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Réguler les chemins de fer sur une proposition de la nouvelle économie de la réglementation : "la concurrence par comparaison" (yardstick competition)

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nouvelle économie de la réglementation : ”la concurrence

par comparaison” (yardstick competition)

Julien Lévêque

To cite this version:

Julien Lévêque. Réguler les chemins de fer sur une proposition de la nouvelle économie de la

réglemen-tation : ”la concurrence par comparaison” (yardstick competition). Economies et finances. Université

Lumière - Lyon II, 2005. Français. �tel-00012043�

(2)

RÉGULER LES CHEMINS DE FER

SUR UNE PROPOSITION DE LA NOUVELLE

ÉCONOMIE DE LA RÉGLEMENTATION :

LA  CONCURRENCE PAR COMPARAISON 

(YARDSTICK COMPETITION)

Thèse pour le do torat de S ien es É onomiques

mentionÉ onomie desTransports

présentée, soutenue et obtenue le5 dé embre 2005 par

Julien LÉVÊQUE

ave lamention TrèsHonorable et lesFéli itations du Jury

Dire teur de re her he : M. le Professeur Yves CROZET

Jury :

Emmanuelle AURIOL(rapporteur) ,Professeur àl'Université de Toulouse 1

Alain BONNAFOUS ,(président), Professeurà l'Universitéde Lyon 2

Yves CROZET ,(dire teur), Professeur àl'Université deLyon2

Antonio ESTACHE ,Senior E onomi Advisor àlaBanque Mondiale

Patri k PERSUY, Dire teur nan ier de RéseauFerréde Fran e

(3)
(4)

LaSNCFestun asdouloureux,etmêmelesplusardentsdéfenseurs

des entreprises publiques sont désarçonnés... Le gaspillage atteint

un seuil di ile à roire et il y a vraiment une appropriation de

l'entreprise par ses employés. Sans aller jusqu'à la privatisation, je

pensequ'ilfaudraita entuerlaséparationentreleréseauferré(RFF)

et le transport, et introduire de la on urren e sur le transport. Il

faudraitorganiserla on urren eendé entralisant etenpoussantàla

omparaisond'unerégionàl'autre.

Jean-Ja quesLaont(1999),

interviewàl'Expansion,n o

603.

Élève-ingénieur à l'É ole Centrale de Lyon,les problèmes de dynamique ferroviaire

telsquele onta troue-railoul'intera tion aténaire-pantographem'étaientapparus

parmi les plus subtils et les plus beaux de la mé anique des solides. Préjugeant de

la bienveillan e des agents publi s, et admirant ertaines performan es te hniques

du monopole ferroviaire, la dé-intégrati on entre le gestionnaire d'infrastru ture et

l'entrepriseferroviaire,pronéeparlesé onomistes,nepouvaientalorsquemeheurter.

J'aidon ommen éàdouter:etsilesproblèmesd'uneindustrieaussite hniqueque

les hemins de fer ne pouvaient être résolus par les ingénieurs? En eet, omment

ignorer quelesvéritablesenjeuxdutransportferroviairetrouveraientune amor ede

solution du té des in itations et de la régulation é onomique, plutt que dans la

résolution desproblèmes d'instabilités mé aniques et devibrations dessystèmes?

Le3 e

y lequej'aimenéauseinduLaboratoir ed'É onomiedesTransports,dont

ettethèsemarquel'aboutissement,m'aoertl'opportunit édesaisirl'essentieldujeu

desa teurs du systèmeferroviaire. A l'issuede e travail de re her he,j'ai l'intense

sentiment d'être moins naïf quant aux motivations qui guident le omportement

des agents, quant à leurs intérêts respe tifs, leurs moyens d'a tion et l'information

dont ils disposent. Dès lors, je pense avoir assimilé quelquespoints élémentaire s de

l'analyse mi roé ono mique .

Cettethèse a éténan ée par le CNRS, e qui m'a oert la plus grande liberté

pour la mener à bien. Après trois ansde re her hes passionnantes, et malgré

l'inti-mité quej'aipu entretenir ave lesujet,je penseavoirexer éun eortde neutralité

susant,andepréserverle ara tères ientiquede etravaildo toral.Cettethèse

(5)

aux-quels j'ai présenté mes résultats. De e fait, elle ontribue à restituer, non pas la

réalité,maisbienun réel variable desétapesde la onnaissan e.

Bien que e travail demeure individuel, il doit beau oup à tous eux qui m'ont

aidéàle menerà sonterme. Je souhaiteainsirenouveler mesremer ieme nt s àYves

Crozetpour avoir proposéet en adré ette thèse.J'exprime également magratitude

à Alain Bonnafous pour ses onseils et son aide, ainsi qu'aux membres du jury qui

ont a epté de s'investir en vue de la soutenan e. Parmi les ollègues du LET qui

m'ontaidédans etravail,jetiensàremer iertoutparti ulière mentDominiqueBouf

pour leplaisir quej'aieu àtravailler ave lui, et Iragaëlpour l'animationmotivante

qu'ilaintroduite danslebureau.Je suis également redevable envers PhilippeAdam

et les heminots qui ont ontribué par leur apport à e travail. Enn, je remer ie

(6)

Avant-propos 3

Introdu tion générale 11

I Réguler les hemins de fer 15

Introdu tion : la nouvelle é onomie des hemins de fer 17

1 Analyse é onomique des mar hés ferroviaires 19

1.1 Lesmonopoles naturels. . . 19

1.1.1 Quel(s) monopole(s) naturel(s) surles infrastru tures? . . . . 21

1.1.2 Quelles é onomies d'é helle surlesservi es ferroviaires? . . . 24

1.2 L'émission d'externalités . . . 35

1.2.1 Lesexternalités positivesde réseau . . . 35

1.2.2 Leseetsexternes . . . 38

1.3 Lespropriétés desbiens olle tifs . . . 40

1.3.1 La non-rivalité . . . 41

1.3.2 La non-ex ludabilit é . . . 41

2 Quelle réglementation pourles hemins de fer? 43 2.1 L'apport historique . . . 43

2.1.1 L'intégrati onverti ale . . . 44

2.1.2 L'intégrati onhorizontale . . . 44

2.2 Leslimites dumonopole publi intégré . . . 49

2.2.1 La bienveillan e desautorités de tutelle . . . 49

2.2.2 L'absen ede risque . . . 52

2.2.3 L'ex édent organisationne l . . . 53

2.3 La libéralisation desmar hésferroviaires . . . 57

2.3.1 La on urren eintermodale . . . 57

2.3.2 La on urren epour lemar hé . . . 62

2.3.3 La on urren esurle mar hé . . . 67

(7)

Con lusion: Comment réguler de façon in itative? 75

II Analyse théorique de la on urren e par omparaison 77

Introdu tion : Genèse de la on urren e par omparaison 79

3 Analyse unidimensionnelle : les ontraintes informationnelles 81

3.1 L'émergen e despratiques omparativesdans un adred'aléa moral . 82

3.1.1 Les modèles d'aléa moral . . . 82

3.1.2 Le modèle d'Holmström(1982) . . . 85

3.2 Le asparti ulier destournois derang . . . 89

3.2.1 Prin ipe général . . . 89

3.2.2 Quelques résultatssupplémentaire s . . . 90

3.3 Le modèle originel deShleifer et leproblèmede l'hétérogénéit é . . . 91

3.3.1 Le modèle de Shleifer(1985). . . 91

3.3.2 Corriger l'hétérogénéi té . . . 94

3.4 L'apport des omparaisons dansun adre deséle tion adverse . . . . 96

3.4.1 Les modèles deséle tion adverse . . . 96

3.4.2 Le modèle de Crémer&M Lean (1988) . . . 98

3.4.3 Le modèle d'Auriol &Laont (1992) . . . 99

3.5 Con urren e par omparaison en aléa moral et séle tion adverse . . . 104

3.5.1 Les modèles enaléa moral et séle tion adverse. . . 104

3.5.2 Le modèle d'Auriol (2000) . . . 106

3.5.3 Le modèle de Boyer &Laont (2003) . . . 108

4 Analyses bidimensionnelles 111 4.1 Les omportements d'entente expli ite . . . 111

4.1.1 La mena e de ollusion. . . 112

4.1.2 La apture durégulateur . . . 116

4.2 Les eetsdynamiques . . . 118

4.2.1 La ollusion ta ite . . . 118

4.2.2 L'eet de liquet . . . 120

4.3 Les in itationsà investir . . . 124

4.3.1 Les investissementsde produ tivité . . . 124

4.3.2 Les investissementsde qualité . . . 127

Con lusion: Des progrès théoriquesfavorables à la mise en ÷uvre 131

III La on urren e par omparaison appliquée

aux hemins de fer : justi ation et résultats 135

(8)

5.1.1 Te hnique d'appli ation . . . 143

5.1.2 Prin ipe dumé anisme in itatif . . . 145

5.1.3 Une miseen ÷uvrepragmatique . . . 147

5.2 Une propositiond'appli ation auxTERfrançais . . . 147

5.2.1 Quelquesoptions pour uneappli ation en Fran e . . . 148

5.2.2 Perspe tive d'appli ation régionale . . . 149

5.2.3 Appli abilitédesmodèles théoriques . . . 152

5.2.4 Mesure delaperforman e desopérateurs ferroviaires . . . 155

6 Estimation de la performan e par frontière 163 6.1 Le modèleé onomique . . . 163

6.1.1 Stru turedu modèle omplet . . . 163

6.1.2 Corre tion del'hétérogénéité . . . 169

6.2 Le modèleé onométrique . . . 171

6.2.1 La frontière sto hastique de oût . . . 171

6.2.2 Intégrationdesvariables environnementales . . . 174

6.3 Lesrésultats. . . 175

6.3.1 Résultats é onométrique s . . . 175

6.3.2 Interprétationé onomique . . . 180

Con lusion : De la théorie à la pratique 185 Con lusion générale : Réguler les TER par omparaison : mode d'emploi 187 Bibliographie 193 Annexes 202 A Rappels de méthodologie en é onométrie des données de panel 205 B Programmes d'estimation des fon tions de oût 209 B.1 Données régionales . . . 209

B.2 Données sous-réseaux. . . 212

C Résultats estimés des rendements d'é helle et de densité 217 C.1 Résultats régionaux. . . 217

C.2 Résultats dessous-réseaux . . . 221

(9)

E Formulation et résolution du modèle é onomique omplet 229

E.1 Formeet spé i ation desfon tions . . . 229

E.2 Résolution du problèmede maximisation . . . 231

F Estimation des élasti ités du oût aux fa teurs d'hétérogénéité 233

G Programme d'estimation de la frontière de oût 235

H Autres lassements des opérateurs régionaux 241

H.1 Classement suivant l'e ien e brute . . . 241

(10)

1.1 Nomogrammedesrendements de taillepour lessous-réseaux . . . 33

1.2 Nomogrammedétaillé desrendements de taillepour lessous-réseaux 34 2.1 Évolution de paramètres nan iers dusystèmeferroviaire français . . 51

2.2 Évolution de laprodu tion par agent enEurope . . . 54

2.3 Évolution des harges de personnelet des ee tifsà laSNCF . . . . 55

2.4 Évolution de larépartitionmodaledutra intérieur demar handises 58 2.5 Évolution de larépartitionmodaledutra intérieur devoyageurs . 59 3.1 Variationde l'apportdes omparaisons selonle rapport var

(η)

/var

(ǫ)

87 3.2 Distribution des ara téristiques desentreprises (Auriolet Laont) . 101 3.3 Relâ hement desdistorsions de produ tions grâ eaux omparaisons 102 3.4 Distribution des ara téristiques desentreprises (Auriol) . . . 103

5.1 Comptede résultat re onstituédesentreprisesferroviairesjaponaises 143 5.2 Mé anisme d'in itationstatique . . . 145

5.3 Illustration del'e ien e oût . . . 157

6.1 Variationdu oûten fon tion delaprodu tion . . . 166

6.2 Stru turedu modèle . . . 168

6.3 Frontière sto hastique de oût: dé omposition du terme résiduel . . 173

6.4 Frontière sto hastique de oûtestimée . . . 177

6.5 Variationdes s oresd'e ien e nette normés . . . 182

CG.1Déroulement hronologique . . . 189

D.1 Intégration horizontale enFran e, Grande-Bretagn eet Allemagne . . 226

D.2 Intégration horizontale enHollande, Belgiqueet Suède . . . 227

(11)

1.1 Statistiques des riptives régionales . . . 27

1.2 Estimations desfon tions de oûtrégionales . . . 30

1.3 Statistiques des riptives dessous-réseaux. . . 31

1.4 Estimations de lafon tion de oûtdessous-réseaux . . . 32

C2.1 Ré apitulatifdesmodèles analysés . . . 133

I3.1 Prin ipaux mé anismes omparatifs. . . 138

5.1 Variables mobilisées pour al uler le oûtde référen e . . . 144

6.1 Prix moyendes ir ulations en fon tion de variables d'hétérogénéité . 170 6.2 Statistiques des riptives régionales . . . 175

6.3 Estimation de lafrontière sto hastique . . . 176

6.4 S ores d'e ien e nette norméspour 1998 . . . 179

6.5 Comparaison de troismesuresnormées de laperforman e pour 1998 180 CG.1 Gainsde produ tivité annuels selon les ore d'e ien e nette normé 191 B.1 Rendementsd'é helle et de densitédes réseauxrégionaux . . . 217

B.2 Rendementsd'é helle et de densitédes sous-réseaux. . . 221

H.1 S ores d'e ien e brute norméspour 1998 . . . 241

(12)

Le système étatique et administratif français repose sur une

on eption idéaliste du pouvoir politique et de la vie démo ratique,

sur un postulat général de bienveillan e des hommes politiques, de

l'administration et de tous les fon tionnaires etpersonnels assimilés.

Cette visionoptimiste del'appareild'Étata onduità desstru tures

quiontfon tionnéave un ertainsu èspourl'essentielduxx e

siè le.

Jean-Ja quesLaont(1999),

ÉtapesversunÉtatmoderne:uneanalyseé onomique,

rapportau Conseild'AnalyseÉ onomique .

L'intervention de la puissan e publique au sein des é onomies de mar hé perdure

au delà des traditionnel les missions régaliennes, tout en se renouvelant. Ce i est

parti ulière ment avéré ave les industries de réseau (transports, ommuni at ions,

énergie,et .)dontlesmar héssont ara tériséspartroisdéfaillan es:desrendements

d'é helle qui onduisent au monopole naturel, des externalités et des propriétés de

biens olle tifs. De e fait, les mar hés seulsne peuvent prétendre à une allo ation

optimale desressour es : le pouvoir de mar hé, les distorsions de onsommation et

les désin itations à investirqui en résulteraient s'y opposent. Pour ette raison, les

Étatsétablissentlaréglementation de esindustries, 'est-à-direlesrègleslégalesqui

ordonnent et dénissent lefon tionnement desmar hés asso iés.

EnEurope, àl'issue de laSe ondeGuerre mondiale, ette réglementat ion a

lar-gement institué des organisations monopolistiques publiques, omme solution aux

défaillan esdesmar hés.Ensupposant esorganisationsbienveillantes,lesdé ideurs

publi s se sont dispensés de les réguler de façon in itative, 'est-à-dire d'intervenir

nement(parvoiede ontrats,d'arbitrages, d'avis,d'autorisationsoud'évaluations)

and'assurer unmeilleurfon tionnement desmar hésdansle adredela

réglemen-tation.

Cette défaillan e des pouvoirs publi s a onduit un peu partout au

développe-ment d'ine ien es qui ont onduit nombre d'entreprises, ferroviaires notamment,

à un état de faillite virtuelle.Depuis, ette réglementat ion, que les États n'ont pas

su a ompagne r d'une régulation in itative, est progressivement réorientée vers les

mar hés dans le adre de la libéralisation. Il s'agit non pas de déréglement er ,

mais bien de re-réglement er , de façon ompatible ave l'ouverture desmar hés.

(13)

désormais ontraints deréguler leurs industriesde réseau.

Mais, les mé anismes de régulation in itatifs et adéquats sont rares, tant les

ontraintes, notamment informationnel les, sont fortes. En eet, ontraireme nt aux

entreprises, le régulateur ignore les informations relatives aux oûts, aux aléas ou

à la demande, alors même qu'elles sont né essaires à une régulation optimale des

mar hés. C'est àpartir de e onstat que lanouvelle é onomie delaréglementat ion

propose desmé anismes in itatifs, parmi lesquelsla on urren e par omparaison.

Cemé anismereposesurlefaitquelorsque plusieursentreprisesopèrentsurdes

mar hés monopolistiques semblables et géographiquement distin ts, elles dégagent

desexternalitésinformationnel les.Le régulateurpeut alors entirerpartigrâ eàdes

omparaisons inter-entreprises. Les modèles théoriques montrent qu'un mé anisme

in itatif permet d'extraire l'information stratégique, et induit des omportements

on urrentiels. En pratique, un travail de olle te et de traitement desdonnées

re-lativesà la produ tion et aux oûts permet d'évaluer les performan es relativesdes

entreprises. Ces omparaisonspermettent aurégulateurderéduire l'asymétrie

infor-mationnelle , et don d'a roîtresa apa itéd'expertise et d'améliorer larégulation.

Littéralement, la yardsti k ompetition proposée par Shleifer orrespondrait

à une  on urren e à l'étalon, que la plupart des auteurs français traduisent en

termes de  on urren e par omparaison. Nous verrons toutefois que e on ept

re ouvredenombreusesformes(théoriquesetpratiques)demé anismes omparatifs.

Dansles faits,lamise en÷uvre de es mé anismes s'apparente bien plusà unoutil

stratégique d'améliorat ion de la régulation qu'à une forme de mise en on urren e .

Ainsi, il paraîtrait plus pertinent de parler de régulation par omparaison, an

de suivre la littérature anglophone ré ente qui traite, à juste titre, de yardsti k

regulation .

Pour autant, la on urren e par omparaison ne doit pas être onfondue ave le

ben hmarking 1

,nepro édantpasdumême esprit.D'abordpar equela on urren e

par omparaisonest onduiteparlerégulateur,etnonparl'entreprise,desortequ'elle

s'imposeà elle- ide façonplus ontraignant e. Ensuitepar equela on urren epar

omparaison, ontraireme nt au ben hmarking , se limite à l'évaluation relative des

performan es; au-delà,l'identi at ion despointsfaiblesde l'entrepriseet lamiseen

÷uvredesolutions appropriéesrelèvent d'uneautreinitiative,interne àl'entreprise.

C'est aux hemins de fer que nous proposons d'appliquer la on urren e par

omparaison.Dans etteindustrie,plusquelesautres,lamiseen÷uvred'une

régu-lationin itativeportantsurles oûtss'avèrené essaire.C'estlaraisonpourlaquelle

nous fo alisons l'analyse sur l'évaluation é onomique de l'e ien e - oût. Cette

dé-mar he nous onduit à mobiliser plusieurs fon tions de oût, mi roé ono miques et

é onométrique s,an de modéliser lastru ture des oûts,de façon àestimer les

ren-dementsd'é helle et l'ine ien e.

Nousmontrons notammentquelaseuleine ien e interneàlaSNCFdansle

trans-1

Leben hmarking (ouparangonnage)estladémar hedere her hedesmeilleurespratiques,

d'évaluation par omparaison, et de mise en ÷uvre d'appro hes similaires visant à optimiser la

(14)

Cette re her he illustre aussilatransition de l'é onomiepublique à lanouvelle

é o-nomie de la réglementat ion, en mettant l'a ent sur les innovations introduites par

ettedernière.Ellemetégalementenvaleurl'intera tionpermanenteetfé ondeentre

l'analyse é onomique théorique et lesmises en ÷uvrepratiquesquien résultent.

Ce travailest organiséen suivant letier ésuivant :

 laproblématique estpré isée en première partie :il faut réguler

(é onomique-ment)les heminsde fer;

 ladonneestensuitedéveloppée:ils'agitdesrésultatsthéoriquesdelanouvelle

é onomiede laréglementat ion, relatifs à la on urren epar omparaison;

 l'analyseestenn menée: unmé anisme omparatifadéquat estproposé,an

(15)
(16)
(17)
(18)

é onomie des hemins de fer

Deuxgrandstypesdesolutionsdoiventêtreexplorés.Le

développe-ment des mar hés, haque fois que les onditions pour l'existen e de

mar hés on urrentiels sontréunies. L'anonymatdes mar hés

on ur-rentiels résout eneet,à lafois les problèmesd'in itation etles

pro-blèmesde orruption.

Quand e n'est pas possible, l'organis ation de l'État doit être

repensée en termes de ontre-pouvoirs, de  he ks and balan es,

qui permettent de garantir une autonomie d'a tion susante tout

en limitant les eets des groupes d'intérêts, et des pro édures de

on uren e interne doivent être multipliées pour réerdes in itations

individuellesetéviterla orruption.

Jean-Ja quesLaont(1999),

ÉtapesversunÉtatmoderne:uneanalyseé onomique,

rapportau Conseild'AnalyseÉ onomique .

Durant la majeure partie du xx e

siè le, les États européens ont organisé leurs

he-mins de fersous la forme de monopoles publi sintégrés. Au delà desperforman es

d'une telle organisation, la onnaissan e é onomique des a tivités ferroviairesa été

freinée par les stru tures mises en pla e. Les organisations se sont substituées aux

mar hés. Progressivement, les entités historiques ont onforté leur rle en laissant

roire que toutes leurs a tivités onstituaient un monopole naturel. Malgré les

pro-grès de l'é onomie publique, des arguments te hniques ont préservé les monopoles

intégrés,jusqu'aux risesnan ièresdesannées1980-90.Depuis,lalibéralisationdes

mar hésferroviairespermet d'entrevoirlasortiede esiè ledesténèbresdu

he-min defer. La restaurationdesmar hés,à lapla e d'organisationss lérosées,ouvre

en eet un hampnouveau de réexions é onomiques.

Le renouveau organisationnel qui se met lentement en pla e, manque en ore de

repères,tant les dé enniesde monopole intégré ont inuen é ladonne à l'originede

l'investigation. C'est laraison pour laquellenous onsa rons ettepremière partie à

rétablir ertains résultatsé onomiques queles idéologiesde tousbordsont tenté de

négliger. Par e que, omme l'explique Bonnafous (1989) [5℄, la singularité même

des faits é onomiques et tout parti ulière ment leur histori ité rendent né essaire

(19)

impliqueunele turesuper ielledudis oursthéorique,porteusedeserreurslesplus

grossières.

An d'établir orre tement notre problématique de la régulation des hemins

de fer, nous onsa rons un premier hapitre à l'analyse é onomique des mar hés

ferroviaires. Il s'agit essentiellement de ara tériser dans quelle mesure les hemins

deferfontpartiedesindustriesderéseau.Pluspré isément,nousétablissons,parune

étudetrèsnedesrendementsd'é helle,l'existen edemultiplesmonopolesnaturels,

orrespondant à autant de mar hés distin ts. Ces résultats onduisent à envisager

les ontours des diérents mar hés ferroviaires, et à justier la régulation publique

de eux- i.

Dansunse ond hapitre,nousdis utonsdesformesque etteintervention

publi-queest sus eptiblede prendre. L'analyseest développée à partir desenseignements

retirésdesdiversesexpérien eshistoriques.Elle s'enri hitdesformesde on urren e

quelalibéralisationinviteàmettreen÷uvre.Ayantdémontrélafaillitedumonopole

intégrénonrégulé,nousretenonsquelalibéralisationnedispenseenrienlespouvoirs

publi s d'améliorer la régulation des hemins de fer. Cette première partie nous

fournit don des bases saines, avant de poursuivre notre investigation d'une forme

(20)

Analyse é onomique des mar hés

ferroviaires

An depré iser notreproblématique delarégulation des heminsdefer, e premier

hapitre vise à réa tualiser ertaines ara téristiques é onomiques des mar hés

fer-roviaires.Nousre onsidéronsainsiladé linaisonferroviairedestroismarketfailures

qui ara térisent les industries de réseau. Il s'agit des rendements roissants, des

externalités et des propriétés de non-rivalité et non-ex ludabilit é. Ces défaillan es

des mar hés tiennent en é he l'allo ation optimale des ressour es rares à travers

la main invisible d'Adam Smith, et né essitent ainsi l'intervention despouvoirs

publi s.

Au ours du xx e

siè le, eux- i ont organisé les hemins de fersous la forme de

monopoles publi s intégrés. L'organisation au sein de es entreprises semblait alors

résoudrelaplupartdesdéfaillan esdumar héenfaisantdisparaître e dernier.Mais

l'é he de esorganisations onduit àlibéraliserlessystèmes ferroviairesen

réintro-duisantdesmar hésenleursein.Cettelibéralisationnousinvitedon àre onsidérer

sous uneautre appro heles mar hésferroviaires.

Dans e hapitre,nousnousintéressonsplusparti ulière mentàl'existen ede

mo-nopolesnaturels. Nousdémontronsdanslapremière se tionqu'ilssontmultiples (et

non uniques),notamment danslesa tivitésde transport.Dansladeuxième se tion,

nousrappelons queles heminsdeferémettent desexternalités,aussibienpositives

quenégatives.Nousétudionsennles heminsdeferentantquebien olle tifmixte,

avant de on lure àla né essitéderéguler esmar hés ferroviaires.

1.1 Les monopoles naturels

L'analyse des mar hés au moyen de fon tions de oût renseigne sur le périmètre

d'a tivitéoptimald'uneindustriederéseau ommeles heminsdefer.Lesé onomies

d'é helleontd'ailleursétélongtempsasso iéesàl'idéedemonopolenaturel.Ellesn'en

sontpourtantqu'une onditionsusante(voirBraeutigam(1989)[8℄),dansle asoù

(21)

&Sharkey(2002) [26℄montrent eneet quelesrendements d'é helle peuvent être

ompensés par lesbéné esd'un mar hé duopolistique, en termesde surplusso ial,

deprodu tion plusimportante et d'in itation s plusfortes àl'e ien e 1

.

L'analysethéorique desrendementsd'é helle aétéfortementdéveloppéedansles

années1975 à1985,période orrespondantauxdébutsdelalibéralisationdes

indus-triesderéseauauxÉtats-Unis.Ils'agissaitalorsessentiellementderendre omptedes

avantagesstru turelsdes ompagniesdetransport,liésauvolumedeleurprodu tion

et àl'étendue deleur réseaux.

DepuislestravauxfondateursdeCaves,ChristensenetTretheway(Caves,

Chris-tensen&Tretheway(1984) [12℄ etCaves,Christensen,Trethewayetal.(1985) [13℄),

l'appro headoptéedanslalittératurereposesuruneanalysema roé ono mique,

agré-gée,àl'é helle desdiérentsréseauxdetransport.À lasuite destravauxaméri ains

onduitspar esauteurs, lesrendementsd'é helle des ompagnies européennes

inté-grées de hemins de feront étéanalysés, notamment par Cantos (2001) [10℄. Enn,

Ida&Suda(2004)[31℄ontré emmentétudiélesstru turesde oûtdessixprin ipales

ompagnies japonaises. Ces travaux on luent généralement à l'existen ed'une

er-taineformederendementsd'é helle:lesrendementsdedensité, 'est-à-direquepour

un réseau de servi es identiques, une hausse du tra engendre une augmentation

proportionnellementmoindredes oûtstotaux.Enrevan he,laplupartdesétudesne

permettent pasde prouver qu'ilya un gain, sousforme d'é onomie s d'envergure, à

multiplierlesdiérentstypesdetra ,qu'ils'agissedevoyageursetdemar handises

enEurope,ou de voyageursà grandevitesseet à vitesse lassique auJapon.

Cette appro he traditionnel le n'est ependant plus très pertinente en Europe,

ompte tenu du ontexte de libéralisation des mar hés ferroviaires. En eet, les

ré-formes engagées ont onduit à rendre les entreprises européennes de transport

fer-roviaire signi ativement hétérogènes. Il en résulte que leurs fon tions de oût ne

peuvent plus être estimées à partir d'une même spé i ation agrégée, e i pour les

deuxprin ipalesraisons suivantes :

 d'une part, l'agrégation verti ale des données, orrespondant à l'intégration

des diérentes a tivités ferroviaires (transport de mar handises, transport de

voyageurs, gestion de l'infrastru ture), n'est plus possible. En eet, ave la

disparitiondesentreprisesferroviairesintégréeset l'ouverture desmar hés, les

périmètresdel'exer i ede esa tivitésnesesuperposentplus: ertains

opéra-teurshistoriquesontvenduleura tivitédetransportdemar handises,d'autres

ont dû éder leura tivité degestion del'infrastru ture.

Rappelonségalementque etteagrégationverti ale,lorsqu'elleestenvisageable,

soulèveleproblèmedelapondérationentreles produits (quelleéquivalen e en

termes de oût entre unvoyageur.kilomètre et une tonne.kilomètr e?).

 d'autre part, l'agrégation horizontale des données, orrespondant à

l'intégra-tion des tra s à l'é helle nationale (transports régionaux, longue distan e,

1

Dansleur arti leThe monopoly testre onsidered , esauteursjustientnotamment e

ré-sultatparlapossibilité demettreen÷uvrela on urren e par omparaison surles mar hés

(22)

grandevitesse), onduit àestimer desfon tionsde oûtsurlabased'une

spé- i ation internationa le, alors même que les situations sont très ontrastées.

Ce iengendre des biais onséquentsdu fait de l'hétérogénéité desdonnées en

général 2

, et desdisparités omptables,en parti ulier.

Ainsi, l'a tuelle libéralisation des mar hés onduit désormais les é onomistes à

re entrerleuranalysesurlesmar hésquiémergentauseindesan iensmonopoles

na-tionauxintégrés.Il semblenotamment parti ulière ment intéressant de tenir ompte

dans l'étude des rendements d'é helle de la séparation verti ale mise en ÷uvre en

Europeentrelesa tivitésdegestiondel'infrastru tureet ellesdesservi es.Si

l'infra-stru tureesttoujours onsidérée omme ununiquemonopolenaturel,lajusti ation

desmonopoles dansles servi esde transport estétudiée ave d'autant plusd'a uité

que esa tivitéss'ouvrenta tuellementàla on urren e .Notreanalyses'ins ritdon

dansun adrea tualisé, ohérent ave laréglementat ion européenne.

1.1.1 Quel(s) monopole(s) naturel(s) sur les infrastru tures?

Malgré l'émergen e roissantedesgestionnaires d'infrastru turedansl'industrie

fer-roviaire européenne, les données manquent pour évaluer nement les rendements

d'é helledans esa tivités.Àdéfautdepouvoirprésenteruneestimationpertinente

de eux- i, nous rappelons les arguments historiques  qui justient, en termes

d'indivisibilités d'ore, l'a tuelle organisation de es a tivités. Il s'agit don bien

d'observer l'état des hoses, plusque d'en restituer l'état théorique. Et e d'autant

qu'il a étéprouvédans l'industrie destélé ommun i at ions (en théorie - voirGasmi,

Laont & Sharkey (2002) [26℄ -, omme en pratique) que les raisonnements fondés

surles indivisibilités onduisaient àdes on lusions erronées.

L'indivisibilitédesinfrastru turesdetransportestàl'originedel'idéede

monopo-lenaturel quileurestasso iée.Il onvient ependant dedépasser ettepremière

im-pressionandemieux ernerles ontoursdesmonopolesnaturels.Nous ommençons

don par rappeler les prin ipales a tivités d'un gestionnaire d'infrastru ture

ferro-viaire, avant de dis uter dans quelle mesure les unes et les autres sont sus eptibles

de relever du monopolenaturel.

Les a tivités de gestion d'une infrastru ture ferroviaire

Lagestiondel'infrastru tureferroviairefaitréféren eàdeuxa tivitésprin ipales:la

gestiondu y ledevie del'infrastru ture etlagestionde l'ored'infrastru ture. Le

y ledevied'uneinfrastru ture omportetroisphases: la onstru tion,l'usage(qui

né essitelamaintenan e) etledémantèlement . Lagestion del'ore d'infrastru ture

on erne l'allo ation dessillonset lagestionopérationne lle des ir ulations.

2

Certainstra s-souventles moinsrentablespourl'opérateur historique-ont été aptéspar

(23)

Détail desa tivités degestion d'uneinfrastru ture ferroviaire :

 La onstru tion de l'infrastru ture ferroviaire(ou sadupli ation, sa

ré-habilitation ) fait appel àdeux typesd'a tivité :

 le génie ivil qui réalise l'infrastru ture au sens propre (terrassements,

ou-vragesd'art);

 le génie ferroviaire qui réalise la superstru ture (voie, ballast, aténaire,

si-gnalisation...).

 La maintenan e de l'infrastru ture ferroviaire est elle-même omposée

de troistypesd'a tivité :

 lamaintenan epréventive qui onsiste à surveiller(par observations et

véri- ations) l'état de l'infrastru ture, à assurer l'entretien ourant (nettoyage,

graissage,petitsréglages et rempla ement s) et àintervenirde façon plus ou

moinslégère (réglages,remises enétat, rempla ements);

 la maintenan e orre tive qui peut omporter des opérations de dépannage

et deréparation suite à l'observation d'unedéfaillan e;

 lamaintenan erégénératri e estuneremiseenétatdesinstallationsqui

s'a - ompagne d'un rempla ement signi atif d'éléments onstitutifs vitaux par

desélémentsneufsou remisà neuf.Il peut s'agir derenouvellement ,

re ons-tru tionou d'unegrosseopération de remiseen état.

 Ledémantèlement del'infrastru tureferroviaire(déposedesvoies)peut

avoir lieuaprès pronon iation de lafermeture delaligne orrespondante .

 L'allo ation des sillons on ernelarépartitiondes apa itésd'infrastru ture

disponiblespour la ir ulationdestrains.

 dénitionet étudedes apa ités;

 ré eptiondesdemandes;

 attribution dessillons(réalisation du graphiquede ir ulations);

 ontra tualisation ave les entreprises ferroviaires.

 La gestion des ir ulations omprend les a tivités de régulation des

ir u-lations ferroviaires :

 lagestionopérationne lle des ir ulations;

 les mesures propres à assurer leur uidité, leur régularité et leur

a hemine-ment en toutesé urité;

 lamise en ÷uvre desdispositions né essaires pour assurer lerétablissement

dela situationnormale en asdeperturbation de la ir ulation.

La gestion du y le de vie

Les trois a tivités onstitutives de la gestion du y le de vie d'une infrastru ture

( onstru tion,maintenan e, demantèlement )sont ara tériséesparuneindivisibilité

te hniquedufaitdelané essaire ontinuité duréseaud'infrastru ture.Cela onduit

à un monopole naturel sur la maîtrise d'ouvrage liée à l'ensemble du réseau

(24)

elle, peut être divisée à l'é helle des diérents mar hés indivisibles de génie ivil et

de génieferroviaire dénispar le maîtred'ouvrage.

La questionde l'étendue de es mar hésindivisibles sepose on ernant lesa tivités

de maintenan e préventive et orre tri e. Il est di ile de déterminer le périmètre

optimal de es deux a tivités, fon tionnellement liées l'une à l'autre, sans disposer

d'unefon tion de oût.A priori, ilnesemblepasquel'indivisibilitéte hnique dueà

la ontinuitéduréseaud'infrastru turejustieunmonopoletropimportantsur

l'en-sembleduréseauinter onne té. Iln'est pasinterditd'imaginerplusieurs mar hésde

maintenan e géographiquem ent distin ts surleréseau lassique,ainsiqu'unmar hé

de maintenan e du réseau à grande vitesse. Toutefois, seuls les hemins de fer

bri-tanniquesontexpérimenté,jusqu'en2004,unetellesegmentationavantderéintégrer

esa tivités nationalement au sein dugestionnaire d'infrastru ture.

Enn, lesmissionsdemaîtrised'ouvragede estroisa tivitésde gestiondu y lede

viedoiventêtreintégréesauseindugestionnaired'infrastru tureenraisondes

indivi-sibilités fon tionnellesquileslient.Eneet,lesdé isions prisespour la onstru tion

d'uneinfrastru turesontlourdesde onséquen es,àterme,surlesniveauxde

mainte-nan eultérieurs.Demême,lesinvestissementsdemaintenan erégénératri einuent

surleniveaudemaintenan epréventiveet orre tive àapporter.Ainsi, omptetenu

de ladi ulté àétablir des ontrats in itatifs omplets permettant d'en déléguer la

gestion, esmar hés restent intégrés, à harge pour legestionnaire d'infrastru ture

de minimiser le oûtdu y lede viede l'infrastru ture.

La gestion de l'ore d'infrastru ture

La gestion des ir ulations ferroviaires (dénition des apa ités lors de l'allo ation

dessillonset suividepuisles postesde ontrle)fait appelà unegestion

monopolis-tiquesurunensembledelignesinter onne téesenraisondel'indivisibilité te hnique

due à la ontinuité des ir ulations.Selon lanature destra s utilisant

l'infrastru -ture, es a tivités peuvent être déléguées lo alement ou, au ontraire, être traitées

ou oordonnées en amont, à un niveau national ou supranational. Ainsi, le suivi

des ir ulations sur une ligne à grande vitesse peut être assuré par un gestionnaire

d'infrastru ture distin t de elui qui suit les ir ulations surles lignes lassiques

in-ter onne té es, à ondition que leurs agents puissent s'é hanger leurs informations

e a ement 3

.L'allo ationdessillonsestréaliséeàl'é helle européennepourlaprise

en ompte des demandes de transport internationa l, à l'é helle nationale pour les

ir ulations longue distan e et à l'é helle régionale pour le transport régional et les

trainsdeservi e.La ompatibili tédesdemandesestgénéralementassuréeendonnant

lapriorité aux ir ulations les pluslongues.

Ilressortde etteanalysequelesindivisibilitéspropresauxmar hésdelagestion

d'infrastru ture permettent de déterminer assez aisément l'étendue des monopoles

naturels relatifs à es a tivités. Nous nous interrogeons à présent sur l'existen e, a

priori moins évidente,de monopoles naturelsdans lesservi es detransport.

3

Voirl'exemplebritanniqued'inter onnexiondesréseauxgrandevitesse(CTRL), lassique

(25)

1.1.2 Quelles é onomies d'é helle sur les servi es ferroviaires?

Lajusti ation d'éventuels monopoles naturelsdans l'a tivitéde transportrequiert

d'analyser les rendements d'é helle à un niveau susamment n. En eet, s'il est

imaginable que l'optimisation des rotations (du matériel roulant ou des personnels

roulants) et la mutualisation de ertaines tâ hes (a hats, maintenan e,

administra-tion) onduisentà ertainesé onomiesd'é helle,l'ampleurde elles- iresteàestimer.

A priori, l'optimum de produ tion é onomique n'aau une raison de oïn ider ave

les divisions administratives du pays, hargées de réguler les servi es ferroviaires

dontellesontla harge.Nouspro édonsdon àuneétudea tualiséedesrendements

d'é helle an deremettre en ause ertainspréjugés on ernant e sujet.

Pré isions théoriques

Lesrendementsd'é hellesont lassiquementdénis ommeétantl'inversede

l'élasti- ité apparente du oûtà la prodution, estimée à partir d'unefon tion de oût. Les

rendementsd'é hellepeuventtoutefoiségalementêtre al ulésàpartirdesélasti ités

delaprodu tionauxfa teursdeprodu tion,estiméesparunefon tiondeprodu tion.

Toutefois,ilestpluspertinentdetravaillersurunefon tionde oût,dèsquelevolume

deprodu tionestexogène, equiestbiensouventle asdanslesindustriesderéseau.

Dansletransportferroviairedevoyageurs,laprodu tionestévaluéepar letra des

personnestransportées. Onlamesurepar lenombre de voyageurs.kilomètres.

Danslesindustriesderéseau,lesdéveloppement sthéoriquesont onduità

distin-guerlesrendements d'é helle selon qu'ilssont dus à unevariation detra àréseau

in hangé,ouà unevariationde tra induite parune modi ationduréseau. Ainsi,

Caves, Christensen & Tretheway (1984) [12℄, suivispar Pels & Rietveld(2000) [42℄

et Seabright (2003) [48℄, onsidèrent une fon tion de oût total

C(y

i

, n)

dont les variables exogènessont:

 les

y

i

: les quantités deproduit

i

;



n

: une variabletraduisantl'étendue du réseaude transport. Ilsdénissent alors :

 Les rendements de taille (RTS) : ils orrespondent au sens ourant des

rendements d'é helle : RTS

=

1

X

i

ǫ

y

i

+ ǫ

n

où les

ǫ

y

i

et

ǫ

n

orrespondent respe tivement aux élasti itésdu oûtaux pro-duits et à elledu oûtà lataille duréseau.

Lesrendementsdetaillesont roissants( equi orrespondàlaprésen e

d'é o-nomies d'é helle) lorsque leur valeur est supérieure à 1. Ils sont onstants en

asd'égalité etdé roissants, sinon.Lorsque esrendementssont roissantssur

un réseau ara térisé par destra s

y

i

et uneétendue

n

,il n'ya au un gainà partitionner e réseau,toutes hoseségalespar ailleurs.

(26)

 Les rendements de densité (RTD) : ils ne font intervenir que l'élasti ité

du oût au tra , toutes hoses égales par ailleurs, 'est-à-dire notamment à

réseau xé: RTD

=

1

X

i

ǫ

y

i

>

RTS

Pour ette raison,les rendementsde densiténepeuvent êtrevalablement

esti-més qu'à partir de données de panel, 'est-à-direde séries de données

tempo-relles pour plusieurs réseaux.

Les rendements de densité sont roissants ( e qui orrespond à la présen e

d'é onomies d'é helle sur le tra ) lorsque leur valeur est supérieure à 1. Ils

sont onstantsen as d'égalité et dé roissants, sinon.Lorsque esrendements

sont roissants, il ya dessur oûts à multiplier le nombre d'entreprises sur le

réseau orrespondant, toutes hoses égales par ailleurs. Il ya au ontraire un

gainà massierlestra s sur e réseau.

 Les é onomies d'envergure : elles sont sus eptibles d'apparaître dans les

entreprisesmultiproduits.Il s'agitdugainquipeut résulterde synergiesentre

les diérentes a tivités (transport de mar handises et de voyageurs ou bien

transportde voyageursà grandevitesseet régional) :

Scope(i, j) =

2

C(y

i

, y

j

)

∂y

i

∂y

j

Ilyadesé onomiesd'envergureentrelesdeuxproduits

i

et

j

,lorsque eterme (égal au oe ient du terme roiséd'unespé i ation translog) estnégatif.

Le as du transport régional

Nous proposons d'analyser les rendements d'é helle dans le transport régional de

voyageurs, à une é helle mi roé ono mique. Il ne s'agit don pas d'une évaluation

supplémentaire desé onomies d'é helle entre les grands réseauxeuropéens, laquelle

n'auraitplusbeau oupdesens,ainsiquenousl'avonsrappelédansl'introdu tionde

ette se tion. Ce travail prétend au ontraire produire desrésultats, dansun adre

a tualisé, sus eptibles d'orienter les hoix des dé ideurs dans l'a tuel ontexte de

libéralisationdes mar hésferroviaires.

Données : Lesdonnées que nousmobilisons proviennent de la omptabilit é de la

SNCF pour les servi es de transport régionaux de voyageurs 4

. À la sour e, nous

disposonsdes oûtstotaux etdutra , par se tionde lignesrégionales et parrégion

administrative,surlapériode 1992-1998 (hormis1996). Lesdonnées par se tionsde

ligne ne reètent pas de logique de produ tion de servi e de transport ferroviaire

et n'ont, en e sens, pas d'intérêt à l'état brut. Ainsi, il n'y a au une pertinen e

4

(27)

à onsidérer séparemment les oûts sur Strasbourg-Col mar, de eux sur

Colmar-Mulhouse,danslamesureoùuneimportante partdutra estopéréepardestrains

Strasbourg-Colmar-Mul house. Uneagrégation desdonnées brutes adon été menée

anderegrouperensous-réseauxpertinentslesdiérentesse tionsdelignes.Àl'issue

de etravail,nousdisposonsdon desdeuxé hantillonsdedonnéesdepanelsuivants:

 un é hantillon de 33 sous-réseaux répartis en Alsa e, Bourgogne, F

ran he-Comté et Rhne-Alpes, qui onduit à 169 observations sur1992-1998 (l'année

1996 est manquante et lepanelest non- ylindré);

 un é hantillon des 20 régions administratives 5

qui orrespond à 120

observa-tions surlapériode 1992-1998 (l'année 1996 estmanquante).

Les fon tions de oût dénies dans la littérature (voir Braeutigam (1999) [9℄)

résultent de la minimisation du oût sous ontrainte de produ tion. Elles intègrent

don envariablesexpli ativesunve teurdesproduits

y

del'entrepriseetunve teur desprixunitairesdesfa teursdeprodu tion

w

. Dansnotre as,laquasi-identitédes prixunitairesdesfa teursdeprodu tionentrelesdiérentsservi es

6

permetdenous

aran hir du ve teur de variables expli atives

w

, de toute façon indisponible. Ce i est d'autant plus justié que notre analyse porte i i ex lusivement sur l'évolution

de la fon tion de oût par rapport aux variables de produ tion; nous verrons que

elles- iexpliquent plusde 94 % de lavarian e observée.Nous onsidérons don les

prixdesfa teurs ommeétantxésàdesniveauxprédétermin és,ainsiquelesuggère

Varian (1992) [52℄.

Pré isons aussi que l'étude des rendements d'é helle né essite de spé ier une

fon tionde oûtde longterme.Une tellefon tion orrespond àlafa ulté qu'ont les

entreprises d'ajuster tousleurs fa teursde produ tion. Cettehypothèseest

di ile-ment vériable sur un mar hé ferroviaire. Il y a en eet une suspi ion permanente

quant àl'adéquation des harges d'infrastru ture, ave lemaintien durable des

per-forman esde elle- i.

Suivant les re ommandations de Caves, Christensen & Tretheway (1984) [12℄,

nousadoptons une fon tion de oûtqui intègre ladimension du réseau, ande

dis-tingueré onomiesdetailleeté onomiesdedensité.Nousinitialisonsnosestimations

ave unefon tionde oûtdetypetranslog,réputéepourêtreuneformefon tionnelle

exible:

ln C = α

0

+ β

VK

ln

VK

+ β

LL

ln

LL

+ γ

VK

(ln

VK

)

2

+ γ

LL

(ln

LL

)

2

+ δ ln

VK

ln

LL (1.1)

α

0

,

β

.

,

γ

.

et

δ

sontles oe ientslinéaires,

C

orrespond au oûttotal,

VK désigne letra exprimé envoyageurs.kilomètres,

LLest lalongueur delignes duréseau exploité.

5

HorsCorseetÎle-de-Fran edontlestransportsferroviairessontexploitésdiéremment. 6

Ce i est garanti par la gestion entralisée de la SNCF. Ainsi, à grade et é helon égaux, le

oûtdu travail estle mêmepourtous les heminots, àl'ex eptionde lamajoration résidentielle,

(28)

Letraitementdenosdonnéesfaitappelàl'é onométriedesdonnéesdepanel,qui

permet de prendre en ompte la double dimension spatio-temporelle de nos

é han-tillons. Nous rappelons brièvement dans les paragraphes qui suivent, les

ara téris-tiques desestimateurs ànotre disposition.

Méthodologieé onométrique: L'é onomé triedesdonnéesdepanel,développée

depuis lesannées 1970,proposede nombreux modèles adaptésauxdiérents

é han-tillons à analyser.L'obje tif de es modèles onsiste à in lure dansles estimateurs,

des eets propres aux diérents individus 7

. Pour une présentation approfondie des

éléments théoriquesdel'é onométrie desdonnéesde panel, voiren annexepage 205

et Sevestre (2002)[49℄.

Dansnotre as d'analyse,lanature desdonnées (lefait quelavariablelongueur

de lignes, LL, soit onstante dans le temps) ontraint le hoix des modèles et

es-timateurs à notre disposition. En eet, ni les modèles à eets xes, ni l'estimateur

intra-individue ldesmodèlesàerreur omposéenepeuventêtremisen÷uvredans e

as. En revan he,les Moindres CarrésQuasi-Généralisés (MCQG)permettent

d'es-timer unmodèle àerreur omposée ave desvariablesexogènes onstantes.

L'in onvénient majeur de et estimateur est qu'il ne onverge qu'à ondition que

les régresseurs soient exogènes : les eets spé iques aléatoires ne doivent pas être

orrélés auxautres variables exogènesdumodèle 8

.

Résultatsrégionaux: Notreé hantillonrégionalpeutêtredé ritstatistiquement

par les résultatssuivants:

Variable Moyenne É art-type Minimum Maximum

Coûts(k

e

2004) 78608 46091 21232 260946

Voyageurs.kilomètres (millions) 348 246 61 1245

Longueurde lignes(km) 1070 326 598 2033

Tab.1.1 Statistiquesdes riptivesrégionales (120observations). Sour e: SNCF.

Nous onduisons nos estimations sous Limdep; les programmes et les résultats

gurentenannexe,page209.L'estimationdelafon tiontranslog omplète(équation

1.1) fournit des oe ients non signi ativement diérents de zéro. Nous estimons

don unefon tionréduite danslaquelleles oe ients

β

VK

,

β

LL

et

δ

sont ontraints, 7

Nousneprésentonsi iquelesmodèlesàeetsindividuelsetnontemporels,danslamesureoù

laprésen ed'eetstemporelsdansnosobservationsn'estpasavérée. 8

Dans e as,ladistributionasymptotiquede etestimateurestlamêmeque elledel'estimateur

intra-individuel.Aussi,andetesterla onvergen edel'estimateurdesMCQG,Hausman&Taylor

(1981)[30℄ontproposéuntest,ditdeHausman,qui ompare etestimateuretsamatri edes

varian es- ovarian esaux ara téristiques del'estimateur intra-individuel.Lorsqu'unevariableest

onstantedansle temps,letestd'Hausman portesurles estimations des oe ients asso iés aux

(29)

égauxà zéro. Laspé i ation retenues'é rit don :

ln C = α

0

+ γ

VK

(ln

VK

)

2

+ γ

LL

(ln

LL

)

2

(1.2)

Il s'agitde la spé i ation quiminimise le ritère d'information de Akaikeet

maxi-mise le

R

2

, parmi elles dont les oe ients sont signi atifs. Un test du ratio de

vraisemblan eappliqué à ette restri tion de trois degrés de liberté, la justie

plei-nement :

Ils'agit de testerl'hypothèse nulle :

H

0

: β

VK

= β

LL

= δ = 0

ontre l'hypothèse englobante :

H

1

: β

VK

, β

LL

, δ

6= 0

Leratiodevraisemblan eLR

=

−2[ln

L

(

H

0

)

− ln

L

(

H

1

)]

suituneloidu

χ

2

à3degrés

deliberté. Le al ul donne :

LR

=

−2(77, 4059 − 78, 2733) = 1, 7348 < 7, 81 = χ

2

3;5%

Ainsi,pourun risquede 5% de rejetà tortde l'hypothèse H

0

, le

χ

2

tabulé estbien

supérieur à lavaleurdu ratiode vraisemblan e; nousretenonsdon l'hypothèse H

0

. Nousvérionslaprésen ed'eets spé iques,et don l'opportunit éde traiterles

donnéesde panelen tant quetelles,par letest dumultipli ateur deLagrange

(LM-test),proposépar Breush &Pagan :

Ilévalue l'hypothèse nulle:

H

0

: absen e d'eets spé iques

ontre l'hypothèse :

H

1

: présen ed'eets spé iques.

SousH

0

,lastatistiquedumultipli ateurdeLagrangesuitasymptotiquement uneloi du

χ

2

à1 degréde liberté : LM

=

N T

2(T

− 1)

" P

N

n=1

P

T

t=1

ˆ

ǫ

n,t



2

P

N

n=1

P

T

t=1

ǫ

ˆ

2

n,t

− 1

#

2

χ

2

1

Cetestnous onduit àrejeterl'hypothèse deprésen ed'eets spé iquesen

dimen-sion temporelle. Bien que nos observations puissent être inuen ées par des eets

spé iques omme la mauvaise onjon ture de 1993 ou les mouvements so iaux de

1995, eux- inesont passigni atifs.Enrevan he,lemêmetest permet de on lure

àl'existen e d'eets spé iques individuels 9

. Lesrésultats fournis par Limdep

véri-ent : LM

= 179, 66

≫ 3, 84 = χ

2

1;5%

.

9

LetestdeHonda,présentéparSevestre,quiestunpeuplusrestri tifque eluidumultipli ateur

(30)

Enn, letestd'Hausman estappliqué pour testerl'exogénéité desrégresseurs.Il

évaluel'hypothèse nulle :

H

0

: γ

within et

γ

MCQG sont onvergents où

γ

within

orrespond au ve teur desestimateurs intra-individue ls,

et

γ

MCQG

orrespond auve teurdesestimateurs des MCQG.

ontrel'hypothèse : H

1

: γ

within est onvergent et

γ

MCQG estnon- onvergent

Limdep ee tue e test en omparant l'estimateur des MCQG à l'estimateur

intra-individuelappliquéaumodèlein luantunevariableindépendant edutemps:

(ln

LL

)

2

.

Ces résultats n'ont don pas de sens; nous programmons don séparément e test

(voirpage210),anderespe terle adred'appli ationspé iéparHausmanet

Tay-lor. Il s'agit de al uler la statistique de Hausman, qui suit asymptotiquement une

loi du

χ

2

à dim

(γ) = 1

degréde liberté :

Q

H

= (ˆ

γ

within

− ˆγ

MCQG

)

[ b

V

γ

within

)

− b

V

γ

MCQG

)]

−1

γ

within

− ˆγ

MCQG

) χ

2

1

V

b

()

désigne lamatri e desvarian es- ovarian es estimées.

Ce test nous onduit à rejeterl'hypothèse de onvergen e H

0

, puisque l'on trouve :

Q

H

= 11, 4 > 3, 84 = χ

2

1;5%

. Ainsi, lavariable

(ln

VK

)

2

est orrélée auxeets

spé i-ques, e qui nousamène à renon er à l'estimateur des MCQG. Cela nous onduit

aussi à renon er à la méthode des variables instrumentales qui impose qu'une

va-riable, aumoins,soit stri tementexogène. Dans etravail, ompte tenu denos

don-nées, nous hoisissons de nous reporter sur une estimation lassique par les MCO,

sans prendre en ompte les eetsindividuels. Mais ompte tenu durésultat du test

d'Hausman, etteestimationparlesMCOestégalementbiaiséedufaitdela

orréla-tionentrevariablesexogèneseteetsindividuels; elasera orrigédansdepro hains

travaux.

Signalonsque nosrésultats seront biaisés par lefait quenotre fon tion de oût,

C

, théoriquement de longterme, sous-estimegravement les oûts de gestionde l'in-frastru ture. Aussi, une simulation a étédéveloppée ave des oûts d'infrastru ture

multipliés par 2 surla période. Cela revient à nous rappro her de la ouverture du

oût marginal d'usage de l'infrastru ture ferroviaire, telle que l'envisage la

tari a-tion du réseau depuis 2004. Nous verrons néanmoins que les résultats on ernant

ette nouvelle fon tion de oût, notée

C

infra

×2

, nedièrentqu'à lamarge desautres

estimations.

Lesrésultats présentés dans letableau 1.2de la page suivante, obtenus ave les

MCO,permettent de al uler pour ha une de nosobservations :

 lesrendements de taille:

RTS

=

1

(31)

Observations : 120

Variable endogène:

ln C

Variableendogène :

ln C

infra

×2

MCO MCO

Paramètre Coe ient

t

-test Coe ient

t

-test

α

0

12,82 88,90 12,88 90,47

γ

VK 0,02870 33,73 0,02863 34,07

γ

LL 0,01354 9,975 0,01427 4,243 R

2

0,940 0,942

Tab.1.2 Estimations desfon tionsde oûtrégionales (1.2) par les MCO.

 les rendementsde densité:

RTD

=

1

2.0, 02870 ln

VK

Les résultats des al uls, présentés en annexe page 217, montrent que les

ren-dements de densité sont roissants et on aves, et e, sans ambiguité : ils varient

ave letra de 1,580à 1,241, e qui orrespond àune moyenne de 1,392, ohérente

ave les résultats de la littérature 1 0

. Les rendements de densité al ulés montrent

lairementquesurtous esréseaux,iln'yaau ungainàmettreplusieursentreprises

en on urren e sur l'ensembledes lignesde haque réseau régional. Au ontraire, il

faut her her àmassierau maximum letra .

Lesrendementsdetaillesontplusfaibles,plutt roissantset on aves:ilsvarient

de 1,216 (Poitou-Char ent es 1994) à 0,988 (Rhne-Alpes 1998) pour une moyenne

de 1,104 sur notre é hantillon. Il apparaît toutefois que es résultats ne sont pas

signi ativement diérentsde 1.Au seuil de onan e de 95 %, moins de la moitié

de nos observations (les régions à faible tra ) présentent en ore des rendements

d'é helle roissants(voiren annexe).

Cesrésultatspeuvent êtreinterprétésainsi:danslesrégionsàfaible tra oùles

rendementsdetaillesontsigni ativement roissants,iln'yapasintérêtàsegmenter

les réseaux régionaux, de e point de vue 11

. En revan he, l'absen e de rendements

de taille roissants dansles autres régions, bienqu'étant ompatible ave une

sous-additivitéde lafon tion de oût, dé rédibilise lesarguments é onomiques enfaveur

d'un monopole d'envergure régionale. Il semble quasi ertain queles réseaux de es

régionsne soient pasdes monopoles naturels, au sens pré isé par Gasmi, Laont &

Sharkey (2002) [26℄. L'introdu tion de on urrents devrait largement ontribuer à

10

Cantos(2001)[10℄obtientdesrendementsdedensitéde1,42pourlaSNCFsurlapériode

1973-1990etunemoyenneeuropéennede1,73.Il onsidère ependantlenombredetrains.kilomètres(quel

quesoitletra ) ommevariabledeproduit. 11

Toutefois, du point de vue - plus large - de Gasmi, Laont & Sharkey (2002) [26℄, il est

très vraisemblable que l'optimum olle tif onsiste dans un premier temps à rendre es mar hés

duopolistiquesautermed'unallotissement pertinent. Eneet, omptetenudesdi ultésqu'ont

lesnouveauxentrantsàpénétrersurles mar hésferroviaires , ilparaîtné essaire dansun premier

(32)

réduire les oûts de l'opérateur historique. Il paraît don a priori légitime de

seg-menterlesréseauxrégionauxa tuels;nouspoursuivonsdon etteanalyseàl'é helle

dessous-réseaux quenousavons onstitués.

Résultats par sous-réseaux Notre é hantillon de sous-réseaux peut être dé rit

statistiquement par les résultatsdutableau 1.3:

Variable Moyenne É art-type Minimum Maximum

Coûts(k

e

2004) 13,3 14,5 0,6 86,8

Voyageurs.kilomètres (millions) 55 73 1,4 393

Longueurde lignes(km) 152 113 8 648

Tab.1.3 Statistiquesdes riptivesdessous-réseaux (169observations).

Sour e: SNCF, RFF.

Demême quedansle asrégional,nous onduisonsnosestimations sousLimdep

et les programmeset résultats gurent enannexe, page 212.À partir de lafon tion

translog omplète (équation 1.1), nousestimons une fon tion réduite, dans laquelle

le oe ient

δ

est ontraint,égal àzéro. La spé i ation retenue s'é rit don :

ln C = α

0

+ β

VK

ln

VK

+ β

LL

ln

LL

+ γ

VK

(ln

VK

)

2

+ γ

LL

(ln

LL

)

2

(1.3)

Il s'agit de laspé i ation qui minimise le ritèred'information de Akaike et

maxi-misele

R

2

,parrapportàlaspé i ation omplète.Untestduratiodevraisemblan e

appliqué à ette restri tion d'un degré de liberté, lajustie pleinement. En eet, le

al ul donne :

LR

=

−2(12, 9501 − 13, 0352) = 0, 1702 < 3, 84 = χ

2

1;5%

Ainsi, pour un risque de 5 % de rejet à tort de l'hypothèse H

0

, le

χ

2

tabulé est

bien supérieur à lavaleur duratio de vraisemblan e; nousretenons don lemodèle

ontraint.

Àl'é helle dessous-réseaux,lestestsdumultipli ateurdeLagrangenous

ondui-sent à rejeter l'hypothèse de présen e d'eets spé iques en dimension temporelle

maisà on lure àl'existen ed'eetsspé iquesindividuels.Lesrésultatsfournispar

Limdep vérient : LM

= 259, 40

≫ 3, 84 = χ

2

1;5%

.

Le test d'Hausman (programme page 213)pour vérier l'exogénéité des

régres-seursest, ettefois, on luant.On al uleeneet

Q

H

= 2, 20 < 5, 99 = χ

2

2;5%

, equi nous onduit àestimer un modèleà erreur omposéeave l'estimateurdesMCQG.

Les résultats de ette estimation de la fon tion de oût (1.3) gurent dans le

tableau 1.4 de la page suivante. Les résultats issus des MCO, très pro hes, sont

présentés à titre de omparaison. Tous les oe ients sont signi atifs à 5 %. Le

signe négatif de

β

VK

(33)

u tuation de nos variables, l'élasti ité estimée oût-tra demeure positive. Dans

e as en ore, les variables exogènes introduites expliquent la quasi-totalité de la

varian e du oût(94 %).

Observations : 169

Variableendogène: ln

C

Modèle àerreur omposée MCQG MCO

Paramètre Coe ient

t

-test Coe ient

t

-test

α

0

18,27 7,086 18,38 4,042

β

VK -1,074 -3,465 -1,184 -2,068

β

LL 1,092 3,902 0,8894 3,925

γ

VK 0,04312 4,790 0,05202 3,156

γ

LL -0,07802 -2,646 -0,07325 -2,995 R

2

0,941 0,940

Tab.1.4 Estimations de lafon tionde oût(1.3) dessous-réseaux

par lesMCQG et les MCO.

Les résultatsprésentés dansle tableau 1.4 permettent de al uler pour ha une

denosobservations :

 les rendementsde taille :

RTS

=

1

−1, 074 + 1, 092 + 2(0, 04312 ln

VK

− 0, 07802 ln

LL

)

 les rendementsde densité:

RTD

=

1

−1, 074 + 2.0, 04312 ln

VK

Lesrésultats des al uls, présentésen annexe page 221, montrent que les

rende-ments de densité sont toujours largement supérieurs à 1 (2,7 en moyenne), e qui

in ite fortement à massier les tra s sur les diérents sous-réseaux. Ces valeurs

illustrent l'importan e des é onomies de densité à l'é helle d'une ou de quelques

lignes.

Lesrendementsdetaillevarient,eux,de1,77(Paray-le-Monia l1995)à1,02(Lyon

-Saint-Étienne1993).Lesrendementsdetailleétantsigni ativement roissantssur

lessous-réseaux sus eptiblesd'être en ore partitionnés, iln'apparaît pasintéressant

de segmenter davantage les réseaux régionaux. Au ontraire, il peut être pertinent

deregrouper ertainsde essous-réseaux,andebéné ierdavantagedesé onomies

d'é helle.

Les nomogramm es suivants (gures 1.1 et 1.2) permettent de repérer sur une

é hellelargeetsuruneautre,plusdétaillée,lesrendementsdetaillepourlesdiérents

sous-réseaux.Cha undessous-réseauxest ara tériséparsalongueur(enabs isse)et

(34)

0

50

100

150

200

250

50

100

150

200

250

RTS=1

RTS=1.1

RTS=1.2

RTS=1.3

(millions)

VK

km

Strasbourg N

Strasbourg SO

Strasbourg − Mulhouse

Strasbourg E

Nevers E

Dijon S

Dijon − Montereau

Belfort − Dijon

Lyon − Grenoble/Chambéry

Lyon S

Saint−Etienne N O

Lyon − Roanne

Chambéry E

Bourg−en−Bresse

Lyon − Macon

Lyon − Saint−Etienne

Fig. 1.1 Nomogrammedesrendements detaille pour les sous-réseaux :

tra en fon tion de lalongueur delignes.

de taille. On retrouve sur la première gure la ligne Lyon - Saint-Étie nne dont les

rendements de taille sont presque onstants (pro hes de 1) : un a roissement de la

longueurduréseauetdutra seréper uteraproportionnellementsurles oûts,

'est-à-direquelesrendementsd'é helleysontdéjàtotalement onsommés.Àl'opposé,sur

lase ondegure,leréseaudeParay-le-Monialprésentedefortsrendementsdetaille:

unehausse delalongueurduréseau etdutra augmenterait les oûtsrelativement

faiblement,les rendementsd'é helle jouantà plein.

Con lusion : Au delà des enseignements que l'on peut tirer de es résultats, il

(35)

0

50

100

150

200

250

0

5

10

15

20

RTS=1

RTS=1.1

RTS=1.2RTS=1.3

RTS=1.4

RTS=1.5

RTS=1.6

RTS=1.7

RTS=1.8

(millions)

VK

km

Mulhouse − Kruth

Colmar − Metzeral

Strasbourg − Lauterbourg

Mulhouse − Belfort

Strasbourg − Kehl

Nevers NS

Paray−le−Monial

Auxerre

Dijon − Is−sur−Tille

Dijon − Saint−Amour

Belfort E

Besançon S

Besançon − Le Locle

Ouest lyonnais

Valence/Grenoble − Veynes−Dévoluy

Saint−Gervais − Vallorcine

Fig. 1.2 Nomogrammedesrendements detaille pourles sous-réseaux.

(36)

de produ tion de l'opérateur SNCF, en situation de monopole 12

. L'apparition de

nouveaux entrants sur le mar hé, à des oûts inférieurs, va modier la fon tion de

oûtestimée et don les rendementsd'é helle quenousavons al ulés.

Ces résultats sont également tributaires de la qualité des données omptables

surlesquellesilss'appuient,demême quetouteanalysederendements d'é helle.En

l'o urren e, sil'ae tation desdiérentes harges par lelogi iel omptable FC12K

paraîta eptablepourlesréseauxrégionaux, ellequiporteàl'é helledesegmentsde

lignesestplusdis utable.Eneet,ilestpermisdedouterdel'attributionde ertaines

harges ommunes(a ompagnement , man÷uvre, stru ture) à telleou telleportion

de ligne. Il semble néanmoins que les imperfe tions asso iées à la répartition des

harges ommunes parle FC12K sont moinsproblématiquesqueles biaisintroduits

dansles estimations internationa les par l'hétérogénéité desdonnées.

Lesrésultats que nous avonsobtenus plaident en faveur d'une ertaine division

desa tuelsréseauxrégionaux.Lessous-réseauxquenousavons onstituéspourraient

parfaitement être ouverts à la on urren e dans le adre d'en hères lan ées par les

régions,àl'imagedelarégulationadoptéeparlesLänder allemands.Maissi es

sous-réseaux s'avèrent pertinemme nt dénis du point de vue de la stru ture des oûts,

d'autres paramètres doivent êtrepris en omptelorsqu'onpro èdeà l'allotissement.

Il onvient notamment d'anti iper les oûts de transa tion asso iés à la régulation

de es mar hés; les pro édures d'appels d'ore ont un oût et leur suivi

ontra -tuel également. Ainsi,il peut être olle tivement préférable deréduire lenombre de

sous-réseaux allotis. Il faut aussitenir ompte des externalités positivesémises par

es réseaux qui n'ont peut-être pas été susamment prises en ompte i i. En eet

la présen e de elles- i, de même que des externalités négatives, rend les mar hés

défaillants, enl'absen e d'intervention publique.

1.2 L'émission d'externalités

Ilyaémissiond'externalitéslorsquela onsommationoulaprodu tiond'un bienou

servi eparunagent,modielafon tiond'utilitéoulafon tiondeprodu tiond'autres

agents.Lesexternalités onduisentdon àdesdistorsionsde onsommations.Eneet,

la maximisation des utilités individuelles engendre un équilibre sous-optimal d'un

point devue olle tif.La onsommation estalors inférieure à l'optimum olle tifen

présen ed'externalitéspositivesderéseaunégligées.Elle estsupérieureàl'optimum

olle tifen présen ed'externalités négatives nonprises en ompte.

1.2.1 Les externalités positives de réseau

Les externalités de réseau sont des externalités positives, liées à l'importan e de

l'ore, et don à la onsommation d'un bien ou servi e. Elles ont été dénies

théo-riquement par Katz & Shapiro (1985) [32℄ qui, dans leur arti le fondateur, les

dis-tinguent selon qu'ellessont issues:

12

(37)

 d'un eet physique dire t du nombre de onsommateurs sur la qualité du

produit. Ainsi, l'a ès à un réseau téléphonique est d'autant plus

intéres-santquelenombred'abonnéspotentiellementjoignablesestélevé.E onomides

(1996)[21℄remarqueque eseetsdire ts, essentiels, sontpropresauxréseaux

d'é hange 13

;

 d'eets indire ts, au sens où il y a d'autant plus d'options et de servi es

onnexesproposéspourunproduitque elui- iestlargementdiusé.Ceseets

ontribuent ainsi à renfor er la qualité du produit. Ainsi, sur les mar hés

in-formatiques,laplupart deslogi iels développéssont d'abord ompatibles ave

lesystème d'exploitationdominant;

 de la disponibilité et de la qualité du servi e après-vente (dans le as d'un

biendurable).L'appré ia tionduservi eaprès-vente augmenteave latailledu

réseau et don ave ladiusiondu produit;

 dediversautreseets ommel'a èsàl'informationsurleproduit,lerledela

partdemar héentantqu'indi ateurdequalité,ouen orel'eetpsy hologique

lié au faitqueleproduit soit àlamode.

Ces externalitésauxorigines diversesontégalement unevariétéde destinations.

Curien& Dupuy(1996) [16℄ distinguent les externalités intra-se torielles des

exter-nalités extra-se torielles, selon qu'elles béné ient aux utilisateurs du réseau ou à

destiers. On ne parlera pas dans ette analyse d'eets de lub, terme employé

uniquement dans la littérature fran ophone portant sur le sujet, d'autant que les

diérentsauteurs n'enont paslamême dénition 14

.

An de faire oïn ider la somme des utilités individuelles ave l'utilité

olle -tive,il estné essaire d'internaliser les externalités de réseau.Le prix doitainsi être

ajusté au oût marginal diminué de lavariation de surplus olle tif résultant de la

onsommation d'une unité supplémentaire . Page & Lopatka (2000) [41℄ soulignent

que ette solutionestplusaisément envisageablelorsque lapropriétéduréseau peut

être onée à une seule entreprise, en position de monopole naturel. Il arrive

tou-tefoisquele réseau pertinent puisseêtre elui de plusieurs entreprisesdu mar hé si

leurs produits sont parfaitement substituables ou ompatibles. Dans e dernier as

degure, l'internalisation est beau oupplus omplexe.

Ainsi, an de développer leurs servi es, les entreprises en réseau ont largement

eure oursauxmé anismesde péréquation.Il s'agissaitd'introduire dansleur

tari- ationdes subventions roisées depuis lesservi es rentablespour nan erles

exten-sionsduréseau. Cetype de mé anismepermet de ouvrirles oûts touten in itant

au développement du réseau, ave l'internalisatio n des externalités asso iées. Nous

dé rivons dansles paragaphes qui suivent le asparti ulier des hemins de fer. Les

réseaux d'infrastru tureet de servi es qui les onstituent émettent des externalités

13

Littéralement,two-waynetworks;ils'agitdesréseauxauseindesquelsl'é hangeentredeux

antennespeutavoirlieu dans unsens oudansl'autre, omme, parexemple,les réseaux routiers,

ferroviairesoutéléphoniques, ontrairementauxréseauxéle triques,télévisuelset . 14

Curien(2000)[15℄in lutleseetsdire tsetindire tsderéseaudans equ'ilappelleeetsde

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