Les marchés à forte intensité technologique

Dans un quatrième temps, le tableau2.13ci-après présente les résultats du modèle logit multinomial appliqué aux marchés à forte intensité technologique. Les résultats présentés sont interprétés par rapport à la modalité de référence : m = 1. Dans le contexte des mar- chés à forte intensité technologique, cela se traduit par N = 9 550 observations pour m = 1.

En termes de parts de marché, nous mettons en exergue deux types d’effet. Le premier effet négatif se réfère aux concurrents inclus dans la catégorie CC1 : en l’espèce, nous

Table2.13 – Résultats de l’estimation de l’équation2.15pour les marchés à forte intensité technologique - Variable dépendante qualitative multinomiale

m=1 m=2 m=3 ∆msCC1_kj,t1/t2 Base outcome 1,002 1,005** (0,00160) (0,00212) ∆msCC2_kj,t1/t2 1,003* 0,971*** (0,00144) (0,00245) ∆msCC3_kj,t1/t2 0,994*** 0,990*** (0,00162) (0,00193) ∆msCT 1_kj,t1/t2 1,002 0,974*** (0,00168) (0,00208) ∆msCT 2_kj,t1/t2 0,995*** 0,989*** (0,00206) (0,00206) ∆msCT 3_kj,t1/t2 0,953*** 0,949*** (0,00546) (0,00825) ∆ipCC1_k,t1/t2 0,990*** 0,990*** (0,00136) (0,00141) ∆ipCC2_k,t1/t2 1,003** 0,987*** (0,00114) (0,00163) ∆ipCC3_k,t1/t2 0,989*** 0,997* (0,00152) (0,00146) ∆ipCT 1_k,t1/t2 0,995*** 0,990*** (0,00118) (0,00137) ∆ipCT 2_k,t1/t2 1,002 0,987*** (0,00213) (0,00218) ∆ipCT 3_k,t1/t2 0,941*** 0,948*** (0,00438) (0,00347) ∆esCC1_j,t1/t2 0,964 0,935** (0,0257) (0,0307) ∆esCC2_j,t1/t2 0,812*** 0,670*** (0,0622) (0,0642) ∆esCC3_j,t1/t2 1,074 0,838** (0,0679) (0,0634) ∆esCT 1_j,t1/t2 1,209*** 1,173** (0,0674) (0,0743) ∆esCT 2_j,t1/t2 1,008 0,986 (0,0786) (0,0806) ∆esCT 3_j,t1/t2 0,896 0,979 (0,123) (0,158) Paramètre constant 0,640* 3,008*** (0,152) (1,225) Observations 18 818

Wald Ò→ ‰2_{(18) P r > ‰}2 _{= 0, 000 pour toutes les combinaisons d’outcome}

Small-Hsiao pour IIA 23,035# _14,338#

Note : Les coefficients sont indiqués en rapport de risque relatif (ou "relative risk ratios"). Les écarts-types robustes sont fournis entre parenthèses. Le modèle est estimé sous couvert d’un cluster en termes de destinations. Les intervalles de confiance sont définis à *** 1%,

** 5% et * 10%. Le symbole#_{indique que l’hypothèse H}

remarquons que l’accroissement de leurs parts de marché est à l’origine des sorties des exportations françaises. Le second effet négatif se réfère aux concurrents inclus dans la catégorie CC2 : en l’espèce, nous remarquons que l’accroissement de leurs parts de marché est à l’origine de la diminution de la valeur des flux existants des exportations françaises. Bien que faiblement significatif, ce second effet corrobore le résultat obtenu pour les marchés à moyenne-forte intensité technologique. Ces deux effets font, par ailleurs, écho à la double hypothèse à laquelle nous faisions précédemment référence, à savoir que les nouveaux challengers mondiaux se sont rapidement insérés sur les marchés mondiaux et se sont rapidement positionnés sur des secteurs à plus haute intensité technologique, placés en haut du spectre de qualité.

En termes de pénétration des importations, nous constatons que ce sont les CC2 qui exercent une pression concurrentielle forte, laquelle est à l’origine de la diminution de la valeur des flux existants. En d’autres termes, la pression concurrentielle exercée par ces concurrents sur le marché domestique est plus forte que celle exercée par les autres compétiteurs mondiaux. Les résultats que nous avons obtenus au regard des mesures de pénétration des importations s’insèrent dans la continuité des conclusions avancées par

Bernard et al. (2006), Alvarez et Claro (2009), Iacovone et al. (2013) ou Bloom et al.

(2016). Bien que l’échelle de notre analyse diffère de la leur, nous identifions un effet négatif de la concurrence exercée par les pays à bas coûts (en particulier, de celle exercée par les CC2) sur les exportations françaises.

En termes de sophistication des exportations, nous identifions un effet négatif en provenance des concurrents inclus dans la catégorie CT1, lesquels paraissent répondre plus efficacement aux caractéristiques des destinations ciblées que la France. Ceci se traduit par une diminution de la valeur des exportations françaises, voire même par des sorties de flux existants.

En prenant appui sur le précédent modèle logit (dont les résultats sont présentés au sein du tableau 2.10), nous constatons que les résultats spécifiques aux marchés à forte intensité technologique reflètent plusieurs effets. Tout d’abord, en termes de parts de marché relatives, la pression concurrentielle négative exercée par les CC1, les CC2, les CC3 et les CT1 se confirme également sur les marchés à forte intensité technologique. Ensuite, l’absence de pression concurrentielle négative en provenance des CT3 s’étend aux marchés à forte intensité technologique. Cet effet laisse à penser que la conquête d’un marché par un ou plusieurs pays exportateurs peut être une source supplémentaire de spécialisation pour ses concurrents les plus proches, c’est-à-dire pour ceux ayant des structures productive et d’exportation relativement similaires. Enfin, en termes de pénétration des importations, les pays inclus dans les catégories CC2 et CT1 exercent une pression concurrentielle forte.

Les résultats des modèles : En résumé

En résumé et au regard des résultats obtenus lors de l’estimation du modèle logit multinomial appliqué à chacun des quatre niveaux d’intensité technologique, nous pouvons confirmer notre postulat de départ suivant lequel l’origine de la concurrence internationale n’affecte pas de la même manière la modification de la composition du portefeuille des exportations françaises. De manière globale, l’étude de l’évolution de la composition des exportations françaises prouve bien qu’il y a autant de réactions différentes qu’il y a de pressions concurrentielles exercées par divers compétiteurs. Autrement dit, les pays ne réagissent pas de la même manière selon l’origine de la concurrence à laquelle ils sont confrontés. Le tableau2.14ci-après fournit une représentation des résultats que nous avons obtenus pour chacun des modèles estimés.

Table 2.14 – En résumé : Les résultats du modèle logit multinomial estimé par niveau d’intensité technologique LT MLT MHT HT m=2 m=3 m=2 m=3 m=2 m=3 m=2 m=3 CC1 ∆mskj,t1/t2 - ∗ ∗ ∗ ∗ - ∆ipk,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∆esj,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ CC2 ∆mskj,t1/t2 - ∗ ∗ - ∗ - ∗ ∆ipk,t1/t2 - ∗ - ∗ ∗ ∗ - ∗ ∆esj,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ CC3 ∆mskj,t1/t2 - ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∆ipk,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∆esj,t1/t2 ∗ CT1 ∆mskj,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∆ipk,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∆esj,t1/t2 - - - - CT2 ∆mskj,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∆ipk,t1/t2 ∗ ∗ ∗ - ∗ ∗ ∗ ∆esj,t1/t2 CT3 ∆mskj,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∆ipk,t1/t2 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∆esj,t1/t2

Note : Un signe « - » illustre la présence d’un effet négatif tandis qu’un symbole « ∗ » illustre la présence d’un coefficient statistiquement significatif mais inférieur à 1, c’est-à-dire que la probabilité de choisir la modalité de référence l’emporte sur celle alternative. Précisons qu’une cellule vide reflète l’absence d’un quelconque effet. Rappelons, en outre, que : m=2 définit un flux existant qui s’est maintenu dont la valeur a diminué et que m=3 définit un flux existant qui est sorti.

Au terme de nos discussions, nous présentons trois éléments de conclusion, lesquels nous paraissent les plus saillants au regard de notre étude. Nous les discutons ci-après.

Le premier élément de conclusion suggère que les pays inclus dans la catégorie CC2 (parmi lesquels figurent, par exemple, la Chine, la Guinée Équatoriale ou le Sri Lanka) exercent une pression concurrentielle négative à la double échelle des produits et des destinations (c’est-à-dire, en l’espèce, en termes de parts de marché relatives). Il en résulte que ces concurrents sont à l’origine de la modification de la composition du portefeuille des exportations françaises le long de la marge intensive ; ils exercent, en particulier, une menace concurrentielle forte sur la diminution de la valeur des flux existants des exportations pour des marchés à faible et à moyenne-forte intensité technologique.

Le deuxième élément de conclusion suggère que les pays inclus dans la catégorie CT1 (parmi lesquels figurent, par exemple, l’Arabie Saoudite, le Chili ou la République Tchèque) exercent une pression concurrentielle négative à l’échelle unique des destinations (c’est-à-dire, en l’espèce, en termes de sophistication des exportations). Il en résulte que ces concurrents sont à l’origine de la modification de la composition du portefeuille des exportations françaises à la fois le long de la marge intensive (dans le cas spécifique des diminutions de la valeur des flux existants des exportations) et à la fois le long de la marge extensive (dans le cas spécifique des sorties de flux existants des exportations). Cet effet couvre en outre les quatre niveaux d’intensité technologique.

Le troisième élément de conclusion suggère que les pays inclus dans la catégorie CT3 (parmi lesquels figurent, par exemple, l’Allemagne, les États-Unis ou le Japon) n’exercent pas une pression concurrentielle négative à la différence des autres catégories de concur- rents. Au contraire, l’absence d’effet négatif serait compatible avec une hypothèse de complémentarité dans les demandes qui s’adressent aux CT3 et à la France. En d’autres termes, nous pouvons supposer que lorsque certains marchés se révèlent porteurs pour les CT3, ils le sont également pour la France.

En dépit du fait que nous parvenions à ces trois éléments de conclusion, ces derniers ne sont spécifiques qu’au comportement de trois des six catégories de concurrents que nous avons préalablement définis. En d’autres termes, en prenant appui sur les mesures de pression concurrentielle relatives aux parts de marché, à la pénétration des importations et à la sophistication des exportations, nous ne parvenons pas à associer un effet spécifique à chacune des trois autres catégories de concurrents que sont les CC1, les CC3 et les CT2. Dans la sous-section2.3.5 suivante, nous proposons quelques tests de robustesse afin de renforcer les résultats que nous avons discutés ci-dessus.