Le modèle de Boyer & Laont (2003)

Boyer &Laont (2003)[63℄ étudient dansquelle mesurela on urren epar ompa-

raisonréduit lesdistorsions d'eortimposées auxentreprisesmoinse ientes 36

. Ce

modèleprésente l'intérêt majeurde sedémarquer desmodèles lassiquesde on ur-

ren epar omparaisonandemieux orrespondreàl'usagequ'ilestfaiten pratique

desmé anismes omparatifs.Ainsi,lesauteurs onsidèrentquel'apportinformation-

neldes omparaisonsreposesurl'observationéventuelleparlerégulateurd'unsignal

orréléave leniveaud'e ien edel'entreprise.Cetteinformationexante luipermet

d'établir un ontrat adapté, en parti ulier on ernant les distorsions sur le niveau

d'eort. Enrevan he, esignal, non vériable, ne peut être  ontra tuali sé 37

.

LemodèledeBoyeretLaontreposesurleshypothèses lassiquesquenousavons

déjàexpli itées, à elles- iprès :

 ilsne onsidèrentquedeuxtypesd'entreprises:

β∈ {β; β}

,ave

ν

laprobabilité ( onnue du régulateur) que

β = β

;

 lafon tion de désutilitéà l'eort, stri tement onvexe,vérie

ψ

′′′_{(e) > 0}

.

Lorsqueles entreprises e ientes sont nettement majoritaires, les auteurs montrent

qu'ilvaut mieuxrenon erau menude ontrats,auprotd'un unique ontrat, établi

pourdesentreprisese ientes. Eneet, omptetenudufaible nombre d'entreprises

ine ientes, il devient trop oûteux de maintenir un menu ave un ontrat

β

ave rentesinformationnel les, et un autre

β

ave distorsions à l'eort.Il existe don une valeur

ν

∗

de laprobabilité

ν

audelà de laquelle ildevient optimal de renon er à e queles entreprises ine iente s produisent. Cela permet au régulateurde supprimer

lesrentes informationnel les desautres.

Enpratiquantla on urren epar omparaison,lerégulateurperçoitunensemble

de signaux

(σi)

qui lui permettent de réviserses royan es relatives à la ara téris- tiquede l'entreprise. Chaquesignal

σi

le onduit à évaluer laprobabilité ondition- nelle que l'entreprise soit e iente :

νˆi

=

P

(β|σi)

. Selon l'information portée par le signal,on distingue :

 Un signal favorable lorsque

νˆi

> νi

: ela indique quel'entreprise serait pluttde typee ient(

β

).Dans e as, lerégulateurdoitrenfor erdavantage les distorsionsà l'eort.Cela luipermet deréduire larente informationnelle à

éder àl'entreprise sielle est ee tivement de type

β

.

 Unsignaldéfavorablelorsque

νˆi< νi

: elaindiquequel'entrepriseserait plutt de type ine ient (

β

). Le régulateur peut alors relâ her en partie les 36

Nousnerapportonsi iqu'unepartiedutravail présentédansleurarti le.La on urren epar

omparaisonn'estqu'unmoyenparmilesautresqu'ilsanalysentd'améliorerlesin itationsàl'eort. 37

Cettemodélisationlèvedon les réservesquel'onpeutavoirquantàlamena ededéte tion-

distorsions à l'eort, quitte à augmenter la rente informationnel le qu'il est

moinsprobable qu'ilait àverser.

Les résultats théoriques du modèle s'inter alent entre deux extrema que nous

ara térisons :

 Lorsque tous les signaux vérient

νˆi

< ν

∗

, l'information qu'ils véhi ulent est

relativement in ertaine.Lesin itationsàl'eortsont,enespéran e, inférieures

à elles des ontrats individuels 38

.

 Lorsquetouslessignauxfavorablesvérient

νˆi> ν

∗

,ilssonttrèsinformatifs.Le

régulateurpeut seer ausignalqu'ilobserve,sansgrandrisqued'erreur.Dans

e as,iln'aplusintérêtàproposerunmenude ontrats,maispluttle ontrat

adapté au type pressenti de l'entreprise. Cela lui permet de ne pas éder de

rente informationnel le, silesignalqu'ilobservelui indiquequel'entrepriseest

vraisemblablementdetype

β

.Inversement,s'ilobserveave unequasi- ertitude que

β = β

, il proposera un ontratadapté, sans distorsiond'eort.

Entre es deuxrégimes extrêmes, il est di ile d'établir l'impa t de l'apport infor-

mationnel surla ontrainte d'in itation .

Les auteurs poursuivent ensuite ave l'examen de quatre as parti uliers aux-

quels nous onseillons vivement au le teur de se reporter. Enn, Boyer et Laont

montrentquelesrésultatspeuen ourageantsobtenuslorsquelessignauxnesontpas

susamment informatifspeuvent être améliorés, en onsidérant un eet d'équilibre

général 39

.

Con lusion : un apport informationnel salvateur

Ce hapitre nousa onduit à analyser plusieurs modèles théoriques de on urren e

par omparaison, dans des onguratio ns informationnel les élémentaires. Ce travail

nous a permis de per evoir par quels moyens l'usage des omparaisons peut amé-

liorer larégulation desentreprises. Il est notamment apparu quela on urren e par

omparaison améliore la solution des ontrats individuels en présen e d'asymétrie

d'information. Qu'il s'agisse d'aléa moral ou de séle tion adverse, les mé anismes

omparatifs améliorent l'information du régulateur. En eet, que l'asymétrie infor-

mationnelleportesurunevariableexogèneouendogène,les omparaisonspermettent

d'en distinguer la omposante ommune de la omposante individuelle. Le régula-

teur peut alors proposer une meilleure assuran e et des ontrats plus in itatifs aux

entreprises. Lerésultat essentiel onsisteà réduire lesrentesinformationnel les et les

distorsions quilesa ompagne nt . La on urren epar omparaison sembledon être

un outil e a e pour améliorer larégulationdes entreprises.

38

Cerésultatestobtenumoyennantunehypothèse lassique, quipeutêtrealternativementune

désutilitéàl'eortquadratique,oubienun oûtso ialdesfondspubli sfaible.Dans haque as,la

on avitédelarelationentrel'eortdistordu

ei

etles

νˆi

évaluésestassurée,et onduità erésultat enespéran e.

39

Considérant le oûtso ialdesfondspubli s ommeendogène,ilsmontrentquela on urren e

par omparaison, enréduisant lesrentesinformationnelles, atténuela ontraintebudgétaire. Cela

Il est toutefois en ore trop tt pour faire onan e aux mé anismes de on ur-

ren epar omparaison.Eneet,nousn'avonsexaminéquedesmodèlesdedimension

réduite, par rapport à la omplexité de la relation d'agen e régulateur-entr epr ises.

D'une part, il s'agit d'une dimension temporelle réduite puisque nous n'avons ana-

lyséquedes modèles statiques. Or, la régulation desindustriesde réseau fait appa-

raîtreunerépétitiondesintera tionsentrelerégulateuretlesentreprises.Il onvient

don de tenir ompte des eets dynamiques sus eptibles de se manifester dans un

tel ontexte. D'autre part, les modèles étudiéslaissent entrevoir un ertain nombre

de limites (au premier rang desquelles, la mena e de ollusion), sans les traiter. Il

apparaîtdon bienné essairede onsa rerunnouveau hapitreàlathéoriemi roé o-

nomique. Il s'agit, ettefois, d'étudierl'impa t dephénomènes lassiques( ollusion

desentreprises, apture, engagement du régulateur, et . ), sus eptibles de réduire le

béné edes omparaisons.

Cette analyse unidimensionnelle de la on urren e par omparaison selon diffé-

rentes ontraintesinformationnel lesjustielere oursà etteformederégulationan

de omblerles la unes informationnel les durégulateur. Toutefois, ilserait bientrop

rédu teur de projeter la relation régulateur-entreprises sur ette seule dimension.

Aussiest-il troptt pour on lure quela on urren e par omparaison peut oppor-

tunément être mise en ÷uvre an de réguler des industries de réseau. Nous nous

atta hons don , dans le hapitre suivant, à examiner les résultats des mé anismes

Analyses bidimensionnelles

Nousanalysons dans e hapitre l'apportdesmé anismes omparatifsdansd'autres

dimensionsdelarégulationque elledes ontraintesinformationnel les.Ils'agitpour-

tant toujours de projeter l'introdu tion de es mé anismes sur ette dimension in-

formationnelle delarégulation.Maisnous onsidérons,à haquefois,unedimension

supplémentaire dela régulation.

Il s'agit notamment d'envisager des omportement s d'entente expli ite entre les

agents é onomiques. Nous dis utons notamment de la ollusion expli ite entre les

entreprises, que nous avons déjà abordée au hapitre pré édent. Nous nousintéres-

sonségalement aux onséquen esquepourraitavoirla apturedurégulateur parles

entreprises.

Nous onsidéronsensuiteladimensiontemporelledelarégulation,àtraversl'ana-

lysedemodèlesdynamiques,etnonplusstatiques.Dans e ontexte,uneautreforme

de ollusion, ta ite, ettefois, estsus eptible de perturber les résultatsdes ongu-

rations élémentaires. Mais le régulateur, pas plus que les entreprises, n'est in ité à

respe terlesrèglesdujeu statique,lorsque elui- i estrépétéplusieurs fois.Nousen

étudionsles onséquen esà travers l'eetde liquet.

Enn,nousprenonsen omptelesné essairesinvestissements,and'évaluerdans

quelle mesurela on urren epar omparaison in iteles entreprises àinvestir. Nous

distinguonsalorslesinvestissementsprodu tifsdubéné edesquelsl'entreprisepeut

parfois être dépossédée. Nous a hevons e hapitre par l'étude de la ompatibili té

entreunmé anisme omparatif etlesin itationsàinvestirdanslaqualitéduservi e

oert.

4.1 Les omportements d'entente expli it e

Surlesmar hés on urrentiels,l'optimumparétienestnaturelleme ntatteintàl'équi-

libre qui s'impose entre une ore et une demande atomisées. Toutefois, lorsque la

ondition d'atomi ité desoreurs n'est plus valide, es derniers sont tentés de s'en-

tendre au sein d'un artel, an de se partager une rente monopolistique. Une telle

de la on urren e en Fran e ou la Dire tion Générale de la on urren e de l'Union

europénne,ont étéinstituées, an degarantir la on urren e surles mar hés.

Les industries de réseau qui font intervenir un petit nombre d'oreurs sur des

mar hésrégulésn'é happent pasà es omportement sd'entente. Danslamesureoù

esa tivitéssontréguléesspé iquement,laformationde artelspeutêtreplusdéli-

ate.De efait,lesentreprisessonttentéesdes'assurerlabienveillan edurégulateur

àleurégard,enle apturant.Cesont esdeuxtypesd'ententes, ollusionet apture,

que nous étudions dans ette se tion, lorsque la on urren e par omparaison est

miseen÷uvre.

Dans le document Réguler les chemins de fer sur une proposition de la nouvelle économie de la réglementation : "la concurrence par comparaison" (yardstick competition) (Page 109-113)