mesure de la concurrence sur le marche japonais d
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FELT MARIE-HÉLÈNE
MESURE DE LA CONCURRENCE SUR LE MARCHE JAPONAIS D’IMPORTATION DE VIANDE DE PORC
Mémoire présenté à la Faculté des études supérieures de l’Université Laval
dans le cadre du programme de maîtrise en économie rurale pour l’obtention du grade de Maître ès Sciences (M.Sc.)
DÉPARTEMENT D’ÉCONOMIE AGROALIMENTAIRE ET DES SCIENCES DE LA CONSOMMATION
FACULTÉ DES SCIENCES DE L’AGRICULTURE ET DE L’ALIMENTATION UNIVERSITÉ LAVAL
QUÉBEC
2009 © Felt Marie-Hélène, 2009
II
Résumé
Une forte demande, associée à des coûts de production locaux parmi les plus
élevés au monde, a fait du Japon le plus gros importateur de viande de porc avec
environ 20 % des achats mondiaux. Pour les pays exportateurs que sont le
Danemark, les États-Unis et le Canada, les enjeux économiques liés à l’état de la
compétition sur ce marché d’exportation séduisant mais fortement concurrentiel se
révèlent donc considérables. Dès lors, il s’avère pour eux primordial de pouvoir y
évaluer leur compétitivité. Dans ce travail, la méthode de Goldberg et Knetter
(1999), qui repose sur l’approche du pouvoir de marché par l’élasticité de la
demande résiduelle, est mise en œuvre. L’analyse préalable des séries
temporelles utilisées est réalisée, et en particulier un test de racine unitaire basé
sur le rééchantillonnage est développé. Les résultats d’estimation suggèrent que le
marché japonais d’importation de viande de porc est imparfaitement concurrentiel.
III
Abstract
A strong demand, together with high local production costs, made Japan
become the world’s biggest importer of swine meat. For Denmark, Canada and the
USA, three important exporters, the state of the competition on this attractive but
strongly competitive market of export is of the highest importance. Thus, it turns
out essential for them to be able to estimate their competitiveness. In this paper,
the method proposed by Goldberg and Knetter (1999), based on the measure of
the residual demand elasticity, is implemented. The time series analysis is
emphasized, with the development and use of a bootstrap unit root test. Estimation
results bring finally to light the imperfect competition characterizing the Japanese
market of swine meat.
IV
Remerciements
Un gros merci à Jean-Philippe Gervais et Bruno Larue pour m’avoir accueillie
au sein du CREA, encouragée à entreprendre cette maîtrise et aidée à la mener à
bien. Merci aussi à Olivier Bonroy qui m’a offert l’opportunité de m’envoler pour le
Québec.
Je remercie l’Institut du Porc (France) et en particulier M. Michel Rieu du pôle
économie ; le Centre de développement du porc du Québec et son directeur M.
Pierre Falardeau ; le Centre de Recherche en Économie Agroalimentaire, qui ont
mis leurs expertises à ma disposition et m’ont soutenue financièrement.
Je remercie enfin le personnel administratif du département pour sa
compréhension et son efficacité. Je pense tout particulièrement à Olivier qui n’a
jamais abdiqué face à mon ordinateur, même si celui-ci ne parlait qu’allemand.
V
À Martin, qui me montre tous les jours comme c’est facile.
VI
Table des Matières
Résumé................................................................................................................................ II Abstract ............................................................................................................................... III Remerciements ...................................................................................................................IV Table des Matières..............................................................................................................VI Liste des Tableaux.............................................................................................................VII Liste des Figures...............................................................................................................VIII 1. Introduction / Problématique: Pourquoi s’intéresser à l’état de la concurrence sur le marché japonais d’importation de viande de porc ? .................................................................................................................. 1 2. Objectif : La mesure du pouvoir de marché respectif des principaux exportateurs de viande de porc au Japon .............................................................................................................................. 3 3. Revue de littérature.......................................................................................................... 4
3.1. Comment la question de la concurrence sur les marchés internationaux est-elle abordée dans la littérature économique ? ........................................................................ 4
3.1.1. La compétitivité sur les marchés internationaux ................................................ 4 3.1.2. La concurrence sur les marchés internationaux ................................................ 7
3.2. Fondement de l’approche de Goldberg et Knetter dans les littératures sur le taux de change et le pouvoir de marché ....................................................................................... 9
3.2.1. La littérature sur le prix et le taux de change ..................................................... 9 3.2.2. La littérature sur le pouvoir de marché............................................................. 17 3.2.3. La contribution de Goldberg et Knetter (1999) ................................................. 24
3.3. Applications de la méthode de Goldberg et Knetter dans la littérature ................... 26 4. Méthodologie ................................................................................................................. 28
4.1. Hypothèses du modèle et pertinence méthodologique : La méthode est-elle adaptée à notre cas d’étude ?........................................................................................ 28 4.2. Le Modèle ............................................................................................................... 34
4.2.1. Le modèle théorique de Goldberg et Knetter ................................................... 34 4.2.2. Spécification du modèle d’exportation de viande de porc vers le Japon.......... 37
4.3. Les questions économétriques ............................................................................... 41 5. Base de données ........................................................................................................... 46
5.1. Présentation de la base de données....................................................................... 46 5.2. Analyse préliminaire des séries .............................................................................. 50
5.2.1. Tests asymptotiques de racine unitaire et de stationnarité .............................. 50 5.2.2. Test de racine unitaire par la méthode de rééchantillonnage .......................... 53
6. Estimation du modèle..................................................................................................... 67 6.1. Estimation du système d’équations......................................................................... 67
6.1.1. Méthode d’estimation et spécification .............................................................. 67 6.1.2. Résultats d’estimation et interprétation ............................................................ 69
6.2. Évaluation de la stabilité des coefficients estimés .................................................. 73 7. Conclusion : Une situation de concurrence imparfaite sur le marché japonais d’importation de la viande de porc ............................................................................................................................... 75 Bibliographie ...................................................................................................................... 78 Annexes ............................................................................................................................. 86
VII
Liste des Tableaux
Tableau 1: Partage du marché japonais d’importation de viande de porc........................... 1 Tableau 2: Destinations principales et concurrents majeurs par destination ....................... 2 Tableau 3: Applications de la méthode de Goldberg et Knetter dans la littérature............ 26 Tableau 4: Les exportateurs considérés et leurs concurrents respectifs ........................... 38 Tableau 5: Nomenclature HS à 6 chiffres .......................................................................... 43 Tableau 6: Séries Flux de viande de porc en quantité et en valeur ................................... 46 Tableau 7: Séries Prix du porc vivant ................................................................................ 48 Tableau 8: Séries Rémunération de la main d’œuvre dans l’industrie agro-alimentaire.... 48 Tableau 9: Séries Variables conditionnant la demande..................................................... 49 Tableau 10: Tests ADF et KPSS et analyse confirmatoire ................................................ 52 Tableau 11: Comportements asymptotiques comparés des statistiques CLS , et *
,ˆ CLS ... 61
Tableau 12: Résultats du test de racine unitaire par la méthode du rééchantillonnage .... 66 Tableau 13: Estimations du système d’équations.............................................................. 70
VIII
Liste des Figures
Figure 1: Expérience Monte Carlo ..................................................................................... 63 Figure 2: Niveau réel du test de racine unitaire avec rééchantillonnage selon les
procédures appliquées ........................................................................................ 64 Figure 3: Puissance du test de racine unitaire avec rééchantillonnage selon les procédures
appliquées ........................................................................................................... 65
1
1. Introduction / Problématique:
Pourquoi s’intéresser à l’état de la concurrence sur le marché japonais d’importation de viande de porc ?
Le Japon est le plus grand importateur net d'aliments au monde. Exigeant mais
rémunérateur, ce marché est l’objet de fortes convoitises de la part de nombreux
pays exportateurs de produits agricoles et agroalimentaires. Il en va ainsi du
marché japonais des viandes, dont celui de la viande de porc, la plus consommée
au Japon (Institut du Porc, 2006). En effet, une forte demande, associée à des
coûts de production locaux parmi les plus élevés au monde, a fait du Japon le plus
gros importateur de viande de porc avec environ 20 % des achats mondiaux,
devant les États-Unis et la Russie (SNCP, 2005).
Bien que le Japon diversifie de plus en plus ses sources, le marché de la
viande porcine reste dominé par trois principaux fournisseurs : l’UE (Danemark
principalement), les États-Unis et le Canada (tableau 1).
Tableau 1 Partage du marché japonais d’importation* de viande de porc : les 3 principaux exportateurs Japon 1998 2000 2007 USA 32% Danemark 33% USA 33% Danemark 25% USA 29% Danemark 26% Rép. Corée 18% Canada 17% Canada 18% * il s’agit de la part des quantités totales importées Sources: Trade Statistics of Japan, Ministry of Finance
L’Union Européenne, avec essentiellement le Danemark, les Pays-Bas et la
France, est le premier exportateur de viande porcine au monde. Elle reste en tête
sur le marché japonais, même si sa part de marché est actuellement en recul.
Ainsi sur les 10 dernières années, le japon est la première destination étrangère
pour le porc danois (tableau 2).
Les États-Unis ont presque triplé leurs exportations de porc ces 10 dernières
années, qui atteignent aujourd’hui 13 % de leur production. Sur le marché
japonais, qui est leur première destination, les USA disputent au Danemark la
première place en termes de parts de marché.
2
Le Japon est, derrière les États-Unis, le deuxième partenaire commercial du
Canada pour les produits agricoles. Concernant la viande de porc cette situation
est en moyenne vérifiée, et certaines années (2005 et 2006) les exportations vers
le Japon ont même dépassé celles vers les USA.
Tableau 2 Destinations principales et concurrents majeurs par destination Danemark Japon (31%) Allemagne (18%) USA Belgique Canada Pays-Bas Canada USA (50%) Japon (34%) Danemark USA Royaume-Uni Danemark USA Japon (62%) Mexique (13%) Danemark USA Canada Canada Les chiffres entre parenthèses correspondent à la part des exportations totales de viande de porc (en valeur) du pays fournisseur. Il s’agit de flux moyens sur les années 97-07. Sources: UNComtrade, CANSIM, Trade Statistics of Japan
Pour ces pays, les enjeux économiques liés à l’état de la compétition sur ce
marché d’exportation séduisant mais fortement concurrentiel se révèlent donc
considérables.
3
2. Objectif :
La mesure du pouvoir de marché respectif des principaux exportateurs de viande de porc au Japon
Pour les exportateurs, il s’avère primordial de pouvoir évaluer leur compétitivité
sur ce marché. L’estimation de l’existence et de l’amplitude de leur pouvoir de
marché respectif est une façon de mesurer leur compétitivité, et c’est l’objet de ce
travail. En effet, un exportateur ayant un certain pouvoir de marché n’est pas
preneur de prix, et son produit n’est pas parfaitement substituable aux produits
concurrents, ce qui lui confère une compétitivité plus forte que dans une situation
où plusieurs firmes de plusieurs pays vendent toutes un produit homogène.
Pour mesurer la concurrence sur le marché japonais d’importation de viande de
porc, nous proposons une adaptation de la méthode de Goldberg et Knetter (1999)
basée sur l’estimation de l’élasticité de la demande résiduelle. Nous considérons
les 3 principaux exportateurs présents sur ce marché, le Danemark, le Canada et
les États-Unis, dans notre modélisation.
L’intuition de la démarche est la suivante : si on peut montrer que les
mouvements de prix sont davantage expliqués par la quantité exportée par un de
ces pays que par les variables influençant la structure de coût de ses concurrents,
alors le pays en question possède un certain pouvoir de marché.
4
3. Revue de littérature
3.1. Comment la question de la concurrence sur les marchés internationaux est-elle abordée dans la littérature économique ?
Faisons un bref survol des études traitant de la question de la concurrence sur
les marchés internationaux. Deux approches ont été identifiées : certaines études
consistent à mesurer la compétitivité d’une firme ou d’un ensemble de firmes
exportatrices, d’autres analysent la situation concurrentielle sur un certain marché
d’exportation.
3.1.1. La compétitivité sur les marchés internationaux
Calcul d’indices de compétitivité à l’exportation
Certaines études développent des indices de la compétitivité d’un pays
exportateur et de ses concurrents dans un marché destinataire. L’un d’eux est
l’indice d’avantage comparatif révélé.
Le concept d’Avantage Comparatif Révélé, davantage connu sous le terme
d’indice de Balassa, a été développé par Liesner (1958) puis formalisé et
popularisé par Balassa (1965). Bien que la compétitivité et les avantages
comparatifs soient deux concepts distincts, certains auteurs perçoivent l’indice de
BaIassa davantage comme un indice de compétitivité que d’avantage comparatif. Il
est ainsi utilisé pour identifier empiriquement les secteurs d’activité les plus
compétitifs d’un pays. Cette méthode indique la compétitivité ex-post, c’est-à-dire
que la compétitivité est révélée par la performance à l’export du pays considéré
(Yercan et Isikli, 2006, p.7).
Balassa (1965) définit son indicateur d’Avantage Comparatif Révélé comme les
parts d’exportation normalisées :
part du secteur j dans les exportations du pays i,période t
part du secteur j dans les exportations des pays de référence,période tj
itBI
5
Si cet indice est supérieur à 1, on dit que le pays i a un avantage comparatif
pour produire le bien j au temps t relativement au groupe de pays de référence,
puisque le bien j représente une plus grande part des exportations dans le pays i
que dans les pays de référence.
En partant du constat qu’aucun fondement théorique ne permet de dériver la
distribution statistique de l’Indice de Balassa, Hinloopen et van Marrewijk (2004)
relient théoriquement la différence de distribution des Indices de Balassa de
diverses industries à une différence d’intensité de compétitivité entre celles-ci. Ils
en déduisent une mesure relative de l’intensité de compétitivité entre ces
industries.
Barbaros et al. (2007) calculent l’indice de l’Avantage Comparatif Révélé au
cas des exportations de produits biologiques de la Turquie vers l’UE. L’objectif
annoncé des auteurs est d’estimer la compétitivité de la Turquie sur ce marché vis-
à-vis de ses principaux concurrents. Ils calculent également un autre indice de
compétitivité : le "Comparative Export Performance Index" 1.
Cet indice est le rapport du ratio des exportations en bien i d’un pays d’intérêt
sur les exportations totales de ce pays et du ratio des exportations mondiales de
bien i sur les exportations mondiales totales. Une valeur supérieure à 1 indique un
avantage comparatif.
it tw wit t
X XCPA
X X
D’autres études récentes font appel à des indicateurs, nombreux et variés, pour
estimer la compétitivité de marchés nationaux en commerce international. Par
exemple, Yilmaz (2003) utilise le "Trade Overlap" et l’"Export Similarity". Yercan et
Isikli (2006) citent entre autres le "Relative Import Penetration Index", le "Relative
Trade Advantage Index" et le "Revealed Comparative Advantage Export Indicator".
1 Se référer à Donges et al. (1982) pour des détails sur la méthodologie.
6
"Constant Market Share Analysis" et identification des sources de performance à l’exportation
Cette méthode a été suggérée par Tyszynski (1951) puis développée et
modifiée successivement par plusieurs auteurs, dont Richardson (1971) et Milana
(1988). L’analyse basée sur le concept de "Constant Market Share" fait une
décomposition ex-post du développement de la part de marché agrégée d’un pays
exportateur.
La part de marché est calculée différemment selon les études : il peut s’agir du
ratio des exportations du pays d’intérêt sur les exportations mondiales (Simonis,
2000), ou encore du ratio des exportations du pays d’intérêt sur la valeur totale des
importations de chacun des ses principaux partenaires (Türkekul et al., 2007).
L’ambition de ces études est alors respectivement d’analyser la performance
globale à l’exportation d’un pays en particulier, ou de déterminer la compétitivité
d’un pays exportateur sur divers marchés cible ainsi que celle de ses concurrents
sur ces mêmes marchés.
Le principe est d’identifier les principaux facteurs explicatifs de la variation de la
part de marché d’un exportateur. Cette variation est généralement décomposée en
quatre effets. Trois d’entre eux relèvent de changements au niveau de la
demande, et l’effet résiduel est alors interprété comme un changement du coté de
l’offre. Plus précisément, sont considérés l’effet "expansion du commerce" (la
variation de la part de marché peut s’expliquer par l’augmentation globale des
importations du pays destinataire), l’effet "composition" (qui montre si les produits
exportés ont un marché en expansion), l’effet "distribution géographique" (qui
réfère à la capacité de l’exportateur à cibler des marchés nationaux connaissant
une croissance relativement forte), et enfin l’effet "compétitivité", ou effet résiduel.
Correspondant au terme résiduel du modèle, l’effet "compétitivité" est en fait
une agrégation de facteurs qui peuvent être très variés, comme le prix, la qualité,
les nouveaux produits, la promotion, le marketing, et la disponibilité (Stern, 1967).
Si des données pour ces facteurs sont disponibles, on peut chercher à déterminer
leurs influences respectives sur la compétitivité.
7
La méthode "Constant Market Share" cherche ainsi à révéler les sources de la
performance observée à l’export. Elle estime le poids relatif d’un effet structurel (lié
à la croissance globale des exportations mondiales/importations du pays cible) et
d’un effet de compétitivité.
Plusieurs auteurs (voir par exemple Simonis, 2000, et Türkekul et al., 2007) ont
appliqué cette approche simple, mettant cependant en évidence plusieurs
difficultés méthodologiques comme les questions de l’unité de mesure des
exportations et du niveau d’agrégation des données utilisées (Trewin, 2003, p.35)
et des problèmes théoriques (Merkies et van der Meer, 1988).
3.1.2. La concurrence sur les marchés internationaux
NEIO et estimation de la marge bénéficiaire
Bresnahan (1989) et Lau (1982), dans le cadre de ce qu’on appelle aujourd’hui
la "New Empirical Industrial Organization", montrent qu’il est possible d’identifier le
degré de concurrence dans un marché en utilisant des données de prix et de
quantité, même quand les coûts de production sont inconnus. L’approche de la
NEIO repose sur l’introduction explicite dans le modèle d’un paramètre de
comportement qui fait ultimement l’objet d’une estimation (« conduct parameter »).
Aw (1992) propose une première application de cette méthode dans un
contexte de commerce international.2 Elle spécifie et estime un modèle d’équations
simultanées d’offre et de demande de vêtements de sport importés de Taiwan par
les Etats-Unis. Deux facteurs explicatifs de la présence d’une marge bénéficiaire
(prix-coût marginal0) sont considérés : la restriction quantitative imposée sur ces
exportations par l’importateur (les Etats-Unis), et la concurrence imparfaite du
marché international du produit considéré.
La concurrence de la part d’autres sources (autres exportateurs et production
nationale) est prise en compte par l’inclusion des prix des vêtements de sport non
taïwanais (considérés comme substituts) dans la spécification du modèle. La
2 Pour des applications dans le cadre des marchés domestiques voir par exemple Bhuyan et Lopez (1997) ou Millan (1999)
8
principale limite de cette approche est de ne pas capturer l’interaction stratégique
entre les producteurs de différentes nationalités (Goldberg et Knetter, 1997,
p.1265). Il est cependant intéressant de noter qu’en précurseur, Aw met déjà à
profit le pouvoir d’identification du taux de change, qui sera aussi utilisé par
Goldberg et Knetter (1999).
"Pricing-to-Market" et existence de pouvoir de marché
Dans le cas des marchés internationaux, c’est l’approche du “Pricing-to-Market”
(ou "Prix Adapté au Marché") développée par Krugman (1987) qui est
traditionnellement utilisée pour tester l’existence de pouvoir de marché.
Le modèle PTM, qui s’inscrit dans la nouvelle théorie du commerce
international, a dominé la littérature empirique dans ce domaine durant les
dernières décennies3. La littérature PTM est en effet très abondante. Le principe
est de révéler un comportement de discrimination par les prix de la part d’un
exportateur, qui s’ajuste en fonction des fluctuations du taux de change.
Seule l’existence d’un pouvoir de marché peut être mise en évidence par cette
méthode, son amplitude ne peut pas être estimée.
Analyse de la demande résiduelle et mesure du pouvoir de marché
La méthode consistant à mesurer le pouvoir de marché via l’estimation de
l’élasticité de la demande résiduelle a été introduite par Baker et Bresnahan
(1988). En plus d’identifier l’existence de pouvoir de marché, elle permet de
mesurer sa magnitude.
Cette approche, relevant de la New Empirical Industrial Organization, repose
sur l’introduction explicite dans le modèle d’un paramètre de comportement.
Cependant, Baker et Bresnahan n’estiment pas ce paramètre : pour une plus
grande efficacité, ils limitent leur estimation à une statistique synthétique,
l’élasticité de la demande résiduelle.
3 Glauben et Loy (2003) citent les travaux de Knetter (1989) et (1993), Marston (1990), Lee (1995), et Gil-Pareja (2000)
9
Goldberg et Knetter (1999) adaptent pour la première fois la méthode de Baker
et Bresnahan au contexte de marchés internationaux. A l’instar de Aw quelques
années auparavant, Goldberg et Knetter exploitent le pouvoir d’identification du
taux de change, qui est une variable d’interaction idéale dans la modélisation des
coûts car elle est largement disponible et présente de fortes fluctuations.
Cette dernière approche est à la fois fondée théoriquement et particulièrement
aisée à mettre en œuvre empiriquement. Elle est reconnue comme une importante
contribution à la fois à la recherche sur les prix et le taux de change (dans la
continuité de l’analyse PTM), et à l’organisation industrielle internationale. C’est
celle que nous retiendrons dans cette étude sur la concurrence internationale dans
le marché japonais de la viande de porc.
3.2. Fondement de l’approche de Goldberg et Knetter dans les littératures sur le taux de change et le pouvoir de marché
L’étude de Goldberg et Knetter (1999) se positionne au carrefour de deux
grands domaines de recherche:
- l’étude de la relation entre prix et taux de change en économie internationale
- la mesure du pouvoir de marché dans le cadre de la recherche en organisation industrielle
En effet, le travail de Goldberg et Knetter (ou G&K) s’inscrit dans la continuité
d’une littérature abondante traitant des prix et du taux de change. Nous revenons
dans un premier temps sur l’évolution de la recherche empirique portant sur cette
question, et montrons comment la méthode proposée par G&K s’inscrit
logiquement dans sa suite.
3.2.1. La littérature sur le prix et le taux de change
Nous nous inspirons largement de Goldberg et Knetter (1997) pour résumer le
développement, depuis les années 70, de la recherche sur la relation entre le taux
10
de change et les prix. On distingue trois branches dans la littérature sur les prix et
le taux de change:
- la loi du prix unique
- la transmission du taux de change (Exchange Rate Pass-Through)
- la discrimination par les prix (Pricing-to-Market)
La loi du prix unique
La loi du prix unique rejoint la définition d’un marché intégré. Un marché est dit
intégré si la géographie ou la nationalité n’ont pas d’effet systématique sur les prix
auxquels des biens, sinon parfaitement identiques, sont échangés. Les différences
de prix sont arbitrées systématiquement et complètement par des agents qui
peuvent acheter et vendre dans différents pays et ainsi profiter des écarts de prix.
Quand l’arbitrage n’est pas coûteux à réaliser, les écarts de prix à une période
donnée sont faibles et disparaissent rapidement. S’il n’y a pas intégration, il y a
segmentation: un marché est géographiquement segmenté si la localisation
géographique des vendeurs et acheteurs influence de façon substantielle les
termes de la transaction, au-delà du coût marginal du transport.
La loi du prix unique dit que des biens homogènes sont vendus au même prix,
une fois convertis dans une monnaie commune, quelque soit le pays dans lequel
ils sont vendus. Selon la théorie économique, cette loi devrait être vérifiée s’il y a
maximisation du profit dans un contexte de coûts de transaction nuls (transport,
distribution et revente). Si la loi du prix unique (LPU) est vérifiée pour tous les pays
pour un bien donné, on peut caractériser ce marché de marché mondial intégré.
Mathématiquement, avec p le prix interne dans le pays A, p* le prix interne
dans le pays B et E le taux de change entre les deux monnaies (le nombre de
devises du pays A qui sont nécessaires pour acquérir une devise du pays B), la loi
du prix unique pour le bien i, dans sa version stricte, s’écrit :
i ip Ep
11
Il faut qu’empiriquement ln ln lni ip E p soit une expression stationnaire. Il
existe une version moins stricte de la LPU, car sa version initiale repose sur des
hypothèses très fortes (coûts de transport, distribution et revente nuls). Elle s’écrit :
i ip Ep
Cette loi du prix unique relative, ou sous forme faible, affirme que les
transactions ont un coût, mais que le différentiel de prix entre marchés que cela
induit est constant. Ainsi, si est constant dans le temps, alors les prix d’un même
bien (ou panier de biens) exprimés dans une même monnaie varient de façon
identique dans les deux pays.
La LPU a été testée et rejetée pour une grande variété de biens et de pays
(Juselius, 2007), même dans sa version relative qui considère que dans les faits,
les coûts de transaction ne sont pas nuls, et l’hypothèse de biens strictement
identiques (hormis la localisation de l’acheteur) est difficilement rencontrée.
La transmission des variations du taux de change et des tarifs aux prix
(Exchange Rate Pass-Through, ou ERPT)
Dans sa plus simple version, l’ERPT se définit par la variation en pourcentage
du prix d’importation exprimé en devise nationale en réponse à une variation de
1% dans le taux de change entre le pays exportateur et le pays importateur. Si la
réponse est d’1 pour 1, on parle de transmission complète.
La recherche dans le domaine de la transmission des variations du taux de
change s’intéresse à l’ajustement des prix en réponse aux variations du taux de
change lors de transactions entre un pays exportateur et un pays importateur. La
régression ERPT au cœur des travaux empiriques prend la forme :
t t t t tp X E Z
où p est le prix à l’importation en monnaie locale, X est une mesure du coût de
l’exportateur, et Z peut inclure des variables qui influent sur la demande (comme
les prix de biens concurrentiels ou le revenu). E est le taux de change (monnaie de
l’importateur par unité de monnaie de l’exportateur).
12
On voit que, à part dans le cas où Z comprend le prix interne en vigueur dans le
pays exportateur pour le bien importé considéré, le lien entre la LPU et l’ERPT
n’est pas direct. En particulier, une transmission incomplète n’implique pas
nécessairement que le marché n’est pas intégré.
Le coefficient est le coefficient de transmission (pass-through). La
transmission est complète si = 1 et elle est partielle (ou incomplète) si < 1. Si
on introduit dans la spécification le coût unitaire de production de l’exportateur
comme variable de contrôle, alors 1- représente la proportion de la variation du
taux de change qui n’est pas transmise au prix mais compensée par une variation
de la marge bénéficiaire.
Les divers travaux ainsi réalisés dans les années 80 ont estimé la transmission
des variations du taux de change aux États-Unis aux alentours de 60% tandis que
pour les autres pays elle semblait plus élevée (ex., Knetter, 1989). Cependant, il
n’était pas clair si l’ajustement de la marge bénéficiaire était spécifique à la
destination ou représentait un changement des prix mondiaux.
Alors qu’au même moment les modèles de concurrence imparfaite proliféraient,
beaucoup ont vu dans les résultats de la recherche sur l’ERPT la consécration de
leur nouvelle approche : si les variations du taux de change engendrent des
variations de la marge bénéficiaire, cela implique des périodes où la marge n’est
pas nulle et donc une situation de concurrence imparfaite. Cependant, l’analyse
ERPT connaît des limites importantes, comme par exemple le problème de la
mesure adéquate des coûts. Les indices de coût utilisés ne mesurent pas
correctement le coût marginal, et peuvent introduire dans la régression des erreurs
de mesure corrélées avec le taux de change, de sorte que les coefficients estimés
peuvent être biaisés (Goldberg et Knetter, 1997, p.1251).
La recherche sur la discrimination par les prix (Pricing-to-Market) tente dès lors
de pallier aux failles de la recherche ERPT : elle cherche à résoudre le problème
d’erreur de mesure des coûts et à savoir si l’ajustement de la marge bénéficiaire
est spécifique à la destination.
13
La discrimination par les prix (PTM)
Il s’agit de la branche la plus récente de la recherche sur les prix et le taux de
change. Elle concentre son intérêt sur l’ajustement de la marge bénéficiaire.
Krugman (1987) désigne par « Pricing-to-Market » (PTM) le phénomène
d’ajustements dans le comportement discriminant par les prix des firmes
exportatrices en réponse à des changements dans les taux de change. Il reprend
le concept de discrimination de 3è degré introduit par Arthur Pigou (Pigou, 1920),
qui définit une situation où les consommateurs de différents marchés paient
différents prix pour des biens identiques (le prix étant exprimé dans une même
monnaie et net des coûts de transport) et l’applique à l’échelle des marchés
nationaux. En considérant des transactions multiples, la recherche sur le PTM va
régler le problème de mesure des coûts apparu dans l’analyse ERPT.
On considère une firme qui vend sa production dans n marchés de destination
séparés (i=1,…n). Le profit de la firme est défini par :
11 1
,..., ; ; ,n n
n i i i i i i i i ii i
p p p q E p C q E p w
avec p le prix dans la monnaie de l’exportateur, q la quantité demandée qui est
fonction du prix dans la monnaie de l’acheteur Ep et d’une variable qui
conditionne la demande. E est le taux de change (monnaie du marché de
destination par unité de monnaie de l’exportateur) et C(q,w) est la fonction de coût
où w est le prix des inputs.
La condition de premier ordre implique que la firme égalise le revenu marginal
de ses ventes dans chaque destination au coût marginal commun. Ainsi le prix
d’exportation vers chaque destination est égal au produit du coût marginal
commun (Cq) et d’une marge spécifique à chaque destination :
,1
ii q
i
p C i
où est la valeur absolue de l’élasticité-prix de la demande dans le marché
étranger.
14
La démarche de la recherche sur le PTM permet dès lors de distinguer le
changement de marge du changement de coût.
L’équation estimée dans l’approche PTM est de la même forme que celle
utilisée pour l’analyse ERPT, mais en incluant à la fois les prix dans les deux
marchés et les coûts, elle réunit les éléments des littératures LPU et ERPT.
Marston (1990) reconsidère donc l’équation :
t t t t tp X E Z
où p est le prix d’exportation, X est le prix interne du même bien dont le coefficient
est contraint à 1 et soustrait de chaque coté de l’équation, et Z inclut des variables
exogènes influençant les coûts et la demande dans les deux marchés. La variable
dépendante est donc le ratio du prix d’exportation sur le prix interne d’un même
bien. Marston montre que les coûts, et donc les erreurs dans les coûts,
n’influencent ce ratio que quand il y a une différence dans la convexité de la
demande entre les deux marchés.
Selon Knetter (1989), une variation du taux de change entre la monnaie de
l’exportateur et la monnaie du pays de destination i affecte le prix chargé dans la
destination i de deux manières : en affectant le coût marginal (effet sur tous les
marchés de destination) et l’élasticité de la demande d’exportation (effet spécifique
à chaque destination). Ces implications potentiellement différentes pour les prix
chargés à d’autres marchés aident à distinguer les variations de coût marginal des
variations de marge bénéficiaire en réponse à un changement du taux de change.
Knetter estime le modèle suivant pour une industrie et diverses destinations :
ln lnit t i i it itp E u
avec p le prix en monnaie du pays exportateur au port d’exportation, t un
ensemble d’effets temporels, i un ensemble d’effets du pays de destination. E est
le taux de change (monnaie du marché de destination par unité de monnaie de
l’exportateur). L’indice i est pour la destination, et t pour le temps. Notons que
l’estimation d’une seule équation comme celle-ci n’est valide que si le coût
marginal est constant, soit indépendant des quantités vendus sur les autres
15
marchés. Si ce n’était pas le cas, le prix vers une destination dépendrait des taux
de change par rapport aux autres destinations aussi.
Pour un marché intégré, qu’il soit concurrentiel ou non, il doit y avoir égalisation
de prix entre destinations. Dans le cas d’un marché intégré parfaitement
concurrentiel, t mesure le prix commun à chaque période (égale au coût
marginal) et et sont nuls. Dans le cas d’un marché intégré imparfaitement
concurrentiel, t capture le coût marginal plus une marge bénéficiaire commune à
chaque destination, et et sont nuls également. Dans le cas d’un marché
segmenté, l’hypothèse selon laquelle chaque destination a une élasticité de la
demande constante implique une marge bénéficiaire constante, d’où nul pour
chaque destination. Des valeurs significatives de et impliquent donc une
discrimination par les prix (et rejettent l’hypothèse d’élasticité de la demande
constante). Ils sont la preuve de la segmentation du marché.4
Ainsi la recherche sur les prix et le taux de change a connu un important
développement, qui a finalement abouti à l’analyse du Pricing-to-Market. La
littérature sur le PTM arrive à la principale conclusion que pour beaucoup de
produits, des différences de prix plutôt grandes existent entre pays, et que la
discrimination consciente par les prix de la part des exportateurs semble faire
partie du paysage économique.
Du PTM au pouvoir de marché
La littérature PTM fourni donc des preuves convaincantes de discrimination par
les prix entre marchés.
Varian (1989) affirme que trois conditions sont nécessaires pour que la
discrimination par les prix puisse être pratiquée par une firme : elle doit pouvoir
trier les consommateurs, la revente doit être impossible et elle doit avoir du pouvoir
de marché. Cependant, si la mise en évidence de discrimination par les prix
4 En pratique, les données utilisées ne sont souvent pas assez précises pour s’assurer que le coût marginal est commun pour toutes les destinations. Cela dit, même avec différenciation des produits, une estimation non nulle de révèle de la discrimination par les prix sous l’hypothèse de coûts marginaux proportionnels.
16
implique l’existence de pouvoir de marché, elle ne quantifie pas l’importance
économique et n’explique pas les sources de celui-ci.
En fait, la recherche sur l’ERPT et le PTM rencontre certaines difficultés à
déterminer le degré de pouvoir de marché. Celles-ci sont rapportées par Goldberg
et Knetter (1997).
Sumner (1981) tente de mesurer le degré de pouvoir de monopole dans
l’industrie de la cigarette en analysant la transmission des taxes aux prix. Faisant
l’hypothèse de coût marginal commun, il affirme que les variations de prix en
réponse aux fluctuations d’une taxe de l’Etat permettent d’estimer l’élasticité de la
demande et donc la marge bénéficiaire. Cependant, Marston (1990) a montré que
la réponse du prix d’exportation à un changement du taux de change dépend non
seulement du niveau de l’élasticité de la demande mais aussi de la convexité de la
courbe de demande, c’est-à-dire de la façon dont l’élasticité varie le long de la
courbe de demande. Ainsi Bulow et Pfleiderer (1983) montrent que les conclusions
de Sumner au sujet des élasticités de demande et du pouvoir de monopole sont
valides uniquement dans le cas particulier d’élasticité de la demande constante.
Sullivan (1985), s’intéresse à son tour à l’industrie de la cigarette. Il estime
l’élasticité de la demande adressée à l’industrie et teste l’hypothèse que celle-ci est
plus grande que 1, ce qui serait consistant avec l’existence d’un équilibre de
monopole exercé par l’industrie5. Mais pour effectuer cette estimation, Sullivan fait
appel à une variable dépendante supplémentaire, non utilisée dans l’approche
PTM: la quantité.
Ainsi, une analyse se basant uniquement sur les prix ne peut fournir qu’une
information minimale sur le pouvoir de marché. Une évaluation plus quantitative du
pouvoir de marché nécessite l’analyse des réponses en quantité. On touche ici aux
limites de l’approche PTM. Avec le travail de Sullivan (1985), on comprend la
nécessité de considérer les ajustements quantitatifs associés aux changements de
prix. C’est ce que font Goldberg et Knetter (1999).
5 Il y a plus d’un manufacturier de cigarettes aux États-Unis. Si on a n firmes symétriques, avec E l’élasticité de la demande adressée à une firme, la condition est que n*E >1.
17
Nous venons de voir que la recherche en organisation industrielle a
grandement contribué à mettre en évidence les limites de l’analyse PTM pour
mesurer le pouvoir de marché. De fait, l’étude de Goldberg et Knetter, se place
dans la continuité des recherches sur les prix et le taux de change en prenant la
relève de l’analyse du Pricing-to-Market, et en cherchant à dépasser les limites de
celle-ci ; mais elle relève également de la littérature sur le pouvoir de marché,
issue du domaine de l’organisation industrielle et plus précisément de la New
Empirical Industrial Organization.
3.2.2. La littérature sur le pouvoir de marché
Le travail de Goldberg et Knetter (1999) relève également de la recherche en
organisation industrielle, dont l’un des sujets d’intérêt est la mesure du pouvoir de
marché dans le contexte de marchés internes. De Lerner (1934) à la NEIO des
années 80, cette branche de la microéconomie a connu un important
développement, dans la continuité duquel, comme nous allons le montrer,
s’inscrivent Goldberg et Knetter.
Définition du pouvoir de marché et indice de Lerner
Le terme pouvoir de marché réfère à la capacité d’une firme, ou d’un groupe de
firmes agissant ensemble, d’élever le prix au-dessus du niveau concurrentiel sans
perdre trop de ventes si rapidement que l’augmentation du prix n’est pas profitable
et doit être annulée (Landes et Posner, 1981, p.937).
Une définition simple du terme du pouvoir de marché est la capacité de fixer le
prix au-dessus du coût marginal et de faire des profits. En concurrence parfaite, le
prix doit être égal au coût marginal parce que la firme verrait ses ventes disparaître
si elle augmentait son prix. Donc si le prix d’une firme est au-dessus du coût
marginal et qu’elle réussit à s’accaparer une part de marché non-nulle, cela
implique une situation de concurrence imparfaite.
Ce concept du pouvoir de marché comme la fixation d’un prix supérieur au coût
marginal a été formalisé par Lerner (1934). Dans le cas particulier du monopole,
18
Lerner cherche à caractériser et mesurer le pouvoir de monopole. Il affirme que
« c’est dans la divergence entre [coût marginal et recette moyenne ou prix] qu’on
trouve l’essence du monopole » (p.169). Il propose alors une formule, le ratio de la
divergence entre prix et coût marginal sur le prix, comme mesure du pouvoir de
monopole.
L’indice, appelé Indice de Lerner, s’écrit donc : P Cm
LP
Pouvoir de marché et élasticité de la demande adressée à la firme
Dans son travail sur le monopole, Lerner (1934) met en évidence la
ressemblance et le lien entre l’indice (de Lerner) et la formule de l’élasticité de la
demande. En effet, puisque à l’équilibre de monopole le coût marginal est égal au
revenu marginal, alors à l’équilibre l’indice de Lerner est égal à l’inverse de
l’élasticité de la demande. Lerner insiste sur le fait qu’il s’agit de la demande pour
le produit d’une firme en particulier, et non de la demande générale pour un bien
disponible sur le marché. En dehors de l’équilibre, c’est-à-dire lorsque le revenu du
monopoleur n’est pas maximisé (intentionnellement ou accidentellement), il n’y a
pas correspondance entre élasticité de la demande et indice de Lerner, mais ce
dernier reste une mesure du pouvoir de monopole.
Dans les cas avec plusieurs firmes, si on considère des firmes maximisant
leurs profits (ce que nous faisons à partir de ce point), l’indice de Lerner de la firme
i mesure la déviation proportionnelle du prix par rapport au coût marginal de la
firme i, calculée à l’output d’équilibre :
1i ii d
i i
P CmL
P
Ici encore l’indice de Lerner de la firme i est égal à l’inverse de l’élasticité de la
demande adressée à la firme i.
Comme le soulignent Landes et Posner (1981), on a là non seulement la
définition du pouvoir de marché mais aussi la preuve de la dépendance du pouvoir
de marché d’une firme à l’élasticité de la demande qui lui est adressée. À l’instar
de Lerner, ils distinguent avec emphase l’élasticité de la demande adressée à une
19
firme et élasticité de la demande du marché : « Puisque l’indice de Lerner est une
mesure du pouvoir de marché d’une firme, l’élasticité pertinente est l’élasticité de la
demande adressée à la firme, car c’est la réponse de l’output d’une firme à un
changement de son prix qui détermine le degré de son pouvoir de marché. »
(p.941)
Selon cette approche, la mesure du pouvoir de marché nécessite donc de
connaître soit le coût marginal (en supposant que le prix est observable), soit
l’élasticité de la demande adressée à la firme. Cependant, Landes et Posner
(1981) affirment que, le coût marginal étant une « construction hypothétique », il
est en pratique très difficile à déterminer. De la même façon, l’élasticité de la
demande à la firme est rarement connue.
Lerner affirme que tout bon entrepreneur connaît l’élasticité de la demande à
laquelle il est confronté, puisqu’il connaît l’effet qu’aura un changement du prix sur
ses ventes. Ainsi, afin de maximiser son profit, un gestionnaire cherchera toujours
« énergiquement à obtenir une estimation aussi juste que possible de cette
élasticité » (p.169). Selon Lerner, le comportement d’un bon gestionnaire permet
donc de déduire une estimation de l’élasticité de la demande à partir de la courbe
de coût et du prix de vente. Il "suffit" en effet de connaître la courbe de coût moyen
pour déduire la courbe de coût marginal.
L’intuition de Lerner est que son indice est plus facile à calculer que l’élasticité
de la demande adressée à la firme, et que celle-ci se déduit une fois le degré de
monopole calculé à partir du coût marginal. Mais cette approche repose sur une
hypothèse forte de connaissance du coût marginal, qui dans la pratique est
rarement rencontrée. Cela mène Landes et Posner (1981) à caractériser l’indice de
Lerner avant tout comme un concept, dont l’utilité pratique est limitée.
Élasticité de la demande adressée à la firme et élasticité de la demande
résiduelle L’élasticité de la demande adressée à une firme est nulle si celle-ci se trouve
dans un environnement parfaitement concurrentiel, et elle est égale à l’élasticité de
la demande du marché pour une entreprise en situation de monopole. Dans une
20
situation intermédiaire d’oligopole, l’élasticité de la demande adressée à une firme
se trouve entre ces deux extrêmes.
Dans le cas d’un oligopole, il faut distinguer l’élasticité de la demande adressée
à la firme (l’inverse de l’indice de Lerner) dont nous avons parlé jusqu’à présent,
de ce qu’on appelle l’élasticité de la demande résiduelle6. La première entité
correspond à l’élasticité de la demande à laquelle la firme croit être confrontée (ce
qu’elle perçoit). Différemment, la demande résiduelle réfère à la demande
effectivement adressée à la firme considérée. Cette distinction n’était pas
nécessaire dans les cas abordés précédemment du monopole (cas traité par
Lerner (1934)) et de la firme dominante avec frange compétitive (cas traité par
Landes et Posner (1981)), et elle n’est pas faite par les auteurs pour la simple
raison que dans ces cas particuliers, demande adressée à la firme et demande
résiduelle se confondent. Nous y reviendrons.
Pour un oligopole, l’estimation de l’élasticité de la demande adressée à la firme
est tout aussi délicate que le calcul direct de l’indice de Lerner (en utilisant le coût
marginal) : en effet, cette élasticité dépend généralement de l’élasticité de la
demande du marché mais également de l’interaction stratégique de toutes les
autres firmes du marché (Goldberg et Knetter, 1999).
Dans le cas particulier d’une firme dominante avec frange compétitive, nous
l’avons dit, demande adressée à la firme (ce que la firme dominante perçoit ou
conjecture) et demande résiduelle (effective) sont confondues : les deux grandeurs
correspondent simplement à la demande du marché moins la quantité offerte par
la frange. En effet, la firme dominante sait que la courbe d’offre de la frange affecte
l’élasticité de la demande qui s’adresse à elle, et agit en conséquence.
Landes et Posner (1981) exploitent cette caractéristique dans un cadre
d’analyse anti-trust et expriment le pouvoir de marché7 de la firme dominante en
fonction de sa part de marché. Il est d’ailleurs intéressant de noter que le lecteur
6 Cette distinction, peu soulignée dans Baker et Bresnahan (1988), est très bien expliquée dans Goldberg et Knetter (1999). 7 L’inverse de l’élasticité de la demande adressée à la firme (perçue), celle-ci étant dans ce cas particulier égale à l’élasticité de la demande résiduelle (effective).
21
est mis en garde contre un raccourci trop rapide : la part de marché seule ne
mesure pas correctement le pouvoir de marché (« Market share alone is
misleading », p.947). En effet, deux autres facteurs interviennent dans la relation
entre la part de marché et le pouvoir de marché de la firme8.
Ainsi, Landes et Posner utilisent déjà, dans un contexte particulier, l’élasticité
de la demande résiduelle comme mesure du pouvoir de marché. Baker et
Bresnahan (1988) vont adopter la même démarche dans un « contexte arbitraire »
(p.286). Puisqu’il est généralement difficile d’estimer l’élasticité de la demande
adressée à une firme, les auteurs vont exploiter la grandeur bien plus accessible
qu’est l’élasticité de la demande résiduelle.
Dériver l’élasticité de la demande résiduelle
Baker et Bresnahan (1988) développent un modèle oligopolistique et proposent
une nouvelle approche économétrique afin d’estimer la fonction de demande
résiduelle adressée à une firme. La fonction de demande résiduelle est donc « la
relation entre le prix et la quantité d’une firme, en prenant en compte la réponse
d’offre de toutes les autres firmes » (p. 284).
Nous ne détaillerons pas ici le modèle de Baker et Bresnahan (1988) puisque
nous rapportons ensuite celui de Goldberg et Knetter (1999), qui le reprennent
entièrement en l’adaptant au contexte de commerce international entre pays. Nous
soulignons plutôt son originalité et sa grande efficacité.
L’approche de Baker et Bresnahan se distingue en effet des méthodes
d’estimation de modèles oligopolistiques développées jusqu’alors dans le cadre de
la New Empirical Industrial Organization (NEIO)9.
La NEIO est une branche de la recherche empirique en organisation industrielle
qui se place en rupture par rapport aux méthodes traditionnellement utilisées dans
le domaine. Cette rupture consiste principalement au rejet de l’hypothèse de coût
8 Landes et Posner (1981) dérivent une expression de l’élasticité de la demande adressée à une firme (firme dominante) en fonction de sa part de marché, de l’élasticité de la demande du marché, et de l’élasticité de l’offre des firmes concurrentes (frange compétitive). (p.945) 9 Bresnahan (1989) constitue une bonne synthèse de ces méthodes.
22
marginal directement observable. Dès lors, les analystes de la NEIO cherchent soit
à inférer le coût marginal ou ses variations, soit à quantifier le pouvoir de marché
sans recourir au coût10.
Les analyses de modèles oligopolistiques réalisées dans ce cadre consistent à
estimer un système structurel complexe d’équations: les fonctions d’offre et de
demande pour la firme d’intérêt (2 équations), et les fonctions d’offre et de
demande pour l’ensemble des autres firmes (2n-2 équations). La spécification de
formes fonctionnelles précises pour ses équations permet d’estimer
économétriquement tous les paramètres du système. La principale limite de cette
approche est la quantité substantielle de données nécessaires à une telle
estimation.
Le travail de Baker et Bresnahan (1988) est une contribution originale à la
recherche de la NEIO, en réponse au problème de la grande quantité de données
exigées. Ils manipulent le système d’équation de façon à ne conserver qu’une
seule équation (forme réduite) à estimer: la courbe de demande résiduelle de la
firme d’intérêt. Celle-ci est obtenue en solutionnant le système d’équations
composé des offres et demandes pour toutes les firmes sauf la firme d’intérêt, puis
en substituant les (n-1) quantités de ce système dans la fonction de demande pour
la firme d’intérêt.
Cette approche ne permet pas d’estimer l’ensemble des paramètres de coût,
de demande et de comportement pour l’ensemble des firmes. Par contre, elle
estime l’impact global de tous ces éléments sur le pouvoir de marché de la firme
d’intérêt via une statistique synthétique: l’élasticité de la demande résiduelle. Le
grand intérêt de ce “raccourci” est bien évidement la moindre quantité de données
nécessaires à l’estimation.
Un autre élément non moins intéressant de cette méthode est que les auteurs
dérivent l’élasticité de demande résiduelle sans avoir à aucune étape spécifié de
forme fonctionnelle spécifique. Elle peut donc s’appliquer à n’importe quelle
10 En cela, mais également parce qu’elle considère le comportement de la firme comme un paramètre inconnu à estimer, la méthode de Baker et Bresnahan (1988) relève bien de la NEIO.
23
structure de marché, avec ou sans différenciation des produits (Goldberg et
Knetter, 1999, p. 34).
Élasticité de la demande résiduelle et indice de Lerner
Nous avons déjà rencontré un type de structure de marché oligopolistique où
demande adressée à une firme et demande résiduelle se confondent: le cas de la
firme dominante avec frange compétitive, abordé par Landes et Posner (1981).
C’est un des cas cités par Baker et Bresnahan (1988), qui passent en revue les
différentes situations où cette identité est vérifiée, de sorte que l’inverse de
l’élasticité de la demande résiduelle correspond exactement à l’indice de Lerner. Il
s’agit de modèles où la réponse en quantités (ou en prix) des autres firmes, en
réaction à une variation de la quantité mise en marché par la firme d’intérêt, est
soit connue par ce dernier (firme dominante ou leadership de Stackelberg) soit
nulle (concurrence parfaite ou différenciation suffisamment importante des produits
comme dans le cas de la concurrence monopolistique).
Dans les autres modèles d’oligopole, il n’y a pas identité entre élasticité de la
demande résiduelle et élasticité de la demande adressée à une firme (perçue),
donc l’estimation de l’élasticité de la demande résiduelle n’est pas une mesure de
l’indice de Lerner. Goldberg et Knetter affirment que « cependant, même dans ces
cas, on s’attendra généralement à ce qu’une courbe de demande résiduelle de
pente plus forte soit associée à un pouvoir sur le prix plus important. ». Selon eux,
l’approche de Baker et Bresnahan est intéressante même en dehors des quatre
cas particuliers suscités, car « The sacrifice of an exact measure of market power
seems worth the saving in computational burden. » (Goldberg et Knetter (1999), p.
39). Malgré cela, il semble bien plus pertinent d’adopter cette approche dans des
situations se rapprochant d’un des 4 modèles cités précédemment.
Ainsi la méthode de Baker et Bresnahan est le fruit de l’évolution de la
recherche en organisation industrielle dans les marchés domestiques. Le travail de
Goldberg et Knetter, qui adapte cette méthode au contexte des marchés de biens
internationaux, est dès lors une extension de celle-ci.
24
3.2.3. La contribution de Goldberg et Knetter (1999)
L’étude de Goldberg et Knetter (1999) se place donc à la fois à la rencontre de
la recherche sur le PTM et de la recherche empirique sur le pouvoir de marché en
organisation industrielle, et en extension de chacune d’elle.
Dans leur revue datant de 1997, G&K affirment que le pouvoir de marché
impliqué par la discrimination par les prix a jusqu’alors fait l’objet de peu d’études.
Ils proposent dès lors deux nouveaux horizons de recherche, dans la continuité de
la recherche PTM: la détermination des sources de la segmentation des marchés,
et la mesure du degré de pouvoir de marché impliqué par la discrimination par les
prix dans les marchés internationaux. Leur étude de 1999 est justement une
contribution à ce nouveau domaine de recherche, orienté vers la mesure et
l’explication des déviations de la concurrence parfaite au niveau international.
Parallèlement, le travail de G&K est une extension de la recherche sur
l’estimation du pouvoir de marché développé en organisation industrielle. En effet,
en utilisant l’élasticité de la demande résiduelle comme mesure du pouvoir de
marché dans un cas de marchés internationaux, ils élargissent le cadre
d’application de la méthode proposée par Baker et Bresnahan (1988). Goldberg et
Knetter (1999) se trouve en fait à la rencontre de ces deux abondantes littératures.
L’élasticité de la demande résiduelle est une méthode possible pour mesurer la
magnitude du pouvoir de marché dont l’existence est mise en lumière par l’analyse
du PTM. En fait, cette méthode est tout particulièrement efficace et pertinente dans
un cas international. En effet, nous avons vu que la méthode de Baker et
Bresnahan est une réponse au problème de la grande quantité de données
nécessaire aux études économétriques de la NEIO. Or ce problème est encore
plus intense dans le contexte de marchés internationaux, car un même pays
exportateur peut rencontrer dans chaque pays destinataire de son produit des
conditions de demande et de concurrence différentes (G&K, 1999, p.32). Pour
calculer un indice de Lerner de ce pays exportateur dans chaque destination, il
faudrait dès lors spécifier un modèle d’oligopole pour chaque destination…
L’élasticité de la demande résiduelle semble donc une méthode particulièrement
25
efficace pour répondre au défi lancé par la recherche sur le PTM : l’estimation du
degré de pouvoir de marché sur les marchés internationaux.
L’estimation de l’élasticité de la demande résiduelle suppose cependant de
pouvoir identifier la demande résiduelle. Nous reviendrons plus en détails sur cette
question d’identification, qui exige que des chocs exogènes "déplacent" les coûts
de production de la firme d’intérêt (ou du pays exportateur) relativement aux autres
firmes (pays exportateurs) sur le marché (Baker et Bresnahan, 1989, p.1049 et
G&K, 1999, p.35). Dans le contexte international, un facteur qui est
particulièrement pertinent dans l’évolution des coûts est le taux de change. Celui-ci
fait en effet varier le coût relatif d’un groupe d’exportateurs fournissant un marché
destinataire particulier indépendamment des firmes concurrentes présentes sur ce
marché (G&K, 1999, p.38).
Goldberg et Knetter (1997, p.1266) soulignent avec force les nouvelles
perspectives qu’offre à l’organisation industrielle internationale le pouvoir
d’identification du taux de change. Deux caractéristiques font du taux de change
un outil puissant de statique comparative. D’une part, il peut être raisonnablement
considéré comme exogène aux événements d’une industrie. D’autre part, les taux
de change connaissent de fortes fluctuations dans le système de change flexible
depuis l’abandon du système de Bretton Woods en 1973.
Le contexte des marchés internationaux semble donc un domaine d’application
particulièrement pertinent pour la méthode de l’élasticité de la demande résiduelle.
La recherche empirique sur le PTM lui offre en effet, avec le taux de change, un
outil d’identification très efficace.
26
3.3. Applications de la méthode de Goldberg et Knetter dans la littérature
Depuis sa publication remarquée en 1999, plusieurs études traitant de la
concurrence sur des marchés d’exportation ont appliqué la méthode proposée par
Goldberg et Knetter. Nous avons synthétisé dans le tableau 3, pour quelques unes
de ces études, le cadre d’application de la méthode. Nous y incluons les
applications empiriques réalisées par G&K eux-mêmes dans leur publication de
1999.
Tableau 3 Applications de la méthode de Goldberg et Knetter disponibles dans la littérature
Publication Industrie Pays
Exportateur(s) Pays Concurrents Destination(s)
Justification du choix de la méthode
G&K (1999) [1] Bière Allemagne 2 principaux concurrents
de l’Allemagne dans chaque destination
USA Canada
UK France
Différenciation
G&K (1999) [2] Papier USA
Suède (dans les destinations
européennes), producteurs locaux du Canada et du Japon
Australie Canada Japon
et Italie
Royaume-Uni Allemagne
Leader et frange compétitive
Carter et al. (1999)
Blé Australie Canada
USA
Australie Canada
USA Japon
De Nardis et Pensa (2004)
6 industries traditionnelles
Italie
Divers, selon les produits et destinations :
France, Allemagne, Canada, Japon, Chine
etc.
3 premières destinations pour chaque produit parmi: France,
Allemagne, Royaume-Uni, Espagne, USA
Différenciation
Tasdogan et al.(2005)
Huile d’olive Italie
Espagne Grèce
Italie Espagne
Grèce
Union Européenne (15 pays)
Evenett et al. (2005)
23 produits manufacturés
Royaume-Uni France
Allemagne
Royaume-Uni France
Allemagne
Malaisie Thaïlande
Corée du Sud Philippines
Dans leurs applications, Goldberg et Knetter s’intéressent à un exportateur
unique, desservant plusieurs destinations aux situations concurrentielles variables.
La majorité des autres études citées dans le tableau 3 considèrent au contraire
une situation où plusieurs exportateurs desservent soit plusieurs destinations, soit
une unique destination. Ces dernières applications correspondent davantage au
contexte de notre étude.
27
Il est intéressant de noter que, si G&K ont le souci de justifier la pertinence de
la méthode en lien avec le sujet étudié, une seule des autres études considérées a
cette même attention : De Nardis et Pensa (2004, p.18) invoquent une situation de
concurrence monopolistique. La majorité des études appliquent donc la méthode
de G&K sans justifier un cas d’étude où l’identité entre indice de Lerner et élasticité
de la demande résiduelle est vérifiée (une des 4 structures de marché particulières
citées précédemment). Pourtant, l’application de la méthode de G&K n’est
réellement pertinente théoriquement que dans des situations de marché bien
particulières. Il faudrait donc, pour une véritable validité méthodologique, justifier
qu’une de ces situations particulières est (ou semble être) rencontrée.
Enfin, un élément commun à l’ensemble de ces travaux, doit être souligné :
aucun ne justifie les méthodes d’estimation utilisées par une analyse préalable des
propriétés des séries temporelles utilisées. Autrement dit, la stationnarité des
séries n’est pas testée, ou du moins les tests ne sont pas mentionnés. Étant
donnée l’importance de cette question relativement aux biais d’estimation qui
pourraient survenir, cela est plutôt troublant.
Notons à ce propos la démarche de Glauben et Loy (2003) qui tentent de
répliquer les résultats obtenus par G&K dans leur première application empirique,
le cas des exportations allemandes de bière. Ils estiment le même modèle mais
utilisent des données mensuelles de 1991 à 1998, alors que dans la version
originale il s’agissait de données annuelles de 1975 à 1993. Or leurs résultats
diffèrent de ceux de G&K: les coefficients d’élasticité de la demande qu’ils estiment
n’ont pas la significativité de ceux obtenus par G&K. Comment expliquer ces
résultats contradictoires ? Glauben et Loy avancent trois explications potentielles.
D’une part l’utilisation d’une plus grande fréquence peut être inappropriée dans le
cas étudié car il est possible que la valeur unitaire des exportations soit déterminée
(négociée) annuellement. D’autre part, le motif saisonnier des exportations peut
être prédéterminé et ainsi non relié aux variations du taux de change dans le court
terme. Enfin, les résultats de G&K pourraient indiquer des problèmes de biais
d’estimation du fait que les propriétés des séries chronologiques utilisées n’ont pas
été préalablement testées.
28
4. Méthodologie
4.1. Hypothèses du modèle et pertinence méthodologique : La méthode est-elle adaptée à notre cas d’étude ?
Notre cas d’étude correspond-il à une des 4 situations particulières citées
par Baker et Bresnahan (1988) ? La correspondance entre l'indice de Lerner et l'inverse de l'élasticité de la
demande résiduelle n’est exacte que dans certains cas particuliers : firme
dominante avec frange compétitive, leadership de Stackelberg, concurrence
parfaite ou concurrence monopolistique. En dehors de ces 4 situations, l'inverse de
l'élasticité de la demande résiduelle ne fait qu’approximer l’indice de Lerner, et
l’application de la méthode perd de sa pertinence.
On peut dès lors se demander si le marché japonais d’importation de viande de
porc se caractérise par une forte différenciation des produits selon leur origine. En
fait, il semble que les consommateurs japonais font une forte distinction entre la
viande de porc produite au Japon et la viande de porc importée, mais qu’ils
considèrent le porc importé comme un ensemble assez homogène. Ainsi, le porc
japonais bénéficie sur le marché de détail d’un prix substantiellement plus élevé
que le porc étranger . Fabiosa et Ukhova (2000) ont estimé des élasticités-revenu
de 0.61 pour le porc importé contre 1.10 pour le porc japonais. Ils rapportent
également que les Japonais sont prêts à payer un premium pour de la viande de
porc japonaise qui varie de 13 à 29% selon les coupes. Enfin, des études sondant
des consommateurs montrent que le porc japonais est perçu comme de meilleure
qualité et plus sûr (USMEF, 2007).
Par contre, alors qu’une discrimination de la part du consommateur entre des
viandes de porc de différentes origines serait potentiellement possible, puisque
depuis 2000 la législation japonaise exige d’indiquer le pays d’origine de la viande
sur le marché de détail (Clemens, 2003), celle-ci n’est pas appliquée.
En effet, plusieurs travaux analysant la demande d’importation de viande de
porc du Japon via des systèmes de demande montrent qu’il y a de la substituabilité
29
entre viandes de porc importées de différentes sources11. Veeman et al. (2002,
p.41) mettent ainsi en évidence la substituabilité du porc canadien avec le porc en
provenance de l’Union Européenne et de l’Asie (en particulier Taiwan). En guise
de comparaison, il est intéressant de noter que dans la même étude, aucune
substituabilité n’est démontrée pour la viande de bœuf, ce qui montrerait une
importante différenciation, sur le plan de la qualité, des viandes de bœuf de
différentes origines.
Enfin, les filières exportatrices déploient actuellement beaucoup d’efforts dans
l’objectif de différencier leur produit aux yeux du consommateur japonais. Ainsi, de
nombreux documents d’analyse des filières porcines considérées prônent avec
virulence que des efforts doivent être faits pour une plus grande différenciation par
rapport aux exportateurs concurrents, et une plus grande conformité à la demande
japonaise12. Il semble donc que cette différenciation n’est pas faite, elle reste un
objectif de développement des filières danoise, américaine et canadienne. Ainsi le
marché d’importation japonais de viande de porc, contrairement à celui de la
viande de bœuf (Miljkovic et Jin, 2006), ne semble pas être caractérisé par une
forte différenciation du produit par son origine.
Il est toutefois possible qu’une certaine différenciation entre produits de
différents exportateurs existe du point de vue des firmes importatrices. Ainsi Hobbs
et al. (1998), analysant l’industrie danoise d’exportation de porc, affirme que la
quasi-totalité de la viande danoise exportée vers le Japon est destinée à la
transformation et au commerce de gros, et que le produit arrive donc rarement sur
les étalages des magasins. Il semblerait que la viande danoise se différencie donc
dans une certaine mesure.
Plus généralement, on peut penser qu’avec les écarts de distance entre les
divers exportateurs et le Japon, il y a peut-être une certaine différentiation des
pays qui apparaît du fait d’une spécialisation des exportateurs soit dans la viande
de porc fraîche/réfrigérée, soit dans la viande congelée. Ainsi, Fabiosa (2002)
11 Mutondo et Henneberry (2007), Veeman et al. (2002), Fabiosa et Ukhova (2000), Yang et Koo (1994) et Capps et al. (1994). 12 Voir par exemple Makise (2002), USMEF (2007)
30
rapporte que les États-Unis et le Canada fournissent à eux deux 90% des
importations japonaises de viande de porc fraîche/réfrigérée. Le Danemark quant à
lui est spécialisé dans l’exportation de viande de porc congelée vers le Japon,
puisqu’il est le principal fournisseur avec 43 pourcent de part de marché. En fait
ces différents produits ne concernent pas le même acheteur. Le porc frais ou
réfrigéré est acheté par les ménages japonais pour un usage domestique. Le
secteur de la restauration consomme principalement le porc sous forme congelée
et réfrigérée. Enfin, les industries agro-alimentaires transforment le porc congelé
en jambon et autres produits transformés (Obara et al., 2003).
D’autre part, il est pertinent de considérer la question du coût de transaction
associé à un changement de fournisseur pour un importateur japonais. L’économie
des coûts de transaction offre en effet une perspective intéressante. Cette
approche attribue à l’objectif de réduction des coûts de transaction poursuivi par
les agents prenant part à un marché un certain pouvoir explicatif de l’organisation
de ce marché. On entend par coûts de transaction les coûts impliqués par la
négociation, de contractualisation ou encore le suivi après accord. En particulier,
les coûts d’information (ou de mesure) sont les coûts impliqués par la recherche
d’une correspondance entre la valeur et le prix d’un produit. Ils incluent la
recherche d’information sur les vendeurs ou les acheteurs, l’inspection du produit
avant achat, et la fixation du prix. Les coûts de transaction, et particulièrement les
coûts d’information, peuvent être suffisamment significatifs pour induire des
relations quasi-exclusives entre acheteurs et exportateurs.
Dans le cas du marché international de la viande de porc, les difficultés de
mesure de la qualité du produit en lien avec une asymétrie d’information sont
probablement assez importantes, et cela d’autant plus que le marché japonais se
caractérise par une grande exigence en matière de qualité et de sécurité. Ainsi, les
acheteurs japonais envoient des inspecteurs visiter les usines étrangères très
régulièrement pour s’assurer que tous les efforts sont déployés pour maintenir la
qualité. On peut penser que cela implique une certaine fidélité d’un importateur à
un même exportateur tant que les attentes ne sont pas déçues. Cette fidélité aurait
même une dimension culturelle. Ainsi Makise (2002, p.5) affirme l’importance pour
31
les japonais « du côté relationnel en affaire. Les japonais accordent une grande
valeur aux relations de long terme et, même s’il est parfois difficile d’y arriver, une
fois en place un fournisseur sera normalement récompensé par une loyauté de
long terme. »
Enfin, bien que la législation n’exige pas encore la traçabilité des viandes
importées13 (l’indication d’origine est toutefois obligatoire pour la vente au détail),
on peut penser que la préoccupation des consommateurs japonais au sujet de la
sécurité des aliments soit également un incitatif pour les importateurs japonais à
une certaine constance des relations avec leurs fournisseurs. Le porc est d’ailleurs
sur la liste des produits en considération pour une telle législation (Clemens,
2003).
Tous ces éléments d’analyse nous permettent de faire l´hypothèse de faible
substituabilité entre les offreurs. Ainsi, une variation de la quantité mise en marché
par un exportateur n'aurait pas, ou très peu d'impact sur la quantité mise en
marché par les concurrents étrangers et locaux. Au final, la situation telle que
décrite ici est cohérente avec différents modes de concurrence imparfaite avec
différenciation de produits. Puisque le modèle de G&K est supporté par plusieurs
modes de concurrence, dont la concurrence monopolistique, notre choix
méthodologique semble valide.
L’hypothèse 1 pays exportateur = 1 firme
Dans le modèle de Goldberg et Knetter, chaque pays exportateur est considéré
comme une seule et même firme. C’est le manque de données disponibles à
l’échelle de la firme qui pousse les auteurs à agréger les firmes en groupes par
pays source (Goldberg et Knetter, 1999, p.34). Reed and Saghaian (2004, p. 116)
affirment à ce propos que « traiter des pays comme des exportateurs est une
abstraction de la réalité. Nous sommes contraints d’utiliser des données de pays
du fait du manque de données à l’échelle des firmes. Dans de tels cas, les
paramètres estimés peuvent être interprétés comme des moyennes au niveau des
13 Elle est exigée depuis 2003 pour la viande de bœuf uniquement (Clemens, 2003).
32
industries ». Avec cette hypothèse, tous les produits provenant d’un même pays
sont supposés homogènes14.
Dans les faits, on peut considérer qu’il n’y a qu’une seule firme exportatrice de
porc au Danemark. En effet, la fusion en 1998 des deux plus grandes coopératives
d’abattage porcin du Danemark, Danish Crown et Vestjyske Slagterier, a fait de
Danish Crown la plus grande compagnie d’abattage de porc en Europe et le
premier exportateur de porc au monde, avec près de 20% du commerce mondial
(Hobbs, 2001).
Au Canada et aux États-Unis, où le secteur de la transformation de la viande
de porc est fortement concentré, mais où plusieurs entreprises (moins d’une
dizaine) se partagent une très grande partie des exportations15, on interprètera
plutôt les paramètres comme des moyennes pondérées de l’industrie pour toutes
les firmes exportatrices.
L’hypothèse de préférences identiques et homothétiques
Dans le cas d’un modèle avec plusieurs destinations, l’hypothèse de
préférences identiques et homothétiques entre pays destinataires est
généralement utilisée. L’élasticité de la demande du marché est supposée ne pas
varier entre les destinations. Cette hypothèse permet d’interpréter une demande
résiduelle élastique envers un pays exportateur comme révélant la présence de
substituts proches et une concurrence importante de la part de concurrents
(étrangers ou local). Dans notre étude cette hypothèse, forte bien que couramment
utilisée, n’est pas nécessaire puisque nous considérons un unique pays
destinataire.
14 L’hypothèse de biens homogènes n’est nécessaire qu’au sein de chaque pays, et non entre les pays. 15 En 2005, les six premières entreprises d’abattage de porcs totalisent environ 87 % des abattages canadiens. Les deux principaux groupes d’abattage, Olymel et Maple Leaf, disposent de leur propre force de vente à l’international (van Ferneij, 2005).
33
L’interférence potentielle des mesures de régulation commerciale Pour la justesse de l’analyse, il est important de connaître les politiques
commerciales (tarifs, restrictions à l’importation) qui ont touché le secteur japonais
d’importation de la viande de porc sur la durée de l’étude. Il faut surtout vérifier que
celles-ci n’ont pas connu de trop grandes variations. Selon G&K, même si des
variations des tarifs sont observés durant la période d’intérêt, on peut supposer
que ces variations sont faibles comparativement aux variations des taux de change
(G&K, p.43). Notons également qu’Evenett et Lucenti (2005) intègrent une variable
binaire dans leur modèle pour tenir compte de l’effet des politiques commerciales.
Une rapide description des politiques commerciales japonaise touchant aux
importations de viande de porc permet de prendre la mesure de leurs complexités.
Les informations sont tirées de Obara et al. (2003). Plusieurs instruments sont
utilisés à la frontière pour réguler les importations.
Les tarifs sur la viande de porc fraîche, réfrigérée et congelée sont de 4.3%.
Seuls, ils ne sont donc pas prohibitifs. A titre de comparaison, les tarifs sur la
viande de bœuf sont de 38.5%, ceux sur la viande de poulet varient entre 8.5 et
11.9%16.
Les tarifs sont donc particulièrement faibles et c’est un système de prix seuil qui
constitue la principale barrière aux importations. Ce mécanisme, négocié à l’OMC
durant le cycle de l’Uruguay, a été mis en place en 1995 en remplacement des
prélèvements variables aux importations en vigueur jusqu’alors. Si la valeur
unitaire des importations est inférieure au prix seuil, les importateurs doivent payer
la différence. Ce système affecte particulièrement l’importation de coupes de
viande de moindre valeur. Les niveaux du prix seuil ont été négociés à l’OMC et
des réductions ont été planifiées jusqu’au 1er avril 2000. Depuis cette date le prix
seuil est maintenu, sauf en cas de déclenchement d’un mécanisme de
sauvegarde.
16 Chiffres 2002
34
Dans le cas du porc, le Japon a en effet accès à trois mécanismes permettant
le renforcement temporaire des barrières à l’importation. Le premier, auquel le
Japon n’a jamais fait appel pour le porc, est contenu dans l’accord du cycle de
l’Uruguay sur les sauvegardes. Un autre mécanisme, utilisé en 1997, est la
sauvegarde spéciale incluse dans l’Accord sur l’agriculture (article 5). Enfin un
dernier mécanisme est défini dans un accord bilatéral entre les États-Unis et le
Japon datant de 1995, appliqué aujourd’hui également pour tous les membres de
l’OMC exportant au Japon. Il a été utilisé en plusieurs fois entre 1995 et 2004, et
est spécifique aux importations de porc. Le Japon était donc régulièrement en état
de sauvegarde au cours des dix dernières années17.
Enfin, le Japon possède les règles sanitaires strictes qui bloquent les
importations en provenance de pays asiatiques voisins et limite les importations en
provenance d’Amérique du Nord, d’Océanie et de certaines régions d’Europe
(Obara et al., 2003, p.8).
Il serait pertinent de prendre en compte les variations de la politique
commerciale japonaise pour le porc, et particulièrement les mesures de
sauvegardes, dans le modèle.
4.2. Le Modèle
4.2.1. Le modèle théorique de Goldberg et Knetter
Nous rapportons ici le modèle développé par Baker et Bresnahan (1988) et
repris par G&K, dans le cas simplifié de deux pays exportateurs18.
Considérons une situation avec 2 pays (un pays dit "exportateur" et un pays
"concurrent") qui exportent vers un même pays destinataire. Les biens sont
supposés homogènes dans chaque pays exportateur, mais peuvent être
homogènes ou hétérogènes entre pays.
17 Déclenchement au cours des années fiscales 1995, 1996, 1997 (spéciale), 2001, 2002, 2003 et 2004. Ces mesures existent encore mais n’ont pas été invoquées par le Japon depuis 2004. 18 Tiré de Nardis et Pensa (2004)
35
La demande (inverse) adressée à l’exportateur est exprimée par :
ZPQDP cexexex ,, (1)
et la demande (inverse) adressée au concurrent est:
ZPQDP exccc ,, (2)
où Z est un vecteur de variables conditionnant la demande du marché de
destination.
Il s’agit ici de la demande conjecturée, qui dépend du comportement de l’autre
pays exportateur.
Le pays exportateur maximise son profit, défini par :
exexexexex CeQP , d’où :
0
ex
ex
Q
ex
c
c
ex
ex
exexexexex
P
P
P
D
Q
PQCmeP 1 (3)
avec exCm le coût marginal du pays exportateur exprimé dans la devise du
pays destinataire ( exe est le taux de change).
L’indice de Lerner pour le pays exportateur, dérivé de la demande conjecturée,
est alors :
ex
c
c
ex
ex
ex
ex
ex
ex
exexexex
P
P
P
D
Q
P
P
Q
P
CmePL 1 où
ex ex
ex ex
Q P
P Q
est l’élasticité de la demande (inverse) du marché et
1ex c
exc ex
D P
P P
est un paramètre de comportement, qui exprime l’interaction
stratégique entre le pays exportateur et le pays concurrent, tel que 0< ex < 1. Cela
représente plus exactement la manière dont le pays exportateur imagine ce que
sera, suite à sa décision de changer de prix, la réaction du pays concurrent.
Lex
, l’indice de Lerner, est égal à l’élasticité de la demande inverse
(conjecturée) qui s’adresse au pays exportateur.
- En concurrence parfaite ( 0 et 0ex ), 0Lex
.
36
- En cas de monopole, 1ex et Lex
.
- En cas de concurrence imparfaite, exex
L , et 0<Lex
<1.
Cependant on a vu précédemment que le calcul direct de cet indice est difficile
à réaliser en pratique.
Le pays concurrent maximise également son profit19 :
ccccc CeQP
0
c
c
Q
c
ex
ex
c
c
ccccc
P
P
P
D
Q
PQCmeP 1 (4)
On définit, comme on l’a fait pour ex , 1c ex
cex c
D P
P P
Suivant Baker et Bresnahan (1988), G&K manipulent le système d´équations
afin d´obtenir une seule équation. Cette approche, contrairement à la première, ne
permet pas d´estimer séparément les paramètres d´intérêts (l´élasticité-prix et les
élasticités-prix croisées de la demande, les coûts marginaux et les paramètres de
comportement), il y a donc une perte d´information, mais elle permet de capter leur
impact simultané sur le pouvoir de marché via l´élasticité de la courbe de demande
résiduelle.
On résout le système offre-demande pour le pays concurrent (équations (2) et
(4)). On suppose que le coût marginal du concurrent est une fonction de la quantité
produite Qc et d´un vecteur de variables conditionnant les coûts Wc. On obtient
alors le prix d’équilibre :
cccexcc ZWeQPP ;,,*
En substituant Pc* dans la fonction de demande adressée au pays exportateur,
on obtient la fonction de demande résiduelle :
ZPQDP cexexex ,, *
cccexresexex ZWeQDP ;,,, (5)
19 Compte tenu que le profit sur le marché japonais est modélisé en isolation du profit vers d’autres destinations, les coûts marginal et moyen doivent être constants.
37
Il s’agit de la demande effective, celle à laquelle l’exportateur est confronté.
Cette étape de substitution est à l´origine d´une importante perte d´information.
Néanmoins, il est possible d´obtenir une mesure du pouvoir de marché du pays
exportateur.
On obtient donc l’élasticité de la demande inverse résiduelle :
ex
c
c
ex
ex
ex
ex
ex
ex
resexex
P
P
P
D
Q
P
P
Q
Q
D *
*
,
ln
ln
*exex
d’où Lexex
quand exex * , c’est-à-dire quand la fonction de demande
adressée effectivement au pays exportateur (demande résiduelle) coïncide avec la
demande conjecturée par ce pays. Ceci n’est vrai que dans certains cas
particuliers, on l’a vu: leader de Stackelberg, modèles de la firme dominante,
concurrence parfaite, marchés de produits très différentiés.
En comparant les équations (3) et (5), on remarque que l´équation (3) contient
le coût marginal de l'exportateur exCm , qui dépend des variables conditionnant la
fonction de coût du pays exportateur Wex, alors que l´équation (5) ne fait pas
intervenir Wex. Seuls les variables influant sur les coûts des concurrents
interviennent. C’est cette restriction qui permet d´identifier la courbe de demande
résiduelle.
4.2.2. Spécification du modèle d’exportation de viande de porc vers le Japon
Nous considérons dans notre étude plusieurs exportateurs et une seule
destination, tandis que les études de cas de Golberg et Knetter (1999)
correspondent à des situations où un exportateur exporte vers plusieurs pays-
cible.
38
Choix des exportateurs et concurrents à inclure
La description de l’environnement concurrentiel du marché japonais de la
viande de porc présentée en introduction et dans la partie précédente nous amène
à retenir les pays exportateurs figurant au tableau 4.
Nous n’avons pas considéré le groupe formé par les producteurs de porc
japonais comme des concurrents des différents exportateurs. Nous avons donc
considéré que la production nationale ne concurrence pas les exportations.
Tableau 4 Les exportateurs considérés et leurs concurrents respectifs
Exportateurs Concurrents Danemark USA
Canada Canada Danemark USA USA Danemark Canada
Tout d’abord nous avons vu précédemment que la production de porc au Japon
est en net recul depuis le début des années 1990. Obara et al. (2003, p. 2)
affirment ainsi: « Japan’s pork sector is handicapped in competition against pork
imports by the cost of transporting imported feedstuffs, relatively high labor costs,
and problems in finding sites for large hog farms and large processing plants that
could achieve economies of size.». Cependant la production nationale satisfait
encore plus de la moitié de la demande japonaise en viande de porc.
Les consommateurs japonais ont une grande préférence pour le porc japonais
par rapport au porc importé, et sont prêt à le valoriser par un différentiel de prix
conséquent. On a déjà vu que des études de la demande japonaise mettent en
évidence la faible substituabilité entre porc japonais et porc importé. En fait on peut
considérer ces 2 types de viande comme séparables, et ainsi ne pas considérer de
concurrence de la part de la production nationale japonaise.
39
Modèle On écrit l’équation (6) pour chacun des trois pays exportateurs considérés. La
forme double-logarithmique est utilisée afin de pouvoir interpréter directement les
coefficients comme des élasticités (G&K, 1999, p.40). Le modèle qui résulte de ces
hypothèses est le suivant :
1 1 1 1 1ln ln ln ln lndada da us us ca ca
t t t t t tP Q W W Z
2 2 2 2 2ln ln ln ln lncaca ca us us da da
t t t t t tP Q W W Z
3 3 3 3 3ln ln ln ln lnusus us da da ca ca
t t t t t tP Q W W Z
où datP (resp. ca
tP , ustP ) est le prix (en Yen) de la viande de porc danoise (resp.
canadienne, américaine) exportée au Japon ; datQ (resp. ca
tQ , ustQ ) est la quantité de viande de porc danoise (resp.
canadienne, américaine) exportée au Japon ; datW , us
tW , catW sont les vecteurs de variables influant sur le coût des
différents concurrents ;
tZ est un vecteur de variables conditionnant la demande du marché japonais ;
da(resp.
ca ,us ) est l’élasticité de la demande résiduelle (inverse) adressée
par le marché japonais au Danemark (resp. au Canada, aux États-Unis).
Choix des variables conditionnant les coûts et la demande
Goldberg et Knetter donnent plusieurs indications sur les données à utiliser
dans le modèle. Les variables conditionnant les coûts sont les coûts des intrants
nécessaires à la production de viande de porc dans les divers pays exportateurs.
Dans le cas de la viande de porc, on retient le prix du porc vivant et le coût de la
main d´œuvre (la rémunération) dans les entreprises de transformation. En effet,
ces deux intrants s’accaparent 95% du coût de production de la viande.
Pour chaque pays exportateur, une variable conditionnant le coût exprimé en
Yen peut être décomposé en deux parties : le prix exprimé dans la devise de
l’exportateur et le taux de change entre cette devise et la monnaie japonaise. Les
40
taux de change ont l’avantage de présenter une certaine variabilité, même si la
période d´étude est courte. Ainsi on a une variation des coûts relatifs des
exportateurs dans le pays de destination, même si les prix des inputs dans les
divers pays exportateurs n´ont pas varié indépendamment les uns des autres.
Nous avons vu qu’un des piliers de la méthode de Goldberg et Knetter est
l’utilisation du taux de change comme variable indépendante. Dans leurs
applications, ils utilisent le taux de change nominal, et ils sont en cela imités par la
plupart des auteurs ayant appliqué cette méthode. Cependant Tasdogan et al.
(2005), dans leur étude sur le commerce de l’huile d’olive, emploient le taux de
change réel, tandis que Cho et al. (2002) préconisent dans leur analyse du
commerce de blé entre les Etats-Unis et l’Asie le recours à un taux de change
nominal ajusté, c’est-à-dire déflaté par les taux d’inflation des pays exportateurs.
Leur argument commun est que puisque les autorités monétaires de chaque
pays déterminent indépendamment l’offre de monnaie, le taux d’inflation peut
différer d’un pays exportateur à l’autre ce qui aurait pour conséquence une
dépréciation ou appréciation de la valeur réelle du taux de change nominal. Ainsi
G&K, en utilisant le taux de change nominal, supposent implicitement qu’il n’y a
pas de différence substantielle entre les taux d’inflation des différents exportateurs.
Dans ce travail nous utilisons le taux de change réel.
G&K proposent comme variables influant sur la demande le revenu réel, le
niveau de prix dans le marché de destination et/ou une tendance. On devrait aussi
introduire toute variable qui témoigne d’un événement sur le marché cible ayant un
impact sur les volumes échangés ou les prix (forte variation des droits de douane
ou des investissements directs à l’étranger, mise en place ou suppression d’autres
restrictions au commerce).
Dans chacune des applications de la méthode de G&K qui ont été réalisées, le
produit intérieur brut réel est inséré dans la spécification du modèle. Un problème
survient cependant dans notre cas car, alors que toutes les autres données
récoltées sont mensuelles, la série de PIB japonais n’est disponible qu’en
fréquence annuelle ou trimestrielle. Très peu de pays en effet publient ce type de
41
statistiques tous les mois. Nous procédons dès lors à la mensualisation de la série
trimestrielle.
Nous pouvons également faire appel à d’autres variables, telles des indices de
prix (ex. indices de prix à la consommation pour l’alimentation, indices de prix des
biens substituts). Les indices de prix de la viande de bœuf et de poulet seraient
parfaits dans notre cas, mais ceux-ci ne sont pas disponibles, à notre
connaissance, sur une période de temps assez longue. Nous utilisons donc un
indice de prix un peu plus général. Une autre possibilité serait d’utiliser les
importations japonaises totales de viande de porc pour approximer le revenu.
Cette approximation est bonne si les préférences des consommateurs sont
faiblement séparables. L’hypothèse de séparabilité faible homothétique permet
d’écrire le problème d’optimisation des consommateurs japonais en deux étapes.
L’ensemble des séries composant notre base de donnés est présenté en
détails dans la section suivante.
4.3. Les questions économétriques
La méthode d’identification
L’estimation du modèle nécessite une variable qui génère des variations dans
les coûts de production du pays exportateur relativement aux autres fournisseurs
sur le marché. On utilise ici les fluctuations du taux de change entre le pays
exportateur et le pays destinataire. En effet, on l’a vu, les taux de change
constituent de parfaits instruments pour expliquer les variations de coût dans un
contexte international (G&K, 1999, p.41).
Dans les équations à estimer, la variable explicative quantité Qex est endogène,
et doit donc être instrumentée. Goldberg et Knetter (1999, p. 42) suggèrent
d’utiliser les variables conditionnant les coûts du pays exportateur comme
instruments. En effet, ceux-ci n’interviennent pas dans les équations à estimer,
mais sont corrélés avec la quantité via la condition de premier ordre pour le pays
exportateur. Comme le taux de change entre le pays exportateur et le pays de
42
destination est un parfait candidat pour expliquer les variations de coût, il peut
donc être utilisé comme variable instrumentale. Ce taux de change fait varier le
coût relatif du pays exportateur indépendamment des autres pays concurrents
dans la même destination.
La question de l’utilisation de la valeur unitaire comme prix
Utiliser la valeur unitaire des produits exportés vers le Japon comme mesure du
prix n´est correct que si les flux sont assez importants, et les produits exportés par
un même exportateur sont homogènes (G&K, 1999, p.43).
Falk et Falk (2000) affirment que la valeur unitaire des exportations est une
mesure biaisée du prix, puisque des variations dans la valeur unitaire peuvent être
causées par des changements dans la composition d’un agrégat de biens comme
par des changements de prix. Pour minimiser ce biais, il est recommandé d’utiliser
des données désagrégées.
Lavoie et Liu (2007) expliquent également que « le désavantage des valeurs
unitaires est qu’elles agrègent souvent des données sur des produits employés
pour des usages très différents ». Le risque est de ne pas détecter des différences
en termes de qualité qui impliquent une différenciation des produits.
La question de la qualité des données utilisées
Goldberg et Knetter (1997, p.1267-1268) discutent du problème de la qualité et
de l’interprétation des données de quantité. Ils affirment que les études qui utilisent
des données sur les quantités exportées rapportent souvent des estimations
imprécises des élasticités de demande d’exportation. En se rapportant au
graphique représentant les valeurs unitaires et les quantités des exportations de
bière allemande vers le Japon, ils soutiennent que les valeurs unitaires sont trop
stables par rapport aux quantités d’exportation bilatérale qui sont très volatiles.
Selon G&K, les fluctuations des quantités sont trop importantes pour représenter
les vraies fluctuations de la demande ou de la consommation du bien exporté
durant la période considérée.
43
En réponse à ce problème les auteurs suggèrent d’utiliser des données
d’importation. Une autre possibilité est de prendre un niveau plus élevé
d’agrégation de données. Cela permettrait de réduire le bruit dans les données de
quantité, mais cela introduirait aussi davantage de bruit dans la mesure des prix
par les valeurs unitaires. Dans notre étude il est d’autant plus pertinent d’utiliser les
données d’importation que nous considérons une seule et unique destination.
Dans notre étude, le terme "viande de porc" désigne les produits correspondant
au code HS à 4 chiffres 0203, c´est-à-dire « les viandes des animaux de l'espèce
porcine, fraîches, réfrigérées ou congelées ». Le Système Harmonisé (HS)
représente un système de classification des marchandises qui est accepté à
l´échelle mondiale. Cette nomenclature internationale polyvalente a été élaborée
sous l´égide de l´Organisation Mondiale des Douanes. Elle vise à aider les pays à
administrer les programmes de douanes et à recueillir des données commerciales
sur les exportations et les importations. Le système de base utilise un nombre de 6
chiffres pour identifier des marchandises de base.
Tableau 5 Nomenclature HS à 6 chiffres 02.03 Viandes des animaux de l'espèce porcine, fraîches, réfrigérées ou congelées 02031 Fraîches ou réfrigérées : 0203.11 En carcasses ou demi-carcasses 0203.12 Jambons, épaules et leurs morceaux, non désossés 0203.19 Autres 02032 Congelées : 0203.21 En carcasses ou demi-carcasses 0203.22 Jambons, épaules et leurs morceaux, non désossés 0203.29 Autres
En nous limitant à un ensemble de produits désigné par un code HS à
seulement 4 chiffres, nous restons à un niveau relativement élevé d´agrégation.
C’est un moyen de limiter le nombre d´observations avec des flux de valeurs
nulles, qui empêchent la mesure du prix par la valeur unitaire.
La désignation « Viandes des animaux de l'espèce porcine, fraîches,
réfrigérées ou congelées » englobe donc un ensemble de produits, selon la
codification présentée dans le tableau 5. Notons qu´il s’agit de l´ensemble de
44
l´espèce porcine, ce qui comprend aussi les sangliers. Dans notre étude
cependant, nous ciblerons les produits en 0203 de l´espèce porcine domestique.
Les codes les désignant peuvent varier selon le pays. Le Japon utilise un code HS
à 9 chiffres20 (voir Annexe A).
Un autre problème de qualité des données existe. Les séries de prix du porc
vivant qu’on trouve dans les bases de données correspondent à un niveau de
qualité de référence : soit celui en vigueur au moment de l’établissement du prix,
soit le niveau de référence actuel (les prix ont alors été harmonisés). Or puisque le
niveau de qualité de référence ne coïncide pas nécessairement avec le niveau de
qualité des porcs effectivement vendus sur le marché, ces prix ne correspondent
pas aux prix réels du marché.
On peut cependant penser que la qualité de référence en vigueur à une période
correspond grossièrement à la qualité minimum des porcs effectivement vendus à
cette période. La qualité des produits évoluant avec les technologies et suivant la
demande, la référence a elle aussi régulièrement changé. Ainsi les séries de prix
selon la qualité de référence en vigueur lors de l'établissement du prix reflèteraient
mieux les prix réels du marché que les séries harmonisées.
Pour être encore plus près de la réalité, il faudrait évaluer la qualité moyenne
mensuelle des porcs vendus sur le marché, puis établir le prix moyen mensuel
d’un animal de cette qualité. Il s’avère cependant difficile de trouver des données
sur la qualité moyenne des porcs vendus sur les trois marchés qui nous
intéressent. Dans le cadre de cette étude, nous ne développerons donc pas
d’avantage nos recherches dans ce sens.
Les propriétés des séries chronologiques
Nous avons déjà constaté que, malgré l’importance fondamentale de cette
étape, l’analyse des propriétés des séries utilisées est omise dans les études
mettant en application la méthode de Goldberg et Knetter. Cependant une analyse
20 Sur le site Trade Statistics of Japan, les produits en 0203 de l´espèce porcine domestique sont rassemblés sous la désignation « Viande de Porc », et le code 0030501.
45
préliminaire de la stationnarité de l’ensemble des séries utilisées est nécessaire
dans le but de choisir ensuite la meilleure méthode d’estimation. Le fait que nous
utilisons des données de fréquence mensuelle nous permet d’analyser
correctement leurs propriétés.
46
5. Base de données
5.1. Présentation de la base de données
Les quantités importées et les valeurs unitaires des importations proviennent
des Statistiques sur le commerce du ministère japonais des Finances (tableau 6).
Tableau 6 Séries Flux de viande de porc en quantité et en valeur
Série Désignation Source
et Importations japonaises de viande de porc en Ministère japonais des Finances provenance du Danemark Trade Statistics of Japan
et Importations japonaises de viande de porc en Ministère japonais des Finances provenance du Canada Trade Statistics of Japan
et Importations japonaises de viande de porc en Ministère japonais des Finances provenance des Etats-Unis Trade Statistics of Japan Les quantités sont en tonne et les valeurs unitaires en Yens/tonne. Les importations sont évaluées CAF (coût, assurances et fret).
Le premier type de variables conditionnant les coûts est le prix du porc vivant
(tableau 7). Pour les États-Unis, nous disposons de donnés sur la valeur brute à la
ferme, qui est la valeur de l’animal quand il est vendu, mesurée en cents par livre
de viande de détail (« pound of retail equivalent » en anglais). Il s’agit donc du coût
de la quantité de porc vivant qu'il faut pour produire une livre de viande de détail,
qui correspond à 1,869 livres de porc de rendement maigre 51-52 % (Hahn, 2004).
Avec ce facteur de conversion on peut calculer le prix à la ferme du porc vivant,
qu’on exprime en dollars par 100 kg de porc de rendement maigre 51-52 %.
La série a été harmonisée par le Service de Recherche Économique du
département américain de l’agriculture (USDA) selon la qualité de référence
actuelle de l’Agricultural Marketing Service, qui est pour le porc la strate de
rendement maigre 51-52 %. Dès lors, elle ne donne le prix de l’animal le plus
représentatif de chaque période, mais l’évolution du prix d’un même animal au
cours du temps (Hahn, 2004). Nous avons vu précédemment qu’il s’agit d’un
défaut de qualité des données dont nous devons nous accommoder.
catP
ustP
datP da
tQ
catQ
ustQ
47
Aucun prix canadien du porc vivant n’est disponible dans les donnés officielles,
mais cette information existe à l’échelle des provinces. On connaît ainsi le prix
moyen mensuel du porc d’indice 100 payé au producteur pour les principales
provinces canadiennes productrices de porc. Nous calculons une moyenne sur les
cinq principales provinces productrices21 (que nous utilisons en guise de prix
canadien du porc vivant. La production mensuelle provinciale de porcs n’étant pas
une information disponible, on pondère la moyenne par l’arrivage dans les
abattoirs de chacune des cinq provinces (en nombre de bêtes). Toutes les
données utilisées sont issues de la Revue du marché des bestiaux annuel
d’Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC), des années 1994 à 2006.
On peut reprocher à cette opération un manque de pertinence méthodologique,
car la moyenne ainsi calculée semble agréger différentes réalités. En effet, si le
système canadien de classement des carcasses fait de l’indice 100 la qualité de
référence, les conditions nécessaires pour qu’une carcasse obtienne cet indice
varient selon les provinces, puisque les grilles de classement sont établies
indépendamment par les offices provinciaux de commercialisation (Klein et al.,
1995). Ainsi, la qualité de référence peut varier entre provinces. On peut
cependant penser que les différences sont minimes, et que, les grilles de
classement étant modifiées régulièrement afin de conserver l’indice 100
représentatif de la qualité moyenne des porcs effectivement vendus, ces prix
reflètent les prix des porcs effectivement vendus sur chaque marché provincial et
peuvent de ce fait être agrégés. De plus, il faut noter que les données provinciales
n’incluent pas toujours tous les porcs, par exemple les contrats directs entre
producteurs et firmes de transformation peuvent être omis.22 Au final on peut
penser qu’une telle moyenne pondérée est une approximation correcte du prix
canadien du porc vivant.
Pour le prix du porc vivant au Danemark nous disposons du prix du porc vivant
rendu à l’abattoir, exprimé par kilogramme de carcasse. Le prix correspond à la
21 La part agrégée du Québec, de l’Ontario, du Manitoba, de l’Alberta et de la Saskatchewan dépasse 90%. 22 Le Québec est la seule province où le prix moyen est vraiment le prix moyen de l'ensemble des porcs achetés par les abattoirs.
48
qualité de référence en vigueur lors de l’établissement du prix, qui est constante
tout au long de la période d’étude. Cette série a été fournie par l’Institut du Porc
(France) 23.
Tableau 7 Séries Prix du porc vivant
Série Désignation Source
Prix à la ferme du porc de rendement maigre 51-52 % USDA Meat Price Spreads Data Set
Prix moyen mensuel du porc d'indice 100 payé au producteur AAC (moyenne pondérée des 5 premières provinces productrices) Information sur le marché des viandes rouges Prix du porc vivant rendu abattoir Institut du Porc
Les prix sont respectivement en $US/100kg, $CAN/100kg et DKK/kg.
Le second type de variables influant sur les coûts est le coût de la main
d’œuvre utilisée dans la transformation du porc. Pour les Etats-Unis et le Canada,
nous disposons de données mensuelles sur la rémunération des employés des
établissements dont l'activité principale est la fabrication de produits de viande
(tableau 8). Cette catégorie du Système de classification des industries de
l'Amérique du Nord (SCIAN)24 comprend les établissements dont l'activité
principale est l'abattage d'animaux. Il n’a pas été possible de trouver une série
équivalente, ni même un indice plus général, à la fréquence désirée pour le
Danemark.
Tableau 8 Séries Rémunération de la main d’œuvre dans l’industrie agro-alimentaire
Série Désignation Source
Rémunération Horaire Moyenne des Employés, US Department of Labor fabrication de Produits à base de viande Bureau of Labor Statistics Databases
Rémunération Horaire Moyenne des Employés, Statistique Canada fabrication de Produits à base de viande CANSIM
Ces séries sont exprimées respectivement en dollar américain et dollar canadien. En ce qui concerne le taux de change, nous utilisons les taux de change réels
moyens mensuels entre le Japon et les trois exportateurs, année de base 2000,
exprimés en Yens par unité de monnaie de l’exportateur. Ils proviennent du 23 Je remercie Michel Rieu et Jan-Peter van Ferneij de l´IFIP pour leur précieuse contribution à la constitution de cette base de données. 24 Code SCIAN 3116
ustMO
catMO
catPV
ustPV
datPV
49
Service de Recherche Économique de l’USDA, qui les calcule à partir des
Statistiques Financières Internationales du FMI.
Tableau 9 Séries Variables conditionnant la demande
Série Désignation Source
Indice des prix des biens domestiques, produits de Bank of Japan Statistics l’agriculture et de la pêche
Importations japonaises totales de viande de porc Ministère japonais des Finances Trade statistics of Japan
En termes de variables conditionnant la demande (tableau 9), nous disposons
des importations totales de viande de porc par le Japon, issues des statistiques
commerciales japonaises fournies par le ministère japonais des finances et
exprimés en Yen. Nous utilisons également un indice des prix des biens agricoles,
année de base 2000, publié par la Banque du Japon.
Enfin, pour pouvoir utiliser le PIB japonais comme variable explicative, nous
estimons le PIB mensuel par interpolation à partir du PIB japonais réel trimestriel et
d’indicateurs mensuels (séries reliées). Diverses méthodes sont proposées dans la
littérature (Etalonnage-calage, Chow & Lin, modèle espace-état et filtre de
Kalman). La méthode d’étalonnage-calage est la technique de référence utilisée
par les comptes trimestriels pour estimer, à partir d’indicateurs trimestriels, les
valeurs trimestrielles d’une grandeur disponible seulement en fréquence annuelle.
Nous l’adaptons ici au cas de mensualisation de données trimestrielles25. Les
détails de cette opération de mensualisation du PIB japonais sont disponibles à
l’annexe B. On obtient finalement une série notée jatGDP , exprimée en milliards
de Yen de 2000.
Rappelons que le modèle est estimé sous forme double-logarithmique. Ainsi ce
sont les transformées logarithmiques des 17 séries présentées précédemment qui
constituent notre base de données. Elles sont composées de 148 observations
mensuelles, allant de janvier 1994 à avril 2006. Nous procédons dans la
prochaine partie à leur analyse en vue de l’estimation du modèle.
25 Sur une proposition de Dubois (2006).
jatIP
jatIM
50
5.2. Analyse préliminaire des séries
Une analyse préliminaire de la stationnarité de l’ensemble des séries utilisées
doit être réalisée dans le but de choisir ensuite la meilleure méthode d’estimation
pour nos équations. Dans un premier temps, nous réalisons les tests ADF et
KPSS. Puis, afin de mieux prendre en compte les informations complémentaires
que fournissent les tests de racine unitaire et les tests de stationnarité, nous
effectuons un test couplé ADF-KPSS. Enfin, étant données les contradictions et les
limites des tests traditionnels, nous nous intéressons à la méthode de
rééchantillonnage.
5.2.1. Tests asymptotiques de racine unitaire et de stationnarité
Les tests dits "traditionnels", basés sur la théorie asymptotique, sont
appliqués26.
Test de Dickey-Fuller Augmenté Le principe du test ADF, d’après Dickey et Fuller (1979) et Said et Dickey
(1984), est de tester l’hypothèse nulle de racine unitaire en régressant, par la
méthode des Moindre Carrés Ordinaires (MCO), ty sur ses propres retards et
sur 1ty .
tj
jtjtt eyyy
K
11 pour t = 1,…,T. (6)
L’hypothèse nulle de racine unitaire correspond à = 0. D’autres modèles
peuvent être estimés, en prenant la constante nulle ou encore en introduisant
une tendance ( *t) dans l’équation.
Ce test est une extension du test de Dickey-Fuller au cas de résidus sont auto-
corrélés : l’ajout des retards dans le modèle a pour but de corriger l’auto-
corrélation des aléas, afin de conserver l’hypothèse de bruit blanc pour les
26 Les concepts théoriques des tests présentés ici sont tirés des chapitres 3 et 4 du livre de Maddala et Kim (1998), et du chapitre 5 du livre de Lardic et Mignon (2002).
51
résidus te . Il faut donc choisir k, le nombre de retards introduits. Ce choix est
important, puisqu’un k trop petit ou trop grand peut affecter le niveau ou la
puissance du test. Plusieurs suggestions sur le choix de k sont disponibles dans la
littérature, et décrites par Maddala et Kim (1998, p.77). Il existe ainsi une règle de
décision basée sur les critères d’information, dont les plus utilisés sont l’AIC
(Akaike Information Criterion) et le BIC (Schwarz Bayesian Information Criterion).
T
KˆlogAIC KK
22
T
logTKˆlogBIC KK 2
Il s’agit de choisir le nombre de retards k qui minimise ces quantités.
Cependant, alors que ces deux critères sont souvent utilisés indifféremment, Chow
(1983, p.304) explique qu’ils ont en fait des rôles complètement distincts. AIC
permet de déterminer quel est le meilleur modèle prédictif, tandis que BIC
sélectionne le meilleur modèle descriptif. Dans notre cas donc, nous donnerons
autorité au critère BIC.
L’observation de l’évolution des séries au cours du temps permet de déterminer
si une tendance déterministe est inclue ou non dans la régression. On a réalisé le
test ADF sur Microfit 4.1. Les résultats sont rapportés au tableau 10. L’hypothèse
nulle de racine unitaire est rejetée pour 8 des 17 séries analysées. Cependant, la
faible puissance de ce test a été démontrée notamment par Phillips et Perron
(1988): il est biaisé en faveur de l’acceptation de l’hypothèse nulle de racine
unitaire. Dès lors, il semble pertinent de réaliser un test dont l’hypothèse nulle
n’est pas la présence de racine unitaire.
Test KPSS
Le test KPSS (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt et Shin, 1992) est un test de
stationnarité, car contrairement aux tests vus précédemment, celui-ci pose
l’hypothèse nulle de stationnarité de la série. Le modèle étudié est :
ttt ty , où t est un processus stationnaire
avec ttt u 1 , où 20 utu ,iid~
52
L’hypothèse nulle correspond à 02 u , c'est-à-dire à { t est une constante}.
Les tests KPSS sont réalisés avec le logiciel STATA. Suivant Hobijn et al. (2004),
on utilise la procédure de choix du nombre maximal de retards proposée par
Newey et West (1994)27 associée au noyau Spectrale Quadratique. Les résultats
sont rapportés dans le tableau 10. L’hypothèse de stationnarité est rejetée au
niveau 5% pour 11 des 17 séries analysées.
Tableau 10 Tests ADF et KPSS et analyse confirmatoire
ADF KPSS Analyse
Confirmatoire
Variables Spécification déterministe
retards Valeur du test
H0 : {racine unitaire}
Valeur du test
H0 : {stationnarité}
Confirmation d’une racine
unitaire
LNQDA T 5 -3.4612 rejetée 0.139 non rejetée Oui LNQCA T 1 -4.8946 rejetée 0.34 rejetée Non LNQUS T 1 -6.2211 rejetée 0.256 rejetée Non LNPDA T 1 -3.9693 rejetée 0.186 rejetée Non LNPCA T 8 -1.5601 non rejetée 0 .194 rejetée Oui LNPUS T 1 -3.2917 non rejetée 0.18 rejetée Oui
LNPVUS NT 1 -3.0676 rejetée 0.22 non rejetée Oui LNPVCA NT 1 -3.2991 rejetée 0.22 non rejetée Non LNPVDA NT 1 -2.4264 non rejetée 0.388 non rejetée Oui LNMOUS T 1 -0.3806 non rejetée 0.351 rejetée Oui LNMOCA T 1 -3.5215 rejetée 0.108 non rejetée Oui LNTXCA NT 1 -1.8924 non rejetée 0.963 rejetée Oui LNTXDA NT 1 -1.6860 non rejetée 0.419 non rejetée Oui LNTXUS NT 1 -2.6319 non rejetée 0.683 rejetée Oui LNIPJA T 1 -2.9188 non rejetée 0.392 rejetée Oui LNIMJA NT 1 -5.6662 rejetée 1.75 rejetée Non
LNGDPJA T 1 -1.7539 non rejetée 0.355 rejetée Oui Les valeurs critiques pour le test ADF sans et avec tendance, au niveau 5%, sont respectivement -2.883 et -3.443. Les valeurs critiques pour le test KPSS sans et avec tendance, au niveau 5%, sont respectivement 0.463 et 0.146. Les valeurs critiques pour les tests joints ADF et KPSS dans le cadre de l’analyse confirmatoire sont, au niveau 5%, -3.126 et 0.177 sans tendance, et -3.74 et 0.072 avec tendance. T et NT désignent respectivement l’inclusion et l’absence de tendance dans l’équation 6.
Les tests ADF et KPSS arrivent à des conclusions contradictoires pour 11
séries. Se basant sur le travail de Carrion-i-Sylvestre et al. (2001), nous procédons
dès lors à l’utilisation conjointe de ces deux tests dans le cadre d’une analyse
confirmatoire de présence d’une racine unitaire.
27 Ce que fait l’option de sélection automatique de largeur de bande proposée par le logiciel Stata.
53
Analyse Confirmatoire Il peut s’avérer très pertinent de faire appel à un test de stationnarité pour
confirmer la conclusion d’un test de racine unitaire : « it is generally agreed that
using both tests together is better than using either test alone » (Maddala et Kim,
1998, p. 126-128). En effet, la complémentarité des deux types de tests a été
démontrée dans plusieurs travaux (Carrion-i-Sylvestre et al., 2001, p.1).
Une méthode d’analyse confirmatoire de racine unitaire par l’utilisation jointe
des tests de racine unitaire et de stationnarité a été développée par Carrion-i-
Sylvestre et al. (2001). Des valeurs critiques à appliquer dans un cadre d’analyse
confirmatoire sont notamment fournies pour le cas du mariage des tests ADF et
KPSS. L’intérêt d’un test joint est clairement résumé par les auteurs (p.2) : « The
joint use of the two kinds of tests allows the researcher both to control the global
nominal size in use and to avoid prioritizing one of the hypotheses by assigning the
same probability of type I error of one test to the type II error of the other. ».
L’analyse confirmatoire, dont les résultats sont rapportés dans le tableau 10,
incite à conclure à la présence d’une racine unitaire dans 12 des 17 séries
analysées. Les problèmes de distorsion de taille en échantillon fini des tests issus
de la théorie asymptotique, comme les tests présentés précédemment, ont été
intensément mis en lumière dans la littérature. L’utilisation de la méthode basée
sur le rééchantillonnage pour les tests de racine unitaire s’avère dès lors une
alternative séduisante aux tests asymptotiques.
5.2.2. Test de racine unitaire par la méthode de rééchantillonnage
Les statistiques de test utilisées dans les tests asymptotiques ont une
distribution de probabilité inconnue (c’est le cas pour la plupart des modèles, sauf
si on fait des hypothèses fortes et donc peu réalistes), qu’on approxime par leurs
distributions asymptotiques, c’est-à-dire leurs distributions limites quand la taille de
l’échantillon tend vers l’infini. Mais pour que la loi asymptotique approche
correctement la vraie loi, il est nécessaire d’avoir un assez grand nombre
54
d’observations. Ainsi dans de trop petits échantillons, les tests basés sur la théorie
asymptotique risquent d’être faussés.
La méthode de rééchantillonnage, développée par Efron en 1979, constitue
une alternative à l’approximation asymptotique. Il s’agit également d’approximer la
vraie loi de distribution de la statistique du test mais, alors que les méthodes
asymptotiques se basent sur des développements analytiques, les méthodes de
rééchantillonnage utilisent des simulations par ordinateur. L’analyse des
performances théoriques (vitesse de convergence) et numériques (propriétés en
échantillon fini) montre que, souvent, le rééchantillonnage permet une meilleure
approximation de la vraie loi de la statistique de test que la loi asymptotique
(Flachaire, 2003, p.52), ce qui conduit à une plus grande fiabilité des tests de
rééchantillonnage, particulièrement sur des petits échantillons.
Dans le cadre de notre étude, ces considérations incitent à mettre en œuvre la
méthode du rééchantillonnage pour analyser les propriétés des séries, du fait de
leur petite taille. Dans cette section nous exposons brièvement le principe de la
méthode, puis nous décrivons son application pour tester la présence de racine
unitaire dans les données. Enfin les résultats du test de racine unitaire sont
présentés.
5.2.2.1. Principe du rééchantillonnage28
Le rééchantillonnage prend pour acquis que les données ont été générées par
un processus de génération de données (DGP) inconnu, caractérisé par des
paramètres et des lois de probabilité inconnus. Dans un premier temps, le
rééchantillonnage approxime ce DGP par un DGP rééchantillonné, en estimant ces
éléments inconnus. Sous ce DGP rééchantillonné, la statistique du test est
distribuée selon une loi dont on ne connaît pas l’expression exacte. Dans un
deuxième temps, le rééchantillonnage approxime la loi )(* xF par une fonction de
distribution empirique (EDF). Cela nécessite la simulation d’un grand nombre (B)
d’échantillons selon le DGP rééchantillonné à partir desquels on calcule pour
28 Cette partie s’appuie en grande partie sur la synthèse proposée par Flachaire (2003).
55
chacun d’eux une réalisation de la statistique du test ( *ˆ j pour l’échantillon j). Cet
ensemble de réalisations permet de dessiner la fonction de distribution empirique
comme suit :
)ˆ(B
1 )( ** xxF j
B
j
1
avec fonction indicatrice, qui prend la valeur 1 si son argument est vrai et 0
sinon.
À partir de la distribution empirique, une probabilité peut être calculée. Elle est
définie pour un test unilatéral avec zone de rejet à gauche par :
)ˆ()ˆˆ(B
1 ***
FP j
B
j 1
avec la réalisation de la statistique du test calculée sur l’échantillon original. Ainsi
cette probabilité correspond à la proportion des réalisations simulées *ˆ j à gauche
de . Pour un test de niveau nominal α, on rejette H0 si *P ≤ α.
La mise en œuvre du rééchantillonnage varie en fonction du modèle de
régression considéré: aléas i.i.d., aléas hétéroscédastiques, séries temporelles,
etc. Un grand nombre de techniques de rééchantillonnage ont ainsi été
développées pour répliquer le mieux possible la structure des données :
rééchantillonnage classique ou naïf, rééchantillonnage par paires (Freedman,
1981) et rééchantillonnage de Wu (Wu, 1986), rééchantillonnage par blocs
(Carlstein, 1986) et rééchantillonnage par blocs mobiles (Künsch, 1989), etc29. Ces
techniques peuvent différer à la fois par la technique d’échantillonnage utilisée
(tirage indépendants et avec remise d’observations individuelles ou de blocs
d’observations) et par la série à laquelle cette technique est appliquée : les tirages
peuvent être effectués directement dans la série initiale, dans la série différenciée
une fois, ou encore dans la série des résidus.
Pour les séries temporelles, le rééchantillonnage doit tenir compte de la
structure dépendante des données. Le rééchantillonnage par blocs, qui consiste à
29 Voir Flachaire (2003) pour les références bibliographiques détaillées concernant ces auteurs.
56
prélever aléatoirement, dans la série des résidus centrés, des blocs d’observations
plutôt que des observations individuelles, ont ainsi été conçus pour être robustes à
l’auto-corrélation et à l’hétéroscédasticité des aléas et donc adaptés au cas des
séries temporelles. Il faut noter à ce propos que Basawa et al. (1989) ont montré
que le rééchantillonnage appliqué à une série non stationnaire génère des
résultats inconsistants (Flachaire, 2003, p.59).
5.2.2.2. Test de Racine Unitaire avec le Rééchantillonnage Stationnaire basé sur les Résidus
Afin de tester la présence de racine unitaire dans nos 17 séries d’intérêt, nous
appliquons la méthode récemment proposée par Parker, Paparoditis et Politis
(2006) qui met en œuvre le rééchantillonnage stationnaire de Politis et Romano
(1994).
Présentation du test Soit tX la série analysée. On teste l’hypothèse nulle de racine unitaire ( tX est
I(1)) contre l’hypothèse alternative de stationnarité, et on utilise pour cela un
paramètre ≤1, tel que :
=1 si et seulement si H0 est vraie. (7)
Il faut noter que pour le test RSB (Residual-based Stationary Bootstrap)
proposé par Parker et al., aucun modèle de départ n’est posé (Parker et al., 2006,
p.602).
On considère ensuite la nouvelle série Ut définie par :
)(Eavec 11 ttttt XXXXU (8)
Puisqu’un rééchantillonnage, on l’a vu, ne s’applique qu’à une série
stationnaire, on observe avec intérêt que la nouvelle série tU ainsi crée est
toujours stationnaire, quelque soit la nature de la série tX originale, donc à la fois
sous H0 et sous H1.
57
Enfin tU est estimée à l’aide d’un estimateur consistent de , noté , selon la
relation (2). On obtient ainsi tU , la série centrée des résidus empiriques.
Parker et al. (2006) fournissent des paramètres qui satisfont la propriété (7), et
des estimateurs consistants leurs correspondant. Dans le cas 0 , on peut ainsi
utiliser indifféremment = LS , l’estimateur MCO (Moindres Carrés Ordinaires)
obtenu en régressant tX sur 1tX , ou = CLS , , l’estimateur MCO issu de la
régression de tX sur 1tX et une constante. Dans le cas 0 , il faut utiliser CLS , .
La série tU des résidus empiriques est rééchantillonnée avec la méthode
stationnaire de Politis et Romano (1994). Il s’agit d’un rééchantillonnage en blocs
dont les longueurs varient : la longueur de chaque bloc est choisie aléatoirement
selon une distribution géométrique. Les blocs sont tirés avec remise, et sont collés
bout à bout, sans chevauchement, pour former un échantillon rééchantillonné. La
caractéristique du rééchantillonnage stationnaire de Politis et Romano est de
générer des échantillons simulés *ˆtU qui sont stationnaires. Il faut toutefois pour
cela que la longueur des blocs prélevés ne soit pas limitée (Politis et Romano,
1994, p.1304).
Algorithme du rééchantillonnage stationnaire :
Soit T la longueur de la série tU , à partir de laquelle on effectue le
rééchantillonnage.
1. On génère K variables kL i.i.d. selon une distribution géométrique de
paramètre p. Elles définissent la longueur des blocs. K blocs seront mis bout à
bout pour former l’échantillon simulé *ˆtU , avec K le plus petit entier tel que :
1
K
kk
L
≥ T. De cette façon, on utilise juste assez de blocs pour que l’échantillon simulé *ˆtU
soit au moins aussi grand que l’échantillon d’origine tU , et s’il est plus grand on le
tronque à la longueur T. On génère également K variables kI i.i.d. selon une loi
uniforme sur {1,…,T}. Il s’agit de déterminer au hasard, sur les T éléments de tU ,
58
celui qui constitue le premier élément du bloc k, autrement dit de choisir l’endroit
dans tU où on commence à prélever le kième bloc.
2. On prélève les K blocs dans tU , chaque bloc k étant de longueur kL et
commençant par le kI ième élément de tU . Afin que les blocs prélevés dans tU
puissent être de n’importe quelle longueur, on utilise en fait une longue série
composée de plusieurs réplications de tU . Enfin, on obtient *ˆtU en collant les K
blocs bout à bout.
3. On pose *1X = 1X , puis on crée récursivement la pseudo-série
**** ˆ ttt UXX 1 , qui respecte H0. Si on suppose que 0 , on prend 0* .
Dans le cas 0 , on utilise CLS , l’estimateur MCO de la constante obtenu en
régressant tX sur 1tX et une constante.
4. Avec la pseudo-série, on calcule alors la réalisation de la statistique du test * , à partir de l’estimateur MCO de la régression de *
tX sur 1*-tX (et une constante
si nécessaire).
En réalisant ce rééchantillonnage (étapes 1 à 4) un nombre B de fois, on
obtient la distribution empirique (basée sur B itérations) de * sous H0. La
probabilité rééchantillonnée est maintenant calculable. Puisqu’il s’agit d’un test
unilatéral à gauche, *P est la proportion de *ˆ i (i = 1, …, B) à gauche de .
Pour un test de racine unitaire, il est nécessaire de définir un processus de
génération de données qui satisfait l’hypothèse nulle, c'est-à-dire qui impose la
racine unitaire. En effet, dans le cadre d’un test de racine unitaire, il a été
démontré que le test n’est pas valide si le processus simulant les données ne
respecte pas H0 (Flachaire, 2003, p.54). À l’étape 3, les pseudo-séries *tX sont
donc générées de façon à vérifier H0 en fixant le coefficient autorégressif à 1.
La procédure mise en œuvre peut être résumée ainsi (Parker et al., 2006,
p.605) : Parce que est proche de , tU est proche de tU , et puisque tU est
59
stationnaire, tU est aussi approximativement stationnaire. La méthode
d’échantillonnage stationnaire est conçue pour générer des séries *ˆtU
stationnaires. On produit ensuite une nouvelle série *tX qui est approximativement
I(1) qui vérifie l’hypothèse nulle. Avec B séries pseudo-intégrées, on estime alors
la distribution rééchantillonnée de sous H0.
Choix des paramètres du rééchantillonnage Rien n’est précisé dans Parker et al. (2006) au sujet du nombre d’itérations à
effectuer dans le rééchantillonnage. Politis et Romano (1994) utilisent 500 puis
1000 réplications pour simuler les distributions de diverses statistiques. Paparoditis
et Politis (2003) utilisent un rééchantillonnage en blocs pour tester la présence de
racine unitaire, et effectuent également 1000 itérations.
Une analyse de sensibilité du test au nombre d’itérations montre qu’une
variation importante (x 6 ou x 10) du nombre d’itérations ne provoque qu’une faible
variation des probabilités rééchantillonnées. Il semble donc qu’au-delà d’un certain
nombre d’itérations, des itérations supplémentaires sont superflues puisqu’elles ne
modifient pas la conclusion du test. Dans un souci de minimisation du temps de
calcul, il peut donc être intéressant de déterminer combien d’itérations sont à la
fois nécessaires et suffisantes pour notre test.
Davidson et MacKinnon (2001) proposent une procédure de sélection du
nombre d’itérations optimal à réaliser dans un contexte d’inférence par
rééchantillonnage. Une description de celle-ci est disponible à l’Annexe C.
Dans le rééchantillonnage stationnaire, la longueur des blocs varie selon une
distribution géométrique G( Gp ). Contrairement à ce qui est fait dans les techniques
de rééchantillonnage par blocs on ne fixe pas directement la longueur des blocs,
mais on indique leur longueur moyenne par le biais du paramètre Gp : elle est égale
à 1/ Gp .
60
Selon Politis et Romano (1994), le rééchantillonnage stationnaire est moins
sensible au choix de Gp que les autres rééchantillonnages en blocs ne le sont au
choix de longueur des blocs. Il est cependant nécessaire, malgré ces
considérations, de choisir la valeur de Gp . De plus, la littérature concernant la
longueur optimale des blocs dans les techniques par blocs est riche (Maddala et
Kim, 1998, p.331), il semble donc que la question soit cruciale. Nous nous
intéressons alors aux suggestions de Parker et al. (2006, p. 613) qui renvoient à la
procédure de sélection proposée par Politis et White (2003). Une description de
cette procédure de sélection du paramètre Gp est présentée à l’Annexe D.
Les procédures de sélection endogène des paramètres B et Gp sont
programmées et ces deux modules sont intégrés au programme général du test
rééchantillonné de racine unitaire.
La question de la spécification déterministe
Bien que les auteurs du test insistent sur le fait qu’il n’est pas nécessaire de
spécifier un modèle pour tX , on utilisera le terme "modèle" pour désigner les
diverses spécifications de la série tU (et par là même tX ). Trois modèles différents
sont donc considérés :
Modèle avec tendance : tXXU ttt 1 (M1)
Modèle avec constante : 1ttt XXU (M2)
Modèle sans constante : 1 ttt XXU (M3)
Selon Parker et al. (2006), les procédures de rééchantillonnage appliquées
doivent différer selon les modèles afin d’assurer la validité asymptotique du test
rééchantillonné. Un rééchantillonnage est valide asymptotiquement si la statistique
simulée et la statistique du test convergent vers une même distribution limite. Dans
le tableau 11, on explicite selon la valeur supposée de , les associations ( , * )
qui assurent cette validité asymptotique au rééchantillonnage stationnaire.
61
Tableau 11 Comportements asymptotiques comparés des statistiques CLS , et *
,ˆ CLS
Distribution asymptotique des statistiques de test
LS et CLS , sous H0
Distribution asymptotique des statistiques issues du rééchantillonnage *ˆLS et *
,ˆ CLS sous H0 et sous H1
Estimateur Vraie
moyenne
Taux de converg
ence
Distribution limite
Estimateur Vraie
moyenne
Valeur de utilisée lors du
rééchantillonnage
Taux de converg
ence
Distribution limite
LS – 1 0 T-1 Lim1 *ˆLS – 1 0 0* T-1 Lim1
*,ˆ CLS – 1 0 0* T-1 Lim2
CLS , – 1 0 T-1 Lim2 *,ˆ CLS – 1 0
CLS,* T-1 Lim3
CLS , – 1 0 T-3/2 N(0,12/2)*
,ˆ CLS – 1 0 CLS,
* T-3/2 N(0,12/2)
Le lecteur se reportera aux tableaux 1 et 2 de Parker et al. (2006) pour les expressions de Lim1, Lim2, et Lim3.
Trois procédures de test sont donc applicables. Deux d’entre elles sont valides
pour les séries de type M3: (*ˆLS , 0* ) et ( *
,ˆ CLS , 0* ). La troisième est valide
pour les séries de type M1 ou M2: (*
,ˆ CLS , CLS,* ).
Ainsi, selon qu’on considère au départ 0 ou 0 , on doit réaliser deux
procédures différentes. Cependant, la théorie économique ne nous donne aucune
indication quant à la présence ou absence de tendance dans nos séries, et la
simple observation de l’évolution des séries est une méthode peu rigoureuse pour
trancher. Dès lors, la situation est telle que nous ne savons pas dans laquelle de
ces deux situations on se trouve en réalité.
En fait, peu d’indications sur la question de la spécification déterministe d’un
modèle sont disponibles dans la littérature. Tout en affirmant l’importance de cette
question pour les tests de racine unitaire30, on reconnaît l’absence de solutions
apportées par les économistes : « One never knows the deterministic trends with
great precision before the analysis begins. Economic theory does not give any
guidance…”proper handling” of deterministic trend is an impossible task. To a
humble macroeconomist it would seem that an edifice of asymptotic distribution
theory that depends crucially on unknowable quantities must be pretty useless in
practice. » Cochrane (1991) cité par Maddala et Kim (1998).
30 « The proper handling of deterministic trends is a vital prerequisite for dealing with unit roots. » (Campbell and Perron, 1991 cité par Maddala et Kim, 1998, p.73)
62
La procédure à suivre par défaut est celle qui réagit le mieux dans la pratique,
qu’elle soit ou non valide asymptotiquement. En effet, nous travaillons avec des
échantillons relativement petits et il n’est pas évident qu’un test non valide
asymptotiquement soit beaucoup moins bon qu’un test valide asymptotiquement.
Une méthode de simulation stochastique nous permet d’étudier le comportement
en échantillon fini des diverses procédures sur différents types de séries. Il s’agit
d’analyser la puissance et le niveau réel des procédures selon la spécification
déterministe des séries testées.
Pour évaluer les performances numériques des procédures de
rééchantillonnage, nous procédons par simulations Monte Carlo31. Le terme
"Monte Carlo" fait référence aux procédures où des quantités d’intérêt sont
approximées en générant de nombreuses réalisations aléatoires d’un processus
stochastique et en calculant leur moyenne. Il s’agit donc de réaliser le test
rééchantillonné de racine unitaire un grand nombre de fois, sur des séries qu’on
génère et dont on connaît parfaitement la nature, afin de voir comment le test
performe "en moyenne". Les grandeurs d’intérêt sont, selon que les séries
simulées vérifient ou non H0, le niveau réel du test rééchantillonné ou sa
puissance.
On évalue et compare la performance de deux procédures de
rééchantillonnage de racine unitaire -l’une étant valide pour des séries où 0 ,
l’autre étant valide pour des séries où 0 – lorsqu’appliquées à une grande
diversité de séries, avec ou sans racine unitaire, avec ou sans tendance.
L’expérience Monte Carlo est schématisée à la figure 1. Le test rééchantillonné de
racine unitaire comprend les 2 modules de sélection endogènes des paramètres
présentés précédemment. Les séries générées sont de longueur T=100 et T=200
observations. L’ensemble des résultats de l’expérience sont fournis à l’Annexe E.
31 Pour bâtir nos propres simulations, on s’appuie principalement sur le travail de Parker et al. (2006, p.613-619), qui mettent en pratique cette méthode pour évaluer les performances de leur test bootstrap en petit échantillon, mais aussi sur celui d’Enders et Siklos (2001) où une description assez détaillée d’expérimentations Monte Carlo est disponible.
63
Figure 1 Expérience Monte Carlo
)(1 tubXX tt
iid1,0~avec )( 1 Ntu ttt Φ{1 ;0,9; 0,85}, θ{0,8 ;0; -0,8}, b{0 ;1; 10}
Xt = ρXt-1 + β + ut
OLS
ût = Xt – CLS , Xt-1 – CLS,
û*
Rééchantillonnage Stationnaire
Analyse Monte Carlo
DGP :
Xt* = Xt-1
* + ût*
OLS
*
,ˆ CLS
Xt* = Xt-1
* + ût* + CLS,
OLS
*
,ˆ CLS
[ β* = CLS, ] [ β* = 0 ]
Pvalue Pvalue
Nombre de rejets de H0
Nombre de rejets de H0
Puissance si Xt n’a pas de racine unitaire
Taillesi Xt a une
racine unitaire
Puissance si Xt n’a pas de racine unitaire
Taille si Xt a une
racine unitaire
64
Un test performant est avant tout un test fiable, c’est-à-dire avec une faible
différence entre son niveau réel et son niveau nominal: il est indispensable de
pouvoir contrôler l’erreur de type 1. Sur la figure 2, on peut observer la distorsion
de niveau pour les deux procédures.
Figure 2 Niveau réel du test de racine unitaire avec rééchantillonnage selon les procédures appliquées
Fonction de niveauΦ = 1
0
0,5
1
θ = 0.8 θ = 0 θ = -0.8
Niveau réel
b=0, β^*=0
b=0, β^*=β^
b=1, β^*=0
b=1, β^*=β^
Résultats obtenus avec T=200
Considérons d’abord les résultats obtenus sur des séries sans tendance (en
rouge dans le graphique). La procédure asymptotiquement valide (β* = 0) ne
présente pas de distorsion de taille, sauf dans le cas = -0.8. Or le cas ( =1; =
-0.8) est particulier (Parker et al., 2006, p.615) car le terme de moyenne mobile a
une racine s’approchant de l’unité, ce qui fait qu’en petit échantillon les séries sont
facilement prises pour des séries i.i.d. L’autre procédure quant à elle sur-rejette
fortement l’hypothèse H0 quelque soit la valeur de .
Regardons à présent les résultats obtenus sur les séries avec tendance linéaire
(en bleu dans le graphique). La procédure asymptotiquement valide (β* = CLS, )
sur-rejette l’hypothèse nulle, sauf pour = -0.8. L’autre procédure quant à elle
sous-rejette complètement H0, puisque la probabilité de rejet est nulle pour
chacune des trois valeurs de .
65
On a représenté à la figure 3 l’autre critère de performance, soit la puissance
des deux tests. Même si formellement seuls des tests ayant le même niveau réel
peuvent être comparés sur le plan de leur puissance, on peut observer que les
puissances sont toujours près de 1.
Figure 3 Puissance du test de racine unitaire avec rééchantillonnage selon les procédures appliquées
Fonction PuissanceΦ = 0.9
0,7
0,8
0,9
1
θ = 0.8 θ = 0 θ = -0.8
b=0, β^*=0 b=0, β^*=β^ b=1, β^*=0 b=1, β^*=β^
Résultats obtenus avec T=200
Ces considérations nous poussent à appliquer "par défaut" la procédure
( *,ˆ CLS , 0* ), qui est à la fois fiable et relativement puissante.
Résultats du test rééchantillonné de racine unitaire Les résultats du test de racine unitaire, suivant la procédure retenue et
appliquée aux séries lnXt sont présentés au tableau 12.
Concernant les valeurs des paramètres du rééchantillonnage fixées par les
procédures de sélection, on observe que Gp prend principalement les valeurs 0.5
et 0.99, c’est-à-dire que les blocs utilisés lors du rééchantillonnage sont
relativement petits. On voit aussi que souvent un très petit nombre d’itérations
(B=99 ou B=199) est suffisant pour réaliser un test efficace (selon le critère de la
procédure de sélection du B optimal utilisé).
66
Tableau 12 Résultats du test de racine unitaire par la méthode du rééchantillonnage
Probabilité pG B H0 =
{racine unitaire} LNPDA 0,005 0,99 199 rejetée
LNQDA 0 0,99 199 rejetée LNPCA 0 0,99 199 rejetée LNQCA 0,039 0,5 6399 rejetée LNPUS 0,010 0,99 399 rejetée LNQUS 0 0,5 199 rejetée
LNPVDA 0,131 0,5 99 non rejetée LNPVCA 0,013 0,99 399 rejetée LNPVUS 0,020 0,99 799 rejetée LNMOCA 0,343 0,5 99 non rejetée LNMOUS 0,990 0,33 99 non rejetée LNTXDA 0,717 0,99 99 non rejetée LNTXCA 0,929 0,5 99 non rejetée LNTXUS 0,485 0,5 99 non rejetée LNIPJA 0,162 0,5 99 non rejetée LNIMJA 0 0,125 199 rejetée
LNGDPJA 0,90909091 0,33333333 99 non rejetée
L’hypothèse nulle de racine unitaire est rejetée pour la majorité des séries. De
plus, nous avons vu que ce test peut avoir tendance à sous-rejeter H0, quand H0
est fausse, par manque de puissance. Ainsi, nous bâtirons nos estimations sur
l’hypothèse que les séries sont stationnaires.
67
6. Estimation du modèle Avec l’hypothèse de stationnarité des séries de la base de données, on peut
procéder aux estimations par des méthodes relativement simples.
6.1. Estimation du système d’équations
6.1.1. Méthode d’estimation et spécification
On rappelle les trois équations qui constituent le système :
1 1 1 1 1ln ln ln ln lndada da us us ca ca
t t t t t tP Q W W Z
2 2 2 2 2ln ln ln ln lncaca ca us us da da
t t t t t tP Q W W Z
3 3 3 3 3ln ln ln ln lnusus us da da ca ca
t t t t t tP Q W W Z
L’estimation simultanée des équations en système est pertinente car elle
permet de prendre en compte d’éventuelles corrélations entre les erreurs de
chaque équation. De plus, il faut considérer que la variable explicative Qt est
endogène, c’est-à-dire qu’il y a corrélation potentielle entre celle-ci et le terme
d’erreur de l’équation. Enfin, les tests d’autocorrélation réalisés séparément sur
chaque équation (test de Durbin-Watson, test de Cumby-Huizinga et test Arellano-
Bond, décrits à l’Annexe F) mènent au rejet de l’hypothèse d’absence
d’autocorrélation dans les 3 cas. Or les diverses spécifications du modèle que
nous avons réalisées, comme l’ajout de tendances, de variables dichotomiques
pour la saisonnalité et de variables décalées, ne permettent pas de mettre à mal la
forte suspicion d’erreurs autocorrélées et hétéroscédastiques.
Pour des systèmes d’équations avec erreurs non i.i.d., la méthode des
moments généralisés (MMG) semble une méthode efficace d’estimation des
paramètres. En effet, en présence d’une variété de violations de l’hypothèse
d’erreurs i.i.d., lorsque calculés avec des écarts-types robustes à la présence
d’autocorrélation et d’hétéroscédasticité, les estimateurs des MMG sont
convergents et asymptotiquement efficaces.
68
Cette méthode introduite par Hansen (1982), exploite des conditions sur les
moments pour estimer les paramètres. En pratique, les moments empiriques sont
utilisés pour construire, avec une matrice de pondération semi-définie positive, le
critère MMG que l’estimateur doit minimiser. La méthode est mise en application
avec le logiciel TSP 4.5. Dans une première étape, les équations sont estimées
par les Triples moindres carrés ordinaires (3SLS) pour construire la matrice de
pondération, qui est la matrice de variance-covariance estimée des conditions
d’orthogonalité. Dans une deuxième étape, le critère MMG construit à partir de
cette matrice est minimisé.
C’est la pondération lors de la deuxième étape qui permet de tenir compte
d’une possible hétéroscédasticité et autocorrélation des erreurs. On définit la forme
de la matrice de pondération afin que l’estimateur MMG soit robuste à la fois à
l’hétéroscédasticité et à l’autocorrélation. Il faut dès lors définir le nombre de
termes d’autocorrélation à considérer dans le calcul de la matrice de covariance.
Nous utilisons pour cela une procédure de sélection automatique proposée par
Newey et West (1994). Notons enfin une caractéristique intéressante de la
procédure d’estimation MMG telle que proposée dans TSP 4.5. qui rend possible
de spécifier un ensemble d’instruments différent pour chaque équation.
Outre les 17 séries présentées jusqu’alors, on utilise également une variable
binaire, notée SG, qui représente la politique commerciale japonaise. Elle prend à
chaque période la valeur 1 si une sauvegarde concernant la viande de porc est en
vigueur, et 0 sinon. Les variables conditionnant le coût retenues pour les pays
concurrents sont le taux de change (lnTXCA, lnTXDA et lnTXUS) et le prix du porc
vivant (lnPVDA, lnPVCA et lnPVUS). Le coût de la main d’œuvre au Canada
intervient également dans la dernière équation. Les variables instrumentales
utilisées dans chaque équation sont le taux de change et le prix du porc vivant du
pays exportateur, ainsi que le coût de la main d’œuvre dans le cas des États-Unis.
La variable conditionnant la demande qui intervient finalement dans l’estimation est
lnIPJA, l’indice des prix des produits de l’agriculture et de la pêche au Japon. Les
résultats sont présentés au tableau 13. Les tests post-estimation réalisés, tels les
tests de sur-identification, de sous-identification et d’identification faible, sont bons
69
et appuient la validité de notre estimation et de nos résultats. Les R2 obtenus sont
également satisfaisants. Dès lors, nous pouvons passer à l’analyse détaillée des
résultats.
6.1.2. Résultats d’estimation et interprétation
Regardons dans un premier temps les résultats de la première équation
concernant l’exportateur danois. Le coefficient de premier intérêt est celui de
lnQDA, puisqu’il correspond à l’élasticité de la demande résiduelle du Japon
adressée à l’exportateur danois. On observe qu’il est du signe attendu (négatif),
significatif à un niveau 5%, et qu’il supporte l’hypothèse selon laquelle le
Danemark a du pouvoir de marché sur le marché japonais d’importation de viande
de porc. Cet exportateur est confronté sur le marché japonais de la viande de porc
à deux concurrents : les USA et le Canada. Aucune des variables conditionnant
leur coût n’a un coefficient significativement différent de zéro. Par conséquent, les
variations de ces variables n’ont pas d’incidence sur le prix danois. Le pouvoir de
marché danois n’est donc pas contraint par ses concurrents. Le coefficient de la
variable conditionnant la demande est par contre significatif, et a le signe attendu
(positif). La variable binaire associée à la politique commerciale japonaise est
significative et positive. Cela reflète la pression à la hausse qu’exercent les clauses
de sauvegarde sur le prix des importations de viande de porc.
Regardons à présent les résultats de la deuxième équation. L’élasticité de la
demande résiduelle est négative et très significativement non nulle. Puisque ses
propres quantités exportées semblent déterminer, du moins en partie, le prix reçu,
notre estimation met en évidence un pouvoir de marché pour les exportateurs
canadiens, qui est cependant affecté par la concurrence des États-Unis et du
Danemark puisque les variables influant sur les coûts du Danemark (lnTXDA et
lnPVDA) ont des coefficients positifs et significatifs. Ainsi, une augmentation des
coûts de production chez ce concurrent permet aux exportateurs canadiens
d’augmenter leurs prix sur le marché japonais. La demande japonaise a également
un pouvoir explicatif sur le prix canadien, ainsi que la variable binaire reflétant la
politique commerciale japonaise.
70
Tableau 13 Estimations du système d’équations par la méthode des Moments Généralisés.
MMG Equation 1
Var. dep. : lnPDA Equation 2
Var. dep. : lnPCA Equation 3
Var. dep. : lnPUS R2 ajusté 0.850 0.939 0.896
Durbin Watson 0.99 0.98 0.78
lnQDA -0.02 (0.008)
lnQCA -0.05
(0.006)
lnQUS -0.10
(0.013)
lnTXDA 0.04
(0.021) 0.14
(0.041)
lnPVDA 0.04
(0.016) 0.09
(0.027)
lnTXCA 0.109 (0.063)
-0.01
(0.055)
lnPVCA 0.05 (0.073)
0.07
(0.019)
lnMOCA -0.10
(0.047)
lnTXUS -0.22 (0.061)
-0.04 (0.026)
lnPVUS -0.08 (0.070)
0.01 (0.015)
lnIPJA 0.38 (0.09)
0.22 (0.075)
0.06 (0.081)
SG 0.16 (0.012)
0.18 (0.010)
0.16 (0.012)
constante 12.38 (0.606)
12.41 (0.479)
12.95 (0.442)
L’écart-type est indiqué entre parenthèse. En gras, les paramètres significativement différents de zéro pour un test de niveau 5%. Estimation réalisée sur TSP avec la procédure GMM.
Pour les États-Unis, l’élasticité est également significativement différente de
zéro et négative. On observe que sa valeur absolue est bien plus grande que celle
des élasticités estimées dans les 2 autres équations. Il semble cependant que la
concurrence exercée par les deux autres principaux exportateurs soit forte. En
effet, les variables conditionnant les coûts danois (lnTXDA et lnPVDA) et
canadiens (lnPVCA) contribuent à expliquer le prix américain. La variable binaire
SG est, comme dans les autres équations, significativement positive.
Un premier résultat important de l’étude empirique est donc la situation de
concurrence imparfaite qui caractérise le marché japonais d’importation de viande
de porc. Cette conclusion est tout à fait cohérente avec la description de ce
marché faite au chapitre 4. En effet, nous avions montré que l’hypothèse de faible
71
substituabilité entre les offreurs étrangers était pertinente, et que la situation du
marché japonais d’importation de viande de porc semblait en être une de
concurrence imparfaite avec différenciation des produits. Rappelons que c’est
cette hypothèse qui conférait toute sa pertinence à l’application de la méthode de
G&K à ce cas d’étude. Le fait que les résultats empiriques confirment la situation
de concurrence imparfaite est donc notable.
La modèle développé dans cette étude permet d’interpréter l’élasticité estimée
comme une mesure du pouvoir de marché. On peut donc interpréter une plus
grande élasticité estimée comme un pouvoir de marché plus important, et donc
comparer la magnitude des pouvoirs de marché des trois exportateurs considérés.
Dès lors, un deuxième résultat important de cette étude est que les États-Unis se
distinguent de leurs concurrents danois et canadiens avec un pouvoir de marché
particulièrement important. En effet, l’élasticité estimée pour les États-Unis (0.1)
est au moins deux fois plus grand en valeur absolue que celles estimées pour le
Danemark (0.02) ou le Canada (0.05). Même si les trois exportateurs considérés
ont du pouvoir de marché, selon cette étude les États-Unis ont un pouvoir de
marché plus important que les deux autres pays.
La description des politiques commerciales japonaise touchant aux
importations de viande de porc faite au chapitre 4 et le constat de leur importance
nous a poussés à prendre en compte dans notre modélisation les variations de la
politique commerciale japonaise pour le porc. En particulier, nous inspirant de
Evenett et Lucenti (2005), nous avons modélisé les mesures de sauvegardes à
l’aide d’une variable binaire, de valeur 1 si une clause de sauvegarde est en
vigueur, et 0 sinon. Nos résultats empiriques confirment la pertinence de cette
démarche, puisque la variable binaire est très significative dans chacune des
équations. Ainsi, notre application empirique met en évidence la forte pression à la
hausse des politiques commerciales japonaises sur le prix des importations, via le
mécanisme de prix seuil. Si la valeur unitaire des importations est inférieure au prix
seuil, les importateurs doivent payer la différence. Cependant, notre premier
résultat montre que la politique commerciale japonaise n’est pas suffisamment
72
contraignante pour empêcher l’expression des avantages compétitifs et l’existence
de pouvoirs de marché.
Regardons justement quels avantages compétitifs nos résultats empiriques
mettent en avant. Nous avons vu que la méthode de Goldberg et Knetter repose
sur l’utilisation du taux de change comme variable conditionnant le coût. En effet,
la variation du taux de change offre une variation des coûts relatifs des
exportateurs dans le pays de destination, même si les prix des intrants dans les
divers pays exportateurs n´ont pas varié indépendamment les uns des autres.
Dans notre modélisation, nous avons donc utilisé comme variables conditionnant
le coût, les taux de change entre la monnaie de chaque concurrent et la monnaie
japonaise (notés LNTXDA, LNTXCA et LNTXUS). La variable TXDA est positive et
significative dans les deux équations où elle intervient. Cela montre que cette
variable conditionnant le coût danois contribue à expliquer les prix des
exportateurs américains et canadiens. Par contre les variables LNTXCA et
LNTXUS sont non significatives, ou dans un cas significative mais négative et donc
non interprétable, dans les équations où elles apparaissent. Ces résultats montrent
le Danemark comme un concurrent féroce pour le Canada et les États-Unis sur le
marché japonais d’importation de viande de porc.
Cette situation est confirmée par le fait que le prix du porc vivant danois est
également positif et significatif dans les deux équations où il apparaît. Nos
résultats empiriques dépeignent donc la filière porcine danoise comme fortement
compétitive, et exerçant une concurrence rude aux exportateurs canadiens et
américains sur le marché japonais. Ce résultat empirique est cohérent avec le fait
que sur la période étudiée, le Danemark et les États-Unis se disputent la première
place en termes de parts de marché sur le marché japonais d’importation de
viande de porc. De plus, la forte compétitivité du secteur porcin danois, qui semble
assurée entre autres par une excellente organisation de la filière, est confirmée
dans la littérature.32
32 Voir par exemple Hobbs (2001).
73
6.2. Évaluation de la stabilité des coefficients estimés
En mars 1997, l’épidémie de fièvre aphteuse qui éclata à Taiwan entraîna le
bannissement des exportations de viande de porc en provenance de Taiwan sur le
marché japonais. Or, en 1996, Taiwan fournissait 41% des importations de porc
(USDA, 2000), loin devant les États-Unis, alors deuxième principal exportateur
avec 23%, le Danemark et le Canada. La soudaine disparition du principal joueur a
pu causer une redistribution des ventes taïwanaises entre les autres exportateurs
ou induire l’entrée de nouveaux joueurs. Certains ou les trois auraient pu voir leur
pouvoir de marché augmenter. Dès lors, il semble pertinent d’étudier la stabilité de
nos estimations en lien avec cet événement.
Nous subdivisons nos données en deux sous-périodes, correspondant aux
données avant et après le 20 mars 1997, date où le Japon suspend ses
importations de porc en provenance de Taiwan. Réaliser un test de stabilité des
coefficients de l’ensemble du système implique l’estimation d’un très gros système
non contraint. Nous choisissons plutôt d’étudier la stabilité de chacune des
équations séparément. Pour cela, nous réalisons des tests de Chow sur les
estimations individuelles. Les estimations sont effectuées selon deux méthodes,
les Doubles Moindres Carrés (DMC) et les MMG, toutes deux étant robustes à la
présence d’autocorrélation et d’hétéroscédasticité. En effet, les séries une fois
tronquées étant assez petites, il n’est pas évident que l’estimation par les MMG
amène à de meilleurs résultats que les DMC, car la plus grande efficacité du
premier n’est qu’asymptotique. De plus, on utilise une correction des écarts-types
pour petits échantillons. Les résultats des tests de Chow sont disponibles en
annexe G.
Si on considère l’ensemble des coefficients en dehors de la constante,
l’hypothèse de stabilité est rejetée pour les trois équations. Si on s’intéresse
uniquement au coefficient d’élasticité, les autres coefficients pouvant différer entre
les périodes, l’hypothèse de stabilité est rejetée dans le cas des États-Unis. Par
contre la disparition du concurrent taïwanais ne semble pas avoir eu d’impact
significatif pour les exportateurs danois et canadiens.
74
Ainsi, pour les États-Unis, seules les données après mars 1997 révèlent du
pouvoir de marché. Il semble donc que la disparition soudaine de Taiwan a
particulièrement profité à cet exportateur. Ce résultat est cohérent avec le fait que
l’Amérique du Nord, comme Taiwan avant 1997, commerce principalement la
viande sous forme fraiche ou réfrigérés. Les États-Unis étaient donc plus aptes à
remplacer l’exportateur taïwanais que le Danemark qui, comme on l’a vu,
commerce principalement la viande de porc sous forme congelée.
Ce résultat est également cohérent avec les résultats obtenus sur l’échantillon
complet. Nous avons vu que le Danemark exerce une forte concurrence vis-à-vis
des États-Unis sur le marché japonais d’importation de viande de porc. Malgré
cela, nous avons estimé un pouvoir de marché particulièrement important pour les
États-Unis, en comparaison au Canada et au Danemark. Cette apparente
contradiction s’efface grâce aux derniers résultats obtenus: les États-Unis ont pu
développer leur pouvoir de marché en tirant profit de la disparition soudaine de
l’exportateur taïwanais. Particulièrement aptes à remplacer le concurrent
taïwanais, du fait de la similitude du produit exporté, les États-Unis ont donc pu
asseoir leur pouvoir de marché sur le marché japonais d’importation de viande de
porc, et ce malgré la forte pression concurrentielle exercée par le Danemark.
75
7. Conclusion :
Une situation de concurrence imparfaite sur le marché japonais d’importation de la viande de porc
L’objectif de ce travail était de voir si, et en quelle mesure, les 3 principaux
exportateurs de viande porcine au Japon possèdent un certain pouvoir sur ce
marché. L’importance du marché japonais, en tant que premier importateur
mondial de viande de porc, et l’importance de l’accès aux marchés étrangers pour
les industries porcines américaine, canadienne et danoise, confèrent toute sa
pertinence à ce sujet.
Dans un premier temps, on passe en revue les questions distinctes de la
concurrence et de la compétitivité sur les marchés internationaux telles
qu’abordées dans la littérature économique. Nous montrons ensuite comment
l’étude de Goldberg et Knetter (1999) se positionne au carrefour des deux grands
domaines de recherche que sont l’étude de la relation entre prix et taux de change
en économie internationale et la recherche sur la mesure du pouvoir de marché
(dans le cadre de la recherche en organisation industrielle). Nous montrons que
leur travail constitue une contribution importante dans ces deux domaines de
recherche.
La méthode de G&K gagne toute sa pertinence dans le contexte des marchés
internationaux, avec la mise à profit du pouvoir d’identification du taux de change.
Nous vérifions que cette méthode est bien adaptée à notre cas d’étude, puis nous
spécifions notre modèle en se basant sur les indications de G&K et sur nos
propres investigations. La méthode de Goldberg et Knetter a comme principal
atout d’utiliser le taux de change comme variable conditionnant le coût, et ainsi
d’offrir une estimation du pouvoir de marché qui ne nécessite pas de données
détaillées sur les concurrents à l’échelle des firmes.
Une fois notre base de données constituée, les propriétés stochastiques des
séries sont étudiées. Un test de racine unitaire basé sur le rééchantillonnage est
76
développé. Des modules pour sélectionner certains paramètres du test à partir des
données sont également développés. Les performances numériques de diverses
procédures de test sont aussi évaluées avec des simulations Monte Carlo puis
comparées.
Enfin, l’estimation du modèle met en évidence une concurrence imparfaite sur
le marché japonais d’importation de la viande de porc. Selon nos résultats, la filière
porcine d’exportation danoise jouit sur ce marché d’un pouvoir de marché, ce qui
concorde avec son positionnement en tête des pays exportateurs de viande de
porc vers le Japon. Le Danemark se révèle aussi un concurrent très présent sur le
marché japonais de la viande de porc, puisque sa présence est ressentie aussi
bien par les États-Unis que par le Canada. Cela est cohérent avec la grande
compétitivité de l’industrie porcine danoise mise en évidence par les experts.
Celle-ci tiendrait à la fois de sa structure, qui permet de minimiser les coûts de
transaction et d’accroître l’efficacité, et de sa capacité à offrir des produits de
qualité et sur-mesure, répondant aux demandes spécifiques des marchés ciblés
(Hobbs, 2001).
Les États-Unis semblent avoir pu développer un pouvoir de marché important
en exploitant le vide laissé par Taiwan après son bannissement en mars 1997, et
ce malgré la présence du concurrent danois. Le Canada bénéficie également d’un
certain pouvoir de marché. Toutefois, celui semblerait quelque peu limité à la fois
par la concurrence exercée par le Danemark et par l’intense compétition que les
États-Unis doivent exercer dans le secteur de la viande de porc fraiche.
D’autre part, nos résultats mettent en évidence la forte incidence des politiques
commerciales japonaises, via le prix seuil, sur le prix des importations. Malgré une
politique commerciale relativement protectionniste, notre étude montre l’expression
des avantages compétitifs, en particulier ceux du Danemark, et leur empreinte sur
la structure de la compétition du marché japonais d’importation de la viande de
porc.
Cette étude confirme la pertinence de la méthode, qui amène des résultats tout
à fait cohérents avec la connaissance que nous avons du marché japonais
77
d’importation de viande de porc. L’impact de l’épidémie de fièvre aphteuse qui a
éclaté à Taiwan en 1997 a été brièvement abordé dans cette étude. L’ampleur de
l’événement sur le commerce mondial de viande de porc fait de
l’approfondissement de cette question une orientation possible des recherches
futures. Ainsi, la collection de données s’étalant sur une plus longue période
permettrait une meilleure comparaison des périodes antérieures et postérieures au
bannissement des importations taïwanaises par le Japon.
Enfin, une certaine désagrégation de notre étude à l’échelle des provinces
canadiennes pourrait être justifiée par l’existence d’importantes différences au
niveau des institutions de mise en marché et des politiques de soutien entre les
provinces. En ce qui concerne le Québec, une modélisation plus affinée serait
doublement motivée par l’importance de la province dans les échanges Canada-
Japon et par le poids du marché japonais pour l’industrie porcine québécoise
(AAC, 2006). Toutefois, la difficulté d’obtenir des données d’importations
japonaises de viande de porc désagrégées au niveau des provinces canadiennes
a constitué un obstacle important à un tel développement au cours de cette étude.
Cette question représente donc une direction souhaitable pour des recherches
futures.
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Meat Price Spreads Data Set. 2008. En ligne (16 octobre). Washington: United States Department of Agriculture, Economic Research Service. « Historical Monthly Price Spread Data for Beef, Pork, Broiler, Turkeys, and Eggs»: <www.ers.usda.gov/data/meatpricespreads/Data/historicalpricespreads.xls>. Consulté le 19 novembre 2007.
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Trade Statistics of Japan. 2008. En ligne (23 octobre). Tokyo: Ministry of Finance. « Trade Statistics Search »: <http://www.customs.go.jp/toukei/srch/indexe.htm>. Consulté le 19 novembre 2007.
United Nations Commodity Trade Statistics Database (UNComtrade). En ligne. United Nations Statistics Division. « Shortcut Query »: <http://comtrade.un.org/db/ >. Consulté le 21 mars 2007.
86
Annexes
Annexe A Extrait de la nomenclature HS japonaise à 9 chiffres 02.03 Viandes des animaux de l'espèce porcine, fraîches, réfrigérées ou congelées 02031 Fraîches ou réfrigérées : 0203.11 En carcasses ou demi-carcasses 0203.11.010 De sanglier 0203.11.020/030/040 Autre 0203.12 Jambons, épaules et leurs morceaux, non désossés 0203.12.010 De sanglier 0203.12.023/021/022 Autre 0203.19 Autres 0203.19. 010 De sanglier 0203.19. 023/021/022 Autre … Source : www.customs.go.jp/english/tariff/2007_4/data/02.htm
87
Annexe B. Mensualisation du PIB japonais par la méthode d’étalonnage-calage
Le principe est d‘estimer la relation statistique reliant les indicateurs
trimestrialisés au PIB trimestriel, et de postuler que cette relation observée sur
données trimestrielles demeure pertinente lorsqu’elle est appliquée aux données
mensuelles. Pour mettre en oeuvre cette méthode on se base sur de la
documentation publiée par l’INSEE (Fabre et Prost (2005)) sur la méthodologie
des comptes trimestriels.
Choix des séries reliées
Cüche et Hess (1999) ont réalisé une estimation du PIB mensuel suisse par la
méthode du filtre de Kalman. Dans les parties 4 et 5 de leur travail, ils présentent
en détails leur démarche de sélection des séries reliées. Nous adoptons une
démarche similaire.
Les séries reliées doivent être disponibles à la fréquence mensuelle et, une fois
trimestrialisées, corrélées avec la série trimestrielle du PIB. Pour les sélectionner
nous nous basons dans un premier temps sur la théorie économique, en utilisant
l’"approche demande" du PIB. On décompose celui-ci en consommation privée
(C), investissement domestique privé (I), dépenses de l’Etat (G) et balance
commerciale(X - M), d’où :
Y = C + I + G + X - M
C, I et G ne sont pas disponibles en fréquence mensuelle. On cherche donc
des approximations de ces grandeurs. Par analyse statistique, on sélectionne les
séries reliées qui permettent d’obtenir la meilleure régression possible entre le PIB
et les indicateurs, selon les critères R2 (Amemiya, 1980) pour des précisions
concernant l’utilisation de ce critère), AIC et SBIC. Des tests de racine unitaires
(ADF et Phillips-Perron) sont réalisés sur chaque série utilisée. Les séries brutes
étant pour la plupart intégrées d’ordre 1, on travaille en premières
différences 1 ttt xxx . On retient finalement 5 séries reliées : les dépenses de
88
consommation, un indice du climat d’investissement dans l’industrie de la
fabrication, le taux d’offres d’emploi et les exportations et importations totales.
On dispose d’une série du PIB japonais réel (source : Bank of Japan), en Yen
de l’année 2000, désaisonnalisée, notée (GDP). Les séries trimestrielles sont de
longueur Q=52 observations. Les graphiques présentant les évolutions comparées
des séries reliées et de la série d’intérêt semblent très explicitement montrer une
forte corrélation.
Un ensemble de variables I(1) sont dites cointégrées s’il existe une
combinaison linéaire de celles-ci qui est stationnaire. Les séries utilisées dans la
régression étant I(1), on réalise un test de cointégration selon la méthode de Engle
et Granger (1987) : On effectue des tests de racine unitaire sur les résidus de la
régression entre PIB et séries reliées (séries trimestrielles en niveau) obtenus par
les Moindres Carrés Ordinaires. Selon ces tests les résidus sont stationnaires, les
variables sont donc cointégrées.
Estimation de la relation d’étalonnage
La relation d’étalonnage est une équation linéaire simple entre le PIB trimestriel
et les indicateurs trimestrialisés Xt (qui correspondent aux moyennes des valeurs
mensuelles). Elle s’écrit pour tous les trimestres q de la période considérée :
qtriq
triq uXPIB
Les séries en niveau n’étant pas stationnaires, les MCO fourniraient des
estimateurs superconsistents (qui convergent à grande vitesse vers leurs vraies
valeurs dans des échantillons de grande taille), mais ici l’échantillon étant
relativement petit (Q=52 observations trimestrielles), il y a un biais potentiel.
Etant donné la relation de cointégration reliant les séries, il est pertinent
d’estimer la relation d’étalonnage en utilisant la méthode Fully Modified Ordinary
Least Squares (FMOLS) de Phillips et Hansen (1990).
On effectue l’estimation sur Microfit, en utilisant le noyau de Parzen et 8 retards
sélectionnés à partir des critères d’information d’Akaike et de Schwarz. L’indicateur
89
Balance Commerciale est abandonné, car il varie de façon trop importante avec
les variations du nombre de retards retenu, et est non significatif.
Puisqu’on a trimestrialisé les indicateurs mensuels en prenant leurs moyennes,
on obtient une première approximation du PIB mensuel par la relation :
mensm
mensm XPIB
33
Calage
Il faut enfin "caler" les valeurs mensuelles estimées sur les valeurs
trimestrielles. En effet, pour chaque trimestre q la relation triq
m
mensmq PIBPIB
3
1, doit
être vérifiée.
La grandeur définie pour tout q par :
3
1m
mensmq
triq PIBPIB , , la différence entre le
PIB trimestriel observé et le PIB trimestriel calculé, est appelée la cale trimestrielle.
Une simple division par trois des cales trimestrielles n’est pas une solution très
pertinente. En s’appuyant toujours sur les techniques utilisées par l’INSEE pour
trimestrialiser les comptes annuels, on choisit de lisser les cales afin de
minimiser les variations d’un mois à l’autre. Il s’agit en fait de résoudre le
programme :
QqPIBPIB
PIBPIB
triq
m
mensmq
mq
mensmq
mensmq
...,pour:sc
Min
,
,,,
13
1
2
1
Le document Méthodologie des comptes trimestriels (Insee Méthodes No.108,
Ch.2, 2005) fournit le programme matriciel permettant de lisser les cales dans le
cas de la trimestrialisation des comptes annuels. On l’adapte à notre opération de
mensualisation.
90
Annexe C. Procédure de sélection du nombre optimal d’itérations du bootstrap d’après Davidson et MacKinnon (2001)
Pour bien comprendre la démarche de Davidson et MacKinnon, il est utile de
rappeler les deux types d’approximation de la méthode bootstrap (Flachaire, p. 51-
52 ; Davidson & MacKinnon, p.1). Une approximation théorique est faite par la
définition d’un DGP bootstrap différent du vrai DGP qui a généré les données,
autrement dit quand la loi de distribution bootstrap n’est pas égale à la vraie loi (Ce
qui est généralement le cas sauf si la statistique de test est un pivot exact, voir
Flachaire p.53 pour plus de détails). Une approximation expérimentale existe
également du fait qu’on ne travaille pas avec la distribution bootstrap en tant que
telle, mais seulement avec une approximation de celle-ci obtenue par simulations.
Il est en effet rare que la distribution bootstrap puisse être exactement définie par
développement analytique. L’approximation expérimentale provient donc du
nombre nécessairement fini de simulations effectuées en pratique. Il a été prouvé
que cette approximation expérimentale conduit à une perte de puissance des tests
(Davidson et MacKinnon, 2001, p.3-5).
Afin de minimiser cette perte de puissance, Davidson et MacKinnon proposent
une procédure qui consiste à comparer *P , la P-value obtenue avec le bootstrap
effectivement réalisé (qui a par définition un nombre fini d’itérations) à la P-value
"idéale" ou théorique (notée thP ) qu’on obtiendrait si le nombre B d’itérations dans
le bootstrap était infini. On résume ci-après la méthode présentée par ses auteurs
dans Bootstrap Tests: How Many Bootstraps? (2001).
étant la statistique d’intérêt, la réalisation de calculée avec la série
originale tX , et les *ˆ i les réalisations de calculées avec les pseudo-séries *tX ,
la P-value théorique est définie par : thP = ˆP sous le DGP bootstrap.
Cette P-value ne peut pas être calculée puisque la distribution de sous le
DGP bootstrap n’est pas connue. On estime donc thP par *P , la P-value
bootstrap. Pour un test unilatéral avec zone de rejet à gauche (tel celui de racine
unitaire appliqué ici), *P est définie par :
91
*P = )ˆˆ(B
1 *
j
B
j 1
, avec fonction indicatrice, qui prend la valeur 1 si son
argument est vrai et 0 sinon.
Le test bootstrap théorique rejette l’hypothèse nulle au niveau quand thP < .
Le test bootstrap réalisable rejette H0 quand *P < .
Mettre en œuvre le test bootstrap avec un nombre de simulations B
extrêmement grand garantit que le test réalisable et le test théorique conduisent à
la même conclusion, mais cela est très onéreux en terme de temps de calcul. On
cherche donc une valeur de B relativement petite, mais qui assure avec un grand
niveau de confiance que la conclusion du test réalisé est identique à celle qui
aurait été obtenue avec un test idéal.
La procédure fait intervenir un pré-test : il s’agit de tester au niveau β si thP et
*P sont bien du même coté de (tous deux supérieurs ou tous deux inférieurs à
), et conduisent donc à la même conclusion quant à la présence de racine
unitaire dans la série analysée. On interrompt régulièrement le test bootstrap pour
effectuer ce pré-test, qui indique alors si des itérations supplémentaires sont
encore nécessaires ou si celles réalisées jusqu’alors sont suffisantes. Puisque la
P-value estimée *P tend vers la P-value théorique quand B tend vers l’infini, la
procédure de sélection de Davidson et MacKinnon consiste en fait à arrêter le
bootstrap quand on estime que *P a suffisamment convergé vers thP .
Prenons le cas où, *P étant inférieure à , on teste l’hypothèse H0 :{ thP ≥ }
contre H1 :{ thP } au niveau . Il s’agit d’un test unilatéral à gauche sur une
proportion :
KBKKB
*B
* )()(CKB)ˆˆ(
thth
jj
PPPPP 11
Ainsi S = B. *P suit une loi binomiale de paramètres B et thP . Tant que B a de
petites valeurs (B{99,199}), on utilise la loi binomiale. On cherche le plus petit
92
entier h tel que i-Bh
iB )α(αC
10
i
i
≤ , et on compare *P à B
h: si *P <
B
h, on rejette
H0.
Comme Davidson & MacKinnon (p.7), on approxime la loi binomiale par la loi
normal quand B ≥ 10, donc pour B>199 :
*P = B
S ~
B
)(,
*** PP
PN1
.
On cherche la valeur critique Zcrit qui vérifie : NF (Zcrit) = critZYP = , où NF
est la fonction de distribution cumulative de la loi normale centrée réduite, et on
calcule Zcalc = Bα)/-(1α
α* P. Si Zcalc < Zcrit, on rejette H0.
Dans le cas particulier des tests bootstrap où la statistique est un pivot exact,
les auteurs rappellent (p.2) que B doit être choisi tel que (B+1) soit entier pour
que le test soit exact. Ils suggèrent de respecter cette règle dans le cas de tests
bootstrap où la statistique n’est pas un pivot exact même si cela n’est pas
absolument nécessaire33. Le test bootstrap n’est donc interrompu que pour des
valeurs de B remplissant cette condition.
Algorithme de la procédure de sélection de B :
On définit avant de commencer :
- β le niveau du pré-test - Bmin (plutôt petit) et Bmax (plutôt grand), de façon arbitraire
1. On calcule , et tous les *ˆ i pour i[1,B] en réalisant B=Bmin simulations. On
pose B’=Bmin.
2. On calcule *P en se basant sur les B pseudo-séries. On effectue le pré-
test :
33 « Although it is not absolutely essential to choose B in this way [so that (B + 1) is an integer] for bootstrap tests when the underlying test statistic is nonpivotal, since they will not be exact anyway, it is certainly sensible to do so. »
93
si *P < , on teste l’hypothèse nulle : { thP ≥ }, au niveau ; si *P > , on teste
l’hypothèse nulle : { thP ≤ }, au niveau . Si *P < , et que l’hypothèse thP ≥ est
rejetée, ou si *P > , et que l’hypothèse thP ≤ est rejetée, on stoppe la
procédure.
3. Sinon, on pose B=2B’+1. Cette règle permet de s’assurer que (B+1) est
entier si (B’+1) l’est. Si B>Bmax, on stoppe. Sinon, on calcule des *ˆ i pour B’+1
pseudo-séries supplémentaires : On pose B’=B et on retourne à l’étape 2.
Cette procédure est programmée sur Gauss, en utilisant les valeurs des
paramètres proposées par Davidson & MacKinnon (p.6), c'est-à-dire =0.001,
Bmin=99 et Bmax=12799, puis intégrée dans le programme général du test bootstrap
de racine unitaire.
94
Annexe D. Procédure de sélection du paramètre optimal de la distribution géométrique
Nous présentons ici brièvement la procédure de sélection du paramètre
optimal de la distribution géométrique d’après Politis et White (2003).
Soit la série tU soumise à l’échantillonnage. On a 2T =
tUar ˆTV , avec tU =
Tˆ
T 1
1
ttU . La limite de 2
T , qui existe sous certaines conditions, est notée 2 . Pour
un échantillon bootstrap *ˆtU , on note *ˆ
tU =
T*ˆ
T 1
1
ttU la moyenne de l’échantillon.
L’estimateur bootstrap de la variance asymptotique de la moyenne de l’échantillon
est alors 2boot =
** ˆTV tUar . L’estimateur 2
boot obtenu avec le bootstrap
stationnaire (noté 2SB ) est consistent sous certaines conditions (conditions de
moment et de mélange, voir Politis et White, p.56).
Lahiri (voir Politis et White p.56 pour plus de détails et références) fournit des
approximations du biais et de la variance de 2SB . On peut donc exprimer l’Erreur
Quadratique Moyenne définit par :
2SBMSE = 222
SBSB BiaisVar .
Le principe de la procédure de Politis et White est de choisir le paramètre de la
distribution géométrique optimal optGp de manière à minimiser 2
SBMSE . La
méthode de calcul de optGp fait appel à la fenêtre de décalages proposée par Politis
et Romano (1995). Cela impose de choisir la largeur de bande M de la fenêtre, en
se basant sur l’inspection du corrélogramme (Politis et White, p.59-60). On utilise
le programme d’A. Patton34 pour appliquer cette procédure.
34 http://fmg.lse.ac.uk/~patton/code.html
95
Annexe E Résultats du test de performance par simulations Monte Carlo
b=0 b=1 b=10
Procédure 1
[ * = 0 ]
Procédure 2
[ * * = LS,C ]Procédure 1
[ * = 0 ]
Procédure 2
[ * = LS,C ] Procédure 1
[ * = 0 ]
Procédure 2
[ * = LS,C ]
θ=0.8 0,022 0,53 0 0,3985 0 0,1895 θ=0 0,0485 0,7005 0 0,3255 0 0,1115 Φ=1
θ=-0.8 0,9905 0,999 0 0,228 0 0,0015 θ =0.8 0,2225 0,2995 0,2135 0,8405 0,1945 0,995 θ =0 0,479 0,5875 0,469 0,999 0,473 1 Φ =0.9 θ =-0.8 1 1 1 1 1 1 θ =0.8 0,4395 0,498 0,434 0,914 0,4495 1 θ =0 0,777 0,826 0,783 1 0,785 1
T=100
Φ =0.85
θ =-0.8 1 1 1 1 1 1
θ=0.8 0,03 0,4585 0 0,2755 0 0,108 θ=0 0,0535 0,639 0 0,2335 0 0,083 Φ=1
θ=-0.8 0,988 0,998 0 0,024 0 0 θ =0.8 0,746 0,7765 0,763 0,9915 0,748 1 θ =0 0,946 0,9595 0,954 1 0,954 1 Φ =0.9 θ =-0.8 1 1 1 1 1 1 θ =0.8 0,9765 0,9815 0,9805 0,9995 0,9845 1 θ =0 1 1 0,998 1 0,998 1
T=200
Φ =0.85
θ =-0.8 1 1 1 1 1 1
96
Annexe F Tests de spécification après 2SLS
Eq. Danemark Eq. Canada Eq. USA Cumby-Huizinga (robuste à l’hét.)
H0= absence AC ordre 1 absence AC ordre 1 et 2 absence AC ordre 1, 2 et 3 absence AC ordre 1, …4 absence AC ordre 1, …5 absence AC ordre 1, …6
12.38 (0.0004) 12.41 (0.002) 12.68 (0.005) 12.41 (0.01) 13.09 (0.02) 13.09 (0.03)
10.18 (0.0014) 11.39 (0.003) 11.59 (0.009) 11.90 (0.018) 11.90 (0.036) 10.57 (0.102)
9.13 (0.0025) 9.13 (0.01) 11.62 (0.009) 12.67 (0.013) 13.14 (0.022) 13.48 (0.036)
Arellano-Bond (robuste à l’hét.) H0= absence AC ordre 1 absence AC ordre 2 absence AC ordre 3 absence AC ordre 4
2.27 (0.023) 1.43 (0.15) 1.08 (0.28) 0.58 (0.56)
3.51 (0.0004) 3.23 (0.012) 2.29 (0.02) 1.47 (0.14)
5.34 (0) 4.48 (0) 3.41 (0.0006) 1.16 (0.25)
La présence d’autocorrélation invalide le test sur l’hétéroscédasticité. Les tests sont réalisés sur Stata avec les procédures ivactest, abar et ivhettest. Les P-values des tests sont indiquées entre parenthèses. Tests réalisés sur Stata avec les procédures Ivactest () et Abar (Baum et Schaffer, 2007).
97
Annexe G Tests de stabilité des estimations
Test de Chow
Stabilité de l’ensemble des coefficients (sauf constante)
Stabilité du coefficient η ex
Eq. Danemark
Stat. de test (27) : 108.49
Pvalue : 0.0000 Ccl : on rejette l’hypothèse de stabilité des coefficients
Stat. de test (21): 0.01
Pvalue : 0.9363 Ccl : on ne rejette pas l’hypothèse de stabilité du coefficient
Eq. Canada
Stat. de test (27) : 51.93
Pvalue : 0.0000 Ccl : on rejette l’hypothèse de stabilité des coefficients
Stat. de test (21): 1.92
Pvalue : 0.1656 Ccl : on ne rejette pas l’hypothèse de stabilité du coefficient
Eq. USA
Stat. de test (28) : 490
Pvalue : 0.0000 Ccl : on rejette l’hypothèse de stabilité des coefficients
Stat. de test (21): 55.93
Pvalue : 0.0000 Ccl : on rejette l’hypothèse de stabilité du coefficient
Subdivision fin de mars 1997. Le test de stabilité de l’ensemble des coefficients est distribué selon un chi-carré avec 7 degrés de liberté (8 pour l’équation USA). La distribution du test de stabilité pour l’élasticité de la demande résiduelle d’importation est un chi-carré avec 1 degré de liberté. Estimation de l’équation USA sur les 2 sous-périodes d’intérêt.
DMC robustes à l’hét. et à l’autocorr.
MMG robustes à l’hét. et à l’autocorr. lnPUS
01/94 à 03/97 04/97 à 04/06 01/94 à 03/97 04/97 à 04/06 R2 ajusté 0.986 0.853 0.985 0.844
lnQUS -0.01 (0.009)
-0.16 (0.021)
-0.01 (0.008)
-0.17 (0.020)
lnTXDA -0.23 (0.114)
0.45 (0.066)
-0.25 (0.104)
0.45 (0.065)
lnPVDA -0.06 (0.030)
0.24 (0.043)
-0.05 (0.027)
0.23 (0.042)
lnTXCA 0.32 (0.029)
-0.27 (0.105)
0.33 (0.027)
-0.28 (0.105)
lnPVCA 0.06 (0.013)
.0476767 (.0360247 )
0.06 (0.009)
0.06 (0.035)
lnMOCA 0.01 (0.042)
-0.09 (0.048)
0.03 (0.040)
-0.09 (0.047)
lnIPJA 0.06 (0.056)
-0.16 (0.112)
0.08 (0.045)
-0.12 (0.109)
SG 0.17 (0.018)
0.14 (0.008)
0.18 (0.017)
0.13 (0.007)
constante 12.46 (0.402)
13.93 (0.568)
12.30 (0.295)
13.86 (0.563)
L’écart-type est indiqué entre parenthèse. En gras, les paramètres significativement différents de zéro pour un test de niveau 5%. Estimations réalisées sur Stata avec la procédure Ivreg2. (Baum et al., 2008 )