Quels sont les effets de la politique sur les défaillances de

Jusqu’à présent nous avons caractérisé l’impact d’une politique centralisée de soutien à la R&D sur l’état d’équilibre de l’économie. Cependant, une telle ana-lyse ne permet pas de justifier en tant que telle sa mise en place. Pour cela, nous

4Les conditions sous lesquelles la politique induit une hausse permanente des variétés

3.4 Politique optimale et bien-être 129 devons mener une analyse de bien-être afin de déterminer la politique optimale, c’est-à-dire, le niveau de taxation optimal des profits des firmes industrielles.

Avant de développer cette analyse, nous présentons succinctement (voir cha-pitre 1 pour plus de détails) les défaillances de marché du modèle qui peuvent créer un écart entre l’équilibre décentralisé et l’optimum. La première défaillance est liée à la présence d’externalités de connaissances positives (négatives) dans le processus d’innovation qui conduit les firmes à sous (sur) investir en R&D. La seconde défaillance est liée au pouvoir de marché des firmes industrielles géné-rant une perte de bien-être conduisant les agents à sous-investir en R&D. Une troisième défaillance est liée à la présence de duplications (λ < 1) dans les acti-vités de R&D qui conduit les firmes à sur-investir en R&D. Enfin, une dernière défaillance est liée à la géographie des activités économiques qui affecte le niveau des indices de prix dans les deux régions.

Dans ce modèle, la géographie des activités économiques génèrent deux ex-ternalités qui affectent les indices de prix et que les agents n’internalisent pas. La première est liée à l’impact de la géographie sur le nombre de variétés pro-duites à chaque période (N_w). Comme nous pouvons le voir sur l’expression (3.34), lorsque les externalités de connaissances sont positives (négatives), la géographie économique qui maximise le nombre de variétés produites est l’équi-libre concentré (dispersé). La seconde est liée à l’impact de la géographie sur la répartition des charges de coûts de transports supportés par chacun des consom-mateurs (qui influence le niveau des indices de prix CES). De ce point de vue, on peut aisément vérifier à partir des expressions (3.32) et (3.33) que la géogra-phie qui minimise les coûts de transports supportés au niveau mondial est une géographie économique dispersée (s_n= 1/2).

Ainsi, lorsque les externalités de connaissances sont négatives ( < 0), la géographie optimale est un équilibre dispersé. Nous savons que la concentration spatiale de l’équilibre décentralisé n’est pas optimale du fait de l’inégalité de revenu entre les deux pays et du Home Market Effect. Comme on peut le voir à partir de (3.19), lorsque  < 0, une concentration spatiale plus forte induit un coût de production des connaissances plus élevé. Il suit que les externalités liées au choix de localisation constitue une défaillance conduisant les agents à sous-investir en R&D par rapport à l’optimum (qui est marqué par un coût de production de la R&D plus faible).

Lorsque les externalités de connaissances sont positives ( > 0), nous ne pouvons pas déterminer analytiquement la géographie optimale. En effet, la géographie économique qui maximise le nombre de variétés produites (Nw) est définie par s_n= 1 (équilibre concentré) alors que la géographie qui minimise les

coûts de transports est définie par sn = 1/2. La géographie optimale va donc dépendre de l’impact relatif de ces deux externalités sur les indices de prix CES. Ainsi, lorsque les externalités de connaissances sont positives, nous ne pouvons pas déterminer si la défaillance liée à la géographie économique conduit les agents à sous-investir ou à sur-investir en R&D à l’équilibre décentralisé.

Pour résumer, sur les quatre défaillances présentes à l’équilibre décentra-lisé, une conduit les agents à sous-investir en R&D (pouvoir de marché), une les conduit à sur-investir (duplication) et les deux dernières (externalités de connaissances et géographie économique) peuvent les conduire à sous-investir ou à sur-investir en fonction des hypothèses retenues. Si nous retenons l’hypothèse d’externalités de connaissances négatives, ces dernières conduisent les agents à sur-investir en R&D alors que la géographie économique les incite à sous-investir en R&D. Si nous retenons l’hypothèse d’externalités de connaissances positives, ces dernières conduisent les agents à sous-investir en R&D et la géographie éco-nomique a un impact ambigu sur l’incitation des agents.

La politique de soutien à la R&D envisagée permet-elle de corriger ces défaillances ?

Nous savons que la politique de soutien à la R&D réduit la concentration spatiale du secteur industriel et augmente le niveau d’investissement en R&D. Lorsque les externalités de connaissances sont positives, la politique corrige (au moins partiellement) la défaillance liée aux externalités de connaissances en aug-mentant l’investissement en R&D. En revanche, son impact sur la défaillance liée à la géographie économique est ambigu. En effet, la politique va amplifier (cor-riger) cette défaillance si la concentration spatiale de l’équilibre décentralisé est inférieure (supérieure) à la concentration spatiale optimale. Lorsque les exter-nalités de connaissances sont négatives, la politique amplifie la défaillance liée à ces externalités mais va corriger (au moins partiellement) la défaillance liée à la géographie économique (puisque dans ce cas, la localisation optimale est un équilibre dispersé). Mais dans tous les cas, la politique ne corrige pas les défaillances liées au pouvoir de marché des firmes et à l’existence de duplication dans les activités de R&D. Ainsi, cette politique ne permettra, dans le meilleur des cas, que d’atteindre un optimum de second rang. Du fait de ces effets ambi-valents sur les défaillances, nous menons une analyse de bien-être afin de mettre en évidence les cas où la mise en place de la politique de soutien à la R&D est désirable.

3.4 Politique optimale et bien-être 131

3.4.2 Critères de bien-être et effets de la politique sur le