Question de la preuve : les points de débat entre les économistes
Nous allons maintenant passer en revue les trois grands paradigmes de la preuve en microfinance, en nous appuyant sur les travaux de Hulme, économiste déjà identifié parmi les acteurs importants
La méthode analytique, ou « scientifique » et le débat autour de la randomisation
La méthode des « sciences humaines »
PLA : une méthode qui prend de l’ampleur
La méthode analytique, ou « scientifique », et la randomisation
Présentation du modèle
La première méthode qu’est la méthode scientifique consiste plus précisément à montrer que les effets peuvent être reliés aux causes à travers l’expérience : en effectuant un bon contrôle de notre environnement d’étude, on peut attribuer tel impact à telle intervention. Tous ces liens de causes à effets sont mis en évidence à l’aide de statistiques.
Exemples
L’étude étudiée en détail sur ce site adopte une partie de la méthodologie scientifique avec les groupes de contrôle.
Problèmes majeurs rencontrés
Le premier problème relevé provient du fait qu’une approche expérimentale virtuelle est irréalisable compte tenu de la complexité de la nature des objets et des sujets(1) . Il reste alors deux solutions : réaliser une « quasi-expérience » dont l’objectif est de comparer les entrées et sorties d’argent via une simulation économique(2) ou bien réaliser une expérience réelle via une méthode de groupe de contrôle, et c’est cette deuxième solution qui est le plus largement utilisée.
On peut remarquer les difficultés auxquelles cette méthode scientifique et rigoureuse se heurte : sélection des groupes de contrôle, distinction entre effets à courts termes et à longs termes, fongibilité des prêts, étant donné que « aucune étude n’a réussi à la contrôler avec succès » (Gaile & Foster, 1996). Enfin, on se heurte également à l’aspect économique de l’étude par groupe de contrôle, qui nécessite un apport financier important, ce qui naturellement impose une limite à cette méthode scientifique.
Une nouvelle méthode : la randomisation
Toutes ces questions sur les temps d’études et surtout sur la sélection des groupes échantillons ont amené depuis quelques années l’apparition d’études basées sur le modèle scientifique, mais utilisant le hasard pour couper court à la plupart des critiques.
Il s’agit de sélectionner une part des variables de manière aléatoire, et notamment les groupes de contrôle/test, le lieu du site et de la largeur des groupes. Les défenseurs de cette méthode, comme E. Duflo ou D. Karlan(3), prétendent ainsi éliminer tous les problèmes de groupes de contrôle. Les critiques, dont Buckley, arguent qu’une sélection des critères totalement hasardeuse minimiserait les recours à des contrôles permanents des différentes variables liées aux études et donnerait ainsi une évaluation différente de l’impact des crédits.
Ajoutons que les conclusions de ces études sont mitigées, concluant que la microfinance avait aidé ceux qui étaient déjà entrepreneurs ou allaient le devenir, mais ne trouvant pas d’impact positif pour les autres. C’est aussi pour cela que ces études sont critiquées non seulement par des universitaires mais également par des organisations reliées aux IMF telle que la Grameen Fundation.
(1 )CASELY, D and LURY, D A “Monitoring and Evaluation of Agricultural and Rural Development Projects”
(2 )HULME, D « IMPACT ASSESSMENT METHODOLOGIES FORMICROFINANCE : A REVIEW »
(3)D. Karlan and all., 2006, “Evaluating Microfinance Program Innovation with Randomized Controlled Trials: Examples from Business Training and Group versus Individual Liability”
E. Duflo and all, 2009, “The miracle of microfinance? Evidence from a randomized evaluation”
Vers le 2e paradigme : la méthode basée sur les sciences humaines
La méthode analytique, ou « scientifique » et le débat autour de la randomisation
La méthode des « sciences humaines »
PLA : une méthode qui prend de l’ampleur
La méthode analytique, ou « scientifique », et la randomisation
Présentation du modèle
La première méthode qu’est la méthode scientifique consiste plus précisément à montrer que les effets peuvent être reliés aux causes à travers l’expérience : en effectuant un bon contrôle de notre environnement d’étude, on peut attribuer tel impact à telle intervention. Tous ces liens de causes à effets sont mis en évidence à l’aide de statistiques.
Exemples
L’étude étudiée en détail sur ce site adopte une partie de la méthodologie scientifique avec les groupes de contrôle.
Problèmes majeurs rencontrés
Le premier problème relevé provient du fait qu’une approche expérimentale virtuelle est irréalisable compte tenu de la complexité de la nature des objets et des sujets(1) . Il reste alors deux solutions : réaliser une « quasi-expérience » dont l’objectif est de comparer les entrées et sorties d’argent via une simulation économique(2) ou bien réaliser une expérience réelle via une méthode de groupe de contrôle, et c’est cette deuxième solution qui est le plus largement utilisée.
On peut remarquer les difficultés auxquelles cette méthode scientifique et rigoureuse se heurte : sélection des groupes de contrôle, distinction entre effets à courts termes et à longs termes, fongibilité des prêts, étant donné que « aucune étude n’a réussi à la contrôler avec succès » (Gaile & Foster, 1996). Enfin, on se heurte également à l’aspect économique de l’étude par groupe de contrôle, qui nécessite un apport financier important, ce qui naturellement impose une limite à cette méthode scientifique.
Une nouvelle méthode : la randomisation
Toutes ces questions sur les temps d’études et surtout sur la sélection des groupes échantillons ont amené depuis quelques années l’apparition d’études basées sur le modèle scientifique, mais utilisant le hasard pour couper court à la plupart des critiques.
Il s’agit de sélectionner une part des variables de manière aléatoire, et notamment les groupes de contrôle/test, le lieu du site et de la largeur des groupes. Les défenseurs de cette méthode, comme E. Duflo ou D. Karlan(3), prétendent ainsi éliminer tous les problèmes de groupes de contrôle. Les critiques, dont Buckley, arguent qu’une sélection des critères totalement hasardeuse minimiserait les recours à des contrôles permanents des différentes variables liées aux études et donnerait ainsi une évaluation différente de l’impact des crédits.
Ajoutons que les conclusions de ces études sont mitigées, concluant que la microfinance avait aidé ceux qui étaient déjà entrepreneurs ou allaient le devenir, mais ne trouvant pas d’impact positif pour les autres. C’est aussi pour cela que ces études sont critiquées non seulement par des universitaires mais également par des organisations reliées aux IMF telle que la Grameen Fundation.
