch 1999b ; Hudon et Traca et al. 2011 ; D’Espallier et al. 2013). En contrepartie, ces financeurs et donateurs publics ou privés, mais également les autres parties-prenantes souhaitent s’assurer que les IMF soient performantes dans l’accomplissement de leur mission.

3Les enjeux de la mesure de la performance dans le secteur de la microfinance sont singuliers. Les IMF sont, en effet, des organisations hybrides qui combinent des objectifs financiers et sociaux (Battilana et Dorado 2010). En outre, peu d’IMF sont autosuffisantes sur le plan financier et la place des ressources non marchandes revêt souvent une importance capitale (Hudon et Traca 2011). Par conséquent, évaluer la performance des IMF par le seul prisme d’indicateurs financiers comme la rentabilité s’avère peu pertinent. Comme le suggère Balkenhol (2007), l’analyse se révèle plus fructueuse si on se place sur le terrain de l’efficience.

4C’est dans cette démarche que s’inscrit cet article, qui poursuit un double objectif. Notre étude consiste, tout d’abord, à obtenir des scores d’efficiences financière, sociale et globale pour 61 IMF boliviennes et péruviennes par l’intermédiaire de la méthode Data Envelopment Analysis (DEA). Puis, nous cherchons à expliquer ces scores d’efficience par plusieurs facteurs qui définissent l’activité des IMF. Á ce titre, notre étude est novatrice, car, malgré l’essor des travaux sur l’évaluation de l’efficience des IMF, elle combine trois contributions que l’on trouve rarement réunies dans la littérature.

5En premier lieu, alors que les études existantes sur la performance des IMF agrègent des données multi-continentales qui impliquent des réalités très disparates, la nôtre se focalise sur une zone géographique circonscrite (Bolivie et Pérou). En contrôlant les variables endogènes et exogènes au secteur de la microfinance, nous apportons ainsi une validité externe aux précédentes études sur l’efficience des IMF (Wijesiri et al. 2015). Ce faisant, nous améliorons les conditions d’application de la méthode DEA, qui requiert l’homogénéité des unités décisionnelles, c'est-à-dire des IMF dans notre cas (Dyson et al. 2001 ; Haas et al. 2003).

6En second lieu, à l’instar d’études récentes (Gutiérrez-Nieto et al. 2009 ; Wijesiri et al. 2015), nous considérons, pour rendre compte du caractère hybride des organisations de microfinance, plusieurs formes d’efficience : financière, sociale et globale (c'est-à-dire à la fois financière et sociale). Le fait de prendre en compte la dimension sociale des IMF nous distingue de la pléthore de travaux sur l’efficience de la firme bancaire. En outre, le fait de mesurer conjointement des outputs hétérogènes (financier et social), en particulier dans le cas de l’efficience globale, justifie pleinement le recours à la méthode DEA.

7En troisième lieu, nous portons au jour les déterminants de l’efficience des IMF en mettant en œuvre l’approche en deux étapes préconisée par Coelli et al. (1998), qui consiste à régresser les scores obtenus grâce aux différents modèles d’efficience sur des facteurs explicatifs qui appréhendent les caractéristiques centrales des IMF. Il s’agit du mode de gouvernance (Organisation Non Gouvernementales (ONG) versus autres statut juridique), de la méthode de prêt (prêt individuel versus prêts de groupe), de l’âge et de la zone d’opération (pourcentage des opérations réalisées en zone urbaine) (Gonzalez 2007 ; Hudon et Balkenhol 2011).

8La suite de l’article est structurée en cinq parties. Dans la prochaine section, nous examinons le concept d’efficience dans le secteur de la microfinance, et nous formulons une série d’hypothèses quant aux facteurs susceptibles d’influencer les scores des formes d’efficience mesurées. Les deuxième, troisième et quatrième parties présentent, respectivement, la méthodologie de l’approche en deux étapes que nous avons retenue, les données et les résultats. Nous concluons l’article par une discussion et une mise en perspective des résultats.

1. Efficience et microfinance

1.1. La mesure de l’efficience

9Les IMF sont généralement considérées comme des organisations hybrides (Battilana et Dorado 2010). Elles sont soumises à des logiques de fonctionnement difficilement conciliables, puisque ces dernières sont à la fois privées et collectives (Bloy et al. 2011). Les IMF – y compris celles à but non lucratif – répondent à des logiques privées et financières, car elles sont, dans leur grande majorité, dotées d’un statut de droit privé qui les contraint à équilibrer leurs comptes, voire à être rentables pour celles qui sont des sociétés anonymes classiques, si elles veulent survivre dans leur environnement (Tchakoute Tchuigoua 2010). Les logiques collectives et sociales sont également prégnantes, car la raison d’être des IMF réside dans leur capacité à favoriser l’insertion dans la sphère financière des débiteurs exclus des circuits bancaires et à lutter contre la pauvreté.

10Le paysage contemporain de la microfinance est ainsi traversé par une forte diversité dans la manière dont les IMF arbitrent entre logiques financière et sociale, même si rares sont celles qui privilégient exclusivement l’une ou l’autre de ces logiques (Armendariz et Szafarz 2011). Cette diversité se retrouve dans la variété des statuts des IMF. Cull et al. (2009) montrent par exemple que 50 % des IMF sont des ONG, 9,52 % des coopératives d’épargne et de crédit, 9,52 % des banques de plein exercice et 29,84 % des institutions financières non bancaires. Cette diversité s’observe également dans les ressources auxquelles accèdent les IMF. En particulier, les ONG bénéficient bien plus largement que les autres IMF de subventions publiques, de dons ou encore de prêts à taux préférentiels (Cull et al. 2009).

11La question de la performance des IMF est marquée par le débat virulent entre deux postures concurrentes (Morduch 2000). La vision sociale, dite welfarist, de la microfinance qui prévalait dans les années 1980, en raison de sa volonté d’améliorer le bien-être et de renforcer le capital socioéconomique et politique des plus pauvres, a cédé sa place à une vision plus commerciale (Woller et al. 1999 ; Morduch 2000). Ce mouvement institutionist est basé sur la croyance d’une compatibilité entre une autosuffisance financière, une rentabilité élevée et le ciblage des plus pauvres. Cette approche prône la suppression des subventions pour les programmes de microfinance et leur soumission à la logique des marchés financiers (Rhyne 1998). Si la vision institutionist a le mérite de dénoncer les errements de certains programmes, qui ont été contraints de s’arrêter faute d’une gestion saine et rigoureuse, le corpus d’arguments développés par ses tenants se heurte à la réalité des pratiques. Le pourcentage d’IMF financièrement autosuffisantes demeure très faible, puisqu’il se situe en deçà de 5 % (UNCDF 2005 ; Deutsche Bank 2007), et les subventions occupent encore une place centrale dans le modèle économique des IMF (Morduch 1999b ; Hudon et Traca 2011). En outre, le principe « gagnant-gagnant », qui veut que la microfinance soit rentable tout en s’adressant aux plus pauvres, est fortement contesté (Morduch 2000 ; Navajas et al. 2000 ; Mersland et Strøm 2009).

12Ainsi, évaluer la performance des IMF sur la seule base de ratios financiers, même ajustés, fournit peu d’aide tant aux parties-prenantes internes des IMF (gestionnaires, clients, sociétaires) qu’aux parties-prenantes externes (financeurs publics, donateurs privés, bailleurs de fonds, régulateurs). En revanche, l’examen de l’efficience des IMF offre des conclusions plus prometteuses à la fois sur le plan managérial et en termes de politique publique (Balkenhol 2007 ; Hudon et Balkenhol 2011 ; Mersland et Strøm 2010). Les techniques de mesure de l’efficience, notamment les méthodes non paramétriques, présentent en outre l’avantage de prendre en compte l’orientation duale des IMF et l’hétérogénéité de leurs outputs (Gutiérrez et al. 2009).

13Les premiers travaux mesurant l’efficience des IMF (par ex. Gutiérrez-Nieto et al. 2007) se sont concentrés sur les aspects financiers, en adaptant au contexte de la microfinance la recherche abondante qui portait sur l’efficience de la firme bancaire (cf. Tableau 1). Des études plus rares se sont également attachées à examiner l’efficience sociale, qui consiste à produire un output social (par ex. proportion de femmes dans le portefeuille) à partir d’un panier d’inputs (Gutiérrez et al. 2009 ; Wijesiri et al. 2015). Enfin, certaines études ont cherché à évaluer l’efficience globale en incluant un output financier et un output social (Gueyie et al. 2010 ; Serrano-Cinca et al. 2011). Comme le préconisent Hudon et Balkenhol (2011), la mesure de l’efficience ne doit pas être monolithique et doit être appréhendée de diverses manières. En conséquence, dans ce papier nous avons systématiquement envisagé trois formes d’efficience : financière, sociale et globale.

1.2. Les déterminants de l’efficience

14Quatre facteurs sont mentionnés de manière récurrente dans la littérature existante pour expliquer l’efficience et, plus largement, la performance des IMF : leur structure de propriété, leur méthode de prêt, leur âge et leur zone d’opération (Gonzalez 2007 ; Hudon et Balkenhol 2011).

  • 2 Du fait du nombre encore limité de recherches sur l’efficience des IMF, nous avons eu recours à des (...)

15 En matière de gouvernance, il est généralement admis que la structure de propriété façonne le modèle économique et la performance des organisations (par ex. Hansmann 1996). Dans le secteur de la microfinance, on suppose que les IMF à but non lucratif telles que les ONG ciblent prioritairement les emprunteurs les plus pauvres au détriment de leurs résultats financiers, alors que les IMF commerciales poursuivent une stratégie diamétralement opposée pour satisfaire les exigences de rentabilité des investisseurs (Morduch 2000). Les études empiriques récentes tendent à valider cette hypothèse mais elles sont toutefois plus nuancées. Hartarska (2005), Cull et al. (2007), Mersland et Strøm (2009) ou encore Wijesiri et al. (2015) observent que les effets de la gouvernance (avoir un statut d’ONG ou non) s’avèrent inexistants ou très limités sur les niveaux de performance financière.2 L’étude de Servin et al. (2012) fait figure d’exception en montrant que les IMF à but non lucratif affichent un degré d’efficience technique plus faible que les institutions commerciales. En revanche, les résultats montrent généralement que les ONG sont plus efficientes socialement (par ex. Gutiérrez et al. 2009 ; Wijesiri et al. 2015). D’autres études, moins fréquentes, rapportent l’absence de relation (par ex. Mersland et Strøm 2009) ou, encore plus rarement, une relation négative entre performance sociale et le statut d’ONG (Tchacouté Tchuigoua 2010). Á la lumière de la littérature existante, nous posons l’hypothèse (H1) que le statut d’ONG produit un effet légèrement négatif sur l’efficience financière tandis qu’il présente un impact positif sur l’efficience sociale.

16Le choix de la méthode de prêt joue un rôle crucial dans l’arbitrage entre performances financière et sociale. C’est la conclusion tirée par Cull et al. (2007) à l’issue d’une étude réalisée sur 124 institutions de microfinance solidement établies et provenant de 49 pays. D’autres travaux plus récents abondent également dans ce sens : en adoptant de plus en plus massivement la méthode du prêt individuel, les IMF tendent à améliorer leur performance financière et à se départir de leur mission sociale (Hermes et Lensink 2007 ; Mersland et Strøm 2009 2010 ; Hermes et al. 2011 ; D'espallier et al. 2013). Cull et al. (2007) donnent un ordre de grandeur à ce phénomène : le pourcentage des emprunteurs femmes s’élève à 43 % pour le prêt individuel, tandis qu’il dépasse les 70 % pour les différentes formes de prêt de groupe. Selon cette même source, le montant moyen des prêts individuels est trois à cinq fois plus élevé que celui des prêts de groupe, ce qui diminue les coûts opératoires par euro prêté. Á partir de ces éléments, nous formulons l’hypothèse H2 de la manière suivante : le recours au prêt individuel améliore l’efficience financière tandis qu’il est défavorable à l’efficience sociale.

17Notre troisième hypothèse fait référence à la relation entre l’âge de l’institution et son niveau d’efficience. Un nombre significatif de travaux théoriques et empiriques documentent le fait que les IMF dévient de leur mission originelle au fil du temps, en mettant l’accent sur la performance financière au détriment de la performance sociale. Plusieurs facteurs expliquent ce phénomène : la nécessité de devenir autonome financièrement face à la baisse des subventions (D’Espallier et al. 2013), la fin du subventionnement croisé par l’individualisation du taux d’intérêt liée au changement d’échelle du programme (Armendariz et Szafarz 2011), le changement de forme institutionnelle d’ONG à société anonyme (Ashta et Hudon 2012) ou encore, de manière paradoxale, la volonté d’attirer des investisseurs sociaux (Cull et al. 2009). Toutefois, d’autres auteurs ne trouvent aucun effet de l’âge sur le type de performance privilégié par les IMF (par ex. Mersland et Strøm 2010). Un autre volet de la littérature s’intéresse à l’impact de l’âge spécifiquement sur l’efficience. Concernant l’effet sur l’efficience financière, Nghiem et al. (2006), Caudill et al. (2009) et Wijesiri et al. (2015) rapportent que cet effet est positif grâce à des gains d’expérience. Hermes et al. (2011) montrent au contraire que cet effet s’avère négatif et justifient leur résultat en avançant que les IMF les plus récentes intègrent la connaissance déjà existante dans le secteur ; bâtissant ainsi une technologie de production qui leur permet de surclasser les autres organisations. Hartarska et Mersland (2012) trouvent quant à eux que cet effet est neutre. Pour ce qui a trait à l’influence de l’âge sur l’efficience sociale, Wijesiri et al. (2015) mettent en lumière une relation négative tandis que Gutiérrez et al. (2009) rapportent une corrélation positive mais non significative. Au total, nous faisons l’hypothèse (H3) que l’âge influence positivement et modérément l’efficience financière tandis qu’il a un impact négatif sur l’efficience sociale.

18Le contexte dans lequel évoluent les IMF est également susceptible d’influencer leur efficience (Hudon et Balkenhol 2011). Si les IMF se sont initialement développées dans les zones rurales, comme par exemple en Amérique Latine (Morduch 1999a), elles se répandent aujourd’hui plus rapidement en milieu urbain où elles se révèlent plus performantes (Hulme et Moore 2006 ; Vanroose 2008). Plusieurs facteurs sont avancés pour expliquer cette performance accrue dans les régions les plus densément peuplées. Ils peuvent être « internes » et relèvent notamment de la réduction des coûts de transaction et d’information réduits du fait de la proximité entre prêteur et emprunteur ou de l’amélioration de la productivité des chargés de crédit (Schreiner et Colombet 2001). Ces facteurs peuvent aussi être « externes » à l’instar de la qualité des infrastructures à disposition des IMF (Gonzalez 2007). Enfin, les techniques de prêt auxquelles recourent les IMF sont plus adaptées aux activités économiques des zones urbaines (par ex. négoce) qu’au secteur agricole, ce qui freine le développement d’institutions socialement et financièrement efficientes (Périlleux 2013 ; Morvant-Roux 2011). Toutefois, Nghiem et al. (2006) notent, sans réellement parvenir à expliquer leur résultat contre-intuitif, que l’efficience (financière) s’améliore à mesure que l’on s’éloigne des centres urbains. Au total, nous formulons l’hypothèse H4 de la manière suivante : l’efficience sociale et, dans une moindre mesure, l’efficience financière sont d’autant plus fortes que les IMF évoluent en zone urbaine.

19Notons enfin que, dans nos hypothèses H1, H2, H3 et H4, nous ne présupposons pas le sens que prendra l’effet du facteur sur l’efficience globale. Á l’exception de H4, le facteur considéré dans chacune des autres hypothèses influence de manière opposée efficiences financière et sociale. Il est donc difficile de prédire l’effet des facteurs sur l’efficience globale, et ce d’autant plus qu’à notre connaissance, aucune étude ne s’attache à examiner l’efficience globale des IMF.

2. Méthodologie

20Á l’instar de Coelli et al. (1998), nous recourons à une approche en deux étapes. Nous mesurons, tout d’abord, l’efficience des IMF grâce à la spécification de différents modèles DEA (2.1). Puis, nous en examinons les déterminants en régressant les scores d’efficience sur une série de facteurs explicatifs (2.2).

2.1. Spécification des modèles DEA

  • 3 Pour une revue de la littérature, se référer à Berger et Humphrey (1997). Pour une application au c (...)

21Les travaux microéconomiques sur la production ont permis de développer toute une panoplie de méthodes d’estimation de l’efficience, telles que les frontières de coûts, de revenus ou encore de production (Debreu 1951 ; Koopmans 1951). Classiquement, les techniques d’estimation de ces frontières opposent la famille des méthodes non paramétriques au groupe des méthodes paramétriques (Simar 1992). Leurs différences, en renvoyant aux hypothèses sous-jacentes imposées aux données, tiennent à la spécification fonctionnelle (ou non) de la fonction de production, d’une part, ainsi qu’à la prise en compte (ou non) des termes d’erreurs, d’autre part. Dans le secteur bancaire, la mesure de l’efficience à partir de l’axiomatique DEA est désormais très largement diffusée.3 En effet, elle ne demande pas de préciser la fonction de production et n’occasionne, de ce fait, aucune erreur de spécification de sa forme fonctionnelle. Du fait de ces avantages, en particulier sa capacité à prendre en considération l’hétérogénéité des outputs, la méthode DEA est aussi utilisée de manière croissance dans le secteur de la microfinance (Hudon et Balkenhol 2011).

22 La difficulté du recours à la méthode DEA réside dans le fait que la spécification du modèle, c’est-à-dire le choix des inputs et des outputs, a une influence directe sur le niveau d’efficience des organisations considérées. Afin d’éviter toute erreur de spécification et de spécifier nos modèles de manière cohérente par rapport à la littérature existante, nous recensons, dans le Tableau 1, toutes les études récentes qui ont eu recours à l’approche DEA. La majorité des travaux répertoriés n’obéissent pas à la distinction, conventionnellement effectuée dans les recherches sur la firme bancaire, entre approche par la production et approche par l’intermédiation (Berger et Humphrey 1997). Cette distinction tient essentiellement au statut des dépôts. Dans l’approche par la production, ils sont considérés comme des outputs à l’instar des prêts. Pour être produits, ces outputs requièrent du personnel et du capital physique, et engendrent des coûts opératoires. Ces éléments constituent des inputs (Soteriou et Zenios 1999). Dans l’approche par l’intermédiation, la banque transforme des dépôts qu’elle collecte en crédits pour générer un profit. Les premiers sont dès lors considérés comme des inputs tandis que les seconds constituent des outputs. Dans le Tableau 1, les travaux répertoriés adoptent des modèles mixtes qui combinent les deux types d’approche.

Tableau 1. Modèles DEA en microfinance : une synthèse des travaux récents

Etude

Forme d’efficience

Modèle (orientation)

Inputs

Outputs

Qayyum et Ahmad (2006)

EF

REC et REV (input)

Total actifs, Nombre d’employés

Nombre d’emprunteurs, Encours de crédit

Nghiem et al. (2006)

EF

REV (input)

Charges salariales, Autres coûts opératoires.

Nombre d’emprunteurs, Nombre d’épargnants, Nombre de groupes

Gutiérrez-Nieto et al. (2007)

EF

REC (input)

Nombre de chargés de crédit, Coûts opératoires

Revenu financier, Encours de crédit, Nombre de prêts

Bassem (2008)

EF, ES

REC (input)

Total actifs, Nombre d’employés

Rentabilité économique, Nombre de femmes membres

Gutiérrez-Nieto et al. (2009)

EF, ES

REC (input)

Total actifs, Nombre d’employés, Coûts opératoires

Revenu financier, Encours de crédit, Nombre de femmes emprunteuses, Nombre d’emprunteurs pauvres

Hassan et Sanchez (2009)

EF

REC et REV (input)

Nombre d’employés, Coûts opératoires

Nombre d’emprunteurs, Revenu financier, Total des fonds prêtables, Encours de crédit

Gueyie et al. (2010)

EFS

REC (input)

Total actifs, Nombre d’employés, Coûts opératoires

Encours de crédit, Nombre de femmes membres, Produits d’exploitation

Haq et al. (2010)

EF

REC et REV (input)

M1 : Charges d’exploitation, Nombre d’employés

M2 : Coût par emprunteur en $, Coût par épargnant en $

M1 : Encours de crédit, Encours d’épargne

M2 : Nombre d’emprunteurs par employé, Nombre d’épargnants par employé

Nzongang (2011)

EFS

NI

Total actifs, Nombre d’employés, Coûts opératoires

Produits d’exploitation, Encours de crédit, Nombre d’adhésions des femmes

Serrano-Cinca et al. (2011)

EF, ES, EFS

REC (input)

Total actifs, Nombre d’employés, Coûts opératoires

Revenu financier, Encours de crédit, Nombre de femmes emprunteuses, Nombre d’emprunteurs pauvres

Kipesha (2012, 2013)

EF

REC et REV (input)

Total actifs, Nombre d’employés, Coûts opératoires

Encours de crédit, Revenu financier

Adbelkader et al. (2014)

EF, ES

REC et REV (input)

Total actifs, Nombre d’employés, Coûts opératoires

Nombre d’emprunteurs pauvres, Revenu financier

Wijesiri et al. (2015)

EF, ES

REC (input)

Total actifs, Nombre de chargés de crédit, Coûts opératoires

Revenu financier, Nombre de femmes emprunteuses

EF : Efficience Financière ; ES : Efficience Sociale ; EFS ; Efficience Financière et Sociale. REC : Rendement d’Echelle Constant ; REV : Rendement d’Echelle Variable. NI : Non Indiqué.

23Dans la plupart des études, les variables retenues en inputs sont « total actifs », « nombre d’employés » et « coûts opératoires ». Ces inputs sont standards dans les modèles qui mesurent l’efficience de la firme bancaire dans le cadre d’une approche par la production (Berger et Humphrey 1997). Concernant les outputs, certains renvoient à l’approche par la production (par ex. encours de crédit), quand d’autres relèvent de l’approche par l’intermédiation (par ex. revenu financier). L’hybridation entre ces approches est liée au fait que la sélection des outputs s’inspire du cadre conceptuel de Yaron (1994) – sans d’ailleurs y obéir parfaitement. Selon cet auteur, la performance des IMF peut être analysée à travers deux principales dimensions : la viabilité et la portée. La viabilité renvoie à l’autosuffisance financière de l’IMF, autrement dit à la capacité de l’institution à générer des revenus financiers grâce à son activité de prêt. La portée correspond à la capacité du programme à servir le maximum d’emprunteurs. Les variables « revenu financier » ou « produits d’exploitation » mesurent la viabilité, tandis que « nombre d’emprunteurs », « nombre de prêts », « encours de crédit » ou encore « nombre de groupes » correspondent à la portée. Lorsque l’étude cherche à mesurer plus précisément la profondeur – qui est une dimension de la portée du programme –, c’est-à-dire la capacité de l’institution à servir les emprunteurs les plus pauvres ou les plus fragiles, les variables « nombre de femmes emprunteuses » et, moins fréquemment, « nombre d’emprunteurs pauvres » sont incluses. Comme le met en lumière le Tableau 1, les notions d’efficiences sociale et financière ne se superposent pas complètement à ce cadre conceptuel. Les outputs utilisés dans l’efficience financière sont naturellement les indicateurs de viabilité mais aussi une partie des indicateurs de portée, tels que typiquement la taille de l’encours de crédit. Concernant l’efficience sociale, seules les mesures de profondeur sont généralement retenues. Il est enfin important de souligner que les dépôts sont systématiquement exclus des spécifications. En effet, toutes les IMF ne collectent pas de dépôts, dans la mesure où leurs ressources peuvent provenir de donations ou de subventions (Morduch 1999b ; Hudon et Traca 2011).

24Au vu de la littérature existante, nous mesurons l’efficience financière en spécifiant un modèle qui comprend les inputs « total actifs », « nombre d’employés » et « coûts opératoires » et les outputs « revenu financier » et « taille du portefeuille de crédit ». Pour déterminer le niveau d’efficience sociale, nous conservons les mêmes inputs et incluons l’output « nombre de femmes emprunteuses ». Une stratégie empirique similaire a notamment été adoptée par Gutiérrez-Nieto et al. (2009) et Wijesiri et al. (2015). Enfin, le modèle d’efficience globale comprend tous les inputs et outputs utilisés dans les deux autres spécifications.

25 Le Tableau 1 montre que les études existantes ne font pas consensus concernant le type de rendements du modèle. Dans le cadre d’un modèle à rendements constants, on suppose qu’il existe une forte convexité de l’ensemble des facteurs de production ainsi qu’une libre disposition des inputs et des outputs (Charnes et al. 1978). Ces conditions ne sont respectées que si l’organisation opère à une échelle optimale (concurrence parfaite, absence de contraintes financières ou réglementaires) (Nghiem et al. 2006). Or elles ne le sont pas nécessairement dans le secteur de la microfinance. Dans ce cas, un modèle à rendements variables permet de déterminer si la production se fait dans une zone de rendements croissants, constants ou décroissants, en décomposant l’efficacité technique en efficacité technique pure et en efficacité d’échelle (Banker et al. 1984). Ne sachant pas si les conditions permettant un modèle à rendements constants sont complètement respectées, nous utilisons systématiquement les deux types de rendements (constants et variables) à des fins de robustesse.

26Enfin, concernant l’orientation du modèle, l’objectif de ces institutions consisterait, en première analyse, à maximiser sa production en faveur des plus pauvres à partir d’un panier de ressources donné. Dans ce cas, l’orientation outputs du modèle semblerait privilégiée. Toutefois, le choix dépend aussi des quantités d’inputs et d’outputs que les gestionnaires sont à même de contrôler. Dans le cas de la microfinance, il apparaît clairement que les gestionnaires contrôlent plus facilement les inputs. Par conséquent, et à l’instar des études existantes, nous privilégions des modèles orientés inputs où les gestionnaires cherchent à minimiser les inputs pour un volume d’outputs donné.

2.2. Estimation du modèle de régression

27L’approche en deux étapes, initiée par Coelli et al. (1998), vise à régresser les scores d’efficience obtenus grâce au modèle DEA sur une série de facteurs explicatifs. Cette approche a déjà été utilisée dans plusieurs travaux récents (Casu et al. 2003 ; Barth et al. 2005 ; Hahn 2007). Ceux-ci soulèvent les problèmes méthodologiques qui y sont associés et montrent la manière dont ceux-ci peuvent être résolus. D’une part, la littérature préconise d’utiliser le modèle Tobit plutôt que la méthode des moindres carrés ordinaires pour la deuxième étape de la procédure afin de tenir compte du fait que la variable dépendante (score d’efficience) soit censurée et limitée à 1 (Lovell et al. 1995). D’autre part, Xue et al. (1999) ont mis en exergue un problème plus fondamental, à savoir la dépendance statistique des scores d’efficience. En effet, le fait d’enlever une unité décisionnelle de l’échantillon modifie, par construction, le score des autres unités décisionnelles. Le fait que les scores DEA obtenus soient relatifs et non pas absolus violent une des hypothèses basiques du modèle de régression, à savoir l’indépendance des individus au sein de l’échantillon. La solution proposée par Xue et al. (1999) consiste à estimer les coefficients de la régression Tobit par la méthode du bootstrap. Simar et Wilson (2007) suggèrent que 2000 itérations sont suffisantes pour obtenir des intervalles de confiance fiables pour les paramètres de la régression.

3. Données

  • 4 Cette année était la plus récente au moment de la réalisation de l’étude, qui a débuté pendant un s (...)

28Notre échantillon contient 61 IMF boliviennes et péruviennes. 67 % de ces IMF proviennent du Pérou. Les données ont été collectées par le Microfinance Information Exchange (MIX), une organisation à but non lucratif qui vise à promouvoir l’échange de données au sein du secteur. La base de données contient une observation par institution pour l’année 2006.4 Les données ont fait l’objet d’ajustements par le MIX pour permettre la comparabilité des IMF.

29Deux principales raisons expliquent notre choix de la Bolivie et du Pérou. En premier lieu, le continent Sud-américain connaît un secteur de la microfinance mature et développé où coexiste une pluralité d’acteurs, qui se différencient notamment par leur statut et leurs objectifs (Lapenu et Zeller 2001 ; Miller 2003 ; Battilana et Dorado 2010 ; Bloy et al. 2011 ; Gonzalez-Vega et Villafani-Ibarnegaray 2011). En second lieu, notre étude porte sur deux pays proches en termes, à la fois, de dynamique du secteur de la microfinance, de modalités d'accès au marché du crédit, et de contexte culturel et socio-économique. Les travaux que nous avons déjà menés in situ (Marconi et al. 2006 ; Cornée et Thenet 2007 ; Bédécarrats et Cornée 2008) nous permettent d’ailleurs d'établir une correspondance dans la structuration du secteur entre les deux pays. Á des fins de comparabilité, le Tableau 2 propose une segmentation de l'échantillon par pays.

Tableau 2. Segmentation des IMF en fonction du pays et du statut

Statut

Type

Bolivie

Pérou

ONG

Banques communales

PROMUJER, CRECER

PROMUJER

Autres types d’ONG

ANED, CIDRE, DIACONIA, EMPRENDER, FONCRESOL, FONDECO, FUDOBE, FUNBODEM, IDREPRO, IMPRO

ADRA, AMA, ARARIWA, CARITAS, FINCA, FONDESURCO, FOVIDA, IDER, IDESPA, MANUELA RAMOS, PRISMA

Autres

Fonds financiers privés

ECOFUTURO, FIE, FORTALEZA, PRODEM, PROCREDIT

Ensemble des EDYPME.

Coopératives d’épargne et de crédit

COOP FATIMA, COOP JESUS

Ensemble des CRAC, CMAC ET COOPAC.

30L'homogénéité des IMF de notre échantillon nous distingue des précédentes études (Gutiérrez-Nieto et al. 2007 2009) et constitue un de nos principaux apports par rapport à celles-ci. Les bases de données utilisées dans ces travaux agrègent des IMF provenant de différents continents et, par conséquent, de contextes très disparates. Or l'utilisation de l'axiomatique DEA requiert l'homogénéité des unités décisionnelles (Dyson et al. 2001 ; Haas et Murphy 2003). Ainsi, notre cheminement a consisté à circonscrire l'analyse à un espace géographique cohérent afin de nous prémunir de l’influence de certaines variables endogènes au secteur de la microfinance, comme la maturité, le cadre réglementaire, la structure du marché (Flückiger et Vassiliev 2007), et exogènes, telles que les données macroéconomiques liées aux taux d’inflation et d’intérêt ou le contexte socioculturel (Berger et Humphrey 1997). Dès lors, nous apportons une validité externe aux précédentes études sur l’efficience des IMF, qui mettent clairement en évidence des effets pays (Hudon et Balkenhol 2011).

31Le Tableau 3 définit les inputs et les outputs inclus dans les trois modèles d’efficience (EF, ES et EFS). Nous pouvons remarquer que le nombre de variables n’est pas trop élevé par rapport au nombre d’observations. Bogetoft et Otto (2011) préconisent, par exemple, que le nombre d’unités décisionnelles doit excéder au moins trois fois le nombre cumulé de variables d’inputs et d’outputs et être au moins égal au produit des variables d’inputs et d’outputs. Ces deux recommandations sont vérifiées dans notre étude.

Tableau 3. Choix des inputs et des outputs

Variable

Définition

Moy.

σ

Min

Max

TOTAL DES ACTIFS (I)

Total des actifs nets (millions de $)

83,17

121,50

0,52

471,69

PERSONNEL

(I)

Nombre d’employés travaillant dans l’IMF

336,56

409,17

8,00

1761,00

COUTS OPERATOIRES

(I)

Dépenses opérationnelles relatives au personnel, aux charges externes et services extérieurs, et aux dotations aux amortissements et aux provisions (millions de $)

8,42

13,56

0,01

85,85

NOMBRE D’EMPRUNTEUSES (O)

Nombre de femmes emprunteuses actives (milliers)

16,65

22,63

0,00

92,36

REVENU FINANCIER (O)

Intérêts et commissions perçus (millions de $)

17,57

27,38

0,16

160,76

PORTEFEUILLE

(O)

Montant total du portefeuille de crédit (millions de $)

67,98

97,67

0,39

372,58

(I) : Input ; (O) : Output.

32Les scores d’efficience obtenus grâce aux modèles DEA sont ensuite régressés sur quatre variables explicatives, présentées dans le Tableau 4 et qui permettent d’éprouver les hypothèses H1, H2, H3 et H4. La façon dont nous définissons ces variables est conforme aux travaux empiriques existants.

Tableau 4. Facteurs explicatifs de l’efficience des IMF

Variable

Définition

Moy.

σ

Min

Max

ONG

1 si l’IMF a un statut d’organisation non gouvernementale et 0 autrement

0,41

-

-

-

PRET_IND

1 si l’IMF recourt à la technique du prêt individuel et 0 si l’IMF recours aux techniques de prêt de groupe ou de banque villageoise

0,80

-

-

-

AGE

Log du nombre d’années entre la création de l’IMF et l’année de l’étude (2006)

1,18

0,22

0,47

1,66

ZONE_URB

 % de prêts octroyés en zone urbaine

67,05

28,49

0,00

100,00

33Quelques observations méritent mention. Á l’instar de la plupart des études en la matière (par ex. Mersland et Strøm 2008), la gouvernance est définie par une variable indicatrice (ONG) qui distingue les ONG de tous les autres IMF (y compris les coopératives). La variable indicatrice PRET_IND correspond à la technique de prêt que l’IMF utilise majoritairement. PRET_IND différencie le prêt individuel des autres formes de prêt de groupe. Ces dernières comprennent notamment le groupe d’emprunteurs solidaires où le prêteur octroie un crédit à chacun des membres du groupe (leur nombre varie de 3 à 10), qui sont tenus par une responsabilité jointe devant le créancier. La banque solidaire obéit à la même logique, mais le nombre d’emprunteurs par groupe est supérieur et le groupe bénéficie d’une autonomie accrue dans sa gestion interne. Par ailleurs, la variable ZONE_URB, manquante pour 14 IMF, a été remplacée par la moyenne pour conserver l’intégralité de l’échantillon. Cette modification fait l’objet d’un test de robustesse à la fin de la section suivante. Notons qu’enfin ces deux dernières variables sont construites de manière standard par rapport à la littérature (par ex. Mersland et Strøm 2010).

34Au total, le modèle explicatif des scores d’efficience s’établit formellement dans l’équation (1) ci-dessous :

Image 100000000000021B000000A38921DAC4.jpg

4. Résultats

35Le Tableau 5 rapporte plusieurs statistiques descriptives sur la mesure de l’efficience par les trois modèles, qui sont estimés à la fois en rendements constants et variables. La moyenne des scores d’efficience financière se révèle bien supérieure à celle des scores d’efficience sociale. Ce constat est valable quel que soit le type de rendements considéré.

Tableau 5. Efficiences financière, sociale et globale

Rendements

Efficience mesurée

Modèle

Scores d’efficience

Moy.

σ

Min

Max

 % IMF efficientes

Constants

Efficience financière

EF

90,92

8,48

61,08

100

19,67 %

Efficience sociale

ES

33,22

31,02

0,01

100

8,19 %

Efficience financière et sociale

ESF

92,14

8,30

61,08

100

27,86 %

Variables

Efficience financière

EF

93,31

7,69

61,31

100

29,50 %

Efficience sociale

ES

39,53

34,01

0,01

100

14,75 %

Efficience financière et sociale

ESF

94,70

7,37

61,31

100

40,98 %

36Le fait que le secteur de la microfinance en Bolivie et au Pérou soit compétitif et mature peut expliquer le niveau élevé d’efficience financière observé pour la majorité des IMF de l’échantillon ; les IMF inefficientes étant rapidement exclues du secteur (Gonzalez-Vega et Villafani-Ibarnegaray 2011). 19,57 % et 29,50 % des IMF possèdent un score égal à 100, respectivement, en rendements constants et variables. En comparaison, le niveau d’efficience sociale apparaît faible du fait du caractère très discriminant de l’output social. Les IMF n’ayant dans leurs emprunteurs qu’un pourcentage infime de femmes affichent mécaniquement des scores quasiment nuls. Seules 8,19 % et 14,75 % des IMF, respectivement en rendements constants et variables, sont considérées comme pleinement efficientes d’un point de vue social. Ces conclusions sont cohérentes avec celles des travaux impliquant des pays latino-américains (par ex. Gutiérrez-Nieto et al. 2009).

37 Nous nous penchons désormais sur la relation entre efficiences financière et sociale. La Figure 1 offre une représentation graphique de cette relation, en confrontant les scores de ces deux types d’efficience obtenus à l’aide de modèles à rendements constants. L’ajustement linéaire (courbe verte sur les panels) laisse supposer une absence de relation. L’absence de corrélation (0,0488) entre EF et ES, dans le Tableau 6, confirme statistiquement cette impression graphique.

Figure 1 : Efficience sociale versus efficience financière

Image 100000000000021F0000019084B6D1C6.jpg

Les score des efficiences financière et sociale sont calculés avec un modèle orienté input à rendements constants. La courbe verte présente dans chaque panel correspond à l’ajustement linéaire entre les scores des efficiences sociale et financière. « Q1 », « Q2 », « Q3 » et « Q4 » correspondent aux quartiles issus de la discrétisation des variables continues AGE et ZONE_URB.

38La Figure 1 permet d’apprécier visuellement la manière dont les variables explicatives déterminent les scores des efficiences financière et sociale. Le fait d’être une ONG (ONG =1) ou de ne pas recourir au prêt individuel dans le Panel B (PRET_IND =0) apparaît avoir une influence positive sur l’efficience sociale et un effet indéterminé sur l’efficience financière des IMF. Par ailleurs, il semble que la variable AGE ait peu d’impact sur l’efficience financière, mais agisse négativement sur l’efficience sociale. Concernant enfin la variable ZONE_URB, l’interprétation est moins évidente. Il apparaît toutefois que cette variable évolue positivement avec les niveaux des efficiences financière et sociale. L’ensemble de ces observations est confirmé par la lecture de la matrice de corrélation (Tableau 6).

Tableau 6 : Matrice de corrélation

EF

ES

EFS

ONG

PRET_IND

AGE

ZONE_URB

EF

1,0000p

ES

0,0488 p

1,0000 p

EFS

0,9143*** p

0,2873** p

1,0000 p

ONG

-0,0884

0,6427***

0,0976

1,0000

PRET_IND

0,0811

-0,6380***

-0,1918

-0,5938***

1,0000

AGE

0,0546 p

-0,2410* p

0,0099 p

-0,2078

0,1667

1,0000

ZONE_URB

0,2441* p

0,2117* p

0,3250** p

-0,2085

0,0434

0,2482*p

1,0000

Les score d’efficience (EF, ES et EFS) sont calculés avec un modèle orienté input à rendements constants. p coefficients de corrélation de Pearson. Les autres coefficients correspondent à des corrélations de Spearman. *** Significatif à 1 %, **significatif à 5 %, *significatif à 10 %.

39Le Tableau 6 délivre aussi des informations sur les scores obtenus par les modèles EF, ES, d’une part, et EFS, d’autre part. Il existe une très forte corrélation entre EF et EFS (0,9143) tandis que la corrélation entre ES et EFS (0,2873) est notoirement plus faible même si le coefficient est significatif à 5 %. L’efficience globale dépend davantage des aspects financiers que sociaux de l’efficience. Les corrélations observées entre les variables explicatives s’avèrent en général plutôt faibles, ce qui limite fortement les risques de multicolinéarité dans l’analyse économétrique. Nous remarquons cependant la relation fortement négative entre ONG et PRET_IND (-0,5928), qui indique que les ONG recourent largement plus aux formes de prêt de groupe que leurs consœurs.

40Le Tableau 7 rapporte une série de six estimations Tobit. Les colonnes (1), (2) et (3) visent à expliquer, respectivement, les scores des efficiences financière (EF), sociale (ES) et globale (EFS) dans le cadre de rendements constants. Les colonnes (4) à (6) répliquent ces estimations avec des modèles à rendements variables. Les coefficients sont obtenus grâce à la méthode du bootstrap (2000 itérations). Des effets fixes « pays » sont inclus dans chacune des estimations.

41Les résultats sont similaires quel que soit le type de rendements envisagé. Comme attendu, le statut juridique d’ONG présente un impact non significatif sur l’efficience financière et un effet positif fortement significatif (p < 1 %) sur l’efficience sociale. Cet effet positif est neutralisé lorsqu’on se penche sur l’efficience globale. Le coefficient sur la variable ONG est ainsi non significatif dans les colonnes (3) et (6). Ces résultats valident l’hypothèse H1.

Tableau 7. Déterminants de l’efficience des IMF : estimations Tobit

Rendements constants

Rendements variables

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

VARIABLES

EF

ES

EFS

EF

ES

EFS

ONG

0,10

27,56***

2,14

-0,98

43,68***

1,60

(4,408)

(7,830)

(4,261)

(4,784)

(10,342)

(4,646)

PRET_IND

1,46

-40,25***

-5,84

3,58

-31,41***

-6,13

(5,159)

(9,543)

(5,535)

(5,021)

(12,155)

(5,967)

AGE

2,57

-18,60*

2,52

-4,12

-33,22**

-7,66

(6,108)

(10,353)

(6,148)

(6,855)

(15,067)

(7,036)

ZONE_URB

0,075*

0,34***

0,12**

0,08*

0,30**

0,17***

(0,0485)

(0,108)

(0,050)

(0,445)

(0,130)

(0,052)

CONSTANTE

Oui

Oui

Oui

Oui

Oui

Oui

EFFET FIXE PAYS

Oui

Oui

Oui

Oui

Oui

Oui

Nombre d'observations

61

61

61

61

61

61

Obs. censurées à droite

12

5

17

18

9

26

Log de vraisemblance

-191.78

-243.35

-175.09

-173.30

-238.52

-145.76

***Significatif à 1 %, **significatif à 5 %, *significatif à 10 %.

42Des constats très similaires peuvent être établis quant à la méthode de prêt utilisée par les IMF. Les estimations (1) et (4) montrent que le recours au prêt individuel n’a pas d’effet sur l’efficience financière, même si le coefficient arbore le signe attendu. En revanche, le coefficient négatif et significatif au seuil de 1 % sur la variable PRET_IND dans les colonnes (2) et (5) indique clairement que les formes de prêt de groupe contribuent fortement à l’efficience sociale. Là encore, l’effet distinctement observé dans le cadre de l’efficience sociale est gommé lorsqu’on considère l’efficience globale. Ceci valide partiellement l’hypothèse H2.

43Le fait que la variable AGE arbore un coefficient non significatif dans les estimations (1) et (4) du Tableau 7 montre que l’âge n’a pas d’effet sur l’efficience financière. En revanche, l’âge paraît agir négativement sur l’efficience sociale si l’on se fie aux colonnes (2) et (5). Derechef, l’impact sur l’efficience globale se révèle statistiquement indéterminé. Au total, ces conclusions soutiennent partiellement l’hypothèse H3. Les coefficients positifs et significatifs sur la variable ZONE_URB dans chacune des colonnes indiquent que cette variable influence les scores d’efficience pour chacun des modèles. Ces résultats valident l’hypothèse H4.

44Plusieurs spécifications complémentaires (non rapportées) ont été testées pour s’assurer de la robustesse de nos résultats. En premier lieu, nous avons inclus une variable indicatrice « coopératives » pour introduire de l’hétérogénéité parmi les IMF qui ne possédaient pas le statut d’ONG, comme suggéré par certains auteurs (Tchakoute Tchuigoua 2010). Par ailleurs, nous avons répliqué notre approche en deux étapes sur les 47 IMF pour lesquelles toutes les observations étaient complètes. Nous avons enfin estimé de nombreuses spécifications alternatives en enlevant des variables explicatives fortement corrélées entre elles (par ex. ONG et PRET_IND) pour s’assurer que la (non-) significativité des coefficients n’était pas liée à des problèmes de multicolinéarité. L’ensemble de ces tests de robustesse donne des résultats conformes à ceux présentés dans le Tableau 7.

5. Discussion et conclusion

45Cet article a cherché à mesurer l’efficience des IMF et à en comprendre les déterminants dans le contexte de la Bolivie et du Pérou. Il présente trois principales contributions par rapport aux études existantes. Tout d’abord, en circonscrivant notre analyse à un espace géographique cohérent, nous avons limité l’influence de facteurs exogènes que ne peuvent pas contrôler les gestionnaires des IMF, augmentant ainsi la validité externe de notre étude. En second lieu, nous avons décomposé l’efficience en plusieurs formes : financière, sociale et globale. Enfin, l’approche en deux étapes nous a permis de comprendre avec précision les facteurs qui influent sur ces trois formes d’efficience.

46Nos résultats indiquent que les IMF constituant l’échantillon observent des niveaux d’efficience financière élevés. Ce constat est conforme à la littérature existante (Gutiérrez-Nieto et al. 2007 2009). Les pays dans lesquels a été menée l’étude expliquent largement ce constat. La Bolivie et la Pérou sont réputés pour avoir un secteur de la microfinance performant et innovant (Gonzalez-Vega et Villafani-Ibarnegaray 2011). La faiblesse des scores d’efficience sociale souligne également les pistes d’innovation pour améliorer la profondeur des programmes de microfinance dans ces pays. Et ce d’autant que nos résultats mettent en lumière la pluralité des stratégies adoptées par les IMF dans leur arbitrage entre efficiences financière et sociale, en ne montrant pas d’incompatibilité entre ces dernières, puisqu’ils rapportent une quasi-absence de corrélation. Resituées par rapport à la littérature, nos conclusions modèrent celles d’études similaires qui montrent une corrélation significativement positive (Gutiérrez-Nieto et al. 2009 ; Serrano-Cinca et al. 2011). Plus généralement, nos résultats rejoignent la thèse d’Ullman (1985) qui, après avoir réalisé une étude exhaustive sur les travaux empiriques traitant du lien entre performances financière et sociale dans l’ensemble des secteurs économiques, concluait à une absence de relation univoque.

47 Concernant l’explication de l’efficience, nos résultats montrent que conformément à la littérature existante, le statut d’ONG agit positivement sur l’efficience sociale, tandis que la méthode du prêt individuel et l’âge agissent négativement. En revanche, l’influence de ces trois facteurs sur l’efficience financière n’est pas significative. Alors que cette absence d’effet significatif est cohérente avec une partie des recherches récentes en ce qui concerne le statut d’ONG et l’âge (cf. sous-section 1.2), elle est plus surprenante pour ce qui a trait au prêt individuel. Ce résultat inhabituel peut être rationalisé par le fait que les IMF constituant l’échantillon opèrent dans un environnement compétitif (Gonzalez-Vega et Villafani-Ibarnegaray 2011). Ainsi peut-on supposer que les IMF utilisant la technique du prêt de groupe sont contraintes d’atteindre des niveaux d’efficience financière comparables à ceux des IMF privilégiant le prêt individuel pour ne pas sortir du marché, en exploitant au mieux les avantages du prêt de groupe dans la résolution des problèmes associés à l’asymétrie d’information (Armendariz et Morduch 2005).

48Le seul facteur qui influence positivement les formes d’efficience financière et sociale et, par conséquent, l’efficience globale est le pourcentage de prêts octroyés en zone urbaine. En termes managériaux, ce résultat implique que les IMF auraient intérêt à se déployer dans des zones densément peuplées. En outre, du fait de ces niveaux élevés de performances financière et sociale, on peut s’attendre à ce que les bailleurs de fonds et les donateurs privés trouvent également un intérêt à concentrer leur aide sur ces IMF. Par conséquent, les politiques publiques devraient soutenir en priorité les IMF évoluant en milieu rural par des subventions ou un cadre réglementaire plus favorable. Ces politiques pourraient également viser à faciliter le transfert de certaines bonnes pratiques issues des expériences urbaines vers les zones rurales (Schreiner et Colombet 2001). Une manière alternative d’envisager la question serait de considérer la microfinance en zone rurale comme un critère de performance sociale en soi (Mersland et Strøm 2010). Ces enjeux sont d’autant plus importants que la pauvreté apparaît plus importante en milieu rural (ONU 2006) et que le financement de l’agriculture demeure encore insatisfaisant (Morvant-Roux 2011).

49Mesurer l’efficience globale présente a priori un véritable intérêt, car cela permet de comparer des IMF qui poursuivent des objectifs différents. Cependant, on peut s’interroger sur la pertinence et la faisabilité de mesurer conjointement l’efficience financière et sociale des IMF. Dans notre cas, à l’exception de la variable ZONE_URB, les effets observés pour l’efficience sociale sont gommés lorsqu’on considère l’efficience globale. Comme le montre la construction de nos hypothèses, la gouvernance, la technique de prêt et l’âge de l’IMF présentent des effets attendus contradictoires sur les niveaux des efficiences financière et sociale, qui s’annihilent lorsqu’on envisage l’efficience globale. En ce qui concerne les implications managériales, les bénéfices associés à la mesure générique de l’efficience paraissent limités pour les parties-prenantes. La question est alors de savoir si le modèle d’efficience ne devrait pas être construit en fonction du point de vue et des objectifs de chacune des différentes parties-prenantes (Balkenhol et Hudon 2011).

50Sur le plan méthodologique, la modélisation gagnerait à être sophistiquée au moins à deux endroits pour mieux répondre aux complexités de l’objet de la microfinance. D’autre part, notre étude propose une analyse en coupe transversale en se focalisant sur l’année 2006. Il s’agit là d’une limite substantielle, car nous ne prenons en considération ni certains effets dynamiques endogènes comme des évolutions dans la productivité des IMF, ni les réactions à des chocs exogènes macroéconomiques ou à des changements technologiques (Wijesiri et al. 2015).

51D’autre part, la performance sociale n’est appréhendée que de manière unidimensionnelle, puisque seul le ciblage des femmes est pris en considération. Ceci est insuffisant pour rendre compte de la multi-dimensionnalité des performances sociales, comme le mettent en lumière les outils d’évaluation qui sont aujourd’hui utilisés dans le secteur de la microfinance (Bédécarrats et al. 2012). Pour donner un aperçu de la richesse des dimensions de la performance sociale en microfinance, on peut prendre, parmi les nombreux outils d’évaluation existants, l’exemple du SPI (Social Performance Indicator) qui est développé par le réseau CERISE (Comité d’Echange et de Réflexion sur les Systèmes d’Epargne-crédit). Cet outil, qui est considéré comme l’un des plus détaillés et exhaustifs du secteur (Lapenu et al. 2004), comporte quatre principales dimensions : (i) le ciblage des plus pauvres et des plus fragiles permis par une méthodologie de prêt et une implantation géographique adaptées, (ii) la qualité des services par une offre innovante de services financiers et non financiers, (iii) l’amélioration de la condition des clients de l’IMF via une participation des clients dans les processus de décision et aux bénéfices de l’IMF, et via le renforcement du capital économique, politique et social des clients, et (iv) la responsabilité sociale de l’IMF envers ses parties-prenantes internes et externes (salariés, tiers, communauté, environnement). Même lorsque les outils cherchent à appréhender la performance sociale de manière exhaustive – comme c’est le cas du SPI –, ils présentent des limites (Waddock et Graves 1997). Se posent en particulier des problèmes d’additivité si l’on souhaite créer un indicateur composite pour obtenir une notation sociale unique ; les dimensions pouvant être difficilement commensurables parce que leur quantification est réalisée sur des bases distinctes. En outre, la quantification de la performance sociale peut oblitérer des mécanismes subtils, tels que la confiance ou la coopération, qui permettent l’accomplissement de la mission sociale des IMF (Capron et Quairel-Lanoizelée 2004).

52Il convient finalement de noter que le pouvoir symbolique acquis par le rating financier provoque un engouement pour une notation sociale simplifiée, harmonisée et indépendante de la part des gestionnaires de fonds socialement responsables (Capron et Quairel-Lanoizelée 2004). Ces derniers souhaitent typiquement disposer d’outils capables de mesurer l’orientation duale des IMF et apprécier l’alignement des actions sur les intentions déclarées (Urgeghe 2011). Doligez et Lapenu (2007, p. 55) soulignent de leur côté les risques associés à la simplification de la notation sociale, qui « peut se faire au détriment de la multiplicité des objectifs sociaux des parties prenantes et peut tendre à ignorer les contradictions entre ces dernières ».

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Bibliographie

Abdelkader I.B., S. Hathroubi et M.M.B. Jemaa (2014), « Microfinance Institutions’ Efficiency in the MENA Region: A Bootstrap-DEA Approach », Research Journal of Finance and Accounting, vol. 5, n° 6, p. 179-191.

Armendariz B. et J. Morduch (2005), The Economics of Microfinance, MIT Press.

Armendariz B. et A. Szafarz (2011), « On Mission Drift in Microfinance Institutions », in B. Armendariz et M. Labie (éds.), The Handbook of Microfinance, World Scientific Publishing.

Ashta A. et M. Hudon (2012), « The Compartamos Microfinance IPO: Mission Conflicts in Hybrid Institutions with Diverse Shareholding », Strategic change, vol. 21, n° 78, p. 331-341.

Balkenhol B. (2007), Microfinance and Public Policy: Outreach, Performance and Efficiency, Palgrave Macmillan.

Banker R.D, A. Charnes et W.W. Cooper (1984), « Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis », Management Science, vol. 30, n° 9, p. 1078-1092.

Barth W. et M. Staat (2005), « Environmental Variables and Relative Efficiency of Bank Branches: A DEA-Bootstrap Approach », International Journal of Business Performance Management, vol. 7, n° 3, p. 228-240.

Bassem B.S. (2008), « Efficiency of Microfinance Institutions in the Mediterranean: An Application of DEA », Transition Studies Review, vol. 15, n° 2, p. 343-354.

Battilana J. et S. Dorado (2010), « Building Sustainable Hybrid Organizations: The Case of Commercial Microfinance Organizations », Academy of Management Journal, vol. 53, n° 6, p. 1419-1440.

Beck T., A. Demirgüç-Kunt et M. Soledad Martinez Peria (2008), « Reaching Out: Access to and Use of Banking Services across Countries », World Bank Economic Review, vol. 22, n° 3, p. 397-430.

Bédécarrats F., S. Baur et C. Lapenu (2012). « Combining Social and Financial Performance: A Paradox? », Enterprise Development and Microfinance, vol. 23, n° 3, p. 241-258.

Bédécarrats F. et S. Cornée (2008), « Perspectives on Social Performance Management in Latin America: the Relationship between Social and Financial Performance », Communication au Rural Microfinance Seminar, University of Antwerp.

Berger A.N. et D.B. Humphrey (1997), « Efficiency of Financial Institutions: International Survey and Directions for Future Research », European Journal of Operational Research, vol. 98, n° 2, p. 175-212.

Bloy E., M. Hudon et A. Périlleux (2011), « Surplus et responsabilité sociale en microfinance : étude de cas d’institutions péruviennes », Management et Avenir, vol. 6, n° 46, p. 244-260.

Bogetoft P. et L. Otto (2011), Benchmarking with DEA, SFA and R, Springer.

Capron M. et F. Quairel-Lanoizelée (2004), Mythes et réalités de l’entreprise responsable, La Découverte.

Casu B. et P. Molyneux. (2003), « A Comparative Study of Efficiency in European Banking », Applied Economics, vol. 35, n° 17, p. 1865-1876.

Caudill S.B., D.M. Gropper et V. Hartarska (2009), « Which Microfinance Institutions Are Becoming More Cost Effective with Time? Evidence from a Mixture Model », Journal of Money, Credit and Banking, vol. 41, n° 4, p. 651-672.

Charnes A., W.W. Cooper et E.L. Rhodes (1978), « Measuring the Efficiency of Decision Making Units », European Journal of Operational Research, vol. 2, n° 6, p. 429-444.

Coelli T., D.S. Prasada Rao et G.E. Battese (1998), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis, Kluwer Academic Publishers.

Cornée S. et G. Thenet (2007), « Microfinance Industry: Understanding the Positive Link between Social and Financial Performances. Empirical Evidence from the Application of DEA and a Multivariate Analysis to 30 Peruvian MFIs », Communication au European Workshop on Efficiency and Productivity Analysis, IESEG School of Management.

Cull R., A. Demirguc-Kunt et J. Morduch (2007), « Financial Performance and Outreach: A Global Analysis of Leading Microbanks », Economic Journal, vol. 117, n° 517, p. 107-133.

Cull R., A. Demirgüç-Kunt et J. Morduch (2009), « Microfinance Meets the Market », Journal of Economic Perspectives, vol. 23, n° 1, p. 167-192.

Debreu G. (1951), « The Coefficient of Resources Utilization », Econometrica, vol. 19, n° 3, p. 273-292.

D’Espallier B., M. Hudon et A. Szafarz (2013), « Unsubsidized Microfinance Institutions », Economics letters, vol. 120, n° 2, p. 174-176.

Deutsche Bank (2007), Microfinance: An Emerging Investment Opportunity, Deutsche Bank Research.

Deville A. (2009), « Branch Banking Network Assessment Using DEA. A Note », Management Accounting Research, vol. 20, n° 4, p. 252-261.

Deville A. et H. Leleu (2010), « De nouvelles mesures pour comparer la performance opérationnelles et financières des agences bancaires », Comptabilité Contrôle Audit, vol. 16, n° 2, p. 97-126.

Doligez F. et C. Lapenu (2007), « Mesure des performances sociales : Les implications pour le secteur de la microfinance », RECMA Revue Internationale de l’Economie Sociale, vol. 304, p. 46-62.

Dyson R.G., R. Allen, A.S. Camanho, V.V. Podinovski, C.S. Sarrico et E.A. Shale (2001), « Pitfalls and Protocols in DEA », European Journal of Operational Research, vol. 132, n° 2, p. 245-259.

Flückiger Y. et A. Vassiliev (2007), « Efficiency in Microfinance Institutions: An Application of Data Envelopment Analysis to MFIs in Peru, in B. Balkenhol (éds.), Microfinance and Public Policy. Outreach, Performance and Efficiency, Palgrave Macmillan.

Gonzalez A. (2007), « Efficiency Drivers of Microfinance Institutions (MFIs): The Case of Operating Costs », Microbanking Bulletin, vol. 15, p. 37-42.

Gonzalez-Vega C. et M. Villafani-Ibarnegaray (2011), « Microfinance in Bolivia: Foundation of Growth, Outreach and Stability of the Financial System, in B. Armendariz et M. Labie (éds.), The Handbook of Microfinance, World Scientific Publishing.

Guérin I. (2002), La microfinance et la création d’entreprise par les chômeurs. La situation dans quelques pays européens et en Amérique du nord, Rapport pour le Bureau International du Travail et le Secrétariat d’Etat à l’Économie Solidaire.

Gueyie J.-P., E. Nishimikijimana et J.R. Kala Kamdjoug (2010), « Efficience des institutions de microfinance regroupées en réseau : cas des mutuelles communautaires de croissance du Cameroun », Revue des Sciences de Gestion, vol. 3-4, p. 243-244.

Guinnane T. (2001), « Cooperatives as Information Machines: German Rural Credit Cooperatives », Journal of Economic History, vol. 61, n° 2, p. 366-389.

Gutiérrez-Nieto B., C. Serrano-Cinca et C. Mar-Molinero (2007), « Microfinance Institutions and Efficiency », Omega: International Journal of Management Science, vol. 35, n° 2, p. 131-142.

Gutiérrez-Nieto B., C. Serrano-Cinca et C. Mar-Molinero (2009), « Social Efficiency in Microfinance Institutions », Journal of the Operational Research Society, vol. 60, n° 19, p. 104-119.

Haas D.A. et F.H. Murphy (2003), « Compensating for Non-Homogeneity in Decision-Making Units in Data Envelopment Analysis », European Journal of Operational Research, vol. 144, n° 3, p. 530-554.

Hahn F.J. (2007), « Environmental Determinants of Banking Efficiency in Austria », Empirica, vol. 34, n° 3, p. 231-245.

Hansmann H. (1996), The Ownership of Enterprise, MA: Harvard University Press.

Haq M., M. Skully et S. Pathan (2010), « Efficiency of Microfinance Institutions: A Data Envelopment Analysis », Asia-Pacific Financial Markets, vol. 17, n° 1, p. 63-97.

Hartarska V. (2005), « Governance and Performance of Microfinance Institutions in Central and Eastern Europe and the Newly Independent States », World Development, vol. 33, n° 10, p. 1627-1643.

Hartarska V. et R. Mersland (2012), « Which Governance Mechanisms Promote Efficiency in Reaching Poor Clients? Evidence from Rated Microfinance Institutions », European Financial Management, vol. 18, n° 2, p. 218-239.

Hassan K.M. et B. Sanchez (2009), « Efficiency Analysis of Microfinance Institutions in Developing Countries », Cahier de recherche n° 2009-WP-12 du Networks Financial Institute.

Hermes N. et R. Lensink (2007), « The Empirics of Microfinance: What Do We Know », Economic Journal, vol. 117, n° 517, p. 1-10.

Hermes N., R. Lensink et A. Meester (2011), « Outreach and Efficiency in Microfinance Institutions », World Development, vol. 39, n° 6, p. 938-948.

Hubrecht A., M. Dietsch et F. Guerra (2005), « Mesure de la performance des agences bancaires par une approche DEA », Finance Contrôle Stratégie, vol. 8, n° 2, p. 133-173.

Hudon M. et B. Balkenhol (2011), « Efficiency », in B. Armendariz et M. Labie (éds.), The Handbook of Microfinance, World Scientific Publishing.

Hudon M. et D. Traca (2011), « On the Efficiency Effects of Subsidies in Microfinance: An Empirical Inquiry », World Development, vol. 39, n° 6, p. 966-973.

Hulme D. et K. Moore (2007), « Why Has Microfinance Been a Policy Success in Bangladesh? », in A. Bebbington et W. McCourt (éds.), Development Success: Statecraft in the South, Palgrave Macmillan.

Kipesha E.F. (2012), « Efficiency of Microfinance Institutions in East Africa: A Data Envelopment Analysis », European Journal of Business and Management, vol. 4, n° 17, p. 77-88.

Kipesha E.F. (2013), « Production and Intermediation Efficiency of Microfinance Institutions in Tanzania », Research Journal of Finance and Accounting, vol. 4, n° 1, p. 149-159.

Koopmans T.C (1951), « An Analysis of Production as an Efficace Combination of Activities », in T.C. Koopmans (éds.), Activity Analysis of Production and Allocation, John Wiley & Sons.

Labie M. et A. Périlleux (2008), « Corporate Governance in Microfinance : Credit Unions », Cahier de recherche n° 08/003 du CEB.

Lapenu C. et M. Zeller (2001), « Distribution, Growth and Performance of Microfinance Institutions in Africa, Asia and Latin America », Cahier de recherche n° 114 du FCND, Washington DC: International Food Policy Research Institute (IFPRI).

Lapenu C., M. Zeller, M. Greeley, R. Chao-Beroff et K. Verhagen (2004), « Performances sociales : une raison d’être des institutions de microfinance…et pourtant encore peu mesurée. Quelques pistes », Monde en Développement, vol. 126, n° 2, p. 51-68.

Lovell C.A.K., L.C. Walters et L.L. Wood (1995), « Stratified Models of Education Production Using Modified DEA and Regression Analysis », in A. Charnes, W.W. Cooper, A.Y. Lewin et L.M. Seiford (éds.), Data Envelopment Analysis : Theory, Methodologies and Applications, Kluwer.

Marconi R., S. Cornée et C. Lapenu (2006), « Analysis of the Links between Social Performance and Financial Performance », Communication au Halifax Global Microcredit Summit.

Mersland R. et R.Ø. Strøm (2008), « Performance and TradeOffs in Microfinance Organisations—Does Ownership Matter? », Journal of International Development, vol. 20, n° 5, p. 598-612.

Mersland R. et R.Ø. Strøm (2009), « Performance and Governance in Microfinance Institutions », Journal of Banking & Finance, vol. 33, n° 4, p. 662-669.

Mersland R. et R.Ø. Strøm (2010), « Microfinance Mission Drift? », World Development, vol. 38, n° 1, p. 28-36.

Miller J. (2003), « Benchmarking Latin America Microfinance », Report from the Microfinance Information eXchange.

Morduch J. (1999a), « The Microfinance Promise », Journal of Economic Literature, vol. 67, p. 1569-1614.

Morduch J. (1999b), « The Role of Subsidy in Microfinance: Evidence from the Grameen Bank », Journal of Development Economics, vol. 60, n° 1, p. 229-248.

Morduch J. (2000), « The Microfinance Schism », World Development, vol. 28, n° 4, p. 617-629.

Morvant-Roux S. (2011), « Is Microfinance the Adequate Tool to Finance Agriculture? », in B. Armendariz et M. Labie (éds.), The Handbook of Microfinance, World Scientific Publishing.

Navajas S., M. Schreiner, R.L. Meyer, C. Gonzalez-Vega et J. Rodriguez-Meza (2000), « Microcredit and the Poorest of the Poor: Theory and Evidence from Bolivia », World Development, vol. 28, n° 2, p. 333-346.

Nghiem H.S, T. Coelli et P. Rao (2006), « The Efficiency of Microfinance in Vietnam: Evidence from NGO Schemes in the North and the Central Regions », International Journal of Environmental, Cultural, Economic and Social Sustainability, vol. 2, n° 5, p. 71-78.

Nzongang J. (2011), « La mesure de la performance des établissements de microfinance (EMF) au Cameroun une application combinée DEA et multicritère au cas du réseau des Mutuelles Communautaires de Croissance (MC2) », Revue des Sciences de Gestion, vol. 3, p. 249-250.

ONU (2006), Building Inclusive Financial Sectors for Development, Rapport de l’ONU, Washington.

Périlleux A. (2013), « Strategic Governance Lessons from History for West African Microfinance Cooperatives », Strategic Change, vol. 22, n° 12, p. 95-106.

Qayyum A. et M. Ahmad (2006), « Efficiency and Sustainability of Microfinance », Cahier de recherche n° 1674 du MPRA.

Rhyne E. (1998), « The Yin and Yang of Microfinance: Reaching the Poor and Sustainability », Microbanking Bulletin, vol. 2, n° 1, p. 6-9.

Schreiner M. et H.H. Colombet (2001), « From Urban to Rural: Lessons for Microfinance from Argentina », Development policy review, vol. 19, n° 3, p. 339-354.

Serrano-Cinca C., B. Gutiérrez-Nieto et C. Mar-Molinero (2011), « Social and Financial Efficiency of Microfinance Institutions », in B. Armendariz et M. Labie (éds.), The Handbook of Microfinance, World Scientific Publishing.

Servet J-M. (2006), Banquiers aux pieds nus, la microfinance, Odile Jacob.

Servin R., R. Lensink et M. Van den Berg (2012), « Ownership and Technical Efficiency of Microfinance Institutions: Empirical Evidence from Latin America », Journal of Banking & Finance, vol. 36, n° 7, p. 2136-2144.

Simar L. (1992), « Estimating Efficiencies from Frontier Models with Panel Data: A Comparison of Parametric, Non-Parametric and Semi-Parametric Methods with Bootstrapping », Journal of Productivity Analysis, vol. 3, n° 1, p. 171-203.

Simar L. et P.W. Wilson (2007), « Estimation and Inference in Two-Stage, Semi-Parametric Models of Production Processes », Journal of econometrics, vol. 136, n° 1, p. 31-64.

Soteriou A. et S. Zenios (1999), « Operations, Quality and Profitability in the Provision of Banking Services », Management Science, vol. 45, n° 9, p. 1221-1238.

Tchakoute Tchuigoua H. (2010), « Formes juridique et performance des institutions de microfinance », Finance Contrôle Stratégie, vol. 13, n° 3, p. 39-60.

Ullman A. (1985), « Data in Search of a Theory: a Critical Examination of the Relationships among Social Performance, Social Disclosure, and Economic performance », Academy of Management Review, vol. 10, n° 3, p. 540-557.

UNCFD (2005), Blue Book, UNCF Press.

Urgeghe L. (2011), « Les véhicules d’investissement en microfinance et le défi de la performance sociale », Mondes en Développement, vol. 152, n° 4, p. 69-82.

Vanroose A. (2008), « What Macro Factors Make Microfinance Institutions Reach Out? », Savings and Development, vol. 32, n° 3, p. 153-174.

Waddock S. et S. Graves (1997), « The Corporate Social Performance-Financial Performance Link », Strategic Management Journal, vol. 18, n° 4, p. 303-319.

Wijesiri M., L. Viganò et M. Meoli (2015), « Efficiency of Microfinance Institutions in Sri Lanka: A Two-Stage Double Bootstrap DEA Approach », Economic Modelling, vol. 47, pp. 74-83.

Woller G., C. Dunford et W. Woordworth (1999), « Where to Microfinance », International Journal of Economic Development, vol. 1, n° 1, p. 29-64.

Yaron J. (1994), « What Makes Rural Finance Institutions Successful? », World Bank Research Observer, vol. 9, n° 1, p. 49-70.

Xue, M. et P.T. Harker (1999), « Overcoming the Inherent Dependency of DEA Efficiency Scores: a Bootstrap Approach », Cahier de recherche n° 99-17 du Wharton School Financial Institution Center.

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Notes

1 La microfinance est particulièrement développée dans l’hémisphère Sud (Asie, Afrique et Amérique Latine) et aussi en Europe de l’Est. Les IMF évoluent généralement dans un contexte pré-bancaire, où les circuits bancaires et financiers restent (entièrement) à construire. Ce contexte est très différent dans les pays industrialisés où les programmes de microfinance (ADIE en France) visent à réintégrer dans les réseaux bancaires déjà existants des populations qui en étaient exclues en raison du « creux bancaire » – notamment les chômeurs pour la création d’entreprise (Guérin 2002). On peut aussi constater un mouvement d’aller et retour entre les deux hémisphères (Servet 2006). Au Nord, les principes fondateurs des banques coopératives et mutualistes ont été érigés au 19ième et en ont assuré leur développement jusqu’à la deuxième moitié du 20ième (Guinnane 2001). Ces mêmes principes, alors qu’ils alimentent aujourd’hui le remarquable essor des coopératives d’épargne et de crédit au Sud (Labie et Périlleux 2008), tendent à se désagréger dans le Nord. Même si, pris dans leur globalité, les réseaux bancaires coopératifs et mutualistes revêtent toujours une certaine spécificité, ils encourent un risque de banalisation. La potentialité d’un « retournement coopératif » donne lieu à l’émergence d’initiatives dont l’inspiration, pour certaines, provient du Sud, comme le microcrédit.

2 Du fait du nombre encore limité de recherches sur l’efficience des IMF, nous avons eu recours à des travaux mesurant la performance avec d’autres types de méthodologie pour bâtir nos hypothèses.

3 Pour une revue de la littérature, se référer à Berger et Humphrey (1997). Pour une application au contexte français, on peut par exemple se référer à Hubrecht et al. (2005), Deville (2009) et Deville et Leleu (2010).

4 Cette année était la plus récente au moment de la réalisation de l’étude, qui a débuté pendant un séjour visiteur d’un des auteurs, pendant l’été 2006, à FINRURAL. Cette organisation fédère les IMF à but non lucratif en Bolivie et assure leur supervision financière en tant que centrale des bilans.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Simon Cornée et Gervais Thenet, « Efficience des institutions de microfinance en Bolivie et au Pérou : une approche data envelopment analysis en deux étapes », Finance Contrôle Stratégie [En ligne], 19-1 | 2016, mis en ligne le 01 avril 2016, consulté le 17 octobre 2017. URL : http://fcs.revues.org/1768 ; DOI : 10.4000/fcs.1768

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