Analyse des facteurs explicatifs du commerce international de biens environnementaux : utilisation de modèles de gravité

ANALYSE DES FACTEURS EXPLICATIFS DU

COMMERCE INTERNATIONAL DE BIENS

ENVIRONNEMENTAUX : UTILISATION DE

MODÈLES DE GRAVITÉ

Mémoire présenté

à la Faculté des études supérieures et postdoctorales de l’Université Laval

dans le cadre du programme de maîtrise en Économiqueavec mémoire

pour l’obtention du grade de Maître ès arts (M.A.)

DÉPARTEMENT D’ÉCONOMIQUE FACULTÉ DES SCIENCES SOCIALES

UNIVERSITÉ LAVAL QUÉBEC

2013

Résumé

L’objectif de la présente étude est d’analyser les déterminants du commerce des biens environnementaux en particulier à partir du modèle de gravité de type CES et du modèle de gravité de type Translog inspiré des travaux de Novy (2012).

Nos résultats d’estimation à partir de ces deux modèles permettent de dire d’une part que l’impact des variables explicatives est plus important sur le flux de commerce lorsqu’on utilise le modèle Translog mais cet impact n’est pas uniforme et d’autre part que cet impact est plus important sur le commerce des biens environnementaux par rapport au flux des échanges de l’ensemble des biens de façon générale.

Enfin, la valeur des coefficients de régression ainsi celui de l’élasticité coût du commerce à partir du modèle Translog se trouvent au voisinage des résultats des études empiriques qui ont servi de cadre de référence.

Abstract

The main objective of the present study is to analyze the determiners of the trade of goods generally and the environmental goods in particular from the models of gravity of type CES and Translog inspired by the works of Novy (2012).

Our results of estimation from these two models allow to say on one hand that the impact of the explanatory variables is more important on the flow of trade when we use the model Translog but this impact is not uniform and on the other hand that this impact is more important on the trade of the environmental goods to compared with the flow of the exchanges of all the goods in a general way.

Finally, the value of the coefficients of regression so that of the elasticity cost of the trade from the model Translog are in the neighborhood of the results of the empirical studies which served as reference frame.

Avant-Propos

Les études sur le commerce international ont mis à contribution différentes méthodes d’analyse dans le but ultime d’orienter au mieux les politiques.

Parmi les différentes méthodes utilisées figure le modèle gravitationnel des échanges. Ce dernier est devenu au cours des deux dernières décennies, l’outil standard (le plus utilisé) de modélisation du commerce international. La multiplicité de son application en a favorisé la très large diffusion.

Des améliorations ont été apportées au modèle de base afin d’affiner la réflexion et obtenir des résultats plus plausibles. Au nombre de ces améliorations, figure le modèle de gravité de type Tanslog.

Afin de tester cette nouvelle approche du modèle de gravité, la présente étude s’est intéressée à analyser les déterminants du commerce international des biens en général et des biens environnementaux en particulier à travers l’utilisation et la comparaison des résultats du modèle de gravité classique et du modèle de gravité de type Translog.

Puisse ce travail susciter d’autres réflexions afin d’aider à mieux comprendre les facteurs qui influencent le commerce entre les économies et à orienter au mieux les décideurs.

Dédicace

Je dédie ce travail à

Mon Père, Mamadou GBAGBEU qui m’a quitté trop tôt et brusquement. Papa, saches que chaque jour je pense à toi dans tout ce que je fais!

Ma chère et tendre Mère, Sun Rosalie KPAN qui n’a jamais cessé de croire en moi et de m’encourager dans toutes mes initiatives! Merci Maman!

Mon épouse, Christiane N’DIAYE ma bien aimée pour sa patience durant ces quatre (4) dernières années qu’aura duré mon séjour à l’extérieur (Belgique et Canada) loin d’elle. Merci Ma Rhaukya pour ta confiance et d’avoir cru en ce projet commun.

Mes frères et sœurs, Adam, Inès, Éric, Sandrine, Thérèse pour leurs soutiens et toute l’attention dont j’ai pu bénéficier au cours de ces dernières années.

Remerciements

Je remercie tout particulièrement Monsieur Lota D. TAMINI, mon Directeur de mémoire pour avoir accepté spontanément de m’encadrer. Merci pour votre grande sollicitude et votre disponibilité empreintes d’humilité qui ne laissent guère indifférent.

Puisse Dieu vous accompagner dans vos projets et vous ouvrir d’autres portes, d’autres opportunités meilleures.

À mon jeune frère Aboudrahyme SAVADOGO qui en dépit de ses nombreuses charges n’a ménagé aucun effort pour m’assister tout au long de ce travail. Reçois ici l’expression de ma profonde gratitude!

À tous mes amis qui d’une manière ou d’une autre m’ont témoigné de leurs soutiens! Que Dieu te le rende abondamment!

Table des matières Résumé ... ii Abstract ... iii Avant-Propos ... iv Dédicace ... v Remerciements ... vi

Table des matières ... vii

Liste des graphiques ... ix

Liste des tableaux ... ix

Liste des figures ... ix

Contexte et problématique ... 1

I- Notion de biens environnementaux ... 4

I.1- Définition... 4

I.2- Classification des biens environnementaux ... 5

I.3- Les déterminants de la demande des biens environnementaux ... 7

I.3.1-Les facteurs économiques ... 7

I.3.1-Les facteurs non économiques ... 8

I.4- Offre et demande de biens environnementaux ... 10

I.5- Quelques statistiques sur les échanges de biens environnementaux ... 11

I.5.1-A l’échelle de l’économie mondiale ... 11

I.5.2- A l’échelle de l’économie du Canada ... 15

II- Revue de la littérature empirique ... 17

III- Données et cadre méthodologique ... 25

III.1.1- Sources de collectes de données et variables d’intérêt ... 25

III.1.2- Manipulation des données pour « l’Union Européenne » ... 26

III.2- Méthodologie ... 28

III.2.1- Le modèle de gravité « classique » : Préférences de type CES ... 28

III.2.2-Le modèle Translog ... 33

IV- Résultats d’estimation et interprétation ... 36

IV.1.1-Résultats ... 36

IV.1.1-Interprétation ... 38

Conclusion ... 43

Référence bibliographique ... 44

ANNEXES ... 48

Annexe 1: Liste des pays sélectionnés ... 49

Annexe 2: Code HS6 des biens environnementaux collectés ... 50

Liste des graphiques

Graphique 1: Évolution de la valeur totale du commerce (x 1000 US $) ... 11

Graphique 2 : Évolution de la variation annuelle de la valeur totale du commerce ... 12

Graphique 3: Évolution de la moyenne de la valeur du commerce par flux bilatéral (x 1000 US $) 13 Graphique 4: Variation annuelle de la valeur moyenne du commerce par flux ... 14

Graphique 5: Évolution du nombre de flux bilatéraux ... 14

Graphique 6: Variation annuelle du nombre de flux bilatéraux ... 15

Graphique 7: Variation annuelle du nombre de flux bilatéraux (x 1000 US $) ... 15

Graphique 8: Part des importations et des exportations canadiennes de BE dans le commerce mondial... 16

Graphique 9 : Élasticité coût du commerce dans le cas du Canada en 2005 en fonction de la part des importations ... 42

Liste des tableaux Tableau 1 : Statistiques des variables d’intérêt ... 28

Tableau 2: Description des variables retenues ... 32

Tableau 3: Résultats des différentes estimations... 37

Liste des figures Figure 1: Classification des biens environnementaux ... 6

Contexte et problématique

Les 50 dernières années ont été marquées par une expansion sans précédent du commerce international. Selon l’Organisation Mondiale du Commerce (OMC)1, le volume du commerce mondial a été multiplié par 27 entre 1950 et 2006 comparé au niveau du produit intérieur brut (PIB) mondial qui a été multiplié par huit (8) au cours de la même période. En outre, dans son rapport 2011 sur les “Statistiques du commerce international”, l’OMC2 précise qu’au cours de la dernière décennie, le commerce mondial de marchandises a augmenté de 4,3%, tandis que le PIB a progressé de 2,5%.

Ces statistiques montrent que le commerce international connait une expansion rapide. Cette situation est la résultante à la fois de la libéralisation des échanges et la réduction du coût du transport, toute chose qui n’est pas sans incidence sur la qualité de l'environnement.

Si les économistes s'accordent généralement sur le caractère bénéfique du libre-échange qui accroît le commerce international et donc la production de richesses, le solde net des effets du commerce international sur l’environnement reste encore mal déterminé. À des effets négatifs comme la pollution directe engendrée par les transports, l’accroissement des productions (polluantes et génératrices d'exploitation de la nature), et les problèmes de régulation internationale des polluants, s’ajoutent des effets positifs comme des transferts de technologies propres ou encore la meilleure allocation (donc la préservation) des ressources naturelles. D’après Frankel et Rose (2005), le commerce contribue à l’amélioration de la qualité de l’environnement au regard des gains qu’il génère et qui orientent la demande vers des produits de consommation « plus propres ». Pour ces auteurs, le commerce favoriserait également la diffusion et l’utilisation des innovations techniques susceptibles de permettre une meilleure utilisation des ressources naturelles ; ce qui tend à limiter l'augmentation de la pollution, voire à la faire diminuer. En effet, la facilitation de l'accès et l'utilisation des biens environnementaux peut générer un certain nombre d'avantages notamment la réduction de la pollution de l'air et de l'eau,

1_{Disponible à l’adresse : http://www.wto.org/english/tratop_e/envir_e/climate_impact_e.htm, site consulté le 10 février}

2012

2 _{Disponible à l’adresse : http://www.wto.org/french/res_f/statis_f/its2011_f/its11_highlights1_f.pdf, site consulté le 10}

l’amélioration dans l’utilisation de l'énergie, la facilitation de l'élimination des déchets solides pour ne nommer que ceux-ci.

De ce point de vue, l'ouverture du commerce peut contribuer à atténuer les changements climatiques, d'où l'importance du Cycle de Doha et en particulier, des négociations visant à libéraliser les biens et services environnementaux. En accroissant la disponibilité des biens, services et technologies susceptibles de jouer un rôle important pour améliorer l'efficacité énergétique, le commerce peut aider à relever le défi que représente le réchauffement global. Pour Claro et al. (2007), la libéralisation commerciale graduelle et une meilleure gestion du marché s'ouvrant dans ces secteurs peuvent être un outil puissant pour le développement économique en produisant la croissance économique, l'emploi et en permettant le transfert de compétences de valeur, de technologie et de savoir-faire. C’est pourquoi, l’OMC dans la poursuite de ses objectifs de développement durable place la question de la libéralisation des tarifs sur ces biens au centre de sa mission car il s’agit de biens qui sont «…mobilisés…pour mesurer, prévenir, limiter,

réduire au minimum ou corriger les atteintes affectant l’eau, l’air et les sols, [et] aussi pour gérer les déchets, le bruit et l’écosystème….» (OCDE, 2006).

Le commerce des biens environnementaux constitue désormais un enjeu économique et environnemental très important à l’échelle internationale. Comme le commerce en général, l’échange des biens environnementaux en particulier connait une évolution aussi importante comme en témoigne la hausse du volume des échanges. Selon les données collectées du site Comtrade3, sur la période de 1988 à 2010, la valeur des échanges de ces biens est passée de 1,376 milliards de dollars en 1988 à 30,3 milliards de dollars en 2010. Sur le plan économique, la production de ces biens est quasiment détenue par les pays développés et quelques pays émergents alors que les autres pays en sont des importateurs nets. Par conséquent, une libéralisation agressive de ces biens pourrait renforcer les avantages comparatifs de certaines économies notamment les pays développés au détriment des autres pays-importateurs nets qui verraient leurs recettes fiscales baissées. Comment concilier ces deux pôles d’intérêt entre les différentes économies tout en

assurant une meilleure protection de l’environnement? C’est l’objectif du présent travail qui en s’appuyant sur les études antérieures qui se sont intéressées à la relation entre commerce et environnement, analysera les déterminants de la demande des biens environnementaux, puis comparerons l’impact de ces déterminants sur le flux de commerce selon qu’il s’agit de l’échange des biens environnementaux ou des biens (biens normaux) pris dans leur ensemble.Pour ce faire, nous utilisons un modèle de gravité dans la spécification duquel nous introduisons des préférences de type Translog (Novy, 2012). Nous nous écartons ainsi de l’hypothèse d’une élasticité de substitution constante entre les biens en suggérant que la réduction des coûts commerciaux n’a pas le même effet proportionnel sur le commerce bilatéral quel que soit les tarifs initiaux et l’intensité du commerce.

Le document est structuré autour de cinq sections. Dans la première section, nous présentons les biens environnementaux puis la situation de leurs échanges tant au niveau mondial qu’à l’échelle particulière de l’économie du Canada. Dans la seconde section, nous faisons une revue de la littérature de la relation commerce-environnement. La troisième section présente les données et le cadre méthodologique. La quatrième section analyse les résultats et enfin, la cinquième conclut.

I- Notion de biens environnementaux

Cette section vise à contribuer à une meilleure compréhension de la notion de biens environnementaux, de la classification actuellement en vigueur et des déterminants de leur demande. Nous y présenterons en outre, la situation des échanges de ces biens tant au niveau mondial qu’à l’échelle de l’économie canadienne.

I.1- Définition

Il n’existe pas à ce jour un consensus entre les membres de l'OMC autour d’une définition unique de ce qui peut être considéré comme un bien environnemental. Cependant, en se référant à la définition qu’en donne le MINEFI–DGTPE4 (2005), on peut lire ceci : « La notion de biens environnementaux recouvre intellectuellement tout

produit et toute technologie favorables à l’environnement ».

Ce manque d’unanimité autour de la définition des biens environnementaux tient à plusieurs raisons. Une des difficultés réside dans le fait que beaucoup de biens utilisés pour protéger l’environnement et gérer les ressources peuvent faire l’objet de multiples utilisations qui ne sont pas toutes environnementales. Un autre obstacle de définition résulte du fait que le système d'harmonisation (HS) utilisé pour classifier les produits négociés ne capte pas les utilisations multiples, y compris l'utilisation environnementale, de produits particuliers (Veena, J. 2008).

Veena (op. cit.) estime d’ailleurs qu’en raison de cette difficulté, on emploie tantôt le vocable de biens respectueux de l'environnement définis comme des biens produits, utilisés et ayant un impact réduit ou minimal sur la qualité de l'environnement ou encore le terme de biens environnementaux potentiels qui sont des biens identifiés comme ayant des utilisations finales possibles dans la gestion et la protection environnementales. L'OCDE (2006) en s’intéressant au secteur des biens environnementaux le définit comme des: « activités qui produisent des biens et des services servant à mesurer, prévenir,

limiter, réduire au minimum ou corriger les atteintes à l'environnement, telles que la

4 _{Ministère de l’économie, des finances et de l’industrie française. Revue thématique sur les politiques commerciales}

pollution de l'eau, de l'air et du sol, ainsi que les problèmes liés aux déchets, au bruit et aux écosystèmes ».

Mais selon le US Office of Technology Assessment cité par l’OCDE (2006), il n’existe pas de « secteur des biens environnementaux » qui soit parfaitement défini comme tel. « …Il s’agit moins d’un secteur qu’une nébuleuse de fournisseurs de nombreux types de

biens, services et technologies qui sont d’ordinaires intégrés dans des procédés de production et qu’il est souvent difficile de considérer comme des éléments séparés ».

Nonobstant toutes ces difficultés à convenir d’une définition unique des biens environnementaux, les différentes économies réunies au sein de l’OMC s’accordent tout de même sur la classification qu’en font l’OCDE et l’APEC5.

I.2- Classification des biens environnementaux

Le champ couvert par les biens environnementaux qui sert de cadre de référence pour les discussions au sein des autres institutions a été élaboré par l’OCDE et l’APEC. Cet éventail de biens peut être classé en deux catégories.

La première catégorie concerne les biens dits traditionnels c'est-à-dire les biens industriels qui servent à régler les problèmes environnementaux tels que la pollution, les déchets hydrauliques, atmosphériques et les sols. Ces biens se composent de produits chimiques pour la purification de l’eau, des pompes, des compresseurs, des incinérateurs, des matériels de recyclage, équipements de contrôle et monitoring de l’environnement, ainsi que les technologies avancées se rapportant à ces biens.

La seconde catégorie dite de produits favorables à l’environnement fait référence aux biens industriels et produits de consommation qui présentent des caractéristiques environnementales préférables comparées à des produits similaires. Il s’agit des produits agricoles organiques, les fibres organiques biodégradables, équipements pour la production d’énergie renouvelable/efficience énergétique, etc.

5 _{Coopération économique Asie-Pacifique}

La figure 1 ci-après permet de clarifier les distinctions entre ces deux catégories évoquées plus haut.

Figure 1: Classification des biens environnementaux

Objectif principal

Objectif principal

Source : Claro et al. 2007

Biens traditionnels versus Biens préférables à l’environnement

Destinés aux problèmes environnementaux. Exemple : les technologies

pour capter le carbone

Production. Exemple : carbone zéro, émission

d’acier Consommation/utilisation.

Exemple: véhicules/panneaux solaires

Disposition. Exemple sacs : de jute

Mais des avantages environnementaux surgissent pendant Autres usages Biens traditionnels Biens préférables à l’environnement (EPP) Note :

Pour chaque EPP, il existe un substitut avec une utilisation semblable qui n'est pas la même que celle des biens amis de l’environnemental

I.3- Les déterminants de la demande des biens environnementaux

Les facteurs qui influencent la demande des biens environnementaux sont à la fois économiques et non économiques.

I.3.1-Les facteurs économiques

Les caractéristiques et les performances économiques des pays influencent grandement sur les montants que ces derniers sont prêts à consacrer aux biens et services environnementaux. Veena (op cit.) identifie parmi ces caractéristiques, la taille de l’économie c'est-à-dire le PIB, l’indice de performance environnementale et le degré d'industrialisation, c'est-à-dire la part de production industrielle dans le PIB.

Pour Yandle, Vijayaraghavan et Bhattarai (2002), la performance économique traduite par la croissance du PIB crée les conditions pour l'amélioration environnementale en augmentant la demande de biens plus respectueux de l’environnement. Les auteurs précisent toutefois que cette relation n’est pas systématique car elle dépend d'une façon critique de mesures en matière de politiques gouvernementales, commerciales et des structures sociales.

À ces facteurs propres aux économies, on peut également citer l’incidence des projets d’aide liés6, l’assistance technique et des investissements directs étrangers (IDE) sur la qualité de l’environnement. Le lien entre IDE et une meilleure qualité de l’environnement est de plus en plus établi pour deux raisons principales : d’abord parce que les IDE constituent un indicateur d’ouverture de l’économie sur l’extérieur, ensuite, les études ont montré que les IDE sont réputés être plus respectueux de l’environnement que les investissements locaux (OCDE, 1996).

Dans les pays émergents caractérisés par un revenu à la hausse, un endettement faible, un afflux important d’investissements directs étrangers (IDE) et des apports d’aide ou une forte croissance du PIB, on assiste à une augmentation de la demande de biens et services environnementaux au fil des ans (OCDE, 2006). Autrement dit, la progression de la demande de qualité de l’environnement va de pair avec celle du revenu par habitant.

En Afrique par contre où les problèmes environnementaux ont atteint des points critiques, les importations de biens et services environnementaux demeurent encore minimales. Cette situation s’explique d’une part, par l’absence de marchés effectifs dotés d’une capacité de paiement comme c’est le cas dans les pays à revenus moyens et d’autre part, parce que l'aide technique ou les projets d'aide liés semblent aussi être orientés vers les pays qui disposent d’un pouvoir d'achat plus élevé (Veena Op cit.).

I.3.1-Les facteurs non économiques

Parmi les facteurs non économiques qui déterminent la demande des biens environnementaux, il y a les accords de libre-échange bilatéraux et régionaux, l’adoption et le changement de législation en faveur de l’environnement, la taille de la population, l’état de l’environnement des pays. A ces facteurs s’ajoutent également la langue, l’enclavement/ouverture sur la mer, le partage de frontière, l’appartenance à une même zone monétaire, etc.

- Les accords de libre-échange bilatéraux et régionaux

Il n’est pas exagéré de parler de prolifération en ce qui concerne la récente augmentation exponentielle des accords de libre-échanges. Au 15 janvier 2012, l’OMC7 avait reçu 511 notifications d'Accords Commerciaux Régionaux (ACR), si l'on compte séparément les marchandises et les services. Parmi ceux-ci, 319 étaient en vigueur. Face au ralentissement des négociations multilatérales sous l’égide de l’OMC, ces accords sont devenus la principale pièce maîtresse de la politique commerciale de nombreux pays. Ces ententes créent de vastes opportunités en termes de marchés et cela a fortement influencé à la hausse, la demande de biens et services environnementaux.

Ainsi, au cours de sa 19ième réunion8 tenue le 13 novembre 2011 à Honolulu, capitale de l'État américain d'Hawaï, les dirigeants de l’APEC ont longuement réfléchi à la promotion de la croissance verte. Pour ces derniers, la croissance verte constitue un volet

7 _{Source disponible à l’adresse : http://www.wto.org/french/tratop_f/region_f/region_f.htm (consulté en Mai 2012)} 8_{Source disponible à l’adresse : http://www.fmprc.gov.cn/fra/ziliao/topics/hjt_9_apec/t878108.htm (consulté en Mai}

clé de la stratégie de l'APEC sur la croissance et la tendance du progrès socio-économique.

Cette rencontre a permis d’adopter la déclaration des dirigeants de l'APEC sur le commerce et l'investissement concernant les biens et services environnementaux et à accepter de travailler en 2012 en vue d'élaborer une liste de l'APEC des biens environnementaux contribuant directement et positivement à la croissance verte et aux objectifs du développement durable. Elle a aussi insisté sur la volonté de réduire, d'ici la fin de 2015, jusqu'à 5% ou moins les droits de douane appliqués sur ces biens, en tenant compte des situations économiques des différentes entités économiques, et sans préjugés vis-à-vis de leurs positions au sein de l'OMC. La réunion a en outre appelé à la promotion de la diffusion des technologies environnementales pour contribuer aux objectifs de l'APEC en matière de développement durable.

- Les changements de législation en faveur de l’environnement La pression pour des changements de la législation environnementale et des règlements provoqués par des consommateurs sur une base mondiale9 _{constitue un autre facteur} conduisant vers des préférences de consommation plus propres et à l’adoption de politiques favorable à l'industrie des biens et services environnementaux.

- La taille de la population

La taille de la population de même que ses caractéristiques déterminent grandement le volume total de biens et services environnementaux consommés. En règle générale, dans les pays où l’urbanisation est en plein essor et où la population augmente et a tendance à se concentrer dans les villes par suite de l’exode rural, la demande d’infrastructures de type environnemental concernant l’eau, l’assainissement et la gestion des déchets tend aussi à augmenter.

En Afrique en particulier, les défis environnementaux sont nombreux en raison de la forte croissance de la population dans un contexte de croissance économique lente, de

planification insuffisante et de développement médiocre des infrastructures (PNUE, 2006).

- L’état de l’environnement des pays

L’état de l’environnement constitue un facteur aussi important de la demande de biens environnementaux. Dans leur rapport conjoint de 200610, les auteurs mentionnent que les pays11 sous étude ont du mal à parer aux effets environnementaux de leurs populations de plus en plus nombreuses et en voie d’urbanisation. Les pressions qu’elles exercent sur leur environnement de vie ont accentué les problèmes de pénurie tels que l’insuffisance des infrastructures de base et ceux liés à l’élimination des déchets solides; ces problèmes exigent d’améliorer l’efficience et la qualité des services environnementaux liés aux infrastructures de base concernant l’eau et l’assainissement.

I.4- Offre et demande de biens environnementaux

Le marché des biens et services environnementaux constitue un marché très important. L’étude du German Institute for Economic Research (DIW Berlin) en 2009 révélait que le montant des échanges internationaux pour ces biens en 2004 s’évaluait à plus de 584 milliards de $ et la tendance annuelle devrait être à la hausse (3,5%) jusqu’en 2020. Pour cette institution, les biens et services environnementaux incluent les marchandises d'investissement ainsi que les matières brutes, auxiliaires et d'exploitation et les services pour la protection de l'environnement.

Le marché des biens environnementaux est dominé par les pays développés qui représentent 90% de l’offre; Les États-Unis, l'Europe occidentale et le Japon détiennent ensemble 84% des parts de marché. Ces économies disposent de nombreuses sociétés environnementales à travers le monde et s’accaparent des exportations globales d'équipement environnemental, du développement de la technologie et des services associés (Claro et al. 2007). Les pays en voie de développement principalement ceux

10 Études réalisées par OCDE, CUNCED et PNUD.

11 _{Brésil, Chili, Chine, Corée, Cuba, Guatemala, Honduras, Israël, Kenya, Mexique, Nicaragua, Pakistan, Panama,}

d’Afrique sont des importateurs nets de ces biens. Leur part de marché est très insignifiante et leurs exportations ont tendance à être orientées principalement vers des marchés régionaux.

Les résultats d’études de 2006 réalisées sous l’égide de trois organisations internationales12 attestent également que l’intensité de ce commerce tient aux facteurs économiques et non économiques ci-dessus identifiés.

I.5- Quelques statistiques sur les échanges de biens environnementaux

Les statistiques ci-après concernent les biens environnementaux des principaux secteurs faisant l'objet d'échanges commerciaux à savoir le traitement des eaux usées, la surveillance et l'analyse de l'environnement, la gestion des déchets solides, la lutte contre la pollution de l'air et la lutte contre le bruit et les vibrations.

I.5.1-A l’échelle de l’économie mondiale

La valeur totale du commerce des biens environnementaux a suivi une tendance à la hausse au cours de la période à l’étude.

Graphique 1: Évolution de la valeur totale du commerce (x 1000 US $)

Source : Calcul de l’auteur à partir de la base de données

Sur le graphique 1, on distingue deux phases dans la progression des échanges des biens environnementaux :

- Avant 2000 : On observe une croissance modérée de la valeur du commerce qui se traduit par une hausse de 9% par rapport à sa valeur initiale.

- Entre 2000 et 2010: on assiste à une phase de forte croissance des échanges traduite par la valeur du commerce qui passe du simple au triple en 2010 par rapport à sa valeur de 2000. Cependant, entre 2008 et 2009, on observe une chute de la valeur du commerce qui se traduit par une baisse de la croissance de 17,35%, conséquence de la crise économique mondiale.

Graphique 2 : Évolution de la variation annuelle de la valeur totale du commerce

Source : Calcul de l’auteur à partir de la base de données

La variation annuelle de la valeur totale du commerce évolue de façon irrégulière sur la période retenue; on peut toutefois distinguer sur le graphique 2, les phases suivantes :

- Deux pics en 1989 et 2000 respectivement de 85 et 112%.

- Deux périodes de faible croissance : 1990-1997 (2%) et de 2001-2009 (1%). - Trois creux : 1998 (-10%); 2001 (-4%) et en 2009 (-9%).

Graphique 3: Évolution de la moyenne de la valeur du commerce par flux bilatéral (x 1000 US $)

Source : Calcul de l’auteur à partir de la base de données

Le graphique 3 montre que la moyenne de la valeur du commerce par flux bilatéral varie très peu; on peut cependant distinguer quatre phases :

- 1988-1999 : on assiste à une baisse (-30,85%) de la valeur du commerce par flux bilatéral par rapport à sa valeur initiale.

- 1999-2008 : cette période est marquée par une forte progression de la moyenne de la valeur du commerce par flux bilatéral de l’ordre de 238,65%. - 2008-2009 : La moyenne de la valeur du commerce par flux bilatéral baisse

de 16,44%.

- 2009-2010 : il y a une reprise à la hausse (29,40%) de la moyenne de la valeur du commerce par flux bilatéral.

En somme, le flux des exportations connait une croissance significative de 2000 à 2008, année à partir de laquelle il va chuter du fait de la crise financière. La croissance repart à nouveau à partir de 2009.

Graphique 4: Variation annuelle de la valeur moyenne du commerce par flux

Source : Calcul de l’auteur à partir de la base de données

La courbe sur le graphique 4 montre que la variation annuelle de la valeur moyenne du commerce suit une évolution irrégulière. Aux périodes de croissance, succèdent des phases de décroissance entre 1988 et 2010. On note qu’à partir de 2009, la tendance est à la hausse.

Graphique 5: Évolution du nombre de flux bilatéraux

Source : Calcul de l’auteur à partir de la base de données

Le nombre de flux bilatéraux connait depuis le début de la période (1988), une progression à la hausse. Cette croissance est plus forte entre 1988-2008 (10,08%) avant de se stabiliser voire s’annuler à partir de 2008 à 2010 (0,01%).

Graphique 6: Variation annuelle du nombre de flux bilatéraux

Source : Calcul de l’auteur à partir de la base de données

Ce graphique montre que la variation annuelle du nombre de flux bilatéraux a augmenté de façon fulgurante de 1988 à 1989 (101,81%) avant de chuter brusquement entre 1989 et 1990 (80,79%). À partir de 1990, la variation annuelle du nombre de flux bilatéraux baisse de façon monotone (0,97%).

I.5.2- A l’échelle de l’économie du Canada

La libéralisation des échanges de biens environnementaux est également d’un intérêt particulier pour le Canada. En effet, ce pays constitue le deuxième marché en importance du premier exportateur de biens environnementaux qu’est l’Union Européenne. Et, le Canada connait une expansion de ses exportations même si sa part du marché mondial est encore faible. Le graphique 7 présente la variation annuelle du nombre de flux bilatéraux. Graphique 7: Variation annuelle du nombre de flux bilatéraux (x 1000 US $)

Source : Calcul de l’auteur à partir de la base de données

Le graphique 7 montre que la valeur des importations et des exportations du Canada augmentent tout comme le déficit de la balance commerciale. Ce résultat est conforme à celui publié par Statcan en 200013. Ce déficit de la balance commerciale s’accentue d’année en année. Selon cette institution, « Le modèle général du déficit peut être relié au

stade de développement de l’industrie canadienne de l’environnement et à sa capacité limitée de production industrielle par rapport à des économies plus puissantes, telles que celles des États-Unis, de l’Europe et du Japon ».

Graphique 8: Part des importations et des exportations canadiennes de BE dans le commerce mondial

Source : Calcul de l’auteur à partir de la base de données

La part du commerce canadien des biens environementaux dans le commerce mondial s’est profondément modifié au cours du temps. Elle a atteint un niveau maximum de 25,95% en 1989 avant de baisser progressivement et se stabiliser autour de 10% en 2000. Après 2000, la part du commerce canadien suit une tenadance bassière. La part des importations et des exportations suivent la même tendance avec des flux d’importation plus importants que les exportations.

13_{Disponible sur le site: http://publications.gc.ca/collections/Collection/Statcan/16F0009X/16F0009XIF1997001.pdf.}

II- Revue de la littérature empirique

La littérature empirique qui traite du commerce international révèle l’utilisation de plusieurs méthodes pour analyser les flux commerciaux entre partenaires et orienter les décideurs sur les politiques jugées efficaces à mettre en œuvre.

On dénombre parmi ces méthodes, celles qui font appel aux statistiques descriptives, aux modèles économétriques, aux modèles d’équilibre général calculable et aux modèles de simulations mathématiques.

Les méthodes faisant appel aux statistiques descriptives visent à caractériser un échantillon qui est une représentation de la population qu’on souhaite étudier. Ces méthodes sont applicables à des ensembles d’individus statistiques qui sont les objets au sens large du terme, sur lesquels on prélève des informations dans le but de décrire les phénomènes étudiés, faire des prévisions et prendre des décisions à leur sujet.

Les modèles économétriques de gravité ont pour objectif d'isoler les effets de différentes variables motivées par la théorie économique, comme la distance et la taille des pays exportateur et importateur, sur les flux bilatéraux. Il s’agit donc de mesurer l’apport de différentes variables sur valeurs du commerce entre plusieurs pairs de pays.

Le modèle d’équilibre général calculable (MEGC) est un modèle multisectoriel qui s'inspire des travaux de Johansen (1960). C’est un modèle qui vise à donner une représentation de l'ensemble des transactions d'une économie de marché. Plus précisément, ce modèle fait partie des modèles de répartition de type intégré. Il simule l'opération des marchés des biens et des facteurs et capte les interactions entre les structures de production et de l'emploi, les revenus des facteurs de production, la distribution des revenus aux individus et aux ménages et la structure de la demande. D'inspiration essentiellement néoclassique, ces modèles ont évolué et incorporent un certain nombre de caractéristiques non néoclassiques, par exemple : des déséquilibres sur le marché du travail dus à la rigidité des salaires de certaines catégories de travail ou encore l'immobilité du capital entre les secteurs productifs dans le court terme.

La méthode de simulation mathématique vise à reproduire artificiellement le fonctionnement d’un modèle étudié. Elle permet de valider ou d’invalider des hypothèses, d’obtenir des informations quantitatives (qui peuvent venir affiner des informations qualitatives si l’on en possède), de valider certaines approximations, d’évaluer la sensibilité d’un modèle à certaines hypothèses ou à certains paramètres, ou tout simplement d’explorer le comportement d’un modèle lorsque celui-ci est mal connu ou mal compris. L’expérimentation artificielle intervient lorsque l’expérience réelle est soit impossible, soit couteuse ou trop complexe.

Dans la présente étude, notre attention sera focalisée sur les modèles de gravité. Ce modèle est souvent utilisé pour d’évaluer les effets des accords régionaux sur le commerce.

Le modèle gravitationnel des échanges est devenu au cours des deux dernières décennies, l’outil de référence de modélisation du commerce international. Fontagné et al. (2002) estiment que la multiplicité de ses applications est à la base de sa large diffusion. Zugravu (2009) écrit que depuis les travaux de Anderson en 1979, il est reconnu que les prédictions des équations de gravité peuvent être dérivées de différents modèles

structurels incluant les modèles Ricardien, Heckscher–Ohlin concurrence

monopolistique.

Novy (2012) affirme également que le modèle de gravité est applicable à la structure du modèle de Ricardo en se référant aux travaux d’Eaton et Kortum (2002), à la structure de résistance multilatérale (Anderson et van Wincoop, 2003) et aux modèles avec des firmes hétérogènes (Melitz, 2003).

Ainsi que le mentionne Novy (op. cit.), une large littérature empirique s’est intéressée à comprendre l’impact des barrières commerciales et autres facteurs sur le commerce international; et les équations de gravité ont permis d’étudier et de comprendre dans le détail les impacts de certaines variables14 sur les flux de commerce entre partenaires.

14 _{Il s’agit de la distance, le Pib, la taille de la population, la situation géographique, l’appartenance à une union}

Plusieurs études s’intéressant aux flux de commerce entre pays ou groupes de pays présentant des similitudes ou des différences ont mis à contribution les équations de gravité.

Frankel et Rose (2005) utilisent le modèle de gravité pour étudier l’incidence de l’ouverture au commerce sur la qualité de l’environnement au sein d’une économie pour un niveau donné de revenu. En utilisant des variables endogènes au commerce ainsi que des variables géographiques et des données sur l’émission de trois polluants15 de l’air, les auteurs parviennent à isoler les effets de l’ouverture au commerce sur la qualité de l’environnement. Leurs résultats permettent de conclure d’une part que le commerce a un effet positif sur le revenu et d’autre part que le commerce peut avoir également un effet avantageux sur les trois mesures de pollution atmosphérique; cependant, les conclusions de l’étude ne permettent pas d’affirmer que l’ouverture au commerce a un effet nuisible sur la qualité de l’environnement.

Zugravu (2009) à l’aide du modèle de gravité évalue l’impact de l’intensification du commerce des biens environnementaux sur l’émission de polluants tels que le dioxyde de sulfure et le dioxyde de carbone dans les pays en transition de l’Europe de l’Est. Les résultats de cette auteure montrent d’une part que l’intensification du commerce des biens environnementaux a un impact négatif net sur l’émission de ces polluants et d’autre part, que l’effet technique (indirect) négatif est compensé par les effets positifs d’échelle et de décomposition. Par ailleurs, l’étude précise que ces résultats ne tiennent pas compte de la classification des biens environnementaux.

Féménia et Gohin (2009a) se servent du modèle de gravité pour analyser l’élasticité prix des fonctions de demande de biens alimentaires en particulier sur le fromage à partir des données de commerce intra-européen. Pour ce faire, ils partent de l’hypothèse que les préférences sont à la fois symétrique, homothétique, monotone et à élasticité de substitution constante. Leurs résultats sur la base des données utilisés montrent que les hypothèses sous-jacentes ne sont pas confirmées par l’approche avec le modèle de gravité. Par ailleurs, le biais induit par l’estimation des élasticités prix est ambigüe.

15 _SO

Anderson et Yotov (2010) en utilisant le modèle de gravité se sont intéressés à l’incidence du coût du commerce bilatéral c’est-à-dire à la proportion des coûts payés par les vendeurs et les acheteurs, une notion jusque-là négligée dans la structure du modèle de gravité des études antérieures. Cette prise en compte de l’incidence du coût du commerce bilatéral est d’autant plus importante que son omission peut influencer de différentes façons, les questions de spécialisation régionale, le bien-être et les politiques à mettre en œuvre. Pour ce faire, ils utilisent les propriétés récentes de la structure du modèle de gravité pour calculer l’incidence sectoriel du coût du commerce pour les provinces du Canada entre 1992-2003. En référence aux travaux d’Anderson et van Wincoop, (2003, 2004), ils identifient les résistances multilatérales internes et externes comme les incidences agrégées des acheteurs et des vendeurs; ils calculent ensuite cette incidence et la décomposent en composantes domestique et internationale. Leurs résultats d’étude montrent d’une part, un déplacement vers le bas des prévisions surtout des agrégats et les estimations des effets de frontière, ce qui est conforme aux résultats d’étude d’Anderson et van Wincoop, (2003); d’autre part, l’incidence des vendeurs excède de 5 fois celles des acheteurs dans les années 90.

Les différentes études ci-dessus énumérées même si elles partent d’assertions différentes pour expliquer le commerce international dans son ensemble et celui des biens environnementaux en particulier, sont focalisées sur l’hypothèse commune de fonctions de préférence de type CES c'est-à-dire à élasticité de substitution constante. Cette hypothèse stipule une élasticité de substitution constante entre les biens ; et ailleurs

citerus paribus, qu’une réduction des coûts commerciaux a le même effet proportionnel

sur le commerce bilatéral indépendamment des tarifs initiaux et de l’intensité du commerce entre les partenaires.

Or des études récentes ont montré que la baisse des coûts commerciaux comme par exemple l’adoption d’accords de libre échange ou la baisse des coûts de transport peut contribuer à accroître la concurrence.

Pour pallier cette lacune propre aux modèles basés sur l’hypothèse de préférence de type CES, certains auteurs ont opté pour le modèle Translog pour expliquer le commerce.

La première application du modèle Translog remonte aux travaux de Christensen, Jorgenson et Lau en 1975. Ces auteurs se sont intéressés aux fonctions d’utilité directe et indirecte et ont testé la théorie du consommateur sans imposer les hypothèses d’additivité et d’homothétie. Ainsi, à partir de données américaines de 1929-1972 portant sur les prix, les quantités consommées, les biens non durables et autres services, ils ont effectué différents tests notamment ceux se rapportant aux restrictions sur les hypothèses d’additivité et d’homothétie de la fonction d’utilité directe de type Translog. Leurs résultats d’analyse ont permis de conclure que la théorie de la demande est incohérente avec l’évidence. Ce qui est conforme aux résultats d’études de Barten (1964) (Système de demande pour Rotterdam). Par ailleurs, les auteurs affirment que leurs résultats fournissent la base à des conclusions plus spécifiques; par exemple, si la théorie de la demande était valable, le double logarithme pour le système de fonctions de demande impliquerait que la fonction utilitaire est un logarithme linéaire.

Lo (1990) utilise le modèle de demande Translog spatial en équilibre partiel en vue de contribuer à la compréhension des déterminants du comportement des consommateurs. En particulier, il examine l'impact de la structure spatiale et des préférences des consommateurs sur l'interaction spatiale. Mais son approche n’utilise pas d’équation de gravité.

Feenstra (2003) utilise la fonction de dépense Translog symétrique conduisant à un système de demande à élasticité de revenu unitaire et à des élasticités des prix non-constantes en situation de concurrence monopolistique. Il s’agit d’un modèle compatible avec la situation de concurrence monopolistique qui conserve par ailleurs ses propriétés lorsque le nombre de biens varie, ce qui n’est pas possible avec le modèle de type CES. Le modèle Translog symétrique vient ainsi combler cette lacune car malgré son utilisation répandue, la forme fonctionnelle de type CES a quelques caractéristiques indésirables pour des modèles de concurrence monopolistique; en premier lieu, il mène pour un grand nombre de biens, à une majoration constante de prix sur des coûts marginaux; En outre, pour plusieurs spécifications différentes de coûts, le modèle de type CES mène à un niveau constant de production compatible avec des profits zéro.

Feenstra (2009) mesure les gains issus du commerce en situation de concurrence monopolistique en utilisant le modèle de type Translog. Selon lui, si les deux premières sources de gains en situation de monopole pour le consommateur (due à la disponibilité de nouveaux biens) et pour le producteur (liée à l’efficience productive qui les pousse à devenir des firmes exportatrices) peuvent être mesurées à l’aide des fonctions de type CES ou CET16, il suggère cependant que la troisième source de gain c'est-à-dire celle de la réduction de la majoration des charges par les firmes due à la concurrence des importations peut être mesurée en utilisant la fonction de dépense de type Translog pour les consommateurs. Cette troisième source de gains bien qu’ayant été soulignée dans Krugman (1979), a été absente de beaucoup de littérature postérieure en raison de la supposition de préférences CES, menant aux majorations constantes.

Ainsi, contrairement à la fonction de préférence CES, la fonction de dépense Translog permet de tenir compte des prix de réserve pour de nouvelles marchandises et des majorations endogènes. Par ailleurs, cette fonction garde ses propriétés au moment où le nombre de variétés de produits change, comme en situation de concurrence monopolistique.

Féménia et Gohin (2009b) dans une autre étude sur l’estimation du système de demande censurée et non homothétique à partir du maximum d’entropie généralisée utilise l’approche Translog. En effet, l’estimation des systèmes de demande avec des valeurs nulles pose de nombreuses difficultés. Si l’approche par les prix virtuels dans un cadre de maximum de vraisemblance est théoriquement consistante, sa mise en œuvre par contre est difficile et est aujourd’hui limitée à des systèmes de demande homothétiques sur peu de biens. Pour pallier cette lacune, les auteurs s’appuient sur un système de demande non linéaire de type Translog car celui-ci a les propriétés désirables pour gérer la censure. En particulier avec ce modèle, il est possible d'imposer globalement la régularité sans remettre en cause la flexibilité. De plus, l'existence de prix virtuels doubles aux flux zéro est la même si le système de demande n'est pas homothétique.

En ouvrant ainsi la voie à l’estimation de la censure et au système de demande non homothétique par la combinaison des approches de prix virtuels et du maximum d’entropie généralisée, les auteurs arrivent aux conclusions suivantes :

- Lorsque des valeurs initiales sont mises près de vraies valeurs, les deux approches permettent d’avoir des paramètres structurels semblables.

- Lorsque les valeurs initiales sont mises aléatoirement, alors la méthode du maximum d’entropie généralisée surévalue les résultats de l’approche du maximum de vraisemblance

- Lorsque la solution obtenue grâce aux deux approches est évaluée à l’aide d’une simulation non homothétique du système de demande censurée, le résultat économétrique reste inchangé.

L’une des premières applications à notre connaissance du modèle Translog à l’équation de gravité pour expliquer le commerce dérive de l’étude de Novy (2012). Son modèle est basé sur les fondements microéconomiques de l’équation de gravité en situation d’équilibre général qui tient compte des hausses endogènes et des substitutions de biens entre partenaires. Contrairement aux hypothèses standards de l’équation classique de gravité basées sur l’élasticité de substitution constante (CES), le modèle Translog admet que le flux du commerce est sensible au coût du commerce.

Pour tester cette hypothèse, Novy évalue empiriquement les résultats issus de l’équation Translog avec ceux de l’équation de gravité classique basée sur l’hypothèse d’élasticité de substitution constante. Il utilise des données de flux d’exportation, de revenu et d’autres variables de l’année 2000 pour 28 pays de l’OCDE.

Ses résultats d’analyse avec les modèle Translog aboutissent à une évidence en contradiction avec celui du modèle basé avec préférences CES. En effet, l’hypothèse d’élasticité constante de substitution n’est pas confirmée par les données; une élasticité coût du commerce plus élevée réduit l’intensité du commerce entre deux pays partenaires. Cela signifie citerus paribus que le commerce bilatéral est sensible au coût du commerce si le pays exportateur fournit une faible part des importations au pays destinataire.

Une implication de ce résultat est qu’un changement du coût du commerce occasionné par un accord de libre-échange aurait un impact hétérogène à travers les paires de pays partenaires.

Tan (2012), exploitant des données de 34 pays de l’OCDE le Brésil, la Russie, l’Inde, la Chine et Singapore utilisées par Eaton et Kortum (2002) et Novy (2012), construit une fonction de dépense unitaire dérivée du modèle Translog pour mesurer l’incidence de relâcher l’hypothèse de préférence de type CES. Pour ce faire, il utilise une forme fonctionnelle de la fonction d’utilité qui a l’avantage d’être homothétique et n’impliquant pas d’élasticité de substitution constante.

A la différence de la démarche suivie par Novy, Tan utilise une méthode d’estimation non linéaire et effectue en outre des analyses contrefactuelles. Par ailleurs il exclue du calcul de l’élasticité coût du commerce, la marge extensive car selon lui, cela voudrait dire de façon implicite que chaque pays exporte la gamme entière de produits à chaque importateur, malgré leurs différences de taille. Ses résultats d’estimation en tenant en compte ou pas des effets fixes permettent de conclure que la prise en compte de ces effets fixes amplifie l’influence des variables exogènes sur le flux de commerce.

La revue de littérature a permis de comprendre que l’analyse des déterminants du commerce international à partir du modèle de gravité fait appel à différentes variables en fonction des objectifs poursuivis par les différentes études. Sur la base de ce modèle, de récentes études adjoignent à leurs analyses d’autres modèles pour parer aux restrictions et aux limites du modèle de gravité classique.

Pour la présente étude, nous démarrerons notre démarche d’analyse par l’utilisation du modèle de gravité classique qui repose sur l’hypothèse des préférences de type CES, puis nous approfondirons la réflexion en faisant appel à un modèle avec des préférences de type Translog afin d’expliquer les déterminants du commerce des biens environnementaux.

III- Données et cadre méthodologique

III.1- Collecte globale des données

III.1.1- Sources de collectes de données et variables d’intérêt

Plusieurs sources ont été mises à contribution pour la collecte des données sur les variables d’intérêt.

- Les données de commerce sont issues de la base de données de Comtrade de World Integrate Trade Solution (WITS17). Ces données ont été collectées selon le système harmonisé de classification des biens (HS6) ce qui a permis d’identifier les biens environnementaux18. La valeur du commerce des biens de l’Union Européenne est composée de celle de ses 27 pays membres.

- Les tarifs ont été collectés à partir de la base de données TRAINS. Pour les besoins de l’étude, nous avons retenu les tarifs « PRF » et «MFN » à partir desquels nous avons gardé les tarifs simples. Pour synthétiser le tarif des biens environnementaux, nous avons calculé le tarif moyen simple qui est la moyenne simple des tarifs des différents biens agrégés au niveau 6.

Les tarifs sur la base de la Nation La Plus Favorisée (MFN) sont des droits de douane qui s'appliquent de pays à pays sans aucune forme de préférences commerciales. Les tarifs préférentiels (PRF) par contre, sont des droits de douane qui s’appliquent entre certains pays ayant des rapports commerciaux privilégiés.

Dans le souci de réduire (corriger) le nombre d’observations manquantes19 (tarifs manquants), nous avons effectué les opérations suivantes :

- En rangeant chaque pays par année et par partenaires, nous avons répercuté la première valeur existante du tarif «MFN » d’une année donnée sur les années suivantes si ces dernières ont des tarifs manquants. Il s’agit d’un ajustement par le bas. Cette opération s’est effectuée uniquement sur les tarifs « MNF ».

17_{Disponible à l’adresse http://wits.worldbank.org/WITS/WITS/Default-A.aspx?Page=Default. Site consulté à partir de}

Mai 2011.

18 _{Liste des biens environnementaux est en annexe 2.}

19_{Dans WITS aucun tarif n’est rapporté lorsqu’il n’y a pas de commerce entre deux pays, nous avons donc utilisé la}

- Une fois cette première étape franchie, pour les années précédant l’année où existe un tarif « MFN », nous imputons cette valeur sur les années antérieures. Il s’agit d’un ajustement par le haut.

Au terme de ce processus de manipulations, nous calculons pour le bien ‘environnemental synthétique’, un tarif moyen simple qui est la moyenne des tarifs simples des différents biens.

- Les données sur les variables « Population » et le « Produit Intérieur Brut » ont été recueillies à partir des sites du Fonds Monétaire International20 (FMI) et de la Banque Mondiale (Development Indicators (WDI) & Global Development Finance21 (GDF)).

- Les informations concernant les autres variables d’intérêt c'est-à-dire, la « distance

entre capitales », « l’appartenance à une même union monétaire », « être membre du Gatt ou de l’OMC », « l’enclavement ou l’ouverture du pays sur la mer », « le partage de langue commune avec le partenaire commercial », « la contigüité ou le partage de frontière avec le partenaire commercial », ont été recueillies sur le site

de CEPII22. Il s’agit de variables binaires à l’exception de la variable « distance

entre capitales », qui prennent la valeur « 1 » si oui et « 0 » si non.

III.1.2- Manipulation des données pour « l’Union Européenne »

En raison de l’absence de données pour l’Union Européenne en tant qu’entité unique, certaines variables ont fait l’objet de quelques transformations.

- Au niveau de la valeur des biens : le site Comtrade de WITS prédéfinit des groupes de pays au nombre desquels, on trouve l’Europe des 25 et l’Europe des 27. En sélectionnant Europe des 27 c'est-à-dire EU-27, nous avons recueilli les données

20 _{Disponible à l’adresse http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2011/02/weodata/index.aspx}

21_{Disponible à l’adresse http://databank.worldbank.org/ddp/home.do?Step=2&id=4&hActiveDimensionId=WDI_Time.}

Site consulté à partir de Mai 2011.

pour l’ensemble des pays membres de ce bloc aussi bien pour les biens normaux23 que pour les biens environnementaux sur la période d’étude retenue.

- Au niveau des tarifs des biens :

 Pour les biens normaux : À partir du site de Trains de WITS, nous avons collecté dans une première étape, les tarifs pour le bloc EU-27. Dans une seconde étape, pour traiter des tarifs manquants, nous avons collecté les tarifs maxima pour générer les tarifs manquants.

 Pour les biens environnementaux : la première étape de collecte reste identique à celle des biens normaux. L’EUN étant un exportateur net de biens environnementaux, nous n’avons pas effectué de manipulation sur les tarifs à l’importation de ces biens lorsqu’ils n’en existent pas.

- Au niveau des autres variables d’intérêt:

 La variable « distance entre capitale » : cette variable définit la distance entre capitale; nous avons considéré ici Bruxelles comme la capitale de l’Union Européenne.

 La variable « nafta_imp », et « nafta_exp »’ prend la valeur « 1 » si les pays respectivement importateurs et exportateurs sont membres et « 0 » si autrement.

 La variable « langoffi » : nous avons considéré quatre langues principales à savoir l’anglais, le français, l’espagnol et le portugais. Pour tout pays partenaire commercial de l’Union Européenne qui parle une de ces langues, la variable binaire « langoffi » prend la valeur « 1 » et « 0 » si non.

 La variable binaire « contig » : le critère retenu est le partage de la frontière terrestre. Sur la base de la liste des pays retenus, le bloc Union Européenne (EUN) partage ses frontières avec la Russie, la Turquie, l’Ukraine et la Norvège.

 La variable « comcur » tous les pays de l’Union Européenne utilisant la monnaie unique Euro appartiennent à la même union monétaire.

Tableau 1 : Statistiques des variables d’intérêt

Variables Écart-type Moyenne Minimum Maximum

Valeur d’exportation des biens normaux (en $ US) 5 769 511 415 427,9 0 374 000 000 Valeur d’exportation des biens environnementaux (en $ US) 390 326,5 33 411,45 0 27 700 000

Tarif des biens

normaux 13,0402 12,5729 0 1002,33

Tarif des biens

environnementaux 6,9172 7,2605 0 100

PIB

(en million de $ US) 1 390 000 278 000 72 18 300 000

III.2- Méthodologie

La période d’étude s’étend de 2000 à 2010. Les informations portent sur 132 pays/régions24. Au total, la base de données contient 28 variables pour 190 212 observations.

III.2.1- Le modèle de gravité « classique » : Préférences de type CES a- Cadre théorique

Le modèle de gravité constitue un des instruments d’analyse le plus utilisé dans la modélisation des flux commerciaux bilatéraux. Dans sa forme initiale, l’équation de

24_{La liste des pays figure à l’annexe 1}

gravité stipule que, le flux de commerce entre pays partenaires varie proportionnellement à la valeur de leurs revenus (Pib) et de façon inversement proportionnelle par rapport à la distance qui les sépare. Critiqué pendant longtemps pour son manque de fondements théorique, Zugravu (2009) affirme qu’il est de plus en plus reconnu depuis les travaux d’Anderson (1979) que les équations de gravité ont des fondements théoriques variés et que ses prédictions peuvent dériver de différents modèles structurels. Ces modèles incluent les modèles ricardien, Heckscher-Ohlin et de rendements d’échelles croissants. Pour Novy (2012), bien que ces modèles commerciaux partent de postulats différents pour rendre compte des motivations du commerce international, ils reposent sur l’hypothèse d'élasticité de substitution constante des préférences pour décrire la demande de l'économie.

b- Base conceptuelle

Notre démarche s’inspire des travaux d’Anderson et van Wincoop (2003) et dont une application récente est Anderson et Yotov (2010).

Soient deux pays i et jdont les PIB sont respectivement dénotés par Y et _i Y . Par _j

ailleurs, définissons parx , la valeur des exportations du pays i vers le pays_ij j.

Définissons la fonction de demande du pays j des biens de consommation en provenance du paysi , par x_ij, en supposant que les préférences sont de type CES

( 1 , , 1 r r n r i r i r i U x        

 _



les paramètres de distribution et de substitution de la fonction d’utilité).

1 . . . i i ij ij j j p t x Y P       _ _   (1)

-







- Où  , l’élasticité de substitution, - _i  , un coefficient, 0

- p le prix du bieni

25 _{en provenance du pays i et enfin,}

- t , les barrières commerciales appliquées à l’entrée du pays ij jde biens en

provenance de i.

L’équilibre sur le marché selon la structure d’équilibre général du modèle implique que : n i ij j Y 











Pour dériver l’équation de gravité conformément à Anderson (1979) puis Deardorff (1998), nous utilisons la condition d’équilibre du marché dans l’expression (3), pour résoudre pour les coefficients _i en supposant que les prix d’offre p sont normalisés à _i

1. Substituons ensuite dans l’équation de demande d’importation (2). Définissons par ailleurs w

j j

Y 



j w

Y Y

  , la part du revenu du pays j

dans le revenu mondial. La fonction de demande d’importation devient alors :

25 _{Dans le pays importateur j, le prix du bien i est défini par .}

ij i ij

1 i j ij ij w i j YY t x Y P      _ _    (4) Où 1 1 ₁ 1 . ij i j j j t p  _  _  _  _   _   _ _  _{ }  



représente un indice de résistance multilatérale. En substituant l’expression de  dans _i

(2), on a : 1 1 _{(1 )} . ij j i i i t P  _   _  _{ }     _{ }  _ _  



En supposant les coûts de commerce symétriques, c'est-à-dire,t_ij  , la solution de (5)-t_ji

(6) donne   ; on peut dès lors définir une fonction implicite d’indice de prix comme _i P_j

une fonction de toutes les barrières bilatérales au commerce et des parts de revenu.

Ainsi : 1  1 1

. .

j i i ij

i

P 



L’équation de gravité s’écrit alors :

1 . i j ij ij w i j YY t x Y P P      _ _   (8)

La forme logarithmique26 se définit comme suit :

 

 

 

 





 

 

 

 





 



   



 

Les barrières au commerce définies par





ij ij ij

t  Dist  Tar e rassemblent la

distance, les tarifs et d’autres effets capturés par des variables binaires.

26

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