Les investisseurs, les donateurs, les états et les bailleurs de fonds dépensent chaque année des milliards de dollars pour financer un large éventail de programmes d'inclusion financière conçus pour améliorer la vie des populations pauvres dans les pays en développement. Il est essentiel de mesurer l'impact de ces initiatives pour déterminer si elles aident vraiment les gens, qui elles ont aidé précisément et pourquoi elles ont été efficaces. Cette évaluation contribue à améliorer la conception des programmes pour optimiser leur impact ainsi qu'à identifier ceux qui doivent être abandonnés.
De nombreuses approches permettent d'évaluer l'impact d'un programme. La méthode la plus simple (l'évaluation de programme) consiste à analyser un ensemble d'indicateurs pour mesurer le bien-être des populations visées avant et après l'intervention. Néanmoins, du fait que cette méthode ne permet pas de déterminer les relations de cause à effet, les changements observés peuvent être dus à l'intervention ou pas. D'autres méthodes, notamment les essais randomisés aléatoires (ERC) et les évaluations quasi expérimentales, vont au-delà de l'évaluation de programme pour identifier les liens de causalité entre l'intervention et les changements observés au niveau du bien-être des populations que le programme cherchait à aider. Ces deux dernières méthodes d'évaluation de l'impact fournissent les données les plus précises, mais elles sont complexes et coûteuses à réaliser, et sont généralement conduites par des universitaires ou d'autres personnes possédant une formation spécifique.
À ce jour, la plupart des évaluations de l'impact présentent un certain nombre de limites - y compris une approche restrictive sur des produits spécifiques, des délais courts et des résultats contradictoires - qui rendent difficile de tirer des conclusions sur l'impact global des services financiers sur la vie des pauvres.
Pour cette raison, la communauté de l'inclusion financière discute de la nécessité d'un nouveau récit plus nuancé et fondé sur des données probantes qui peut aider à façonner des politiques d'inclusion financière plus efficaces.
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