Décryptage de la digitalisation et de la performance bancaire en Afrique 

Section 2 :

Modélisation économétrique de la relation entre la digitalisation et la performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne

L’évaluation théorique de l’effet de la digitalisation sur la performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne nous informe sur bon nombre d’éléments. De manière théorique, les analyses sur la relation digitalisation et performance montre d’un côté que qu’il existe des effets positifs la performance sociale, et d’un autre côté qu’il existe des effets contraires.

Une étude spécifique dans les pays d’Afrique subsaharienne semble alors nécessaire au regard de ces divergences. Dans cette section, il est question d’effectuer une analyse économétrique entre la digitalisation et la performance des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne. A cet effet, la présentation du modèle économique et des différentes variables constitue le premier objectif de cette section. Le second objectif est axé sur la présentation des résultats.

Stratégie empirique

Il s’agit de présenter dans un premier temps le modèle économique et les variables utilisées dans cette étude, et dans un second temps la technique d’estimation préconisée.

Spécification du modèle

Dans le cadre de cette étude, les données en panel dynamique sont analysées pour la période 2014-2020 pour 6 grands groupes de banques. La spécification de ce modèle s’inspire des travaux d’études notamment de Short (1979), Demirgüç-Kunt & Huizinga (1999), Goddard et al. (2004) et Salwa (2017) qui ont travaillé sur la performance bancaire.

Il se présente comme suit :

𝑷𝒆𝒓𝒇𝒔𝒐𝒄𝒊𝒂𝒍𝒆

= 𝖰

𝒏

+ ∑ 𝖰 𝑿^𝒋 + 𝗌

𝒊,𝒕

𝟎𝒋 𝒊,𝒕

𝒋=𝟏

𝒊,𝒕

Variables dépendantes :

𝑷𝒆𝒓𝒇𝒔𝒐𝒄𝒊𝒂𝒍𝒆_𝒊,𝒕 : La performance sociale de la banque i pour l’année t (mesurée par le BUDFORMS et le POSTPRO).

Variables indépendantes :

𝒊𝒕

𝒊𝒕

𝑿^𝒋 : est le vecteur des variables explicatives tels que :

OUV_COM_LIG : Ouverture de compte en ligne ;

AP_MO_BAN : Application mobile Banking ;

AC_MO_LIG : Accès aux comptes mobiles en ligne.

De plus :

𝖰_𝒋 : est le vecteur des coefficients constants à travers les banques ;

𝖰_𝟎 : est terme constant fixe pour toutes les banques à travers toutes les périodes.

𝗌_𝒊,𝒕 : est le terme d’erreur.

Le modèle de base est représenté au-dessus à travers l’équation. Ainsi, les spécifications empiriques de ce modèle sont présentées comme suit :

𝐋𝐈𝐆 𝐋𝐈𝐆

𝐋𝐈𝐆 𝐋𝐈𝐆

𝐁𝐔𝐃𝐅𝐎𝐑𝐌𝐒_𝐢𝐭 = 𝛽_𝟎 + 𝛽_𝟏𝐎𝐔𝐕_𝐂𝐎𝐌+ 𝛽_𝟐𝐀𝐏_𝐌𝐎𝐁𝐀𝐍 + 𝛽_𝟑𝐀𝐂_𝐌𝐎+ 𝜀_𝐢𝐭 (1)

𝐋𝐈𝐆 𝐋𝐈𝐆

𝐋𝐈𝐆 𝐋𝐈𝐆

𝐏𝐎𝐒𝐓𝐏𝐑𝐎_𝐢𝐭 = 𝛽_𝟎 + 𝛽_𝟏𝐎𝐔𝐕_𝐂𝐎𝐌+ 𝛽_𝟐𝐀𝐏_𝐌𝐎𝐁𝐀𝐍 + 𝛽_𝟑𝐀𝐂_𝐌𝐎+ 𝜀_𝐢𝐭 (2)

Nous utiliserons dans notre modèle les différentes variables suivantes :

Meure de la performance sociale des banques

BUDFORMS : le budget formation des banques est composé du financement direct de formations pour leurs salariés ainsi que de contributions financières. Son estimation montre qu’un accroissement de 1% de la part des salaires consacrée aux dépenses de formation entraine une augmentation de 2% de la valeur ajoutée de la firme. Ce résultat confirme l’effet net positif de la formation sur la performance de la banque. Les travaux antérieurs font ressortir la pertinence du rôle de la formation continue qu’elle soit spécifique ou générale dans la performance des banques en partant dans la croissance et le développement des pays.

POSTPRO : le profil poste doit à la fois faire état des compétences comportementales et des attendues du syndicat par l’entreprise. Le profil poste permet d’établir un profil très complet, comportant tous les critères de sélection : les compétences et aptitudes attendues, les activités exercées, les responsabilités, le salaire, le lieu de travail.

Mesure de la digitalisation

Pour évaluer l’influence du digital sur la performance sociale, nous utilisons les indicateurs comme l’ouverture de comptes en ligne (OUV_COM_LIG), l’accès aux comptes en lignes (AC_COM_LIG) et l’utilisation de l’application Mobile Banking (AP_MOB_BAN).

Le compte est défini comme une convention entre la banque et une personne (physique ou morale) assortie d’un accord de règlement de créance réciproque. Elle matérialise l’entré en relation avec la banque, alors cet instant se doit d’être de qualité, spécial, voir sacré. Depuis la création de l’OUV_COM_LIG les banques en lignes rivalisent de promotions pour attirer les prospects. Les offrent de bienvenue des banques sur internet motivent des milliers de clients à tester une expérience bancaire digitale. Aussi les services en lignes des banques permettent d’ouvrir un compte en quelques minutes et de discuter avec un conseiller à distance.

Ensuite, l’accès aux comptes en ligne (AC_COM_LIG) qui est un service que la banque propose aux clients qui leur permet ensuite de consulter le solde et les derniers mouvements des comptes sur internet, d’émettre des virements en ligne ou encore de commander un chéquier. Ce service est parfois payant pour certaines banques.

Les banques offrent de plus en plus à leurs clients qui utilisent les services de banque à distance et les banques en ligne font de gros efforts pour offrir des services novateurs et originaux⁹. En effet, avec la mondialisation des économies où la concurrence s’accroit, les banques cherchent à offrirent davantage de services aux clients, l’information est de plus en plus une variable stratégique essentielle (Djamila 2010).

De même, l’utilisation de l’application mobile Banking (AP_MO_BAN) est service proposé par les opérateurs de téléphonies qui permet de consulter le solde d’un compte, de transférer des sommes d’argent, de faire des paiements en ligne et régler des factures. Inventé au Kenya en 2007, la Banque Mobile correspond à « l’ensemble des services financiers permettent de aux clients d’une banque d’effectuer des opérations à partir de d’un téléphone intelligent ou de tout terminal mobile ». (Office Québécois de la langue Française, 2016). Les Mobiles Banking sont plus qu’une expérience bancaire car elle réunit le meilleur de la gestion financière personnelle, des paiements et des styles de vie.

⁹ www.banque.meilleurtaux.com (http://www.banque.meilleurtaux.com/)

-Variable de contrôle

Pour ce modèle, l’utilisation des variables de contrôle telles que la monétique est importante. La monétique désigne toutes les technologies nécessaires pour l’émission et l’utilisation des cartes bancaires ainsi que le transport et le traitement des transactions réalisées à partir de celle- ci.

La monétique est un système qui combine l’électronique et l’informatique en vue de mettre à la disposition du public une monnaie électronique pour les transactions bancaires. Avec la monétique, les cartes bancaires sont ainsi émises pour des paiements et des retraits dans les distributeurs¹⁰.

Technique d’estimation et source des données

Pour tester les différentes hypothèses de notre modèle, nous adoptons la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) en système développé par (Vendewall 1991) et (Matzner-Lober 2007). Cette méthode élaborée par Legendre et Gauss au débat au début du XIX^e siècle, permet de comparer des données d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé d’écrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir des lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter.

La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure. La performance financière peut à la fois expliquer et être expliquer par la digitalisation. En effet, nos deux notions peuvent être contrôlées par plusieurs variables dans la littérature. Ainsi, la digitalisation et la performance financière peuvent être mesurées par plusieurs indicateurs.

Présentation des résultats

Les résultats des estimations sur la digitalisation et la performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne sont contenus dans le tableau. L’utilisation du modèle MCO nous informe la relation entre la digitalisation et la performance sociale des banques.

¹⁰ https://afrique-latribune-fr (https://afrique-latribune-fr/): « monétique paiement mobile digitale cartes » en juillet 2019

Tableau 3 : régression linéaire de notre modèle linéaire

La lecture du tableau 3 montre que la variable explicative ouverture de compte en ligne (OUV_COM_LIG) a un coefficient significatif au seuil de 1%, soutenant ainsi l’hypothèse assez évidente que l’ouverture de compte en ligne est corrélée positivement au budget formation/masse salariale. L’hypothèse de la convergence est également soutenue par le coefficient de l’accès aux comptes en lignes (AC_COM_LIG) et significatif au seuil de 1%. Le résultat nous montre que les variables explicatives sont favorables pour la performance sociale des banques des pays d’Afrique subsaharienne.

Le R² de l’estimation est égal à 0.9963, la variabilité des variables explicatives du modèle expliquerait 99% de l’impact de la performance sociale.

Tableau 4 : régression linéaire BUDFORMS

Après lecture du tableau 4 nous constatons que l’ensemble des variables explicatives sont très significatives au seuil de 10%. En effet, nous constatons deuxièmement que la variable

(AP_MO_BAN) est statistiquement significative, c’est-à-dire que l’utilisation des applications mobiles Banking a un impact sur l’adéquation au poste de travail représenté par AP_MO_BAN.

De même, nous constatons que l’accès aux comptes en ligne (AC_COM_LIG) est statistiquement significatif, c’est-à-dire que l’accès aux comptes bancaires en ligne a un impact sur l’adéquation au poste de travail représenté par AC_COM_LIG.

En fin, nous constatons aussi que l’ouverture de compte en ligne (OUV_COM_LIG) est statistiquement significative, c’est-à-dire l’ouverture de compte en ligne a un impact sur l’adéquation au poste de travail représenté par OUV_COM_LIG.

Ceci confirme l’hypothèse selon laquelle, la digitalisation a une influence sur la performance sociale. Mais cette fois-ci avec un coefficient d’ajustement (R²) qui explique l’effet de la digitalisation de 0.5708 (57.08%) sur la performance des banques. Nous comprenons par-là aussi que l’adéquation au profil poste est affecter par le niveau de digitalisation.

Conclusion

En définitive, l’objectif de ce chapitre était d’analyser de manière pratique l’effet de la digitalisation sur la performance des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne. Notre analyse a débuté par l’examen factuel des indicateurs de la digitalisation et de la performance sociale des banques. A cet effet, l’examen de cette relation s’est fait sur les différentes banques dans les pays d’Afrique subsaharienne avec la mesure d’un proxy de la performance sociale soit comme mesure principale le budget consacré à la formation du personnel et l’adéquation profil/post. Ensuite nous avons effectué une analyse économétrique de la relation avec dans un premier temps la stratégie empirique, et en deuxième temps la présentation de nos différents résultats.

Il ressort de cette analyse que selon les faits stylisés, la digitalisation agit positivement sur la performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne durant la période 2014- 2020. L’ouverture des comptes en ligne et l’application mobile Banking le confirme. Quant à l’accès aux comptes en ligne, il est corrélé positivement et négativement à la performance sociale des banques.

Conclusion de la partie

L’objectif de cette partie était d’évaluer l’effet de la digitalisation sur la performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne. Afin de mener à bien cet objectif, deux chapitres ont été abordés.

Dans le chapitre 1, il a été question de comprendre, au regard des enseignements de la littérature, la relation digitalisation et performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne. A cet effet, il ressort que la digitalisation peut agir sur la performance sociale directement ou indirectement. En fonction des différents canaux, cet effet peut être négatif d’une part et d’autre part, l’effet peut être positif. Par ailleurs, le vent de la relation sociale a mis en place des possibilités de la sphère sociale.

L’objectif du chapitre 2 quant à lui était d’analyser de manière pratique l’effet de la digitalisation sur la performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne. Notre analyse à débuter par l’examen factuel des indicateurs de la digitalisation et de la performance sociale des banques. A cet effet, l’examen de cette relation s’est fait sur les différentes banques dans les pays d’Afrique subsaharienne avec les mesures de proxy de la performance sociale soit comme mesures principaux le budget consacré à la formation et l’adéquation profil post. Ensuite nous avons effectué une analyse économétrique de la relation avec dans un premier temps la stratégie empirique et dans un second temps, la présentation de nos résultats.

Il ressort de cette analyse que selon les faits stylisés, la digitalisation agit positivement sur la performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne durant la période 2014- 2020. L’ouverture des comptes en ligne et l’application mobile Banking le confirme. Quant à l’accès aux comptes en ligne, il est corrélé à la performance sociale des banques.

En effet, aux termes de cette partie on peut retenir que la relation digitalisation et performance sociale des banques bien qu’étant pas si vielle préoccupation des chercheurs, a une riche littérature au sens théorique et empirique. Il ressort aussi de cette partie le constat suivant, la digitalisation agit positivement sur la performance sociale des banques dans les pays d’Afrique subsaharienne durant la période 2014-2020.