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Rationnement du crédit en situation d'asymétrie d'information dans les PME de la ville Agadir : Résultats d’une enquête.
Auteurs :Lahsen OUBDI Professeur à l’ENCG, Université Ibn Zohr [email protected]
&Aicha AMRHAR, doctorante à l’ENCG, Université Ibn Zohr [email protected]
Résumé :
Constituant une part essentielle du fond de commerce des banques, et n’ayant pas accès
facile à d’autres sources de financement (le marché boursier, le marché de capital risque), les
Petites et Moyennes Entreprises (PME) se trouvent en face de la banque en tant que seule
source de financement de leurs projets. Pourtant l’accès au crédit semble difficile pour celles-
ci. La PME souffre d’un système d’information plus opaque que ne l’est celui des grandes
entreprises, perçue moins fiables, moins prévisibles d’information vis-à-vis de la PME. Par
conséquence, le banquier se trouvent dans sa relation avec les PME à de nombreuses sources
d’asymétries d’information, et c’est difficile de distinguer les emprunteurs honnêtes et ceux
malhonnêtes. Ainsi les asymétries d’information entre banques et entreprises engendrent le
phénomène du Rationnement du Crédit (RC). Cependant pour faire face à la souffrance vis-à-
vis du financement des entreprises, il faut savoir l’ampleur de ce RC et les déterminant qui
l’expliquent soit au niveau de l’entreprise en elle-même, soit au niveau de son dirigent ou au
niveau du prêt désiré.
En effet, nous essayerons, dans le cadre de cette communication, d’apporter une contribution
et un enrichissement dans ce sens pour les entreprises de notre ville Agadir. Ainsi, notre
travail a un double objectif : observer s’il est possible l’ampleur du RC auquel font face les
entreprises, et également identifier les déterminants qui expliquent, sur le plan empirique ce
rationnement. Pour ce faire, notre population cible sera constituée des entreprises de la ville
d’Agadir. On traitera notre problématique par une démarche hypothético déductive, pour
vérifier les hypothèses qui seront exposées, par le biais d’une enquête qui sera réalisée au
niveau de ces entreprises.
Mots clés: ASYMETRIE D’INFORMATION, RATIONNEMENT DE CREDIT, BANQUES.
6ème Conférence internationale sur l’Economie Et Gestion Des Réseaux « Economics and Management of Networks » EMNet 2013
Du 21 au 23 Novembre, 2013 à l’ENCG Agadir, Maroc
2
Introduction
Nous ne pouvons pas nier le rôle primordial que jouent les Petites et Moyennes Entreprises
(PME) dans la création de richesses et d’emploi. Néanmoins, leur contribution reste largement
en deçà des potentialités que cette catégorie d'entreprises peut faire valoir.
Puisqu’elles ne peuvent pas recourir facilement au marché de capitaux, les PME et TPE
privilégient les voies de financement bancaires. Selon un rapport des Nations Unies élaboré
en 2010, le total des crédits accordés par les banques au secteur privé s’élève à 468 milliards,
dont environ 300 milliards (soit les deux-tiers) destinés aux entreprises. Selon la Direction de
la Supervision Bancaire de Bank Al-Maghrib, la quotte part des PME dans ces crédits est
située à seulement 18% en 20081. C'est-à-dire que plus de 90% ne profitent que de 18% des
prêts aux entreprises. D’où on remarque que ce sont toujours les grands oubliés aux guichets
des banques.
Nous constatons que l’accès au crédit semble difficile pour celles-ci. La PME souffre d’un
système d’information plus opaque par rapport aux des grandes entreprises. Elle est perçue
moins fiable, moins prévisible d’information vis-à-vis de la banque. Par conséquence, le
banquier se trouvent dans sa relation avec les PME à de nombreuses sources d’asymétries
d’information, et c’est difficile de distinguer les emprunteurs honnêtes et ceux malhonnêtes,
ce qui rend la PME rationnée.
En effet, il s’avère que la problématique du financement des PME est avant tout liée à des
contraintes informationnelles qui limitent leurs accès au financement bancaire. L’existence
d’une information asymétrique entrave le développement de ces entreprises qui constituent
l’ossature de l’économie marocaine. Elles méritent donc que plus d’études leurs soient
consacrées surtout pour les soutenir et les aider à mieux confronter les obstacles au
financement bancaire.
C’est pour toutes ces raisons que nous voulons savoir dans un premier temps quels sont les
déterminants de la probabilité, pour qu’une PME aie accès au crédit bancaire et, dans un
deuxième temps, si le crédit est aussi rationné qu’on le suppose généralement dans les PED.
Afin de répondre à ces deux questions, nous allons mener une enquête portant sur les PME de
la ville d’Agadir, au Maroc. Les données que nous allons avoir nous permettront d’appliquer
1 CDVM, « le financement des PME au Maroc », Mai 2011
3
divers modèles économétriques qui, à leur tour, nous permettront de savoir le degré de
rationnement du crédit auquel elles font face les PME ainsi que ses déterminants.
La première partie se focalise sur la problématique de définition du Rationnement de Crédit et
un récapitulatif des études antérieurs qui l’ont traité. La seconde partie sera consacrée à la
méthodologie de travail, alors que la troisième partie portera sur les résultats auxquels notre
étude empirique va aboutir.
1. REVUE DES ÉTUDES ANTÉRIEURES
La notion de rationnement de crédit est très utilisée dans le langage économique et financier.
Plusieurs auteurs ont donné leurs avis par apport à une définition formelle du terme.
Plusieurs auteurs ont défini ce rationnement de crédit, puisque notre document est de nature
empirique on se contenteras de la définition de STIGLITZ et WEISS (1981)2, il y a
rationnement de crédit lorsque l’emprunteur est disposé à accepter les conditions de prêt
établies par le prêteur même si celui-ci disposant de ressources suffisantes et que le prêt lui est
toutefois refusé (certains emprunteurs sont contrains par des lignes de crédit fixées qu’elles ne
doivent pas dépasser sous n’importe quelles circonstances, d’autres sont purement refusés de
prêts).
Ainsi ils proposent des explications aux phénomènes du rationnement du crédit liées aux
problèmes d’asymétries d’information et non plus aux déséquilibres temporaires ou de
l’intervention de l’État. Ils développent un modèle en vertu duquel il y a rationnement du
crédit à l’équilibre en montrant que le rationnement de crédit est lié à deux phénomènes : la
sélection adverse et l’aléa moral.
Initialement démontré par Arrow [1963]3 dans un article portant sur le secteur d’assurance des
soins médicaux, le « hasard moral » est défini comme « toute mauvaise allocation de
ressources qui résulte de l’assurance de risques par des contrats d’assurance normaux »
[Marshall, 1976, p. 880]. Plus généralement, le hasard moral désigne une situation dans
laquelle de futurs paiements liés à un contrat peuvent être influencés par des actions d’un
2 Stiglitz, Joseph E. et Andrew Weiss, "Credit rationing in markets with imperfect information", American Economic Review, Vol. 71, 1981, 393-410.3 Arrow, K. (1973). The theory of discrimination. Discrimination in Labor Markets, 3–33.
4
agent, actions qui sont postérieures à la signature du contrat et qui ne sont pas toujours
directement observables par l’autre agent.
Ainsi l’aléa moral affecte le comportement des agents en incitant les emprunteurs potentiels
se tourner eux-mêmes vers des projets plus risqués au fur et à mesure que la banque augmente
le taux d’intérêt étant donné que ces derniers deviennent de plus en plus attrayants si on pose
l’hypothèse de neutralité au risque des emprunteurs.
Formalisée quelques années plus tard par les travaux de G. Akerloff [voir notamment Akerlof,
1970]4, la notion de « sélection adverse » appelée l’anti-sélection désigne une situation dans
laquelle les acheteurs d’un bien ne peuvent observer que la qualité moyenne des biens,
puisque la partie vendeuse dispose d’informations privées avant que la transaction soit
réalisée.
Dans le secteur bancaire, l’anti-sélection apparaît lorsque l’emprunteur conserve, même après
un examen attentif par le créancier des informations disponibles, un avantage informationnel
sur son partenaire. Ainsi à défaut de pouvoir fixer un taux d’intérêt qui correspond au risque
effectif du projet, la banque applique un taux reflétant la qualité moyenne des emprunteurs.
Cette pratique affecte les caractéristiques des agents5 en influençant la composition
d’emprunteurs qui varie au fur et à mesure que la banque augmente le taux d’intérêt sur ses
prêts en s’orientant vers des projets plus risqués puisqu’ils deviennent de plus en plus
attrayants si on pose l’hypothèse de neutralité au risque des emprunteurs.
Par ailleurs, dans un sens plus large, l’équilibre de rationnement fait appel à l’analyse du
rationnement du crédit lorsque le taux d’intérêt est à son niveau de long terme. L’analyse de
Stigliz et Weiss montre qu’il n’y a pas de discrimination par les prix sur le marché du crédit à
cause de l’asymétrie de l’information ; l’argument est que le taux d’intérêt fait fuir les
emprunteurs les plus sûrs (biais de sélection adverse) ; ensuite, un taux d’intérêt élevé incite
les emprunteurs à entreprendre des projets plus risqués (hasard moral).
4 G.Akerlof; 1970: « The market for lemons: quality uncertainety and the market mechanism ».5 M.Bellemare ; 2000 : « Une évaluation empirique des contraintes de crédit au Maroc urbain ».
5
a) Vue d’ensemble sur les études antérieures sur le rationnement
Alors que des extensions du modèle de Stiglitz et Weiss montre pourquoi le rationnement du
crédit peut se produire même pour les emprunteurs qui sont neutres au risque (Wette, 1983),
et que le nombre d’emprunteurs découragés augmente dans certaines circonstances (Kon &
Storey, 2003), certains affirment que le rationnement du crédit n’existe pas. Bester (1985), par
exemple, argumente que le rationnement du crédit disparaît avec les exigences de garantie.
Autres recherches démontrent comment et pourquoi le rationnement du crédit est négligeables
ou peut être éliminés grâce à la technologie (Parker, 2002; Riley, 1987)6.
D'autres encore affirment que le rationnement du crédit est expliqué par des facteurs tels que
le comportement excessivement optimiste des entrepreneurs (de Meza et Southey, 1996) et
les préférences impliqué dans la prise de décision en financement (de Meza & Webb, 2006).
Étant donné qu'il existe un désaccord sur l’existence du rationnement du crédit en théorie,
nous devons examiner les résultats qui proviennent des études empiriques.
Certaines études ont essayé de montrer l’importance du phénomène de rationnement du crédit,
et les facteurs qui le déterminent. Par exemple, sur le marché des crédits commerciaux,
Sealey (1979) a étudié l'existence et l'ampleur du rationnement du crédit. Berger et Udell
(1992) examinent également l'importance de crédit rationnement de l'économie américaine.
Les deux études ont trouvé des preuves de rationnement du crédit. Plusieurs études trouvent
l’existence du rationnement de crédit sur les marchés de crédit à la consommation
(Chakravarty & Scott, 1999; Jappelli, 1990), sur le marché du crédit aux petites entreprises
(Blumberg et Letterie, 2007; Bopaiah, 1998; Cowling & Mitchell, 2003; Freel, 2007), et les
marchés du crédit dans les pays en voie de développement (Mushinski & Pickering, 2007;
Mushinski, 1999; Petrick, 2005).7
On remarque que l’opinion dominante de ces études est que le rationnement du crédit existe
effectivement puisque à la petite entreprise, les propriétaires sont confrontés aux problèmes
liés à l'information issus de son asymétrie.
6 Levenson, A. R. and K. L. Willard (2000). "Do firms get the financing they want? Measuring credit rationing experienced by small businesses in the US." Small Business Economics 14(2): 83-94.7 Naranchimeg Mijid, dissertation 2008 a Colorado state University « Gender, Race, and Credit Rationing ofSmall Businesses: Empirical Evidence from the 2003 Survey of Small Business Finances »- traduit-
6
Le but de cette étude est d'examiner si le rationnement du crédit se produit pour les entreprises
de la ville d’Agadir et qu’ils sont les facteurs qui le déterminent. Ceci nécessite de voir des
études qui ont était faites au niveau du Maroc avant d’entamer la partie empirique.
b) Revue des études antérieures au Maroc :
En 1999, Joumady8 montre que la libéralisation a permis de diminuer les contraintes de
crédits sur les entreprises. Il montre d’une part que la libéralisation a levé les contraintes
exogènes (plafonnement des taux, sélectivité du crédit...) et d’autre part, qu’elle a contribué à
diminuer l’asymétrie d’information sur le marché des capitaux. Son étude empirique porte sur
des entreprises manufacturières marocaines appartenant au secteur formel.
Les autres études sur le rationnement du crédit au Maroc, se sont penchées sur le financement
des micros entreprises situées en milieu urbain.
Ainsi en 1998 d’après les résultats d’une étude fondée sur une enquête auprès de 647 micros
entreprises (ME), Mourji9 montre que seules 4,1% de ces entreprises ont bénéficié d’un crédit
pour financer la création de leurs activités. Cette étude montre aussi que pour se financer la
plupart des ME (91 %) se finance par fonds propres car souvent l’offre de crédit informel type
prêteurs sur gage est trop coûteuse. Dans 82,5 % des cas, la demande de crédits est refusée par
la banque à cause d’un manque de garantie. C’est aussi cette raison qui fait que 33,46 % des
micro-entreprises ne font pas la démarche nécessaire afin d’obtenir un crédit.
Quoique ces résultats nous montrent l’existence d’un rationnement du crédit, l’article de
Bellemare10 (2000) montre que les micros entreprises préfèrent se financer par fonds propre
(ou en faisant appel aux prêts des membres de la famille) puisque le coût d’accès est moins
important que celui du crédit bancaire (ni intérêts, ni garanties). Ainsi, ce n’est pas parce
qu’une entreprise n’est pas financé par le crédit bancaire, qu’il existe un rationnement de
celui-ci.
Notre étude va montrer ce qui se passe au niveau de la ville d’Agadir. Est-ce qu’il y a un
rationnement ? Et qu’ils sont ses facteurs dans cette zone ?
8O.Joumady ; 1999 ; Revue Région et Développement : « libéralisation financière, rationnement du crédit et investissement des entreprises marocaines ».9 F.Mourji ; 1998, « le développement des micro entreprises en question ».
6
10 Bellemare, M. (2000). "Une évaluation empirique des contraintes de crédit au Maroc urbain."
7
2. METHODOLOGIE :
C’est l’analyse empirique qui va nous montrer les facteurs qui agissent significativement sur
le fait qu’une entreprise obtienne le crédit qu’elle désire. Autrement, cette étude empirique
nous permettra de déterminer la probabilité qu’une entreprise soit rationnée et d’analyser les
facteurs qui influent ce rationnement.
Alors cela nous permettra de savoir si le rationnement de crédit est omniprésent sur la ville
d’Agadir ; comme le stipule les études antérieures sur les pays en voie de développement11,
ceci par le biais d’une enquête réalisée au niveau de cette ville. Les questions qu’elle contient
sont issues des facteurs affectant le rationnement de crédit des PME Marocaine. Le
questionnaire12 contient 17 questions réparties en groupes :
Caractéristiques de l’entreprise
Caractéristiques du gestionnaire
Caractéristiques financières
Nous avons contacté 80 entreprises, le nombre de questionnaires exploitables est de 51,
presque 64% du panel. Le choix des entreprises est fait sur la base de la nouvelle13 définition
de la PME par l’ANPME (Agence Nationale pour la Promotion de la PME) qui se base sur le
critère du chiffre d’affaire abstraction faite de l’effectif de l’entreprise.
On peut diviser notre population en 4 catégories :
Catégorie 1 : composée des entreprises qui n’ont pas tenté d’obtenir un crédit parce que :
le crédit n’est pas nécessaire
la demande est trop coûteuse
n’aime pas avoir de dettes
Catégorie 2 : constituée par les entreprises qui n’ont pas tenté d’obtenir un crédit parce
qu’elles sont découragées par le fait :
11 Joseph Anne, 2000, ‘Le rationnement du crédit dans les pays en développement : le cas du Cameroun et de Madagascar’ ISBN : 2-7384-9108-112 Voir questionnaire en annexes.13 CDVM, « le financement des PME au Maroc », Mai 2011
8
que la demande sera refusée
la demande de crédit exige trop de temps
Catégorie 3 : inclut les entreprises pour lesquelles la demande de crédit a été refusée
Catégorie 4 : englobe les entreprises pour lesquelles la demande de crédit a été acceptée
Notre étude sera focalisée dans cette communication sur les deux dernières catégories.
Les premières et deuxièmes catégories préfèrent s'autofinancer, ou n’accepte pas le taux
d’intérêt ; en effet elles ne sont pas considérées comme rationnées dans cette recherche.
3. RESULTATS DE L’ANALYSE DES DETERMINANTS DU RATIONNEMENT DU
CREDIT
Les études de rationnement de crédit utilisent différentes approches économétriques, y
compris l’analyse univariée et l’analyse multivariée. Elles utilisent aussi le Probit simple ou
l’équation logit des variables dépendantes ; qui est d'habitude régressé sur un ensemble de
variables explicatives.
Avant d’entamer l’analyse des déterminants du rationnement de crédit, il s’avère essentiel de
voir à partir des résultats de notre enquête si ces entreprises souffrent de ce phénomène.
En prenant en compte les entreprises du groupe 2 en haut (constituée par les entreprises qui
n’ont pas tenté d’obtenir un crédit parce qu’elles sont découragées par le fait que la demande
sera refusée ou la demande de crédit exige trop de temps) ; on trouve que le pourcentage des
entreprises rationnées est de 25,5% dont celles découragées constituent plus que les deux
tiers.
Ø Les enseignements de l’analyse Bivariée :
Le but de ce paragraphe est de comprendre les critères d’octroi du crédit (de rationnement
aussi) par les banques à l’aide d’une analyse bivariée.
– L’effet du type juridique sur l’octroi du crédit :
9
Le tableau ci-dessous nous montre que la demande est acceptée pour tout type d’entreprise.
On peut déduire alors que la forme juridique de l’entreprise n’est pas un facteur déterminant
dans la stratégie de sélection des banques.
résultat de la demande/type SARL SNC SA TOTAL
demande refusée 100% 0,0% 0,0% 100%
demande acceptée totalement 87,1% 9,7% 3,2% 100%
– L’effet du lieu sur l’octroie du crédit :
Les résultats parvenus pour cette variables ne sont pas significatifs puisque notre échantillon
est constitué des entreprises se trouvant que sur la ville d’Agadir, alors elles toutes à
proximité des banques. Alors le lieu n’est pas vraiment un déterminant pour cette étude.
résultat de la demande/lieu zone industrielle centre ville zone touristique TOTAL
demande refusée 33,3% 66,7% 0,0% 100%
demande acceptée totalement 19,4% 77,4% 3,2% 100%
– L’effet du secteur d’activité sur l’octroie du crédit :
Les secteurs d’industrie et du BTP bénéficient plus des autres formes de crédit. Les PME qui
opèrent dans ces secteurs sont acceptés par les banques du fait qu’elles disposent d’un actif
immobilisé très riche qui peut être une garantie pour la banque.
résultat de la demande/activité service commerce industrie BTP TOTAL
demande refusée 66,7% 33,3% 0,0% 0,0% 100%
demande acceptée totalement 16,1% 41,9% 25,8% 16,1% 100%
– L’effet de l’âge de l’entreprise sur l’octroie du crédit :
Les entreprises les plus âgées sont celles qui ont le plus de chances d’avoir un accès au crédit
bancaire. En effet, cette variable reflète la continuité de l’activité de la PME et donc sa
performance, puisque ce genre d’entreprise est plus sensible à disparaitre.
1
résultat de la demande/âge entreprise
moins de 2 ans
entre 3 et 4 ans
entre 5 et 24 ans
plus que 25 ans TOTAL
demande refusée 33,3% 33,3% 33,3% 0,0% 100%demande acceptée totalement 0,0% 12,9% 64,5% 22,6% 100%
– L’effet du Chiffre d’Affaire sur l’octroie du crédit :
Plus le chiffre d’affaires de la PME augmente plus la probabilité d’acceptation d’octroi de
crédit auprès de la banque augmente.
résultat de la demande/chiffre d'affaire
< 5million
entre 5 et 20 million
entre 20 et 50 million
plus que 50 million TOTAL
demande refusée 66,7% 33,3% 0,0% 0,0% 100%demande acceptée totalement 9,7% 25,8% 41,9% 22,6% 100%
– L’effet du niveau d’instruction du gestionnaire sur l’octroie du crédit :
On remarque que la dépendance n’est pas significative dans cette enquête.
résultat de la demande/niveau d'instruction fondamental secondaire supérieur TOTALdemande refusée 0,0% 33,3% 66,7% 100%demande acceptée totalement 6,5% 19,4% 74,2% 100%
– L’effet du sexe du gestionnaire sur l’octroie du crédit :
Le tableau ci-dessous montre que les banques n’ont pas un comportement de discrimination
en fonction du genre.
résultat de la demande/sexe M F TOTALdemande refusée 100% 0,0% 100%demande acceptée totalement 77,4% 22,6% 100%
– L’effet de l’âge du gestionnaire sur l’octroie du crédit :
Un chef d’entreprise plus âgé, toutes choses égales par ailleurs, a plus de chance de demander
un crédit auprès de la banque. En effet, les chefs d’entreprises les plus âgés sont les plus
expérimentés, ce qui pourra servir de garantie ;
1
résultat de la demande/âge gestionnaire
moins de 30 ans
30-39ans
40-49ans
50-64ans
65 et plus TOTAL
demande refusée 66,7% 0,0% 33,3% 0,0% 0,0% 100%demande acceptée totalement 6,5% 16,1% 32,3% 38,7% 6,5% 100%
– L’effet de l’expérience du gestionnaire sur l’octroie du crédit :
Les banques considèrent l’expérience du chef de la PME comme garantie d’une certaine
solvabilité.
résultat de la demande/expérience gestionnaire < 5 ans 5-10 ans plus que 10 ans TOTALdemande refusée 33,3% 66,7% 0,0% 100%demande acceptée totalement 3,2% 16,1% 80,6% 100%
– L’effet de la taille du crédit sur l’octroie du crédit :
Plus la taille du crédit est importante, plus que la demande sera refusée. On remarque que
cette hypothèse n’est pas confirmée par cette étude.
résultat de la demande/taille du crédit
Non réponse
moins de 100
entre 101et 500
entre 501et 1000
entre 1001 et5000
plus de 5 000 TOTAL
demande refusée 0,0% 33,3% 33,3% 33,3% 0,0% 0,0% 100%demande acceptée totalement 0,0% 16,1% 25,8% 19,4% 22,6% 16,1% 100%
– L’effet de la relation banque –entreprise sur l’octroie du crédit :
La durée de relation banque-entreprise est importante puisque plus qu’elle est longue tant que
l’entreprise bénéficie de l’octroi du crédit.
résultat de la demande/relation
premier contact
moins d'1 an
entre 1 et 5 ans
entre 6 et 10 ans
plus de 10 ans TOTAL
demande refusée 0,0% 66,7% 33,3% 0,0% 0,0% 100%demande acceptée totalement 0,0% 6,5% 22,6% 41,9% 29,0% 100%
– L’effet du taux d’endettement sur l’octroie du crédit :Plus l’entreprise est endettée plus qu’elle verra sa demande refusée. Pour les entreprises dont
la demande a été acceptée et qui ont un taux d’endettement plus de 70%, ce n’est que grâce à
l’effet de la relation qu’elles ont pu bénéficier du crédit.
1
1
résultat de la demande/taux d'endettement
moins de 10%
entre 10 et30%
entre 31 et50%
entre 51 et70%
plus de 70% TOTAL
demande refusée 100% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 100%demande acceptée totalement 29,0% 38,7% 29,0% 0,0% 3,2% 100%
– L’effet que l’entreprise soit familiale sur l’octroie du crédit :
Cette variable n’a pas d’effet significatif sur l’octroi de crédit ou non.
résultat de la demande/entreprise familiale oui non TOTALdemande refusée 33,3% 66,7% 100%demande acceptée totalement 71,0% 29,0% 100%
La précédente analyse menée à l’aide de la statistique descriptive nous a permis d’identifier
les déterminants de la sélection des banques (et des prêteurs traditionnels) dans l’offre de
crédit. Nous avons pu conclure, toute chose égale par ailleurs, que les caractéristiques
suivantes augmentent la probabilité pour qu’une PME ait droit au crédit :
§ Une PME exerçant au secteur d’industrie ou BTP.
§ Une PME ayant un âge plus que 5ans
§ Ayant un chiffre d’affaire plus que 20 million de dirhams
§ Ayant un gérant âgé entre 30 et 64 ans
§ Possédant un gérant avec une expérience plus que 10 ans
§ Une PME avec un relationnel long avec la banque
§ Une PME avec un taux d’endettement faible ou acceptable.
Nous proposons en guise de synthèse de corroborer nos résultats à l’aide d’une analyse
économétrique de l’octroi du crédit ou de rationnement du crédit par les banques.
Ø TESTS A L’AIDE DU MODELE PROBIT
Afin d’étudier véritablement les déterminants de la probabilité d’obtenir ou non du crédit (en
même temps les déterminants du rationnement du crédit), nous utiliserons un probit univarié,
que nous appliquerons aux variables explicatives explicitées ci-dessous.
1
TABLEAU 1 : Présentation des variables
VARIABLES SIGNIFICATION
RESULTAT DE LA DEMANDE =1 si l’entreprise a bénéficié du crédit bancaire ; 0 sinon
LIEU = 1 si l’entreprise se trouve dans une zone industrielle ;
2 centre ville ; 3 zone touristique ;
ACTIVITE = 1 si l’entreprise exerce du service ; 2 commerce ; 3
industrie ; 4 BTP ;
AGE DE L’ENTREPRISE = 1 si l’entreprise a moins de 2 ans ; 2 entre 3 et 4 ans ; 3
entre 5 et 24 ans ; 4 plus que 25 ans ;
CHIFFRE D’AFFAIRE 1= si le CA est < 5 million ; 2 entre 5 et 20 million ; 3
entre 20 et 50 million ; 4 plus que 50 million ;
NIVEAU D’INSTRUCTION =1 si le chef de l’entreprise a un niveau d’éducation
fondamental ; 2 secondaire, 3 supérieur
SEXE =1 si le chef de l’entreprise est de sexe masculin; 0 sinon
AGE DU CHEF
D’ENTREPRISE
= 1 si le chef d’entreprise a moins de 30 ans ; 2 entre 30-39
ans ; 3 entre 40-49 ans ; 4 entre 50-64 ans ; 5 65 et plus ;
EXPERIENCE DU CHEF
D’ENTREPRISE
= 1 si le chef d’entreprise a une expérience < 5 ans ; 2 entre
5-10 ans ; 3 plus que 10 ans ;
TAILLE DU CREDIT = 1 si le crédit est moins de 100 ;2 entre 101 et 500 ; 3 entre
501 et 1000 ; 4 entre 1001 et 5000 ;6 plus de 5 000 ;
RELATION BANQUE –
ENTREPRISE
=1 si c’est le premier contact ; 2 moins d'1 an ; entre 1 et 5
ans ; entre 6 et 10 ans ; plus de 10 ans ;
ENDETTEMENT = 1 si le taux est moins de 10% ; 2 entre 10 et 30% ; 3 entre
31 et 50% ; 4 entre 51 et 70% ; 5 plus de 70% ;
ENTREPRISE FAMILIALE =1 si l’entreprise est familiale; 0 sinon
Nous nous attendons à un coefficient significatif à l’égard de l’activité de l’entreprise, puisque
entre une activité à une autre la chance d’avoir sa demande de crédit acceptée est différente.
L’âge de l’entreprise dénote de la pérennité de l’entreprise et donc sa viabilité. L’entreprise la
plus ancienne aura les plus grandes chances d’avoir le crédit formel. Alors nous espérons
aussi avoir des coefficients positifs.
1
Nous espérons aussi avoir des coefficients positifs pour les variables chiffre d’affaire,
expérience du gestionnaire et le degré de relation banque-entreprise.
Le niveau d’instruction du gestionnaire est aussi déterminant dans la décision de la banque de
prêter ou non. Nous attendons à ce que cette variable ait un coefficient positif.
La variable «SEXE» est introduite pour savoir s’il existe à l’égard des femmes une certaine
forme de discrimination institutionnelle pour l’obtention de prêt.
L’âge du chef d’entreprise et son expérience joue un rôle important vis-à-vis de l’octroi du
crédit par la banque, alors nous espérons un coefficient positif pour ces variables.
Pour la variable relation banque-entreprise, nous attendons aussi un coefficient positif, alors
que nous attendons un coefficient négatif pour la variable endettement.
Enfin pour les variables taille du crédit et entreprise familiale, nous n’avons pas d’attentes
particulières.
Nous avons précédemment mis en lumière la faible proportion des PME ayant accès au crédit
bancaire : Qu’est ce qui distingue ces PME des autres ? Autrement dit, quelles sont les
caractéristiques que doit réunir une PME pour maximiser sa probabilité d’accès au crédit
bancaire et faire face au rationnement ?
TABLEAU 2 : Résultats des estimations du modèle Probit sur les déterminants du
rationnement du crédit par les banques
VARIABLES COEFISCIENT SIGNIFICATION
LIEU -0.166523730 0.74694989
ACTIVITE 0.112580305 0.83976510
AGE DE L’ENTREPRISE 0.086701547* 0.07730981
CHIFFRE D’AFFAIRE 0.605268631* 0.10066087
NIVEAU D’INSTRUCTION -0.832483909 0.12406823
1
SEXE 0.744682169 0.54630073
AGE DU CHEF
D’ENTREPRISE0.316365664 * 0.09379870
EXPERIENCE DU CHEF
D’ENTREPRISE0.853375798 0.08339225
TAILLE DU CREDIT 0.000757677 0.99827453
RELATION BANQUE –
ENTREPRISE0.745582263** 0.04362941
ENDETTEMENT -0.59333245 0.79352342
ENTREPRISE FAMILIALE -0.676830884 0.49499512
Log Likelihood -150.068375*** La corrélation est significative au niveau 1%** La corrélation est significative au niveau 5%* La corrélation est significative au niveau 10%
En analysant le tableau ci-dessus, on remarque que seulement quatre parmi nos douze
variables sont significatives : l’âge de l’entreprise, le chiffre d’affaire et l’âge du chef
d’entreprise, à hauteur de 90% et la relation banque-entreprise à hauteur de 95%. Nous en
proposons le classement suivant:
Caractéristiques de l’entreprise :
On remarque qu’une entreprise plus âgée augmente les chances d’obtention du crédit par la
banque, ce qui confirme notre hypothèse en haut. Le chiffre d’affaires est aussi significatif et
il a le signe attendu. Plus le chiffre d’affaires de la PME augmente plus la probabilité d’octroi
du crédit auprès de la banque augmente. La PME ayant un chiffre d’affaires important est une
entreprise qui se développe et a un grand besoin en investissement. C’est ce qui pourrait
expliquer ce comportement.
Caractéristiques du chef d’entreprise:
La variable âge du chef d’entreprise a le signe attendu. Avec l’augmentation de l’âge la
probabilité d’avoir accès au crédit bancaire augmente aussi. Les banques considèrent
l’expérience du chef de la PME comme garantie d’une certaine solvabilité. Ce résultat
1
1
rappelle ce que présuppose la théorie et confirme les constats déjà obtenus par Baydas, Mayer
et Agulirad-Alfred (1994).
Cependant, un effet seuil intervient. A partir d’un certain âge (âge optimale), la banque
n’octroie plus de crédit du fait de l’espérance de vie qui devient restreint et de la capacité de
gestion qui se dégrade. Cette variable pose un risque si le chef de l’entreprise n’a pas
d’héritiers ce qui augmente le risque de faillite.
Caractéristiques financière de l’entreprise:
Le signe attendu est vérifié pour la variable relation. Une longue relation avec la banque fait
bénéficier le demandeur de crédit de taux d’intérêt plus faibles et moins d’exigences de la part
de la banque en termes de garantie. Même résultat a été approuvé par l’étude empirique de
Berger, A. et G. Udell (1995).
En guise de synthèse l’âge de l’entreprise et celui de son propriétaire donnent à la banque des
informations sur le degré d’expérience du propriétaire. Le chiffre d’affaire peut être
considéré par la banque comme une garantie d’expansion de cette entreprise, qui lui permettra
de développer un relationnel étroit avec cette banque. Toutes ces caractéristiques viennent
pour réduire le degré d’asymétrie d’information entre la banque et le demandeur de crédit ;
bénéficier de la confiance du premier et permettre au deuxième d’avoir accès au crédit et
éviter ainsi le rationnement.
1
CONCLUSIONNous avons essayé dans cette recherche de répondre à la question des déterminants et le degré
du rationnement du crédit auquel font face les PME sur Agadir. Spécifiquement nous avons
cherchions à savoir les variables qui entraînent une influence significative sur la décision
d’octroi ou de rationnement de crédit par une banque.
Notre étude a aboutit à un rationnement de 25%, un taux qu’on peut considérer intéressant
puisque ces entreprises rationnées sont issues des entreprises découragées plutôt que celle qui
demandent du crédit. D’après l’analyse de notre échantillon ces dernières sont des sociétés en
phase de croissance, qui estiment le refus de leur demande de crédit.
Les variables traditionnelles l’âge de l’entreprise et l’âge de son propriétaire, qui reflètent le
niveau d’expérience de la ME, sont significatives, la variable chiffre d’affaire est
déterminante pour que la banque octroie du crédit, ainsi que le niveau de relation qui offre à la
PME la chance d’avoir une bonne réputation et bénéficier du crédit.
Certes, nous tenons à expliquer que la représentativité de nos résultats découle surtout de la
fiabilité de nos données. Nous avons de bonnes raisons de croire qu’il pourrait y avoir des
erreurs de mesure du fait que notre enquête s’est basée sur un échantillon réduit, qui peut ne
pas être représentatif de toutes les catégories d’entreprises qui peuvent souffrir du
rationnement du crédit.
Enfin, nous reconnaissons que notre recherche aurait pu être plus intéressantes si on avait pu,
avec plus de temps, appliquer le model de levenson et willard (2000) qui ont intégré les
entreprises découragées dans leur model.
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