Croissance de la productivité : le rôle des institutions et de la politique
économique
L a productivité est un thème très fréquent de la littérature économique. Économie et Statistique en offre un témoignage fort : depuis sa naissance en 1969 et jusqu’à la présente livraison, pas moins de 93 articles comprenant dans leur titre le mot « pro- ductivité » y ont été publiés. De plus, cette indication chiffrée minimise largement le nombre des articles dans lesquels la productivité joue un rôle important sinon central, et qui peuvent porter tout aussi bien sur l’emploi, les salaires, les coûts de production et les prix, la compétitivité et le commerce extérieur, les variations de change, la démographie des entreprises, etc.
Pourquoi un tel intérêt pour ce thème de la productivité ? La raison principale, main- tes fois évoquée dans la littérature, est que les gains de productivité constituent sur le moyen-long terme l’un des principaux vecteurs de développement d’une entreprise et, au niveau macro-économique, la principale source de l’élévation du niveau de vie moyen d’une population, cette élévation pouvant consister en une augmentation moyenne tant des revenus monétaires que des loisirs. À ce niveau macroéconomique, les autres sour- ces de variations du niveau de vie moyen, comme par exemple les évolutions du taux d’emploi, n’ont un impact significatif que sur le court-moyen terme.
Quelques enseignements des travaux sur longue période
Quelques travaux d’histoire économique comme ceux de Maddison (1994, 2001, 2003 et 2007) permettent de comparer sur longue période les niveaux de productivité dans le temps et entre pays (cf. Cette, 2007, pour une synthèse). Ils nous indiquent par exemple que, de 1870 (les comparaisons devenant plus difficiles et rares sur les périodes antérieu- res) à 2007, les gains de productivité ont été d’une ampleur considérable dans les prin- cipaux pays industrialisés. Cette ampleur, variable selon les pays, est liée aux écarts de niveaux relatifs en 1870 et en 2007. Sur ces 137 années, le PIB par heure travaillée aurait été multiplié par un facteur 50 au Japon, qui partait d’un niveau relatif de productivité très faible en 1870, et par un facteur 8,5 en Australie, qui au contraire partait d’un niveau relatif très élevé. Entre ces deux « extrêmes », parmi les pays les plus industrialisés, le PIB par heure travaillée a été multiplié par un facteur d’environ 31 en France et 17 aux États-Unis.
Sur cette longue période 1870-2007, ces très forts gains de productivité ont été à l’ori-
gine du financement de deux évolutions majeures. Tout d’abord, une forte réduction de
la durée annuelle moyenne du travail des personnes en emploi, cette durée ayant été pres-
que divisée par deux dans les principaux pays industrialisés. Ensuite, une augmentation du PIB par habitant très proche de celle du PIB par employé, c’est-à-dire environ de la moitié des gains de productivité horaire, les modifications de la part des personnes en emploi dans l’ensemble de la population étant d’une ampleur réduite.
Les analyses sur longue période menées au niveau de l’ensemble des économies apportent d’autres multiples enseignements. Soulignons en deux qui nous paraissent essentiels.
Tout d’abord, qu’elles soient appréciées au niveau des firmes d’une activité donnée ou des pays considérés dans leur ensemble, les positions de leadership ne sont jamais défi- nitivement acquises. Ainsi, les travaux historiques menés sur longue période comme ceux évoqués plus haut montrent qu’à la fin du XX
esiècle, les pays connaissant le niveau moyen de productivité le plus élevé étaient le Royaume-Uni, l’Australie et les Pays-Bas.
Les États-Unis ont ensuite acquis cette position de leadership au tournant de la première guerre mondiale. Sur la période récente, la carte des niveaux de productivité comparés des différents pays industrialisés est un peu brouillée : les États-Unis bénéficieraient du niveau le plus élevé de PIB par habitant ou par personne en âge de travailler mais simultanément leur niveau de productivité horaire serait dépassé par celui de plusieurs pays parmi lesquels la France. Comptablement, ce contraste s’explique bien sûr par une durée moyenne du travail ou un taux d’emploi moyen plus faible dans ces autres pays qu’aux États-Unis. Mais, simultanément, diverses analyses ont montré que la producti- vité horaire serait décroissante avec la durée du travail et le taux d’emploi (cf. par exem- ple Bourlès et Cette, 2007). À mêmes durée du travail et taux d’emploi, les États-Unis conserveraient les niveaux de productivité horaire les plus élevés.
Ensuite, la convergence des niveaux de productivité entre firmes ou entre pays n’est pas automatique. Depuis, entre autres, les travaux de Barro (1991), il a longtemps été considéré que cette convergence devait être assez spontanée entre pays industrialisés, les pays ou firmes moins performants que les leaders copiant les meilleures pratiques de ces derniers. Le commerce international serait l’un des principaux aiguillons de ce proces- sus de convergence : les firmes à l’écart de ce processus se trouveraient dans l’incapa- cité d’affronter la concurrence des plus performantes et disparaîtraient, ce qui assurerait la convergence au niveau des principaux pays. La convergence rapide des niveaux de productivité des pays industrialisés sur la période de l’après Seconde Guerre Mondiale a semblé apporter une forte confirmation à cette hypothèse de convergence spontanée.
Mais la période qui a suivi lui a au contraire apporté un démenti frappant. En effet, non seulement le processus de convergence semble alors ralentir, mais il a même connu une inversion étonnante : loin de converger, les niveaux de productivité des principaux pays industrialisés ont progressivement divergé et la position de leader des États-Unis en ce domaine s’est à nouveau affirmée de façon croissante. Cet arrêt de la convergence s’est opéré à des niveaux de productivité très différents. Des situations comme celles de la Grèce, du Portugal et de l’Espagne, où la productivité moyenne s’est stabilisée en termes relatifs à des niveaux très inférieurs à ceux observés par exemple en France, en Allemagne ou aux Pays-Bas, montrent qu’être plongé dans un même ensemble économi- que, ici l’Union européenne et la Zone euro, ne suffit pas à garantir la convergence.
Notons que les comparaisons internationales sont toujours compliquées par des différen-
ces de méthodologie comptable. Les travaux de l’OCDE ou du consortium EU KLEMS
pour proposer des données harmonisées sont à cet égard les bienvenus. Plusieurs
contributions de ce numéro s’appuient sur ces données, notamment celle de Clément
Bosquet et Michel Fouquin. Revenant sur ces évolutions, ils montrent que le processus de convergence absolue de la productivité du travail des pays d’Europe de l’Ouest et du Japon sur les niveaux plus élevés des États-Unis, processus observé entre 1950 et 1973, s’est ensuite progressivement atténué pour disparaître complètement depuis 1995. L’un des intérêts de leur étude est de s’appuyer sur des tests économétriques pour mettre en évidence et dater les ruptures de tendances.
Le rôle des institutions
L’arrêt de la convergence avec les États-Unis a eu lieu au moment où ce pays bénéficiait fortement des grandes potentialités portées par les technologies de l’information et de la communication (TIC). De nombreux travaux ont montré que la diffusion et le bénéfice des ces technologies en termes de performances productives sont plus importantes aux États- Unis que dans les autres pays industrialisés (cf. entre autres Jorgenson, 2001, Jorgenson et Kuong, 2005, van Ark, O’Mahony et Timmer, 2008). Plus encore, Cette et Lopez (2008) montrent qu’après avoir fortement progressé sur les décennies antérieures, la diffusion des TIC semble s’être stabilisée depuis le début de la décennie dans les grands pays industria- lisés à des niveaux très différents, les États-Unis étant le pays où elle est la plus avancée.
Clément Bosquet et Michel Fouquin montrent cependant que cette explication ne suffit pas à expliquer les différences constatées entre les États-Unis et les pays européens : si les gains de performance liés aux TIC expliquent une partie du regain de productivité observé aux États-Unis, ils ne peuvent expliquer le déclin relatif de la productivité en Europe.
L’ensemble des observations qui précèdent a largement alimenté sur les deux dernières décennies le développement d’une littérature importante visant à expliquer ces diffé- rences de performances. Aghion et Howitt (1992, 1998, 2004, 2006, 2008, entre autres) ont montré que le principal candidat à cette explication serait le contexte institutionnel.
Parmi les nombreux facteurs institutionnels, on retiendra (i) le niveau de la corruption et de l’investissement public (qui contribuent fortement à expliquer les difficultés de développements de certains pays) ; (ii) la protection des droits de propriétés (accordant des rentes plus ou moins durables aux innovations) ; (iii) les rigidités sur les marchés de biens (par exemple les barrières à l’entrée de firmes concurrentes) et du travail (les contraintes à la flexibilité de l’emploi peuvent par exemple décourager le développement de nouvelles activités risquées), mais aussi (iv) les rigidités sur les marchés financiers (qui peuvent majorer le coût du crédit ou aboutir à des contraintes de crédit préjudicia- bles au financement de dépenses d’innovations à long terme) ; (v) le niveau de qualifica- tion de la population en âge de travailler, etc.
Croissance et productivité
Malinvaud (1982) énonce que toute bonne théorie de la croissance devrait au moins
atteindre les trois objectifs suivants : (i) expliquer les différents profils de croissance à
long terme d’un pays à l’autre ou d’une région à l’autre et formuler des relations vérifia-
bles et stables entre la croissance à long terme et les facteurs économiques sous-jacents ;
(ii) rendre compte des évolutions économiques à long terme (en particulier la conver-
gence ou la divergence des divers pays) et ainsi réconcilier les modèles dynamiques
avec le déroulement observé des changements économiques réels ; (iii) éclairer de façon
cohérente les transformations institutionnelles et les changements technologiques.
Les premières théories de la croissance basées sur le modèle de Solow (1956) supposaient un progrès technique exogène (la « manne divine »). C’est ce progrès technique exogène qui permettait à ces théories de satisfaire les deux premiers objectifs de Malinvaud, de façon ad hoc. Du fait de l’exogénéité du progrès technique, elles ne pouvaient par contre satisfaire le troisième.
Les modèles de croissance endogènes apportent un premier éclairage sur l’origine des changements technologiques. Le premier modèle de croissance endogène a été proposé par Frankel (1962) ; il faut cependant attendre les années quatre-vingt pour une investiga- tion plus systématique avec notamment les travaux de Romer (1986) et Lucas (1988).
Leurs travaux traitent la connaissance, source de gains de productivité, comme un type particulier de capital : la création de connaissances résulte directement de l’accumula- tion du capital par les différentes entreprises, l’idée de base étant que l’accumulation du capital contribue à la création collective de nouvelles connaissances technologiques et organisationnelles, par apprentissage sur le tas et imitation. Cette création de connais- sance compense l’effet des rendements décroissants du capital et permet à l’économie de garder un taux de croissance positif à long terme, sous réserve des hypothèses appro- priées concernant les externalités de l’apprentissage.
De tels modèles endogénéisent des facteurs de croissance permettant de respecter le premier objectif de Malinvaud. Mais ils demeurent par contre incapables d’endogénéiser les processus de convergence entre pays.
Les approches proposées par Aghion et Howitt (1992, 1998, 2004, 2006, 2008, entre autres) apportent une réponse à ces carences. Dans ces approches : (i) la principale source de l’innovation est le progrès technique ; (ii) les innovations (nouveaux procédés de production, nouvelles méthodes de gestion, nouvelles organisations, etc.) sont le fruit d’entreprises, d’entrepreneurs et de chercheurs motivés par leur propre intérêt et s’atten- dant à être récompensés avec des rentes (de monopole) si leurs innovations connaissent le succès ; (iii) ces rentes disparaissent en général, car les innovations sont copiées quand elles ne sont plus protégées, et car d’autres innovations les supplantent. C’est la notion schumpétérienne de « destruction créatrice ».
Ces approches permettent de respecter les trois principes énoncés par Malinvaud, par le jeu central des facteurs institutionnels. Par exemple, la question des droits de propriétés peut être intégrée à cette modélisation. Si ces droits ne sont pas protégés, alors il y a absence de rente à l’innovation. En d’autres termes, le profit pur est alors nul, les gains de produc- tivité se traduisant par une baisse de prix et donc une hausse du salaire réel. Cette absence de rente aboutit à dissuader totalement les efforts d’innovation. À l’opposé, une trop forte protection des droits de propriété aboutit à des rentes définitives, qui font disparaître la concurrence. Un certain degré de protection transitoire des droits de propriété, et donc des rentes d’innovation, est ainsi le plus favorable à la croissance de la productivité.
Concurrence, éducation, externalités et productivité
Les travaux les plus récents sur la croissance ont largement renouvelé les approches
habituelles des effets de la concurrence, de l’éducation ou du policy mix sur l’innovation
et la productivité.
Il est souvent admis que la concurrence favorise l’effort d’innovation et donc les gains de productivité et la croissance. Aghion et al. (2005) montrent que : (i) si peu de concur- rence peut décourager l’effort d’innovation, il en va de même pour trop de concurrence ; (ii) l’encouragement à l’effort d’innovation lié à la concurrence est plus faible pour les entreprises éloignées de la frontière technologique que pour les autres. Ainsi, l’effet de la concurrence sur l’innovation et les gains de productivité correspond à une courbe en U inversé : l’augmentation de la concurrence peut avoir un impact d’abord favorable puis ensuite défavorable sur les gains de productivité.
La contribution dans ce numéro de Romain Bouis et Caroline Klein tente justement d’étayer empiriquement ce résultat. Partant de données macroéconomiques et sectorielles, ils se concentrent sur 11 pays de l’OCDE, et une vingtaine de secteurs manufacturiers et de services. Le degré de concurrence au niveau de chaque secteur est évalué ici à partir d’une estimation économétrique des markups selon la méthode proposée par Roeger (1995), sur la période 1993-2004. Les estimations montrent que les gains de productivité horaire du travail dépendent du degré de concurrence selon une relation en forme de courbe en U inversé : une intensification de la concurrence améliorerait les gains de productivité dans les secteurs peu concurrentiels, mais aurait un effet négatif sur les gains de productivité des secteurs relativement concurrentiels. Ce dernier effet négatif paraît cependant fra- gile : lorsque l’échantillon est réduit aux seuls secteurs les plus concurrentiels, le degré de concurrence n’a aucun impact significatif sur les gains de productivité. Ainsi, un accrois- sement de la concurrence augmenterait la productivité dans les secteurs peu concurren- tiels mais serait sans effet sur la productivité des secteurs les plus concurrentiels.
Il est aussi souvent admis que le développement des dépenses d’éducation est favora- ble à l’innovation, aux gains de productivité et à la croissance, d’autant plus que ces dépenses concernent l’enseignement supérieur. Acemoglu, Aghion et Zilibotti (2006) montrent que les dépenses d’éducation dans l’enseignement supérieur et la recherche sont d’autant plus payantes, en termes d’effort d’innovation et de croissance, que le pays est proche de la frontière technologique. Pour les pays éloignés de la frontière, la productivité marginale des plus qualifiés (et donc leur salaire) risque d’être faible et les diplômés du supérieur peuvent être tentés d’émigrer à l’étranger. Les dépenses dans l’enseignement primaire et secondaire sont alors plus adaptées que celles concernant l’enseignement supérieur.
L’analyse de Philippe Aghion, Philippe Askenazy, Renaud Bourlès, Gilbert Cette et
Nicolas Dromel vise à mettre en évidence l’importance respective de ces déterminants
de la croissance selon la position technologique des pays. Utilisant des données macro-
économiques sur la période 1985-2003 pour 17 pays de l’OCDE, ils caractérisent les
effets du niveau de formation de la population en âge de travailler et des rigidités sur les
marchés des biens et du travail sur la croissance de la productivité globale des facteurs
(PGF). Leurs résultats montrent que les effets sont très contrastés selon la distance à la
frontière technologique. Pour les pays les plus avancés, tant le niveau d’éducation supé-
rieure que les rigidités ont un impact important sur la croissance de la PGF. Ceci pourrait
traduire à la fois une influence directe et un effet transitant indirectement par la diffusion
des TIC. En revanche, pour les pays éloignés de la frontière technologique, le niveau de
formation supérieure de la population en âge de travailler et les rigidités sur les marchés
de biens et du travail n’auraient pas nécessairement une influence significative sur la
croissance de la PGF. Ces résultats confirment l’importance des gains de croissance de
la productivité, et donc de croissance potentielle, que certains pays industrialisés pour-
raient attendre de la mise en œuvre de politiques visant à élever le niveau de formation de la main-d’œuvre en âge de travailler et de la réduction simultanée des rigidités sur les marchés des biens et du travail.
Les études citées jusque-là se sont surtout intéressées à la convergence entre pays. L’accès à des données d’entreprises détaillées a permis de mettre en évidence la forte dispersion de la productivité entre les firmes, même dans des secteurs d’activité définis de façon étroite. Ce numéro propose justement plusieurs contributions sur données microécono- miques.
L’étude de Paul-Antoine Chevallier, Rémy Lecat et Nicholas Oulton apporte un éclairage sur la convergence de la productivité des firmes les moins productives vers le niveau des firmes les plus productives dans les années 1990 et 2000, qui constitue un élément important de la dynamique de la productivité au niveau macroéconomique. La convergence de la productivité a été plus forte pour la productivité du travail que pour la productivité globale des facteurs. Mais surtout, la vitesse de convergence a diminué au cours des années 1990, ce qui s’explique principalement par une accélération de la pro- ductivité des firmes qui caractérisaient la frontière technologique. Trois facteurs d’expli- cation sont avancés à ces faits stylisés : les firmes les plus productives auraient bénéficié plus que les autres de la mondialisation et des TIC, tandis que l’accroissement de la concurrence aurait à la fois stimulé la productivité des firmes à la frontière et découragé la convergence des firmes les moins productives.
Dans les années 1980, Robert Solow s’étonnait que l’informatique soit partout sauf dans les statistiques de productivité. Ce paradoxe a disparu dans la décennie suivante : on l’a dit plus haut, on attribue généralement une partie du décrochage de productivité de l’Europe par rapport aux États-Unis à des écarts d’investissement dans les TIC. Les travaux de Brynjolfsson (par exemple Brynjolfsson et Hitt, 2003) ont montré que l’in- formatisation ne produisait des effets que couplée à d’autres innovations, sur l’organi- sation en particulier. Yoann Barbesol, Thomas Heckel et Simon Quantin reviennent sur la mesure microéconomique de l’impact des TIC sur la croissance pour la France. Ils utilisent des données d’entreprises et une mesure plus fine des dépenses d’informatique que celles généralement mobilisées. Leurs résultats suggèrent que la contribution de l’accumulation de matériel informatique à la croissance serait nettement supérieure à ce qui est mesuré sur données macroéconomiques.
L’économie géographique apporte un éclairage supplémentaire sur l’évolution de la pro- ductivité. Les thèses de l’économie géographique, qui remontent à Marshall, tentent de comprendre pourquoi l’activité économique tend à se concentrer sur certains lieux.
L’accès à des réseaux, un marché ou des facilités est une première raison évidente. Ces thèses postulent également l’existence d’externalités positives pour les entreprises opé- rant à proximité. La réussite de la Silicon Valley est souvent citée comme exemple de l’existence de ces externalités positives débouchant sur des gains de productivité. La disponibilité croissante de données fines au niveau des entreprises a contribué au déve- loppement d’études empiriques, suite en particulier aux travaux d’Henderson (2003).
L’estimation de ces externalités est évidemment difficile car les regroupements géogra-
phiques d’entreprises peuvent résulter aussi bien d’avantages spécifiques (accessibilité,
densité, accès à un marché, etc.) que des externalités d’agglomération. Yoann Barbesol
et Anthony Briant proposent une mesure de ces effets sur un large panel d’entreprises
françaises. Ils mesurent l’impact de plusieurs indicateurs sur la productivité globale des
facteurs de ces entreprises. Ils montrent que la spécialisation locale dans un type d’acti- vité semble bénéficier aux entreprises du même secteur. En outre, la densité des activités économiques d’une zone, de même que son potentiel de marché, auraient un impact positif sur la productivité des entreprises locales. Leurs résultats soulignent enfin que plus la main-d’œuvre locale est de qualité, plus la productivité des firmes est forte, sug- gérant ainsi l’idée que les travailleurs les plus qualifiés sont les plus à même de générer et de bénéficier des externalités d’agglomération.
Politiques économiques, cycle et croissance
Il est souvent considéré que les politiques macroéconomiques conjoncturelles ont un impact sur la stabilité de la croissance, mais pas sur les équilibres et le niveau de pro- ductivité de long terme. Aghion et Marinescu (2006) montrent que les dépenses d’in- novations peuvent être abaissées dans les creux de cycles, si les entreprises font face à des contraintes financières. Le cycle peut alors avoir un impact sur les équilibres et le niveau de productivité de long terme. Les politiques procycliques peuvent accentuer ce phénomène et les politiques contra-cycliques l’atténuer.
Ces résultats prennent un écho particulier dans la conjoncture actuelle. L’ampleur de la récession dans laquelle est plongée l’économie mondiale depuis l’automne 2008 fait craindre des répercussions à long terme. Les difficultés d’accès au crédit auxquelles font face les entreprises, suite au credit crunch déclenché par la crise financière, peuvent les conduire à réduire, entre autres, leurs dépenses de recherche et développement. Les étu- des qui figurent dans ce numéro ont été menées avant le déclenchement de la crise, et un recul sera de toute façon nécessaire pour analyser ses conséquences à long terme.
Gilbert Cette (Banque de France et Université de la Méditerranée) Anne Epaulard (Ministère de l’Économie, Direction Générale du Trésor
et de la Politique Économique) Pauline Givord (Insee, Département des études économiques d’ensemble)
BiBLiOGRAPHiE
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Aghion P. et Howitt P. (1992), « A Model of Growth through Creative Destruction », Econometrica, vol. 60, n° 2, pp. 473-494.
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* Harvard University
** École d’Économie de Paris (Paris-Jourdan Sciences Économiques)
*** Université de la Méditerranée (Greqam)
**** Banque de France (DEMS) et Université de la Méditerranée (Defi)
***** École d’Économie de Paris (Centre d’Économie de la Sorbonne)
Les auteurs remercient deux rapporteurs anonymes pour leurs remarques et suggestions dont la prise en compte a permis d’améliorer l’étude. Les auteurs restent les seuls responsables des erreurs qui pourraient subsister.
Cette analyse n’engage que ses auteurs et en aucun cas les institutions qui les emploient.
ÉCONOMIE
Distance à la frontière technologique, rigidités de marché, éducation
et croissance
Philippe Aghion
*, Philippe Askenazy
**, Renaud Bourlès
***, Gilbert Cette
****et Nicolas Dromel
*****La présente étude s’inscrit dans la littérature récente sur les déterminants de la crois- sance selon la position technologique des pays. Outre les effets respectifs de l’éducation et des régulations sur les marchés des biens et du travail, elle explore aussi une possible interaction entre ces régulations.
Des données portant sur 17 pays de l’OCDE sont mobilisées sur la période 1985-2003.
Les principaux résultats originaux obtenus sont la caractérisation des effets du niveau de formation de la population en âge de travailler et des rigidités sur les marchés des biens et du travail sur la croissance de la productivité globale des facteurs (PGF). Pour les pays proches de la frontière technologique, ces effets seraient très significatifs. Une interac- tion entre les rigidités s’exerçant sur les deux marchés ressort nettement. Le fort impact du niveau d’éducation supérieure et des rigidités sur la croissance de la PGF semble traduire à la fois une influence directe et un effet indirect transitant par la diffusion des TIC. Enfin, concernant le marché des biens, les composantes « barrières à l’entrée », « structure du marché » et « degré d’intégration verticale » paraissent avoir une influence importante. Pour les pays éloignés de la frontière technologique, les résultats des esti- mations indiquent que le niveau de formation supérieure de la population en âge de travailler et les rigidités sur les marchés des biens et du travail n’ont pas nécessairement une influence significative sur la croissance de la PGF.
Ces résultats soulignent l’importance des gains de croissance de la productivité, et donc
de croissance potentielle, que certains pays industrialisés, principalement européens
dont la France, pourraient attendre de la mise en œuvre de politiques visant à élever le
niveau de formation de la main-d’œuvre en âge de travailler et à réduire simultanément
les rigidités sur les marchés des biens et du travail.
L
a littérature empirique aboutit à des résul- tats assez diversifiés concernant les effets sur la croissance des rigidités sur les marchés des biens et du travail. La synthèse proposée par Babetskii et Campos (2007) de nombreu- ses évaluations empiriques réalisées sur divers corps de données (individuelles sectorielles ou macro-économiques), principalement pour des pays en transition, aboutit ainsi à montrer que les rigidités de marchés auraient un impact positif dans un tiers des études, non significatif dans un second tiers et négatif dans le dernier tiers. Les analyses empiriques réalisées sur des pays plus développés aboutissent généra- lement à un impact négatif des rigidités sur les performances productives et la croissance (voir par exemple Nicoletti et Scarpetta, 2005, et pour une synthèse Crafts, 2006). Comme suggéré dans divers travaux, dont on trouvera une synthèse dans Aghion et Howitt (2006), cette diversité peut tenir au fait que les effets des rigidités dépendent de la distance à la fron- tière technologique. La présente étude s’inscrit dans la littérature récente sur les déterminants de la croissance selon la position des pays par rapport à la frontière technologique. Les poli- tiques d’éducation, ou les régulations sur les marchés des biens et du travail, n’auraient pas les mêmes effets selon la position du pays par rapport à cette frontière. La plupart des tra- vaux sur la croissance considèrent séparément les régulations sur les marchés des biens et du travail, alors même que la littérature suggé- rant une interaction de ces régulations devient abondante (cf. entres autres Amable et Gatti, 2006, Koeniger et Vindigni, 2003, Blanchard et Giavazzi, 2003, Blanchard, 2005). Outre les effets respectifs de l’éducation et des régula- tions sur les marchés des biens et du travail, la présente analyse explore aussi une possible interaction des effets de telles régulations. Par ailleurs, l’impact des rigidités sur les perfor- mances productives peut être direct ou transi- ter par d’autres canaux, comme par exemple la diffusion des technologies de l’information et de la communication (TIC). Cette étude cher- che également à caractériser empiriquement l’effet de l’enseignement supérieur et des rigi- dités sur la diffusion des TIC.L’analyse empirique est réalisée à partir de données portant sur 17 pays de l’OCDE, sur la période 1985-2003. Ces données sont obte- nues en appariant de nombreuses sources. La profondeur temporelle est suffisante pour étu- dier, dans une même régression, les différents déterminants de la croissance du PIB comme de la productivité. Nous retrouvons des ensei-
gnements devenus classiques (cf. Aghion et Howitt, 2006) : un effort sur l’éducation supé- rieure est associé à un surplus de croissance (de la productivité) mais uniquement près de la frontière technologique. De même, les régula- tions sur les marchés des biens semblent peser sur la croissance. Nos résultats confirment par ailleurs que l’effet combiné d’une libéralisa- tion du marché du travail et d’une libéralisa- tion sur les marchés des biens est significative- ment positif pour la croissance. Ils suggèrent également que la seconde devrait précéder la première.
Outre les limites de l’usage de données de panel pays, les indicateurs de régulation utilisés demeurent agrégés, donc en partie des « boîtes noires ». Les résultats obtenus suggèrent que des politiques visant à investir dans l’éduca- tion supérieure et diminuer les imperfections sur les marchés des biens et du travail élève- raient significativement la croissance poten- tielle, mais ils ne délivrent pas d’indication sur le contenu plus précis des stratégies politi- ques et sur les coûts des efforts d’éducation et des modifications des régulations, comme par exemple les rachats de rentes.
Une spécification stylisée de la croissance de la productivité
La relation estimée vise à caractériser les effets sur la croissance de la productivité globale des facteurs (PGF) du niveau de formation de la population en âge de travailler, des rigidités sur les marchés des biens et du travail, des varia- tions du taux d’emploi, de la durée du travail et du taux d’utilisation des capacités de produc- tion, ainsi que d’autres variables éventuelles.
Concernant le niveau de formation de la popu- lation en âge de travailler, la variable privilé- giée est la proportion de diplômés de l’ensei- gnement supérieur (SUP). Pour les rigidités sur les marchés de biens et du travail, il s’agit des indicateurs synthétiques de législation protec- trice de l’emploi LPE (1)1 et de régulation sur le marché des biens RMB (2)2 construits par l’OCDE. Afin de caractériser des effets spéci- fiques du niveau de formation et des rigidités
1. Indicateur composite, calculé par l’OCDE, du niveau de rigidi- tés dans la législation sur la protection de l’emploi. Pour plus de détails, cf. OCDE (2004).
2. Indicateur composite, calculé par l’OCDE, du niveau de rigi- dités sur le marché des biens dans sept industries non-manu- facturières : gaz, électricité, postes, télécommunications (fixes et mobiles), transports aériens, ferrés et routiers (privé+fret).
Source : Conway et al., (2006).
selon que les pays sont proches ou éloignés de la frontière technologique, suivant en cela Aghion et Howitt (2006), on distingue ces variables pour les deux types de pays. On sup- pose qu’un pays est proche, une année donnée, de la frontière technologique lorsque sa pro- ductivité structurelle y est supérieure ou égale à une proportion x % du niveau de productivité structurelle des États-Unis, ce pays connais- sant sur toute la période le niveau de producti- vité structurelle le plus élevé. La productivité structurelle d’un pays est définie comme le niveau de productivité que ce pays connaîtrait si la durée du travail et le taux d’emploi, dont les rendements sont fortement décroissants, y étaient égaux à ceux des États-Unis. Ce concept et son calcul sont détaillés dans Bourlès et Cette (2005, 2007). La proportion x retenue dans les estimations est 80 %, ce qui amène à situer 40 % des observations sur la frontière technologique. Les résultats des estimations obtenus avec d’autres seuils seront évoqués.
Enfin, les meilleurs résultats sont obtenus en prenant les rigidités en compte via une inte- raction entre les rigidités sur les deux marchés plutôt qu’individuellement, et avec un retard de deux périodes concernant les rigidités sur le marché des biens. Les résultats des estimations obtenus en séparant les rigidités sur les deux marchés et en prenant en compte les rigidités sans retard seront également évoqués.
La présence des variations du taux d’emploi (TE) et de la durée du travail (H) comme varia- bles explicatives des variations de la PGF vise à prendre en compte les effets de rendements décroissants de ces deux variables (cf. Bourlès et Cette, 2005, 2007). Enfin, la présence des variations du taux d’utilisation des capacités de production vise à prendre en compte les effets des changements de positionnement dans le cycle économique sur la PGF.
Les variables représentant la production ou la diffusion des technologies de l’information et de la communication (TIC) ne sont pas pré- sentes dans la relation dont les résultats sont commentés ci-dessous. De fait, les coefficients de ces variables ne sont jamais significative- ment non nuls lorsque la formation de la popu- lation en âge de travailler et les rigidités sur les marchés des biens et du travail sont prises en compte comme variables explicatives des variations de la PGF. Ce résultat important sug- gère que la production et la diffusion des TIC, qui influencent bien la croissance de la PGF, sont elles-mêmes de fait fortement liées à la formation et aux rigidités. La relation estimée
peut donc être considérée comme un modèle réduit, dans lequel l’influence de la formation de la population en âge de travailler et des rigi- dités sur les marchés de biens et du travail est à la fois directe et indirecte via la production et la diffusion des TIC.
De même, des variables pouvant traduire une convergence spontanée (toutes choses égales par ailleurs) du niveau de productivité de cha- que pays vers celui du pays définissant la fron- tière technologique n’apparaissent pas dans les relations dont les résultats sont commentés ici. Plusieurs tentatives ont été réalisées pour introduire de telles variables, mais les coeffi- cients estimés pour ces dernières ne sont pas apparus significativement non nuls. Ce résultat peut simplement s’expliquer par le fait que, sur la période d’estimation, de telles convergences ne sont pas réellement observées (cf. Conway et al., 2006). Ainsi, au cours de la décennie 1990, la productivité accélère aux États-Unis, pays dans lequel son niveau structurel est le plus élevé, tandis qu’elle ralentit au contraire dans la plupart des autres pays industrialisés (cf. l’article de Bosquet et Fouquin dans cette même livraison d’Économie et Statistique).
De très nombreux indicateurs ont été alterna- tivement introduits comme variables explicati- ves. Les estimations ici présentées et commen- tées sont celles dont les variables explicatives ont des coefficients estimés significativement non nuls. Parmi les très nombreux indicateurs essayés sans succès comme variables explica- tives signalons : (i) pour l’éducation, la pro- portion de personnes d’âge actif ayant simple- ment une formation primaire, ou une formation secondaire ; (ii) pour le marché du travail, les taux d’activité ; (iii) concernant la combinaison productive et l’effort d’innovation, la part de la production de TIC dans le PIB, le taux d’inves- tissement en TIC, la part des TIC dans l’inves- tissement total, la part de l’investissement privé dans l’investissement national, le taux d’inves- tissement global (en volume ou en valeur), le taux d’investissement public, les dépenses de R&D rapportées au PIB ; (iv) concernant les conditions financières, les taux courts (3 mois) ou les taux longs (10 ans), nominaux ou réels ; (v) concernant la politique budgétaire, le solde public primaire ou total en points de PIB, la dette publique en points de PIB, les prélè- vements obligatoires en points de PIB ; (vi) concernant la régulation du marché des capi- taux, la part de la capitalisation boursière dans le PIB, la part des frais généraux dans le total de l’actif des banques (overhead cost), les mar-
ges moyennes d’intérêts des banques commer- ciales (net interest margin), le ratio des passifs liquides sur PIB (liquid liabilities) et les crédits privés accordés par les banques de dépôts au secteur privé en pourcentage du PIB.
Plusieurs relations ont été estimées. La rela- tion (1) suivante est celle dont les résultats paraissent les plus solides et sont les plus commentés :
Δpgf = a1.SUP + a2.SUP.Ix % + a3.LPE.RMB-2 + a4.LPE.RMB-2.Ix % + a5.ΔTE + a6.Δh + a7.ΔTUC
+ ∑ai.Xi + cte + u (1)
La variable dépendante Δpgf n’est autre que la variation de la productivité globale des facteurs en logarithme, i.e. le taux de croissance de la PGF. Les variables explicatives sont la part de la population ayant un diplôme d’études supé- rieures (SUP), un indicateur de croisement entre les rigidités sur le marché du travail et les rigi- dités retardées de deux années sur le marché des biens (LPE.RMB-2), ce même indicateur restreint aux observations sur la frontière tech- nologique (LPE.RMB–2.Ix %), le taux d’emploi (TE), la durée annuelle moyenne du travail des employés en logarithme (h), le taux d’utilisation des capacités de production (TUC), les effets fixes pays (Xi), une constante et un terme d’er- reur. La variable Ix % est une indicatrice prenant la valeur 1 si le pays concerné présente une pro- ductivité structurelle supérieure à x % de celle des États-Unis, 0 sinon.
Les valeurs attendues pour les coefficients esti- més sont : 0 < a2 ; a4 < 0 ; -1 < a5 , a6 < 0 ; 0 < a7 < 1. Pour les coefficients a1 et a3, les signes attendus sont a priori indéterminés, le niveau de formation en enseignement supérieur de la popu- lation en âge de travailler ainsi que les rigidités sur les marchés des biens et du travail pouvant avoir des effets tant favorables que défavorables sur la croissance de la productivité globale des facteurs des pays éloignés de la frontière tech- nologique (cf. Aghion et Howitt, 2006). En cas d’absence d’effet liés à la proximité de la fron- tière technologique, on a a2 = a4 = 0.
L’analyse empirique est réalisée sur un panel de 17 pays de l’OCDE (cf. annexe 1), sur la période 1985-2003. La restriction de notre base de don- nés à ce sous-échantillon est liée à la disponibi- lité réduite (en termes de pays et d’années) de séries temporelles sur notre principale variable expliquée (le taux de croissance de la PGF) et sur les indicateurs de rigidités sur les marchés des biens et du travail.
Effets directs des rigidités et de l’éducation sur la productivité
Les estimations réalisées par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO), comme cel- les présentées en annexe 2, peuvent être sujettes à des biais, par exemple d’erreurs de mesure ou de simultanéité qui expliquent certains résultats contre-intuitifs ou instables selon les spécifica- tions. Afin de corriger les estimations de tels biais, il parait utile de procéder à des estima- tions par la méthode des variables instrumenta- les. Le nombre d’observations parait trop limité pour envisager de recourir à la Méthode des Moments Généralisée (GMM).
Deux tests sont mobilisés pour apprécier la qualité des ajustements : le test de Davidson et McKinnon (1993) pour s’assurer de la néces- sité du recours à la méthode des variables ins- trumentales (3)3et le test de Sargan (1958) qui informe sur la qualité globale de l’ajustement et la pertinence globale des instruments. Ces deux tests confirment la pertinence de la liste des instruments retenus. Par ailleurs, chacun de ces instruments apparaît pertinent (son coefficient est significativement non nul) pour au moins l’une des variables explicatives instrumentées.
Les résultats des estimations de première étape (projection des variables explicatives sur les instruments) correspondants à la colonne 6 du tableau 1 sont fournis en annexe 3 et illustrent cette qualité de l’instrumentation.
On commence par estimer la relation (1) pré- sentée ci-dessus avant de procéder à quelques autres estimations complémentaires, puis à des estimations sur les composantes des rigidités sur les marchés des biens et du travail.
L’influence significative des rigidités et de l’éducation…
L
es résultats des estimations (cf. tableau 1) de la relation (1) indiquent que :Lorsque des effets de proximité à la fron-
•
tière technologique ne sont pas pris en compte (colonne 1), les coefficients des variables d’en- seignement supérieur et de rigidités sur le marché des biens apparaissent non significatifs. Celui des
3. Le test de Davidson-McKinnon est une adaptation du test de (Durbin-Wu-)Hausman à l’économétrie de panel avec effets fixes.
Il indique si les variables explicatives sont endogènes, c’est-à- dire si le recours à des variables instrumentales est nécessaire.
Tableau 1
Résultats des estimations de la relation (1) par la méthode des variables instrumentales
Variable
expliquée : Δpgf 1 2 3 4 5 6 7 8
Δpgf – 1 - 0,0352
(0,1155)
SUP - 0,0152
(0,0581) - 0,0438
(0,0594) - 0,0176
(0,0591) - 0,0139
(0,0549) - 0,0123
(0,0841) - 0,0226 (0,0599)
SUP.I 80 % 0,0727***
(0,0255) 0,0919**
(0,0381) 0,1134***
(0,0297) 0,1507***
(0,0520) 0,1368***
(0,0370) 0,1341***
(0,0357) 0,1345***
(0,0376)
LPE 0,0101*
(0,0053)
0,0079 (0,0108)
-0,0137 (0,0348)
0,0183 (0,0390)
LPE.I 80 % - 0,0058
(0,0051)
RMB - 0,0004
(0,0017) 0,0012
(0,0023) - 0,0035 (0,0088)
RMB.I 80 % - 0,0017
(0,0023)
RMB – 2 0,0045
(0,0090)
LPE.RMB 0,0051
(0,0039) 0,0043***
(0,0012)
LPE.RMB.I 80 % - 0,0035
(0,0031)
- 0,0058***
(0,0018)
LPE.RMB – 2 0,0026
(0,0051)
0,0048***
(0,0014)
0,0050***
(0,0014)
0,0050***
(0,0015)
LPE.RMB – 2.I 80 % - 0,0079**
(0,0031) - 0,0068***
(0,0021) - 0,0067***
(0,0020) - 0,0066***
(0,0021)
ΔTE - 0,3077**
(0,1487) - 0,5451***
(0,1889) - 0,4317**
(0,1853) - 0,3229*
(0,1746) - 0,5327**
(0,2679) - 0,4907**
(0,2092) - 0,4742**
(0,2013) - 0,4559**
(0,2052)
Δh - 0,7676***
(0,1867) - 0,5931***
(0,1887) - 0,7006***
(0,2190) - 0,6742***
(0,2512) - 0,7310**
(0,3258) - 0,6930**
(0,2810) - 0,6883**
(0,2763) - 0,6588**
(0,2746)
ΔTUC 0,3147***
(0,0528) 0,3862***
(0,0567) 0,3558***
(0,0626) 0,3225***
(0,0692) 0,4265***
(0,0950) 0,4113***
(0,0801) 0,4106***
(0,0788) 0,4037***
(0,0791) Constante - 0,0036
(0,0197)
0,0035***
(0,0271)
0,0226 (0,0677)
- 0,0021 (0,0140)
- 0,0352 (0,0672)
- 0,0025 (0,0158)
- 0,0080 (0,0061)
- 0,0083 (0,0064)
Effets fixes pays Oui Oui Oui Oui Oui Oui Oui Oui
[SUP] + [SUP.I 80 %] 0,0289 0,0743 0,0995* 0,1384 0,1142*
[LPE] + [LPE.I 80 %] 0,0021 [RMB] + [ RMB.I 80 %] - 0,0005 [LPE.RMB] +
[LPE.RMB.I 80 %] 0,0016 0,0015
[LPE.RMB – 2] +
[ LPE.RMB – 2.I 80 %] - 0,0053 - 0,0020* - 0,0017** - 0,0016**
Test de Davidson- McKinnon
Statistique 3,1596 2,9117 3,7468 6,8375 5,4761 7,6918 9,5671 9,5367
p-value 0,0153 0,0069 0,0009 8,7e-06 1,3e-05 1,8e-06 6,2e-07 6,9e-07
Test de Sargan
Statistique 8,021 8,954 3,407 4,918 2,044 2,892 3,119 2,367
p-value 0,2365 0,1109 0,4922 0,8414 0,9573 0,9684 0,9785 0,9927
Nombre
d’observations 216 189 188 180 178 178 178 174
Lecture : les variables sont définies dans l’annexe 1. Les résultats de la colonne 1 indiquent qu’une augmentation de 1 unité de l’indicateur LPE induit une augmentation de 1,01 % du taux de croissance de la PGF tandis qu’une augmentation de 1 point du taux d’emploi ou du taux d’utilisation des capacités de production ou de 1 % de la durée du travail induisent une modification du niveau de la PGF de respectivement - 0,3077 %, 0,3147 % et - 0,7676 %. Ces effets sont significatifs à un seuil d’au moins 10 %, les effets des autres variables intervenant dans l’estimation n’apparaissant pas significatifs même au seuil de 10 %. Les nombres entre parenthèses sous les coefficients correspondent à leur écart-type. Les coefficients estimés sont significativement différents de zéro au seuil de 10 % si *, 5 % si ** et 1 % si ***.
Champ : ensemble de l’économie.
Source : calculs des auteurs.
Liste des instruments :
colonne 1 : Δh ; Δh-1 ; ΔTUC ; ΔTE-1 ; ΔTE-2 ; PTIC ; INVol ; TY ; LPE-2 ; RMB-2 ; SEC-2 ; RDsup ;
colonne 2 : Δh ; Δh-2 ; ΔTUC ; ΔTE-1 ; ΔTE-2 ; PTIC ; INVol ; TY ; LPE-2.I80 % ; RMB-2.I80 % ; SEC-1 ; RDsup ; DET.I80 % ; colonne 3 : Δh ; Δh-2 ; ΔTUC ; ΔTE-1 ; ΔTE-2 ; PTIC ; INVol ; TY ; (LPE.RMB)-2 ; SEC-1 ; SUP-2 ; RDsup ; DET.I80 % ;
colonne 4 : Δh ; Δh-2 ; ΔTUC ; ΔTE-1 ; ΔTE-2 ; PTIC ; INVol ; INVal ; TY ; E1524 ; (LPE.RMB– 2)-2 ; PRIM-2 ; SEC-1 ; SUP-2 ; RDsup ; DET.I80 % ; colonne 5 : Δh ; Δh-2 ; ΔTUC ; ΔTE-1 ; ΔTE-2 ; PTIC ; INVol ; INVal ; TY ; E1524 ; (LPE.RMB– 2)-2 ; PRIM-2 ; SEC-1 ; SUP-2 ; RDsup ; DET.I80 % ; colonne 6 : Δh ; Δh-2 ; ΔTUC ; ΔTE-1 ; ΔTE-2 ; PTIC ; INVol ; INVal ; TY ; E1524 ; (LPE.RMB– 2)-2 ; PRIM-2 ; SEC-1 ; SUP-2 ; RDsup ; DET.I80 % ; colonne 7 : Δh ; Δh-2 ; ΔTUC ; ΔTE-1 ; ΔTE-2 ; PTIC ; INVol ; INVal ; TY ; E1524 ; (LPE.RMB– 2)-2 ; PRIM-2 ; SEC-1 ; SUP-2 ; RDsup ; DET.I80 % ; colonne 8 : Δpgf – 1 ; Δh ; Δh-2 ; ΔTUC ; ΔTE-1 ; ΔTE-2 ; PTIC ; INVol ; INVal ; TY ; E1524 ; (LPE.RMB– 2)-2 ; PRIM-2 ; SEC-1 ; SUP-2 ; RDsup ; DET.I80 % .
Dans toutes les estimations, toutes les variables explicatives sont instrumentées, à l’exception de Δh ; ΔTUC et, pour la colonne 8, Δpgf – 1 .
rigidités sur le marché du travail est faiblement significatif, mais a un signe positif qui signifie qu’une stratégie de réduction de ces rigidités aurait un impact défavorable sur la croissance de la PGF. Ce résultat suggère l’existence possible d’une forte hétérogénéité des situations des dif- férents pays concernant les effets de l’enseigne- ment supérieur et des rigidités sur la croissance de la PGF. Ne pas prendre en compte cette hété- rogénéité aboutit à l’estimation d’effets moyens non significatifs.
Lorsque des effets de proximité à la frontière
•
technologique sont pris en compte pour les trois variables d’enseignement supérieur et de rigidités sur les marchés de biens et du travail (colonne 2), les coefficients correspondants apparaissent tou- jours non significativement différents de zéro.
Ce résultat suggère que, outre l’hétérogénéité qui vient d’être évoquée, il convient maintenant d’étudier la possibilité d’interactions des effets des rigidités sur les marchés des biens et du tra- vail.
Lorsque l’hypothèse d’une interaction des
•
effets des rigidités sur les marchés des biens et du travail est adoptée, les résultats obtenus appa- raissent plus riches (colonnes 3 à 8). Les princi- paux enseignements de ces estimations sont les suivants :
Le coefficient estimé de la variable d’ensei- -
gnement supérieur (SUP) est systématiquement non significativement différent de zéro tandis que celui de la variable d’enseignement supé- rieur pour les seules observations proches de la frontière technologique (SUP*I80 %) est générale- ment significativement différent de zéro, avec le signe positif attendu. Ce résultat suggère que la formation supérieure aurait, sur la croissance de la PGF, un impact favorable pour les seuls pays proches de la frontière technologique et un effet non significatif pour les autres pays ;
Concernant les rigidités sur les marchés des -
biens et du travail, les résultats les plus signifi- catifs sont obtenus en croisant les rigidités sur les deux marchés avec un retard de deux années pour le terme de rigidités sur le marché des biens (colonnes 5 à 8). Les rigidités croisées auraient un impact favorable pour les pays éloignés de la frontière technologique (coefficient de la variable LPE.RMB-2) et un impact défavorable pour les pays proches de la frontière (somme des coeffi- cients des variables LPE.RMB-2 et LPE.RMB–2. I80 %). Les pays éloignés de la frontière auraient ainsi intérêt, pour faciliter leur rattrapage, à pro- téger leurs marchés des biens et du travail par
des régulations tandis que les pays proches de la frontière bénéficieraient au contraire d’une réduction de ces rigidités pour conserver cette situation performante et demeurer dans le groupe des pays bénéficiant des niveaux les plus élevés de productivité. D’autres prises en compte des variables de rigidités aboutissent à des effets esti- més non significativement différents de zéro ;
Enfin, dans toutes les estimations réalisées, le -
coefficient du terme autorégressif apparaît tou- jours très faible et non significativement non nul (ici la colonne 8) ;
Les coefficients des variables de variation du -
taux d’emploi, de la durée du travail ou du taux d’utilisation des capacités de production sont toujours significativement différents de zéro, ont le signe attendu et traduisent des effets écono- miquement raisonnables, comparables à ceux de Bourlès et Cette (2005, 2007).
Au terme de cette estimation, la spécification qui parait la plus appropriée est celle fournie dans la colonne 6 du tableau 1. Les résultats des estima- tions de cette relation indiquent que :
Une augmentation de un point du pourcentage -
de diplômés du supérieur dans la population d’âge actif n’aurait pas d’impact sur la PGF des pays éloignés de la frontière et augmenterait d’envi- ron 0,11 point par an la croissance de la PGF des pays proches de la frontière technologique ;
Une baisse d’un point du produit croisé des -
rigidités contemporaines sur le marché du travail et retardées de deux ans sur le marché des biens réduirait d’environ 0,5 point par an la croissance de la PGF des pays éloignés de la frontière tech- nologique mais augmenterait d’environ 0,2 point par an la croissance de la PGF des pays proches de la frontière technologique ;
Une augmentation d’un point du taux d’emploi -
réduirait d’environ 0,49 point la PGF ;
Une augmentation de 1 % de la durée du travail -
réduit d’environ 0,7 point la PGF ;
Une augmentation d’un point du taux d’utilisa- -
tion des capacités de production (centré et normé sur l’ensemble des pays) augmenterait d’environ 0,4 point la PGF.
Ces résultats confirment que les effets du niveau de formation et celui des rigidités sur les marchés des biens et du travail diffèrent selon que les pays sont proches ou éloignés de la frontière techno- logique : une élévation de niveau de formation
supérieure et une baisse du niveau croisé des rigidités dynamisent la PGF des pays proches de la frontière technologique mais n’est pas néces- sairement profitable aux pays éloignés de cette frontière. On retrouve ici les résultats synthétisés par Aghion et Howitt (2006). Ces résultats sont cohérents avec ceux de précédents travaux, qui n’avaient cependant pas tenté de caractériser les effets des rigidités croisées sur les deux marchés, comme par exemple Nicoletti et Scarpetta (2005) ou Conway et al. (2006) qui s’étaient principale- ment efforcés de caractériser l’effet des rigidités sur le seul marché des biens (pour une synthèse, cf. Crafts, 2006). Ils sont également compati- bles avec Amable, Demmou et Ledezma (2007) dont l’analyse macroéconomique ne permet pas de mettre en évidence un impact positif de la concurrence sur les dépôts de brevet quelle que soit la distance à la frontière. Enfin, ces résultats apportent une explication à la diversité signalée par Baberskii et Campos (2007) concernant les effets, estimés dans de nombreux travaux, des réformes sur les marchés des biens et du travail sur les performances économiques : ces effets diffèrent non seulement par leur importance mais également par leur signe selon la distance à la frontière technologique.
… est robuste à des changements de spécification
A
fin de s’assurer de la robustesse des résul- tats obtenus, des estimations complémen- taires ont été réalisées, dont les résultats (cf.tableau 2) indiquent que :
Le changement de définition de la frontière
•
technologique ne modifie pas sensiblement les résultats des estimations. Le seuil retenu dans cette analyse est celui de 80 % du niveau de pro- ductivité structurelle des États-Unis, qui aboutit à situer 40 % des observations près de la fron- tière. Si l’on retient le seuil de 78 %, qui aboutit à situer 50 % des observations prés de la frontière, les résultats obtenus sont peu modifiés (colon- nes 1 et 2) ;
Si l’on retient les variations de la producti-
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vité horaire du travail à la place de celles de la PGF comme variable expliquée, les résultats des estimations obtenus sont cohérents avec les pré- cédents (colonnes 3 et 4). Les effets estimés du pourcentage de personnes diplômées du supé- rieur ainsi que ceux des rigidités paraissent plus faibles, à la frontière technologique, que ceux
estimés sur les variations de la PGF. Cela suggère qu’une part de ces effets transite via la producti- vité du capital fixe. Les effets des variations du taux d’emploi, de la durée du travail ou du taux d’utilisation des capacités de production sont très proches de ceux estimés à partir d’une relation semblable, sur un panel de pays différent, par Bourlès et Cette (2005, 2007) ;
Si l’on retient les variations du PIB par habi-
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tant comme variable expliquée, les résultats des estimations obtenus demeurent également très cohérents avec les précédents (colonnes 5 et 6).
Les effets estimés du pourcentage de personnes diplômées du supérieur ainsi que ceux des rigidi- tés sont proches de ceux précédemment obtenus pour les variations de la productivité du travail.
Il en est de même pour l’impact potentiel d’une variation du taux d’utilisation des capacités de production. Par contre, les effets estimés d’une variation du taux d’emploi ou de la durée du tra- vail changent logiquement de signe : compte tenu des rendements décroissants du taux d’emploi et de la durée du travail, une augmentation (dimi- nution) de l’une de ces grandeurs élève (abaisse) d’une quantité moindre le PIB par habitant en abaissant (élevant) la productivité horaire du tra- vail. Enfin, la concurrence bancaire, si elle est mesurée par la variable de concentration ban- caire (les autres variables envisagées n’aboutis- sant pas à des effets significativement non nuls) semble influencer la croissance du PIB par habi- tant, cette dernière étant d’autant plus faible que la concentration bancaire est élevée (colonne 7).
Ce résultat doit cependant être considéré avec prudence, car les effets estimés du pourcentage de personnes diplômées du supérieur sont alors modifiés et ne paraissent pas significativement non nuls. Par ailleurs, le nombre d’observations sur lesquelles l’estimation est réalisée est nette- ment plus faible que celui des précédentes esti- mations (compte tenu de la disponibilité sur un nombre plus limité de pays de la mesure de la concentration bancaire) ce qui affaiblit la perti- nence de la comparaison.
