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\begin{document}

             \author[1]{Timbi  Sezard}

             \author[2]{Abessolo Yves  Andre}

             \affil[1]{  University of Ngaoundéré-Cameroon}

\renewcommand\Authands{ and }

\date{\small \em Received: 8 December 2019 Accepted: 31 December 2019 Published: 15 January 2020}

\maketitle


\begin{abstract}
        


The objective of this paper is to assess the effect of ICTs on financial inclusion in Sub-Saharan African countries. The main contribution of this work lies in the application of Rogers' (2003) theory of diffusion of innovation to the explanation of access to financial services and the introduction of the financial inclusion index that we develop following the work of Sethy (2016). The methodology is based on the fixedeffect model inspired by the modified version of the Gompertz innovation diffusion model introduced by Chow (1983) and revised by Rogers (2003). The sample includes 33 SSA countries and the study period is 2004-2017. The empirical analysis leads to the results that, on the one hand, mobile phones and the internet have a positive and significant effect on financial inclusion and, on the other hand, fixed phones negatively and significantly affect accessibility to financial services.

\end{abstract}


\keywords{ICT, financial inclusion, theory of the diffusion of innovation.}

\begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark}
\end{textblock*}

\begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}}
\end{textblock*}


\let\tabcellsep& 	 	 		 
\section[{Introduction}]{Introduction}\par
e niveau d'inclusion financière des pays et des différentes régions du monde affichent des disparités remarquables. Par exemple, la Banque Mondiale (2018) fait état de ce que le taux de bancarisation a évolué de 18 points. Alors que le niveau d'accessibilité aux services financiers dans les pays de l'OCDE est resté très élevé (95\% en 2017), les pays de l'Asie de l'Est et du Pacifique ont connu une hausse de 14 points et les pays en développement ont enregistré une hausse de 21 points. Les pays de l'Afrique Sub-Saharienne (ASS) ne sont pas en reste de ces progrès et ont enregistré 20 points en hausse. Cependant, le taux de bancarisation est resté inférieur à la moyenne mondiale 1 L'accès aux services financiers favorise non seulement la croissance économique inclusive  {\ref (Honohan, 2004)}, réduit la pauvreté et les inégalités de revenus soient 23\% en 2011, 34\% en 2014 et 43\% en 2017. De plus, ces divergences de niveau sont davantage accentuées en ASS. Alors que l'Afrique Orientale enregistre 54\% de taux de bancarisation, l'Afrique Australe affiche 53\%, l'Afrique Occidentale, 35\% et l'Afrique Centrale affiche le taux de 30\%. Selon \hyperref[b20]{Gloukoviezoff (2004)} du Centre Walras l'exclusion financière est assimilée à l'exclusion bancaire. Pour lui, l'exclusion financière est « le processus par lequel une personne rencontre des difficultés d'accès et d'usage des services financiers offerts par les prestataires classiques adaptés à ses besoins et lui permettant de mener une vie sociale normale dans la société qui est la sienne ».\par
2 Résumé-L'objectif de ce papier est d'évaluer l'effet des TIC sur l'inclusion financière dans les pays de l'Afrique Sub-Saharienne. La principale contribution de ce travail réside dans l'application de la théorie de la diffusion de l'innovation de \hyperref[b40]{Rogers (2003)} à l'explication de l'accès aux services financiers et de l'introduction de l'indice d'inclusion financière que nous développons suivant les travaux de Sethy (2016). La méthodologie s'appuie sur le modèle à effet fixe inspirée de la version modifiée du modèle de diffusion de l'innovation de Gompertz introduite par \hyperref[b6]{Chow (1983)} et révisée par \hyperref[b40]{Rogers (2003)}. L'échantillon inclut 33 pays de l'ASS et la période d'étude s'étale de 2004-2017. L'analyse empirique permet d'arriver aux résultats selon lesquels, d'une part le téléphone mobile et internet ont un effet positif et significatif sur l'inclusion financière et d'autre part le téléphone fixe affecte négativement et significativement l'accessibilité aux services financiers.\par
Les travaux relatifs à l'étude des déterminants de l'inclusion financière en ASS ont été entrepris en considérant les facteurs technologiques comme de simples variables de contrôle sans véritable modèle théorique y afférent et utilisent des indicateurs partiels de l'inclusion financière. \hyperref[b30]{Lundqvist et al. (2014)} analysent la relation entre la technologie et l'inclusion financière dans le contexte de la recherche des facteurs de la croissance économique. Ils montrent que l'inclusion financière est un canal indirect qui renforce l'effet de la technologie sur la croissance économique. Andrianaivo et Kpodar (2011) étudient la relation entre la technologie et l'inclusion financière, mais l'étude repose sur un ensemble d'hypothèses critiques qui affectent la validité de leurs résultats. Asongu et Moulin (2016) quant à eux analysent le rôle des TIC dans la complémentarité des bureaux de crédit privés et des registres publics du crédit dans la réduction de 3 Les TIC font référence à un terme large qui intègre tout support de communication ou englobe la radio, la télévision, les téléphones mobiles, l'ordinateur, les réseaux matériels et immatériels, les systèmes satellites ainsi que les divers services et applications qui leurs sont associés tels que les vidéoconférences et l'apprentissage à distance \hyperref[b5]{(Charoensukmongkol et Moqbel, 2014)} l'asymétrie de l'information d'accès aux services financiers.\par
L'objectif de ce travail est d'évaluer les effets des TIC sur l'inclusion financière en ASS dans le cadre de la théorie de la diffusion de l'innovation  {\ref de Rogers (2003)}. Ceci se justifie par le fait que les TIC permettent de pallier au manque ou à l'insuffisance en infrastructures bancaires qui limitent l'accès aux services financiers de certaines couches de population. Le reste du travail se présente comme suit. La section deux fait un état de l'art, la troisième section développe l'approche méthodologique, la section quatre évalue empiriquement l'effet des TIC sur l'inclusion financière en ASS et la cinquième section conclut l'étude. 
\section[{II.}]{II.} 
\section[{Revue de la Littérature a) TIC et inclusion financière : une analyse théorique}]{Revue de la Littérature a) TIC et inclusion financière : une analyse théorique}\par
Une abondante littérature a tenté de mettre en exergue les effets des TIC sur les acrtivités économiques en général et sur les activités financières en particulier. Sur le plan théorique, plusieurs économistes tels que \hyperref[b18]{Gerschenkron (1962)}, \hyperref[b24]{Hicks et Niehans (1983)}, \hyperref[b42]{Romer (1990)}, \hyperref[b39]{Rogers (1983)}, \hyperref[b21]{Goel et Hsieh (2002)}, Aghion et Howitt (2009) ont tenté de mettre en évidence les effets des TIC sur l'économie et sur la finance. Ces théories explicatives se déclinent en cinq groupes. Alors que les théories de la croissance, la théorie des marchés contestables, la théorie des coûts de transaction de l'innovation financière et la théorie de la diffusion de l'innovation montrent l'effet positif des TIC sur l'accès aux services financiers, le paradoxe de productivité de \hyperref[b46]{Solow (1987)} montre l'effet négatif des TIC sur l'accessibilité aux services financiers.\par
Les théories de la croissance des TIC apparaissent dans les années 1960 et plusieurs modèles explicatifs peuvent être évoqués. Tout d'abord l'approche du saut technologique (« Leapfrogging ») de Gerschenkron (1962) qui tire son origine de la théorie du rattrapage. Selon l'auteur, le leapfrogging est le fait de contourner les étapes du processus d'accumulation des investissements fixes et en capacités humaines afin de réduire le retard \hyperref[b47]{(Steinmuller, 2001)}. Ensuite, le modèle de produit-variété \hyperref[b42]{(Romer, 1990}) soutient que l'innovation cause la productivité de la croissance, créant de nouveaux produits, mais non nécessairement la variété de produits améliorés. Ce paradigme est passé de la nouvelle théorie du commerce international à la mise d'une emphase sur le rôle des retombées de la technologie. Par ailleurs, la théorie de la croissance schumpétérienne met l'accent sur l'innovation développée par Aghion et Howitt (1992). Née de la théorie de l'organisation industrielle moderne, elle insiste sur la qualité des innovations qui remplace les anciens produits obsolètes et aussi incluent la force de la « destruction-création ». Le modèle de \hyperref[b32]{Nordhaus (1969)}  La théorie des coûts de transaction d'innovation financière  {\ref de Hicks et Niehans (1983)} qui trouve son origine dans la théorie des coûts de transaction \hyperref[b8]{(Coase, 1937 ;}\hyperref[b50]{Williamson, 1975)} soutient que les TIC peuvent réduire les imperfections du système économique. Ainsi, \hyperref[b24]{Hicks et Niehans (1983)} pensent que l'innovation financière est la réponse de l'avancée de la technologie qui entraine la réduction des coûts de transaction. De bonnes infrastructures de TIC réduisent les asymétries d'information et la volatilité des prix.\par
La théorie de la diffusion de l'innovation \hyperref[b39]{(Rogers, 1983 ;} {\ref Chow, 1967)} a été introduite afin de tester, rehausser et comprendre la diffusion, l'adoption, l'acceptation et l'usage des TIC. Cette théorie est inspirée de la théorie de la statique comparative de demande. Elle repose fondamentalement sur le modèle modifié de diffusion de l'innovation de Gompertz \hyperref[b40]{(Rogers, 2003)} qui suppose que l'usage de la technologie tend vers un sentier d'équilibre sous la forme de S. Les travaux théoriques ultérieurs montrent que cette théorie explique l'effet de l'innovation sur le développement des systèmes financiers à travers l'accès, l'approfondissement des services financiers. Des développements empiriques ultérieurs font de la théorie de la diffusion de l'innovation le modèle par excellence d'analyse des effets des TIC sur les Le premier enseignement rapporte l'effet positif des TIC sur l'inclusion financière.  {\ref Kendall}  Le second enseignement rapporte que les TIC ont un effet négatif sur l'inclusion financière.  {\ref Perez (2002)}  Ce modèle a fait l'objet de nombreuses adaptations pour devenir ces dernières années le modèle privilégié de l'étude des effets des TIC notamment sur le développement des systèmes financiers \hyperref[b40]{(Rogers, 2003 ;}\hyperref[b13]{Ezirim et al., 2009;}\hyperref[b33]{Okwu, 2015)}. La désagrégation de l'équation (1) permet d'obtenir la spécification empirique suivante:  \hyperref[b37]{(Pesaran, 2004)}. Notre échantillon est constitué des pays de l'ASS. Les pays de notre échantillon appartiennent au moins à une union économique ou monétaire. L'on peut, à cet effet, supposer une dépendance possible entre les individus du panel \hyperref[b31]{(Mondjeli et Mbassi, 2018)}. Ceci ne peut être confirmé que par le test de \hyperref[b37]{Pesaran (2004} 3 6 , ,\textbf{, j, , , 1 4 n}k i t i t i t t i t i t i j IFI TIC ? ? ? ? = = = = = + + ? + ? ?\textbf{(2)}\par
Taille de la population -0,02022** (- 2(6) ( ) ' ( ) ( 1) ( ) 52.12 ch i b B V b V B b B ? ? ? ? = ? ? ? ? = ? ? ? Pr 2 0.0000 ob Chi = ?\par
Une fois le modèle à effets fixes retenu, nous avons estimé à nouveau le modèle en vue d'évaluer la robustesse des premiers résultats en corrigeant l'hétéroscédasticité et en clustérisant les écarts-types. 12 Nous avons procédé pour cela en quatre étapes. La première étape a consisté à estimer unique la variable téléphone mobile. La deuxième étape a permis d'estimer uniquement la variable internet. Dans la troisième étape, nous avons estimé l'influence de la variable téléphone fixe. Enfin, la quatrième étape évalue l'effet global des variables. (Tableau 4). Ces résultats méritent une analyse économique sur le double plan de la théorie économique et des faits stylisés. La première analyse économique qui s'appuie sur la théorie économique s'intéresse à deux résultats obtenus dans ce travail à savoir la non significativité des variables macroéconomiques et la significativité des variables technologiques de l'inclusion financière. S'agissant de la non significativité des variables macroéconomiques que sont le taux de croissance du PIB et l'inflation, cela peut être illustré par la théorie du développement économique. En effet, la théorie du développement économique stipule que le processus La colonne 7 présente l'influence aussi bien du téléphone mobile, d'internet et du téléphone fixe sur l'indice d'inclusion financière. Les coefficients associés au taux de croissance du PIB, au taux d'inflation, à la taille de la population et au téléphone fixe sont négatifs et seul celui associé au téléphone fixe est significatif. A contrario, les coefficients associés au téléphone mobile et à internet sont positifs et significatifs. L'influence du téléphone mobile et d'internet est significative au seuil de 5\% et 1\%. Une augmentation du téléphone mobile de 1\% entraine une augmentation de l'inclusion financière de 0.046 point toute chose égale par ailleurs. De façon conséquente, une augmentation du téléphone mobile de 10\% entraine une hausse de l'inclusion financière de 0.46 point Ceteris Paribus. Un accroissement de l'usage d'internet de 1\% entraine une augmentation de l'inclusion financière de 0.003 point toute chose égale par ailleurs et une hausse de la croissante des services financiers qui peut être satisfaite par les institutions financières \hyperref[b3]{(Boyd et Smith, 1998)}. La non significativité du taux de croissance économique montre que la croissance économique n'a pas atteint le niveau lui permettant d'entrainer la demande des services financiers. En effet, le taux de croissance moyen des pays de l'échantillon est de 2.5\% largement en deçà du seuil de 7\% suggéré dans les Objectifs du Millénaire pour le développement pour avoir des effets positifs sur d'autres aspects de l'économie. Ce résultat rejoint spécifiquement l'hypothèse de la causalité indépendante entre la croissance et la finance  {\ref (Habibullah et}   
\section[{Conclusion}]{Conclusion}\par
Dans cet article, nous avons examiné la relation entre la technologie et l'inclusion financière en ASS. L'étude a porté sur 33 pays d'ASS et la période d'étude s'est étalée sur la période allant de 2004 à 2017. la méthodologie s'est appuyée sur la régression à effet fixesur données de panel à partir de la version modifiée dumodèle de diffusion de technologie de Gompertz introduite par \hyperref[b6]{Chow (1983)} et révisée par \hyperref[b40]{Rogers(2003)}. Les estimations empiriques ont été précédées des tests de dépendance des économies \hyperref[b37]{(Pesaran, 2004}) et des tests de stationnarité de seconde génération \hyperref[b36]{(Pesaran, 2007)}. L'application du test de dépendance a montré l'existence de l'interdépendance entre les économies d'ASS. Le modèle à effet fixe a permis de corriger l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation. Il ressort que les indicateurs des TIC expliquent l'inclusion financière en ASS. De façon spécifique, il découle que le téléphone mobile et internet affectent positivement et significativement l'inclusion financière alors que le téléphone fixe a un effet négatif et significatif sur l'inclusion financière. L'originalité de cette étude réside d'une part sur l'application de la théorie de diffusion dela technologie dans la recherche des facteurs technologiques de l'accessibilité aux services financiers et d'autre part de l'introduction de l'indice composite del'inclusion financière dans les pays de l'ASS. Cet indice a été développé suivant les travaux de Sarma et Pais (2011), \hyperref[b45]{Sethy (2016)} et Abessolo et Timbi (2019).\par
Deux principales recommandations peuvent découlées de ces résultats. La première consiste à démocratiser l'accès aux téléphones mobiles. Cette recommandation permet de palier à l'insuffisance voir le manque d'infrastructures financières physiques qui constitue un obstacle d'accès aux services financiers du point de vue de l'offre. La seconde recommandation consiste, pour les Etats de l'ASS, à favoriser la   \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.03475228475228475\textwidth}P{0.8152477152477152\textwidth}}
\tabcellsep Les Technologies De l'Information Et De La Communication (TIC) Promeuvent-Elles L'inclusion Financière\\
\tabcellsep En Afrique Sub-Saharienne ? Do Information and Communication Technologies (ICTS) Promote Financial\\
\tabcellsep Inclusion in Sub-Saharan Africa?\\
\tabcellsep des pays qui ont un niveau d'inclusion financière élevée traite comme endogène et, le modèle linéaire endogène\\
\tabcellsep et d'autre qui ont des niveaux faibles. Dans cette veine, de Uzawa (1965\\
\tabcellsep s'est développé un courant de recherche ayant pour\\
\tabcellsep objectif la recherche des facteurs explicatifs de\\
\tabcellsep l'inclusion financière. Claessens (2006), par exemple,\\
\tabcellsep trouve que l'accès aux services financiers est renforcé\\
\tabcellsep par les infrastructures institutionnelles, la libéralisation\\
\tabcellsep des marchés et la facilitation d'une plus grande\\
\tabcellsep concurrence et l'encouragement des innovations et de\\
\tabcellsep la technologie. S'agissant particulièrement de ce dernier\\
\tabcellsep facteur, les TIC 3 occupent de plus en plus une place de\\
\tabcellsep choix (Beck et de la Torre, 2006, Claessens, 2006) dans\\
\tabcellsep l'étude des déterminants de l'accès financier. L'un des\\
Year 2020\tabcellsep constats fait ces dernières années révèle une progression fulgurante des TIC dans les pays en développement. En ASS, en particulier, le nombre de titulaires de compte bancaire sur mobile a doublé, passant à 21\% (Demirgüc-kunt et al., 2018). Les pays\\
38\tabcellsep de l'ASS se positionnent parmi les pays qui ont connus\\
\tabcellsep la plus forte pénétration mobile ces récentes années.\\
Volume XX Issue II Version I ( E )\tabcellsep Selon l'International Telecommunication Union (2018), le nombre de personnes ayant souscrit à un téléphone mobile est passé de 53 en 2011 à 71 en 2014 et 73 pour 100 habitants en moyenne en 2017. Nonobstant cette hausse des TIC, leur effet sur l'inclusion financière reste toujours flou et la littérature aussi bien théorique qu'empirique est peu concluante sur ce débat. Les travaux portant sur les déterminants de l'accessibilité aux services financiers en ASS ont été menés en général dans le cadre de l'économie de développement (Kendall et al., 2010; Andrianaivo et Kpodar, 2011; Olaniyi et Adeoye, 2016).\\
Global Journal of Human Social Science -\tabcellsep \\
\tabcellsep © 2020 Global Journals\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_0}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{}
\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_1}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.7909651741293532\textwidth}P{0.02182089552238806\textwidth}P{0.022497512437810945\textwidth}P{0.014716417910447761\textwidth}}
\multicolumn{3}{l}{Les Technologies De l'Information Et De La Communication (TIC) Promeuvent-Elles L'inclusion Financière}\\
\multicolumn{3}{l}{En Afrique Sub-Saharienne ? Do Information and Communication Technologies (ICTS) Promote Financial}\\
\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Inclusion in Sub-Saharan Africa?}\\
\tabcellsep Les variables d'intérêt sont représentées par la\tabcellsep biaisés non seulement les résultats, mais aussi et\\
matrice\tabcellsep , i t TIC . Cette matrice est constituée de trois\tabcellsep surtout leur interprétation.\\
\multicolumn{2}{l}{variables à savoir : le téléphone mobile (Mobile). Le}\tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{téléphone mobile est capté par le nombre de}\tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{souscripteurs de téléphone mobile, internet est capté}\tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{par le pourcentage d'individus utilisant internet et le}\tabcellsep \\
\multicolumn{3}{l}{Pour l'indice d'inclusion financière. Cette variable capte 1,...33 i = et 2004,...2017 t = Dans l'équation (2), la variable dépendante est l'accès, la disponibilité et l'usage des services Sethy (2016) et Abessolo et Timbi (2019). Elle est expliquée par les variables de contrôle suivantes: Le taux de croissance annuel du PIB par tête (TCPIBHT). En théorie, l'hypothèse du « supply-leading » du développement financier enseigne qu'une croissance forte entraine une demande accrue des services financiers (Ranciere et al., 2007). En effet, la théorie du développement économique soutient qu'un système financier qui montre des signes de croissance et d'expansion créerait une demande additionnelle de finance externe pour les firmes qui peut être satisfaite par les institutions financières (Bhattacharrya, 2013). L'inflation est mesurée par l'indice des prix annuel à la consommation et décrit la stabilité macroéconomique. Kendall et al. (2010) trouvent que l'inflation a un effet négatif et significatif sur la pénétration des dépôts. La taille de la population (POP). Une forte densité de la population constitue une source de demande des services financiers. Andrianaivo et Kpodar (2011) trouvent un effet positif de la densité de la population sur le nombre de dépôts par tête comme 0,978 0,978 0,921 0,921 0,072 0,454 Tableau 1: Source: Auteur stratégie est le modèle à effet aléatoire (Kendall et al., 2010) . Cependant, il ne permet pas de résoudre le problème d'hétéroscédasticité et d'autocorrélation. La technique d'estimation retenue dans cette étude est le modèle à effet fixe. Ce modèle permet de corriger les insuffisances des MCO en corrigeant l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation qui peuvent Mobile 83,36 0,000 Internet 78,84 0,000 Fixe 5,96 0,000 Variables CD-test p-value Corr abs (corr) IFI 49,52 0,000 0,576 0,591 TCPIBHT 5,09 0,000 0,061 0,255 Inflation 19,39 0,000 0,262 0,378 POP 84,02 0,000 0,977 0,977 d'autocorrélation (Windmeijer, 2005). La seconde travail suivant les travaux de Sarma et Pais (2011), GMM à deux étapes en cas d'hétéroscédasticité et financiers. C'est un indice calculé dans le cadre de ce téléphone fixe (Fixe) est capté par le nombre de sont secondaires et les variables proviennent de la WDI souscripteurs par tête. L'usage du téléphone mobile et (2018), la Heritage Foundation (2018), de l'Union d'internet réduisent les obstacles infrastructurels qui Internationale de Télécommunication (2018), du limitent l'accès aux services financiers dans les pays en Financial Access Survey du FMI (2018) et du Global développement. L'usage du M-Pesa a fortement Financial Development Database (2018). contribué à l'accès aux services financiers au Kenya. ii. Evaluation de l'effet des TIC sur l'inclusion Les TIC sont vus comme des ponts qui brisent le retard infrastructurel pour les offreurs de services afin de servir ceux qui étaient antérieurement exclus des structures financières (Diniz et al., 2011). financière en Afrique Sub-Saharienne Dans cette section, nous évaluons l'effet des TIC sur l'inclusion financière en Afrique Sub-Saharienne. Il convient tout d'abord d'expliquer la procédure i. Technique d'estimation d'application des tests de stationnarité. En effet, deux Une analyse de la littérature empirique des tests sont généralement appliqués aux données de déterminants de l'inclusion financière en Afrique fait état de l'usage de deux grandes stratégies d'estimation. La première stratégie met en relief la méthode des moments généralisés (Andrianaivo et al., 2011 ; Lundqvist et al., 2014 ; Olaniyi et Adeoye, 2016). Cette technique permet de corriger les insuffisances des techniques économétriques standards des MCO grâce à la prise en compte de la variable dépendante retardée, mais présente deux limites. La première est relative aux échantillons de très petites tailles qui ont des conséquences sur les estimateurs GMM et la seconde est l'obtention des estimateurs biaisés des panel. Il s'agit des tests de première génération et des tests de seconde génération. Les tests de première génération supposent l'indépendance des individus qui constituent un panel (IPS, 2003) alors que ceux de deuxième génération relâchent cette hypothèse et repose sur l'hypothèse d'interdépendance des individus}\tabcellsep -Global Journal of Human Social Science ( E ) Year 2020 41 Volume XX Issue II Version I\\
\tabcellsep \tabcellsep mesure de l'inclusion financière.\\
\tabcellsep \tabcellsep © 2020 Global Journals\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_2}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.5751193317422434\textwidth}P{0.014200477326968974\textwidth}P{0.08723150357995225\textwidth}P{0.04260143198090692\textwidth}P{0.07303102625298329\textwidth}P{0.0578162291169451\textwidth}}
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Tableau 2: Test de stationnarité}\tabcellsep \tabcellsep \\
Variables\tabcellsep Retards\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{A niveau}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{En différence première}\\
\tabcellsep \tabcellsep Zt-bar\tabcellsep p-value\tabcellsep Zt-bar\tabcellsep p-value\\
IFI\tabcellsep 0\tabcellsep -2,560\tabcellsep 0,005\tabcellsep -6,819\tabcellsep 0,000\\
TCPIBHT\tabcellsep 0\tabcellsep -7,129\tabcellsep 0,000\tabcellsep -1,417\tabcellsep 0,000\\
Inflation\tabcellsep 0\tabcellsep -9,039\tabcellsep 0,000\tabcellsep -13,259\tabcellsep 0,000\\
POP\tabcellsep 0\tabcellsep -7,975\tabcellsep 0,000\tabcellsep -12,289\tabcellsep 0,000\\
Mobile\tabcellsep 0\tabcellsep -4,116\tabcellsep 0,000\tabcellsep -7,050\tabcellsep 0,000\\
Internet\tabcellsep 0\tabcellsep 3,074\tabcellsep 0,999\tabcellsep -1,336\tabcellsep 0,091\\
Fixe\tabcellsep 0\tabcellsep 2,478\tabcellsep 0,993\tabcellsep -5,152\tabcellsep 0,000\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep Source : Auteur\\
\multicolumn{3}{l}{Afin de contrôler les propriétés d'intégration des}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{3}{l}{séries, nous effectuons le test de Pesaran (2007). Le}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{3}{l}{tableau 2 permet d'observer que les variables sont}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{3}{l}{stationnaires à niveau I(0) et en différence première I(1).}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{6}{l}{Variables Taux de croissance du PIB Tableau 3: Source: Auteur, extrait de Stata à partir des données de la WDI, la Héritage Foundation, UIT, FMI IFI MCO (1) IFI Effets aléatoires (2) IFI Effets fixes (3) 0,00108 (1,58) -0,00007 (0,19) -0,00004 (-0,12) Inflation 0,00504}\\
9 R2-Ajusted\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
10 R2-between\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
11 R2-within\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_3}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.2963162623539982\textwidth}P{0.07942497753818509\textwidth}P{0.2734052111410602\textwidth}P{0.014510332434860735\textwidth}P{0.06796945193171608\textwidth}P{0.0038185085354896678\textwidth}P{0.10157232704402516\textwidth}P{0.005345911949685535\textwidth}P{0.0076370170709793355\textwidth}}
Variable dépendante :\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Modèle à effets fixes}\tabcellsep \\
indice\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
d'inclusion\tabcellsep (4)\tabcellsep (5)\tabcellsep \tabcellsep (6)\tabcellsep \tabcellsep (7)\\
financière\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
TCPIBHT\tabcellsep -0,00009 (-0,16)\tabcellsep 0,00020 (0,45)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,00024 (0,48)}\tabcellsep -0,00004 (-0,11)\\
Inflation\tabcellsep -0,00910** (-2,50)\tabcellsep -0,00433 (-1,55)\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{-0,00589*** (-1,97)}\tabcellsep -0,00269 (-0,95)\\
POP\tabcellsep 0,22534 (1,48)\tabcellsep 0,23583** (2,13)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,56293* (6,77)}\tabcellsep -0,18359 (-1,07)\\
Mobile\tabcellsep 0,03694*** (1,99)\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 0,04631** (2,58)\\
Internet\tabcellsep \tabcellsep 0,00295* (3,33)\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 0,00300* (4,04)\\
Fixe\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-0,01420** (-2,58)}\tabcellsep -0,01190** (-2,48)\\
Constante\tabcellsep -1,63933*** (-1,73)\tabcellsep -1,50837*** (-2,00)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-3,68981* (-6,48)}\tabcellsep 1,10627 (1,02)\\
Observations\tabcellsep 389\tabcellsep 391\tabcellsep \tabcellsep 393\tabcellsep \tabcellsep 387\\
R2-With in\tabcellsep 0,3606\tabcellsep 0,4583\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,3755}\tabcellsep 0,5213\\
Pays\tabcellsep 33\tabcellsep 33\tabcellsep \tabcellsep 33\tabcellsep \tabcellsep 33\\
Hausman test (Prob)\tabcellsep 0,0099\tabcellsep 0,0002\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,0000}\tabcellsep 0,0000\\
\multicolumn{7}{l}{Note: Les valeurs entre parenthèses représentent les t-student. *, **, *** représentent les seuils de significativité}\\
à 1\%, 5\% et 10\%.\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{7}{l}{Source: Auteur, extrait de Stata à partir des données de la WDI, du FMI FAS, de la Heritage Foundation, de l'UIT.}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{souscription du téléphone fixe de 10\% entraine une}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{baisse de l'inclusion financière de 0.0119 point. L'effet}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{du téléphone fixe est négatif et significatif. Pris}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{individuellement, l'effet du téléphone mobile est plus}\\
\tabcellsep \tabcellsep important\tabcellsep \tabcellsep que\tabcellsep celui\tabcellsep de\tabcellsep l'usage\tabcellsep d'internet\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{( 0.046 0.003 ?}\tabcellsep ).\tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_5}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.85\textwidth}}
IV.\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_6}}\end{figure}
 			\footnote{Les moyennes mondiales sont respectivement de 51\% en 2011, 62\% en 2014 et 69\% en 2017.} 			\footnote{L'inclusion financière est un élément important qui rend la croissance Inclusive dans la mesure où l'accès à la finance peut permettre aux agents économiques de prendre des décisions de croissance de long terme et d'investissement, de participer dans les activités productives ainsi qu'à faire face aux chocs inattendus de court terme (Park et\hyperref[b34]{Mercado, 2015)} } 			\footnote{Selon le paradoxe de\hyperref[b46]{Solow (1987)}, « On voit des ordinateurs partout sauf dans les statistiques de productivité ».5  Dewan et Riggins, (2005)6  Choi et Yi,(2009)   } 			\footnote{Pour une variable donnée,\hyperref[b37]{Pesaran (2004)} teste l'existence de la corrélation entre les résidus de la régression ADF de l'individu i avec ceux des autres n-1 individus de l'échantillon. Ce test peut être valable pour les estimations en panels à effets fixes, ou aléatoires, en pool ou des variables instrumentales.} 			\footnote{C'est une technique d'estimation robuste disponible dans le logiciel Stata permettant de corriger les écarts-types de l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation des erreurs.} 		 		\backmatter  			 			 			  				\begin{bibitemlist}{1}
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