Economie & prévision
La Doc. française
I.S.B.N.sans
242 pages
p. 115 à 139
doi: en cours
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n° 152-153 2002/1-2
Potentiels de commerce entre économies hétérogènes : un petit mode d’emploi des modèles de gravité
Lionel Fontagné [(*)] Michael Pajot [(**)] Jean-Michel Pasteels [(***)]
Deux forces concurrentes déterminent l'intensité des échanges commerciaux entre pays : des forces d’attraction (revenu
et taille des pays) et des forces de résistance (distance et autres obstacles aux échanges).
Au bénéfice d'une base théorique désormais bien établie et d'une exigence minimale en termes de données, les équations
de gravité, qui combinent ces variables, sont devenues l'un des instruments les plus populaires d’analyse du commerce
international. Et le calcul des potentiels d’échanges en est l'application la plus répandue : il s'agit alors d'estimer une
équation de gravité, puis de l'utiliser en simulation. Cet article examine les difficultés associées à cette méthodologie et
propose des solutions originales, en attachant une attention particulière au choix de l’échantillon d'estimation.
Un modèle de gravité, estimé pour 75 pays hétérogènes échangeant dans 14 secteurs regroupant 261 industries, illustre la
démarche.Mots-clés :
commerce international, modèle de gravité, potentiel d’exportation.
Two opposite forces determine the intensity of bilateral trade between countries: an attractive force (country size and
income) and a repulsive force (distance and other barriers to trade).
Building on a now well-established theoretical basis and minimum data requirements, gravity equations – which
combine the above variables – have become one of the most popular tools for analysing international trade. And
calculating trade potential is certainly their most widely used application: a gravity equation is estimated and then used
for a simulation. This paper examines the problems associated with this methodology and offers original solutions,
focusing particularly on choice of estimation sample.
A gravity model estimated for 75 heterogeneous countries trading in 14 sectors covering 261 industries is used to
illustrate this approach.Keywords :
International trade, gravity model, export potential.
Cet article s’est enrichi de discussions avec les représentants de nombreux pays en développement, lors des séminaires sur la
recherche stratégique de marchés organisés par le Centre du Commerce International (CNUCED-OMC), ainsi que des remarques de
M. Crozet et Th. Mayer. Les remarques d’un rapporteur nous ont été également très utiles. Nous assumons les erreurs pouvant
subsister.
Deux forces concurrentes déterminent l'intensité des échanges commerciaux entre pays : des
forces d’attraction (revenu et taille des pays) et des forces de résistance (distance et autres
obstacles aux échanges).
Au bénéfice d'une base théorique désormais bien établie et d'une exigence minimale en termes
de données, les équations de gravité, qui combinent ces variables, sont devenues l'un des
instruments les plus populaires d’analyse du commerce international. Et le calcul des potentiels
d’échanges en est l'application la plus répandue : il s'agit alors d'estimer une équation de
gravité, puis de l'utiliser en simulation. Cet article examine les difficultés associées à cette
méthodologie et propose des solutions originales, en attachant une attention particulière au
choix de l’échantillon d'estimation.
Un modèle de gravité, estimé pour 75 pays hétérogènes échangeant dans 14 secteurs
regroupant 261 industries, illustre la démarche.
Le modèle gravitationnel des échanges est devenu au
cours des deux dernières décennies un outil standard
de modélisation du commerce international. La
multiplicité des applications de ce modèle a favorisé
sa très large diffusion. Il permet de rendre compte du
volume des échanges bilatéraux ainsi que de leur
nature. Il peut également être utilisé pour mesurer les
effets de création ou de détournement d’échanges
associés à la formation des unions douanières, ou
encore pour évaluer le degré de distorsion des
échanges. On relève également de nombreuses
applications à la modélisation des flux (ou stocks)
bilatéraux d’investissements directs à l’étranger,
voire d’investissements de portefeuille (Portes et
Rey, 2000). Dans ce dernier cas, c’est naturellement
la « géographie de l’information » qui est en cause,
non les coûts de transport. Rose (2000) et Engel et
Rose (2001) ont enfin utilisé une telle approche pour
évaluer le potentiel de création d’échanges associé
au passage à la monnaie unique.
Ce succès serait lié à ce que le modèle de gravité des
échanges combine simplement une identité
comptable à deux hypothèses (Haveman et
Hummels, 1999). L’une relative aux préférences des
consommateurs (qui veulent consommer toutes les
variétés), l’autre relative à la spécialisation complète
(chaque bien/variété n’est produit que dans un seul
pays et chaque bien est différent). Cette ambiguïté
disqualifierait alors le modèle en matière de test
empirique des théories.
En dépit des critiques dont il fait l’objet (Hummels et
Levinsohn, 1995 ; Evenett et Keller, 1998), le
modèlegravitationnel reste un outil irremplaçable de
calcul des potentiels d’échanges bilatéraux, définis
comme la fraction du commerce « normal » -
déterminé par les conditions macro-économiques
des pays considérés - absente des statistiques. De ce
point de vue, le premier apport de cet article sera
d’examiner la sensibilité des méthodes de calcul des
potentiels de commerce bilatéraux à un certain
nombre d’hypothèses le plus souvent implicites et de
proposer des solutions pratiques, notamment en
présence de résidus importants. Nous nous
proposons ainsi d’ouvrir la boîte de Pandore, afin
d’attirer l'attention des utilisateurs sur les problèmes
sous-jacents.
Dans le même esprit, la robustesse de la méthode
proposée sera évaluée en s’appuyant sur un exercice
particulièrement difficile : la modélisation des
exportations des pays en développement. Cet
exercice revêt une importance toute particulière
lorsque l’on sait que l’éloignement du « centre » peut
constituer un frein au développement (Henderson,
Shalizi et Venables, 2000). On estimera le potentiel
aussi bien à un niveau global (les exportations totales
d’un pays déclarant vers ses différents partenaires)
qu’à un niveau sectoriel. Cet exercice de simulation
soulignant les limites de ce type de méthodologie
constituera notre second apport.
Ainsi, cet article n’a-t-il d’autre prétention que de
constituer un petit mode d’emploi à l’attention des
utilisateurs des modèles de gravité. Il a été inspiré par
la mise en place du plus large modèle de calcul des
potentiels d’échanges sectoriels des pays en voie de
développement. Les principaux résultats de ce
modèle opérationnel, intitulé TradeSim, sont
disponibles sur Internet
[1]. Le lecteur intéressé par
les autres applications du modèle de gravité pourra
consulter l’encadré.
Le reste de l’article est organisé comme suit. La
première partie s’intéresse au débat suscité par la
combinaison d’un grand pouvoir explicatif du
modèle avec l’absence initiale - devenue multiplicité
- de fondements théoriques des spécifications
retenues. La partie suivante présente les principes de
calcul des potentiels d’échanges. On souligne dans la
troisième partie les difficultés de mise en œuvre
dans le cas des pays en développement. Une dernière
partie illustre les résultats de la méthode proposée en
examinant trois cas.
Le débat sur la gravité
Des principes simples de modélisation permettant de
disposer d’un outil de portée générale : la genèse du
modèle de gravité, devenu le « couteau suisse » de
l’internationaliste, est tout d’abord présentée. Une
deuxième section renverse la charge de la preuve : un
modèle pouvant tout faire n’est-il pas « bon à rien » ?
Des principes simples, une grande portée
L’idée de s’appuyer sur les principes de la gravité en
économie semble avoir été introduite par les
spécialistes d’économie spatiale. Reilly l’a
appliquée pour étudier les aires d’influence des
zones urbaines
[2]. En ce qui concerne l’économie
internationale, à l’origine, le modèle de gravité est un
expédient empirique : le poids de chaque économie
dans les échanges mondiaux étant plus ou moins
proportionnel à son PNB, l’intensité bilatérale des
échanges entre deux pays est proportionnelle au
produit des PNB du déclarant i et de son partenaire j,
à un coefficient d’échelle près. En l’absence de
« frictions », en particulier les coûts de transport, on
retrace cette intuition dans l’équation (1), en notant X
les exportations et Y les PNB.
Le niveau de développement a également une
influence importante sur les échanges, d’où l’intérêt
d’ajouter à la spécification précédente les
populations ou indifféremment les PNB par tête. À
ces éléments d’attraction des échanges, auxquels il
n’est pas rare d’ajouter des indicatrices de facteurs
« culturels » tels l’histoire commune, la langue
commune etc, s’opposent des forces de résistance :
coûts de transport, barrières tarifaires ou
non-tarifaires aux échanges. Finalement, l’équation
généralement estimée, sans que l’on se pose
systématiquement la question de ses fondements
précis, est donnée par (2) ou (3) avec L, L les
ij populations, y le revenu par tête, Z une variable
ij muette de préférences commerciales et u un terme
ij d’erreur (Sanso et alii 1993, par exemple).
Encadré : régionalisme et modèle de gravité
Effets de création de détournement d’échanges au sein
des unions douanières :
Les résultats obtenus diffèrent largement selon les auteurs
et les méthodes. Haveman et Hummels (1998) dressent le
bilan très contrasté des résultats obtenus pour le Marché
commun : Bikker (1987) observe un biais vers les pays tiers
au début de la création du Marché commun, disparaissant
par la suite. Aitken (1973), Brada et Mendez (1983) ou
Bayoumi et Eichengreen (1995) parviennent à des
conclusions symétriques. Frankel et Wei (1993)
n’obtiennent quant à eux aucune conclusion tranchée.
Bayoumi et Eichengreen confirment l’existence d’un effet
combiné de détournement et de création d’échanges dans le
cas européen. Sur la base d’une spécification en différence
première d’un modèle gravitaire très simple, ils expliquent
les échanges bilatéraux totaux entre 21 pays industriels sur
la période 1953-1992. Ils capturent l’effet de détournement
versus création d’échanges en introduisant des variables
muettes pour la CEE et l’AELE. Ils montrent que les
détournements d’échanges apparaissent plutôt au début de
l’existence de ces deux unions régionales. Chaque
élargissement a conduit à une réplication des deux types
d’effets. Une partie de l’explication de ces résultats
décevants est liée à des spécifications comportant des
variables omises. Ce problème est partiellement résolu par
Bayoumi et Eichengreen qui utilisent une équation estimée
en différences premières. Ceci permet de ne pas introduire
d’effets fixes mais ne résout pas le problème de variables
omises variant au cours du temps. L’explication donnée par
Haveman et Hummels constitue une critique plus radicale
de la méthode : ayant défini, de façon aléatoire, des blocs
commerciaux de 10 pays, ils introduisent les classiques
variables muettes d’appartenance aux blocs et mettent en
évidence un effet de détournement de commerce. Selon
eux, ceci tiendrait à l’absence de contrôle de l’importance
des échanges multilatéraux : l’utilisation de parts de
commerce bilatéraux permet d’assurer la correction
nécessaire et de montrer que le marché commun n’a pas été
à l’origine d’un détournement d’échanges. Soloaga et
Winters (1999) considèrent 9 accords commerciaux
préférentiels et mesurent leur impact en termes de création
de commerce avant et après la vague de renouveau du
régionalisme du début de la décennie quatre-vingt-dix. Ils
introduisent 3 indicatrices dans un modèle gravitaire estimé
en coupe pour 17 années consécutives depuis 1980 :
importateur et exportateur dans l’accord, importateur seul
dans l’accord, exportateur seul dans l’accord. La première
indicatrice est censée rendre compte de la création
d’échanges intra-zone, les deux autres rendent compte du
degré d’ouverture du bloc. Pour l’UE, l’AELE et l’ASEAN,
l’impact du régionalisme sur les échanges intra-blocs serait
négatif. Et pour l’UE un effet de détournement
d’importations est obtenu. Le modèle est estimé sur 58
pays sans précaution d’échantillonnage.
Super-Régionalisme :
Les préoccupations empiriques précédentes rejoignent
naturellement le débat sur le caractère naturel ou super
naturel du régionalisme (Krugman 1991). Les échanges
intra-régionaux ont-ils dépassé l’intensité naturelle que leur
confère la géographie, l’histoire ou le poids des
économies ? Eaton et Tamura (1994) modélisent les
échanges et les investissements directs du Japon et des
États-Unis avec une centaine de partenaires, en panel. Ils
mettent en évidence l’importance de la dimension régionale
dans la détermination des flux des deux types. L’effet
correspondant est identifié par Frankel et Wei (1993) :
toutes choses égales par ailleurs, deux membres de l’APEC
commerceront 4 à 5 fois plus entre eux que dans un monde
complètement multilatéral. En ce qui concerne la
Communauté européenne, la variable d’intégration
régionale n’est pas significative en 1980, elle le devient en
1985 mais les échanges ne sont “que” 50% plus élevés que
la normale.
Barrières aux échanges
Les barrières tarifaires et non-tarifaires constituent un autre
obstacle aux échanges. S’il est possible de repérer les droits
de douane à un niveau fin des nomenclatures, il est par
contre malaisé d’agréger cette information élémentaire
(Bouët, 2000). Enfin la question de l’équivalent tarifaire
des mesures anti-dumping reste posée (Messerlin, 2000).
À supposer que toutes ces informations sur la protection
puissent être compilées, ceci au niveau bilatéral, on peut
alors intégrer le niveau de protection des échanges dans une
équation gravitaire. Fontagné et Péridy (1995) et Castilho
(1999) appliquent cette méthode respectivement aux
exportations vers l’Europe des pays d’Afrique du Nord et
du Mercosur. Il apparaît dans le premier cas que la marge
préférentielle positive dont disposent le Maroc et la Tunisie
a un impact positif sur leurs exportations à destination du
marché européen. Dans le cas du Mercosur au contraire, il
s’agit d’une préférence "négative", entravant les
exportations. Une libéralisation multilatérale des échanges
peut alors être simulée. Elle aura un impact potentiellement
négatif dans le premier cas (la préférence se réduit, même si
le marché se libéralise globalement) et fortement positif
dans le second (les deux effets vont dans le même sens).
À un niveau assez détaillé de décomposition de la
nomenclature produits, les difficultés apparaissent
toutefois (Hummels, 1998 ; Castilho, 1999) et ceci pour
deux raisons au moins : d'une part le modèle gravitationnel
est fondé sur des données macro-économiques, notamment
en ce qui concerne l'offre ; d'autre part la protection est
pour partie endogène (c'est la rapide progression des
importations qui déclenche une réaction protectionniste).
Une autre approche des barrières aux échanges est possible,
dès lors que l’on place une grande confiance dans la
spécification du modèle ou dans le choix des effets fixes
supposés capter l’influence des variables omises : celle de
considérer les résidus de l’équation gravitaire comme le
reflet des obstacles aux échanges. La difficulté est ici que
l’hypothèse de départ est forte, et que le même type de
démarche s’applique aux potentiels de commerce - or, il est
difficile de faire d’une pierre deux coups.
Autres applications :
Les modèles intégrant des variables gravitaires ont
récemment débouché sur de multiples autres utilisations
dans le débat sur le régionalisme. Fontagné et Pajot (1999)
soulignent la complémentarité entre Investissement Direct
à l’Étranger et commerce ; Head et Mayer (2000) mettent
en évidence de forts effets frontière au sein du Marché
unique ; Bénassy-Quéré, Fontagné et Lahreche-Revil
(2000) montrent que la géographie compte pour la
détermination des frontières des arrangements monétaires;
enfin Rose (2000) montre que l’appartenance à une union
monétaire à un effet très positif sur les échanges.
La distance géographique est ainsi retenue comme
proxy du coût d e transport, étant donné
l’indisponibilité de données fiables relatives à ces
coûts : il est délicat d’utiliser la différence
CAF-FAB
[3], tandis que les bases de données
permettant d’identifier les coûts de transport réels
sont partielles et rares. Hummels (1998) est à notre
connaissance la seule tentative aboutie d’introduire
de « véritables » coûts de transport dans un modèle
gravitaire, à savoir des coûts de fret, ceci pour un
échantillon restreint de pays déclarants. Nous y
reviendrons. En l’absence d’une telle information,
on retient généralement une distance géodésique
entre deux capitales ou deux centres économiques,
calculée à partir des longitudes et latitudes des deux
villes choisies. Ceci pose plusieurs problèmes très
concrets :
- la trajectoire directe n’est pas nécessairement la route suivie par le fret, en raison du franchissement du pôle Nord par exemple (voir Head et Mayer, dans ce numéro) ;
- l’existence d’obstacles naturels peut impliquer de longs détours entre villes très proches (fleuve sans pont ni tunnel) ;
- l’incidence des coûts de transport sur les choix d’exportation n’est pas identique pour tous les pays (Freudenberg et alii, 1998) : l’exportateur australien souhaitant accéder à son premier marché d’exportation parcourra toujours plus de distance qu’un exportateur belge. Nous reviendrons en détail sur cette question des distances relatives ;
- les distances intérieures doivent être parcourues même par les produits domestiques or, à distance égale, les produits domestiques font toujours l’objet d’échanges plus intenses.
Généralisant ce dernier point, il apparaît que les
frontières ont un rôle ambigu, à l’origine d’une
recherche empirique très active aujourd’hui.
L’existence d’une frontière commune entre deux
pays renforce leurs échanges bilatéraux, dans la
mesure où la géographie des activités économiques
recouvre difficilement les frontières politiques.
L’adjacence vient alors contrecarrer l’effet négatif
de la distance géographique. Mais en retour, franchir
une frontière a un coût, qui peut rester élevé en
l’absence même de formalités ou d’immobilisation
des véhicules. C’est le cas au sein du marché unique,
pour des raisons qui n’ont pas encore été pleinement
élucidées (Fontagné, Freudenberg et Péridy, 1998 ;
Head et Mayer, 2000).
Nonobstant ces difficultés, et utilisant des
spécifications simples, il est apparu très tôt qu’une
partie importante de la variance du volume des
échanges bilatéraux pouvait être expliquée par un
modèle de gravité (Tinbergen, 1962). Il manquait
toutefois à ce type de modélisation un fondement
théorique permettant d’obtenir des équations
réduites directement estimables.
À l’exception du travail pionnier de Linnemann
(1966), il revient à Anderson (1979) et Bergstrand
(1985) d’avoir apporté les premières justifications.
Dans les deux cas, c’est l’hypothèse d’Armington
sur la différenciation des produits qui est mobilisée.
Les produits diffèrent par leur provenance.
Deardorff (1995) reprend cette hypothèse en se
basant sur la non-égalisation des prix de facteurs
dans u n modèle classique du commerce
international.
Mais ce sont les développements de la littérature sur
le commerce international en concurrence
monopolistique qui ont débouché sur les conclusions
les plus fortes. Les produits sont différenciés au
niveau des firmes plutôt qu’au niveau des pays.
Krugman (1980) introduit les coûts de transport dans
le modèle de concurrence monopolistique et
débouche sur une équation de demande proche de
l’équation de gravité dès que l’on assimile taille des
pays et offre de variété : il est ainsi devenu usuel de
considérer que le modèle de gravité des échanges
était le « compagnon » du modèle de concurrence
monopolistique (Havrylyshin et Pritchett, 1991;
Frankel et Wei, 1993 ; Bayoumi et Eichengreen,
1995 ; Wei, 1996 ; Hummels, 1998).
Bergstrand (1989) propose dans la même veine une
« équation généralisée » (équation 4 ci-dessous),
pouvant être estimée au niveau sectoriel
[4] et non plus
au niveau global. Dans l’équation (4), en accord avec
les fondements théoriques du modèle, les revenus
nationaux sont des proxies des niveaux de
production, les revenus par tête des proxies des
dotations factorielles
[5], D une proxy des coûts de
ij transport, enfin Z une variable muette relative aux
ij accords commerciaux préférentiels. Dans la mesure
où P et P sont des indices de prix et E est le taux de
ijij change bilatéral nominal, la combinaison de ces
variables rend compte de la compétitivité prix.
Franchissant un pas supplémentaire dans
l’administration de la preuve, Helpman et Krugman
(1985) élaborent un cadre théorique synthétique
intégrant des échanges inter-branche
[6] et
intra-branche (en différenciation horizontale). Il
existe alors une relation de proportionnalité entre les
échanges et le produit des PNB des partenaires, dans
un modèle à deux pays et deux biens différenciés
horizontalement dont les variétés entrent de façon
symétrique dans des préférences. Dans ces
conditions, le volume bilatéral des échanges, ne
dépend plus (positivement) que de la similarité de
taille des partenaires à l’échange. Helpman (1987)
s’appuie sur ce résultat pour défendre l’idée selon
laquelle le succès de l’équation de gravité
constituerait un test de la validité de la théorie de la
concurrence monopolistique.
Cette dernière interprétation a toutefois soulevé des
interrogations : Hummels et Levinsohn (1995)
reproduisent les résultats de Helpman, ceci en
utilisant alternativement un échantillon de pays
OCDE et de pays non-OCDE. Or, le modèle de
concurrence en variété s’accommode a priori d’un
contexte de pays développés, aux consommateurs
disposant d’un revenu suffisant pour valoriser la
variété. En d’autres termes, l’équation de gravité
prédirait avec succès les volumes d’échanges
indépendamment des échantillons et donc des
théories so us-jacentes. Ev enett et Keller
(1998) confirment qu’un modèle classique du
commerce international entre pays suffisamment
différents pour être spécialisés complètement sur les
industries (et non plus sur les produits) reproduit les
principes de gravité.
Deardorff (1995) avait déjà avancé l’idée de fonder
l’équation de gravité sur une logique de type
Heckscher-Ohlin. Pour lui, deux « clés » permettent
de comprendre comment les forces de gravité
s’appliquent aussi aux approches classiques du
commerce international.
La première clé est que dans un monde sans friction,
exporter ou vendre sur le marché domestique est
totalement indifférent. Dans ces conditions, les flux
d’échanges suivront les principes de la gravité dès
lo rs que les préférences so nt identiques,
homothétiques et que les consommateurs choisissent
entre les différentes provenances de façon aléatoire.
Ici, le terme de proportionnalité de l’équation (1) est
simplement l’inverse du PNB mondial.
La deuxième clé est moins intuitive : en pratique, il
existe des frictions et il est impossible de postuler
l’égalisation des prix de facteurs dans ces conditions.
Si les pays échangent sur la base de fondements de
type Heckscher Ohlin, c’est donc qu’il y a
spécialisation complète, éventualité renforcée par la
disproportion entre le nombre de produits et le
nombre de facteurs dans la réalité. En poussant cette
logique à son terme, le modèle classique aboutit à des
conclusions similaires à celles du modèle de
concurrence monopolistique. Dans le modèle de
concurrence monopolistique, en effet, le principe de
gravité est associé à l’hypothèse de spécialisation
complète des pays (en réalité des firmes) sur les
variétés, même s’il n’y a pas spécialisation des pays
au sens traditionnel du terme. Chaque variété n’étant
produite que par un seul producteur, donc dans un
seul pays, les préférences portant sur l’ensemble des
variétés entraînent un commerce intense au sein de la
zone intégrée.
Par ricochet, un certain nombre de régularités
statistiques identifiées indépendamment de tout
cadre théorique rigoureux (Balassa et Bauwens,
1987) ont trouvé une justification ex post dans ces
travaux : ce n’est pas seulement le volume du
commerce intra-branche qui peut être expliqué par
une équation gravitaire : c’est bien la part de cette
dernière forme d’échange qui peut être expliquée
(Bergstrand,1990) par des arguments en termes de
taille (ou de revenu par tête) et de différence de taille
(ou de revenu par tête).
Un marché intégré de grande taille est un marché
dans lequel les échanges sont intra-branche. Au
contraire, des pays de taille différente échangeront
entre eux sur un mode plutôt inter-branche : les
consommateurs et producteurs du petit pays
souhaitent avoir accès à toutes les variétés du grand
pays, alors que le petit pays ne peut offrir en retour
qu’une variété plus limitée. Le grand pays sera alors
en position d’exportateur net de variétés dans ses
échanges avec le petit pays. Parallèlement, un niveau
élevé de revenu par tête moyen au sein de la zone
intégrée devrait renforcer la demande de différence
(Lassudrie-Duchêne, 1971), propriété non valable
pour les biens de première nécessité. Enfin, des pays
similaires (en dotation factorielle ou en revenu par
tête) devraient échanger entre eux sur un mode plutôt
intra-branche. Fontagné, Freudenberg et Péridy
(1999) s’attachent à retenir un ensemble de pays
suffisamment différents pour autoriser les
spécialisations et suffisamment similaires pour ne
p as retomber sur des problèmes de
non-diversification
[7]. Les résultats obtenus
confirment les propositions théoriques de
Bergstrand à l’exception notable decelle relative aux
différences de revenu par tête
[8]. Fontagné (1999)
résout ce problème en isolant l’impact des variations
du taux de change.
Enfin, il est apparu que d’autres structures de marché
que la concurrence monopolistique, comme le
duopole engagé dans un dumping réciproque,
p ouvaien t s’accommoder de ce ty pe de
représentation des échanges (Feenstra, Markusen et
Rose, 2001)
[9].
On retiendra de ces développements que différents
mécanismes peuvent être invoqués pour justifier les
forces de gravité présentes dans les échanges
bilatéraux, entre économies développées comme
entre celles-ci et pays en développement. Cette
conclusion est d’ailleurs soulignée par Bergstrand
(1985 et 1989). Rien n’interdit alors d’utiliser un tel
modèle en simulation sur des échantillons de pays
très différents. Mais la valeur des paramètres
estimés, donc les élasticités utilisées en simulation,
diffèrent selon les cas, ce qui constitue un élément
important à prendre en compte dans la stratégie de
modélisation. Nous reviendrons plus loin sur cet
aspect.
La charge de la preuve
Comment une équation rendant indifféremment
compte des échanges entre économies similaires ou
très différentes, sur la base de fondements théoriques
aussi éloignés que la concurrence monopolistique et
l’avantage comparatif pourrait-elle recevoir une
caution scientifique ?
De surcroît, le volume du commerce international est
beaucoup plus limité que ne le suggèrent les théories
sous-jacentes. Il y a certes des barrières douanières et
des coûts de transport, mais leur niveau serait trop
limité pour rendre compte de nombre de faits stylisés
(Anderson, 2000). Par exemple, le modèle du présent
article montre (en utilisant l’élasticité sur la distance
absolue) que deux pays éloignés de 1000 Km
commerceront 2,3 fois plus que deux pays éloignés
de 2000 Km, toutes choses égales par ailleurs. Il
existerait donc d’autres explications que les coûts de
transport, indûment captées par le terme de distance
(contrats incomplets, droits de propriété, coûts
d’information).
Examinons méthodiquement ces différents aspects.
Le point de départ est un contexte dans lequel les
produits sont différenciés uniquement par leur
origine, indicée en i, économie nationale comprise
(hypothèse d’Armington). Les préférences
iden tiques et homogènes son t de type
Cobb-Douglas. On note Q le vecteur des
i productions,α la part constante de la dépense
[10] sur
i les produits de i (et donc la part de i dans le revenu
mondial), enfin Y le PNB de i. Le PNB mondial est
i Y. On note tij le coût de transport
[11]. Il vient
immédiatement :
En cas de préférences de type Cobb-Douglas
(Anderson, 1979), on retrouve donc l’équation (1)
supra, augmentée d’un terme de coût de la distance
pour des flux exprimés FAB, le terme de
proportionnalité étant alors égal à l’inverse du PNB
mondial.
Des préférences CES, toujours avec des produits
différenciés par leur origine, débouchent sur une
formulation plus intéressante
[12]. Considérons les
consommateurs du pays j qui maximisent Uj sous la
contrainte de revenu Yj
[13].
La demande associée est donnée par l’équation (8),
en notant Î l’indice de prix CES. L’équation de
commerce bilatéral (9) en découle directement. Ennormalisant les prix à l’unité, Î devient Î et les
termes en
peuvent s’interpréter comme des
Î
distances relatives, étant alors un indice CES des
coûts de transport supportés par l’importateur, i.e. un
indice d’éloignement du marché considéré
[14].
Partant de ce résultat classique, on peut retrouver une
formulation en termes de distance relative et de parts
des pays dans le revenu mondial inspirée de
l’approche synthétique de Helpman et Krugman
évoquée plus haut (Deardorff, 1995). En notant s la
i part du pays i dans le revenu mondial, il apparaît la
relation (10) dont on tire la valeur deα pouvant être
i substituée dans (9) pour obtenir l’équation de gravité
(11).
Ainsi, une expression correcte des volumes
d’échanges bilatéraux suppose que l’on prenne en
compte à la fois le coût de transport proprement dit et
les distances relatives
[15]. Deux remarques
additionnelles sont suggérées par le terme de
distance relative.
D’une part, une explication (non-exclusive) du
problème des « effets frontières » apparaît : un pays
commercera généralement plus avec lui-même
qu’avec ses partenaires puisque les distances
relatives internes sont le plus souvent inférieures.
C'est ainsi qu'une estimation correcte des effets
frontières implique de tenir compte à la fois des
distances intérieures et de la distance moyenne aux
partenaires. Anderson et Wincoop (2001)
considèrent que le terme en Î représente la « friction
moyenne » (multilateral trade resistance) dans les
échanges d’un pays. Les auteurs montrent que
l’équation de gravité (9) peut se réécrire, si les
barrières aux échanges sont symétriques, comme
une fonction du produit des PNB des deux pays, du
produit de leur résistance multilatérale et des coûts
de transport entre ces deux pays
[16]. Ainsi, ce sont les
barrières relatives, et non absolues, qui déterminent
les volumes d’échanges. Les travaux pionniers sur
les effets frontière (notamment McCallum, 1995),
qui ne prenaient pas en compte le terme de résistance
multilatérale, ont donc surestimé l’ampleur des
effets frontières.
D’autre part, l’impact des coûts de distance sur les
échanges dépend de l’élasticité de substitution dans
la mesure où l’élasticité des échanges à la distance
relative vaut ici - -( )σ 1. Nous reviendrons sur cette
question dans la section consacrée à la compatibilité
de nos estimations avec le modèle théorique.
Il est finalement utile de passer en concurrence
monopolistique et de différencier les produits par les
firmes et non par les pays d’origine. Le
consommateur représentatif de j consomme toutes
les variétés h produites en i, économie nationale
comprise. Ces n variétés entrent de façon symétrique
dans les préférences et les firmes ne discriminent pas
les marchés : elles pratiquent le même prix FAB pour
toutes les destinations et les consommateurs payent
ce prix augmenté du coût de transport. La fonction
d’utilité associée est donnée en (12) et les
exportations (13) dépendent maintenant de l’offre de
variété par l’économie nationale.
La difficulté est que le terme en Î n’est pas
mesurable empiriquement; notamment,0 Î contient
un terme relatif au nombre de firmes dans le champ
concurrentiel, qui n’est pas observable. La
concurrence monopolistique permet toutefois de
traiter ce problème de façon élégante, tout en
intégrant la dimension relative des barrières aux
échanges soulignée par Anderson et Wincoop.
L’idée est de prendre en compte non pas les
exportations de i vers j mais les exportations
relatives de i vers j, normalisées par celles d’un
concurrent (k) quelconque de i sur le marché j. En
utilisant la relation de Krugman (1980) entre taille du
pays et offre de variété -correspondant à l'hypothèse
de concurrence monopolistique-, et l’hypothèse
d’une structure de marché symétrique, chaque firme
produit une quantité q et la valeur de la production de
chaque pays
[17] est notée v. En substituant le nombre
de firmes ainsi obtenu dans (13) on obtient l’équation
(14) ne comportant ni terme de résistance
multilatérale, ni nombre de firmes.
Le calcul des potentiels d’échanges
Parmi l’ensemble des utilisations possibles du
modèle de gravité, le calcul de potentiels d’échanges
a suscité une littérature particulièrement abondante.
Ces derniers sont en général simplement définis
comme le ratio entre échanges simulés (à partir d’une
équation de gravité estimée sur un échantillon de
référence) et échanges observés. L’interprétation du
« potentiel » ainsi calculé pose toutefois des
difficultés souvent passées sous silence.
Principes de calcul des potentiels d’échanges
internationaux
La méthode des potentiels de commerce consiste à
estimer une équation de commerce bilatéral fondée
sur le modèle de gravitation des échanges pour un
échantillon de pays de référence et à utiliser dans un
deuxième temps cette équation en simulation, pour
des pays de l’échantillon ou pour des pays hors
échan tillon échan geant av ec les p ays de
l’échantillon.
Cette méthode a été fréquemment utilisée pour
anticiper la progression des flux de commerce entre
les Pays d’Europe Centrale et Orientale (PECOs) en
transition et les membres de l’Union Européenne.
Les résultats obtenus se sont avérés largement
contradictoires : alors que la première vague de
travaux avait conclu à de forts potentiels de
développement des échanges, une seconde vague de
travaux, intégrant la période de transition, est
parvenue à la conclusion opposée : les potentiels
seraient largement remplis, voire dépassés dans
certains cas. Deux types d’explications sont
généralement donnés à cette divergence de résultats.
La première explication est relative à la séquence du
processus d’intégration en question : la rapidité
d’ouverture du marché européen, à l’exception de
quelques secteurs sensibles, a permis une
réorientation très rapide des échanges des PECOs,
alors que leur niveau de développement a limité leur
capacité exportatrice.
La seconde explication a trait à la méthode
elle-même : l’utilisation de modèles gravitationnels
pour “prédire” les potentiels d’échanges pose des
problèmes qui n’ont pas toujours été examinés avec
une attention suffisante. L’investissement direct
(qui est complémentaire des échanges au niveau
macro-économique) peut être une variable omise ;
l’utilisation d’estimations en panel peut être
préférée, mais alors l’utilisation d'effets fixes pose
problème dès lors que l’échantillon d’estimation
n’inclut pas, par définition, les pays sur lesquels la
simulation doit porter (Matyas, 1997 et 1998; Egger,
1999 ; Breuss et Egger, 1997 ; Fontagné,
Freudenberg et Pajot, 1999). Ces difficultés
s’ajoutent à un ensemble de problèmes posés plus
spécifiquement par les pays en transition : taux de
change ne reflétant pas nécessairement la parité de
pouvoir d’achat (PPA), systèmes productifs
désorganisés par la transition, accès subit à une
grande variété de biens de consommation et
d’intrants.
Nous illustrerons dans la dernière partie de cet article
une autre explication de ces résultats ambigus,
justifiant les hypothèses retenues pour la
spécification du modèle de gravité décrit ici :
l’échantillon de pays utilisé lors de la phase
d’estimation des élasticités est déterminant. Ce
problème d’hétérogénéité des pays est central : il est
difficile d’imaginer que les élasticités obtenues dans
les échanges entre pays industrialisés, généralement
retenus dans l’échantillon d’estimation, restent
valables pour des pays en transition ou en
développement. Ces élasticités sont susceptibles de
varier dans d’amples proportions entre pays
déclarants, voire selon les partenaires retenus d’un
sous-ensemble donné de déclarants. Ce sont les
questions que nous devons maintenant examiner.
Problèmes liés à l’hétérogénéité
Commençons par un bref rappel théorique. Nous
avons déjà évoqué le problème de l’égalisation des
rémunérations de facteurs ; la question posée par
l’utilisation d’un cadre de référence de type
Heckscher-Ohlin est de savoir si les arguments en
termes d’avantage comparatif, explicites dans la
« s ynthèse H elpman-Krugman », so nt
systématiquement valides.
Dans la version simple de la théorie factorielle,
reprise par ces auteurs, la question est posée en
termes de « cône de diversification ». En termes non
techniques, des pays aux dotations factorielles trop
différentes (aux revenus par tête trop éloignés)
seront de mauvais candidats à l’égalisation des
rémunérations de facteurs par l’échange de biens. En
réalité, la théorie factorielle propose un résultat de
nature assez différente. Le monde est constitué d’un
ensemble de groupes de pays différents entre eux,
mais suffisamment proches au sein de ces groupes. Il
y aurait plusieurs cônes de diversification et non un
seul (Leamer, 1987; Deardorff, 1998). Cela devrait
inciter à estimer les élasticités pour des groupes de
pays suffisamment comparables en termes de revenu
par tête.
Un autre problème est de savoir à quel taux de change
sont estimés les PNB des pays, variable dont on a vu
toute l’importance. Le potentiel d’échanges de très
court terme, correspondant à la capacité d’offre du
pays considéré et au pouvoir d’achat international de
ses exportations, s’analyse par référence au taux de
change courant. À plus long terme, l’on sait que le
développement va entraîner un ajustement de ce taux
de change. Ceci suggère l’utilisation de taux de
change à PPA pour évaluer les PNB des pays en
développement. Mécaniquement, les PNB - et donc
les élasticités - sont affectés et avec eux les montants
d’échange simulés. Invariablement, le choix des
PPA doublera au moins les potentiels d’échanges.
Le tableau 1 illustre ces deux difficultés :
échantillonnage et choix de l’unité de mesure. Les
colonnes 1 à 3 soulignent l’importance considérable
du choix de l’unité de mesure des PNB. En toute
logique, compte tenu de la formulation de départ,
PNB et PNB par tête devraient être mesurés dans la
même unité, puisque la formulation avec PNB par
tête se substitue à l’introduction des populations
dans l’équation (cf. supra). On trouve pourtant des
contre-exemples dans la littérature. Nous avons donc
choisi d’examiner aussi un cas « mixte » dans la
deuxième colonne. La comparaison des colonnes 1 et
3 montre que les élasticités estimées, en particulier
concernant les PNB par habitant, diffèrent très
largement selon les hypothèses faites. Ce résultat est
désormais largement admis dans la littérature.
Par contre, la question d’échantillonnage, illustrée
par les colonnes 4 et suivantes, est
traditionnellement passée sous silence. Nous
disposons d’un échantillon comprenant des pays
OCDE et des pays non-OCDE. Identifier les seconds
au « Sud » est une approximation mais permet de
clarifier le point nous intéressant ici. Nous allons
donc construire 6 cas parmi l’ensemble des 9 cas
possibles, en ignorant les cas « diagonaux ». La
colonne 4 correspond à une spécification dans
laquelle le Sud exporte vers le monde. On la
comparera à la colonne 5 dans laquelle c’est l’OCDE
qui exporte vers le monde : sans surprise, les
élasticités sont très différentes. L’élasticité des
exportations à la taille de l’exportateur est 30 % plus
élevée pour les pays du Sud, par exemple. Nous
laissons au lecteur le soin d’explorer l’ensemble des
cas possibles. Il suffit pour notre propos de se
con vain cre d e l’importance du choix de
l’échantillonnage dans le calcul des potentiels de
commerce.
Tableau 1
comparaison de spécifications ; année 1995-96,74 (53) pays, exportations totales comme définies infra
Résistance moyenne aux échanges
Comme cela a été souligné, une spécification
correcte du modèle de gravité doit tenir compte à la
fois de la distance absolue entre importateur et
exportateur et de l’éloignement de l’importateur (ou
de l’exportateur) par rapport à l’ensemble de ses
partenaires commerciaux. Plusieurs solutions sont
utilisées dans la littérature. On peut par exemple
combiner un « remoteness » à une distance
absolue
[18]. La solution retenue ici est de considérer
des distances relatives.
Les distances de départ sont simplement des
distances géodésiques entre capitales ou centres
économiques. La distance moyenne entre le pays
déclarant et tous ses partenaires pondère alors la
distance bilatérale vis-à-vis d’un partenaire donné.
Les pondérations sont données parles exportations.
Il s’agit donc par construction d’un indicateur
asymétrique et le mode de calcul retenu interdit
d’introduire à la fois la distance absolue et la distance
relative dans les estimations. Par exemple,
l’Allemagne est proche de tous ses marchés mais non
l’Australie : la distance de Sydney à Cologne ne
représente que 1,2 fois la distance moyenne entre
l’Australie et chacun de ses partenaires, alors que la
distance de Cologne à Sydney représente 3,5 fois la
distance moyenne de l’Allemagne à tous ses
partenaires. Ces chiffres représentent les distances
relatives.
Une spécification prenant en considération l’hétérogénéité des pays
L’objectif principal de l’exercice conduit ici est
d’estimer des potentiels commerciaux bilatéraux
pour les pays en développement aussi bien pour le
commerce total que pour des secteurs spécifiques.
Comme on l’a vu dans la section précédente, une
telle estimation pose des problèmes importants.
Notamment, les élasticités estimées sur un
échantillon de pays industrialisés peuvent s’avérer
tout à fait inadaptées. Aussi proposons-nous dans
cette section d’estimer un modèle de gravité centré
sur les exportations des pays non-OCDE vers le
monde. Les élasticités obtenues seront utilisées pour
calculer les potentiels d’exportation à court terme
des pays du Sud.
Échantillon de pays
La définition de l’échantillon des pays constitue une
étape cruciale. Notre intérêt étant d’analyser les
potentiels à l’exportation des PVD, nous avons
sélectionné 53 PVD exportateurs (voir liste en
annexe 1) sur la base des critères suivants :
- Il s’agit de pays non-OCDE (au 31 décembre 1996) ;
- Des données à l’exportation fiables sont disponibles pour ces pays ;
- Ces pays ont bénéficié d’un environnement politique stable au cours de la période étudiée (1995-1996) ;
- Il s’agit d’économies d’une certaine taille (le total des exportations hors minéraux est supérieur à 500 millions de dollars) ;
- La part des ré-exportations dans le total des exportations est peu importante. Ainsi Hong Kong et Panama ont-ils été exclus de l’échantillon des pays exportateurs afin d’éviter d’introduire un biais dans les coefficients.
Il est important de souligner que ces critères
s’appliquent également aux pays hors échantillon
pour lesquels on souhaiterait calculer des potentiels
commerciaux à partir des estimations du modèle. Par
exemple, le Sénégal ne fait pas partie de l’échantillon
du fait de données à l’exportation non disponibles.
Cependant, les autres critères sont respectés pour le
Sénégal, ce qui nous permet de calculer des
potentiels commerciaux pour ce pays et de les
confronter aux exportations actuelles vers les pays
pour lesquels on dispose de statistiques à
l’importation. L’annexe 1 inclut la liste de 20 pays
non-inclus dans le modèle uniquement sur la base du
critère (ii).
L’échantillon des pays importateurs est constitué de
l’échantillon des 53 pays exportateurs augmenté des
21 pays OCDE et de Hong Kong. Il s’agit donc d’un
mo dèle “ Sud-Monde”, p ar référen ce aux
développements de la section précédente.
Source des données de commerce et échantillon
Compte tenu des pays retenus pour l'exercice, la
disponibilité des données macroéconomiques est
contraignante. Nous procédons à une estimation en
coupe, en considérant une moyenne (ici 1995-1996)
de façon à limiter l'effet de fluctuations annuelles.
Les statistiques du commerce extérieur sont extraites
de la base de données COMTRADE des Nations
Unies.
Dans la mesure où il existe des divergences
significatives entre données du pays exportateur et
du pays importateur pour un même flux d’échange
bilatéral
[19], nous avons dû procéder à des
ajustements de façon à n’obtenir qu’une seule
observation par flux (voir annexe 2).
Les flux des minéraux bruts (pétrole brut, minerais),
qui relèvent de dotations naturelles plutôt que de
déterminants économiques ont été exclus des
montants des échanges bilatéraux.
Définition de secteurs
Le modèle de gravité ne peut être estimé à un niveau
sectoriel détaillé que si des données sectorielles
d'activité sont disponibles, ce qui n'est pas le cas pour
les pays retenus. Nous limitons par conséquent à
quinze secteurs, définis à partir des 261 groupes de
produits à 3 et 4 chiffres de la nomenclature CTCI
(révision 3)
[20], le niveau de désagrégation du
modèle.
Tableau 2
répartition du commerce mondial par secteur (milliards $US, moyenne 1995-1996)
Le secteur des minéraux bruts, exclu de l’analyse
dans la mesure où il reflète des avantages absolus
[21],
est également exclu du commerce total. Le tableau 2
présente la répartition du commerce mondial (ou
plus exactement des 92 % du commerce mondial
couverts par nos 75 pays déclarants) par secteur.
Équation de base
Sous sa forme logarithmique, l’équation de base
utilisée pour chacun des secteurs et pour le total (hors
minéraux bruts)est lasuivante(cf. équation 2 supra).
yi : revenu par habitant du pays exportateur
yj : revenu par habitant du pays importateur
Yi : PNB du pays exportateur (prix courant)
Yj : PNB du pays importateur (prix courant)
D : distance géographique relative entre le pays
ij exportateur et le pays importateur.
Z est un vecteur de variables muettes capturant les
accords commerciaux préférentiels (accès
préférentiel à caractère unilatéral, accords de libre
échange, marché commun) et H une variable binaire
qui capture le partage d’une langue commune ou de
liens historiques (passé colonial). Les variables du
PNB sont exprimées en prix courants.
Cette spécification appelle plusieurs commentaires.
Tout d’abord, les variables de prix, qui ne sont pas
observables, sont omises. Les effets du change ne
peuvent pas être pris en compte, s’agissant d’une
estimation en coupe
[22]. Ensuite, le choix d’une
équation aussi compacte que possible a été fait : nous
n'avons pas introduit de variable muette de frontière
commun e, au statut théo rique imprécis,
contrairement à de nombreuses études. Certaines
variables binaires reflétant l’influence des accords
préférentiels (vecteur Z) ont été retirées du modèle,
du fait de leur faible contribution. D’autres
variables, comme la surface de terre arable par
habitant ont été testées sans succès (même pour le
secteur agricole brut). Enfin le traitement des
préférences commerciales et de l’histoire est très
pragmatique. Les variables muettes de politique
commerciale sont moins satisfaisantes qu’un
véritable indicateur quantifié de cette préférence,
calculé à un niveau fin. Les accords de libre-échange
et les accès préférentiels unilatéraux ne sont retenus
dans la phase de simulation que lorsqu’ils sont
significatifs dans la phase d’estimation, une fois pris
en compte les autres déterminants, incluant la
distance relative et surtout le passé colonial ou la
langue commune. Ceci permet de ne pas attribuer
aux accords commerciaux ce que ceux-ci ne font
qu’entériner. L’annexe 4 donne le détail des
variables muettes introduites dans la phase
d’estimation.
Les estimations des paramètres sont fournies en
annexe 3, pour chaque secteur et pour le total. Par
exemple, pour le commerce total, l’équation estimée
s’écrit :
L’interprétation des paramètres est aisée. Par
exemple, dans la modélisation du commerce total, le
paramètre 2,823 sur la variable CACM signifie,
toutes choses égales par ailleurs, que les flux de
commerce bilatéraux entre pays de la zone CACM
(Costa Rica, Guatémala, Honduras et Nicaragua)
sont 17 fois plus élevés qu’avec des pays hors zone
CACM.
En annexe 3 figurent également le coefficient de
détermination ( )R2 pour chacun des secteurs. On
voit ainsi que la qualité de l’ajustement est meilleure
pour le commerce total ( , )R2 0 76=, ce qui constitue
un résultat attendu. Pour les secteurs 1 à 13,
l’ajustement est cependant satisfaisant (R2 variant
de 0,57 à 0,69). Pour lesecteur 14 (produits pétroliers
transformés), l’ajustement est de qualité médiocre,
puisque seulement 36 % de la variance totale des flux
de commerce est expliquée par le modèle. Cela peut
s’expliquer par le fait que la localisation des
entreprises de transformation du pétrole est liée à la
dotation en pétrole (et se réfère aux avantages
absolus) et/ou à la proximité d’un port.
Compatibilité des estimations avec le modèle
théorique
Un paramètre central dans ce type de modèle est celui
sur la résistance aux échanges. Hummels (1998)
propose d’écrire le coût de transport sous la forme
(17). Alors, le coefficient obtenu en (13) sur le log de
la distance est - -δ σ( )1. On obtient généralement
(en valeur absolue) des élasticités des exportations à
la distance de l’ordre de 1,0 à 1,4. Hummels obtient
1,32 ; McCallum (1995) 1,42 ; nos propres
estimations sont de 1,40 en distance relative et 1,22
en distance absolue.
En retenant 1,22 et une élasticité moyenne des coûts
de transport à la distance de 0,20 (Hummels,
1998)
[23], il faudrait donc avoir une élasticité de
substitution égale à 7. En retenant l’élasticité des
coûts de transport à la distance obtenue par Hummels
pour les seules importations américaines (soit
0,321), l’élasticité de substitution est ramenéeà 4,8.
Or, on s’attend en effet, si l'on retient l'hypothèse de
concurrence monopolistique que nous avons
précédemment invoquée comme fondement
théorique possible de notre équation (cf. discussion
de Hummels et Levinsohn supra), à une relation
simple entre élasticité prix de la demande, élasticité
de substitution, économies d’échelle et mark up.
Lorsque le nombre de firmes est suffisamment
grand, l’élasticité prix tend vers l’élasticité de
substitution qui est aussi une proxy inverse des
économies d’échelle.
Dès lors, le taux de mark up associé à nos propres
estimations se situe entre 1,16 et 1,26 selon
l’estimation retenue pour l’élasticité du coût de
transport à la distance
[24]. Ces résultats sont donc
cohérents avec les taux de mark up de 1,2 à 1,3
obtenus par l’OCDE pour les branches en
concurrence imparfaite
[25] (Oliveira Martins,
Scarpetta et Pilat, 1996). Naturellement,
l'interprétation de ce résultat doit être modeste, les
structures de marché sous-jacentes pouvant différer
de celle postulée par le modèle de concurrence
monopolistique.
Calcul de potentiels commerciaux
Pour chaque pays exportateur de l’annexe 1, on peut
calculer des potentiels commerciaux sur la base des
équations estimées. On peut examiner à titre
d’illustration les résultats pour un pays de
l’échantillon, ici la Turquie. Si l’on se base sur le seul
critère de la valeur des exportations, la Turquie (avec
23 milliards de dollars en 1996) est à comparer aux
valeurs extrêmes de la Chine (150 milliards) et du
Sénégal (500 millions). Le tableau 3 présente les
potentiels à l’exportation de la Turquie ainsi que les
flux d’échanges observés pour la période
d’estimation. Les élasticités étant largement
structurelles, le résultat est aisément transposable à
une année plus récente.
La colonne “commerce simulé” reprend les flux
bilatéraux estimés par le modèle. Il est cependant
nécessaire d’ajuster ces flux simulés en prenant en
compte les écarts entre exportations actuelles et
simulées du pays déclarant, vers l’ensemble de ses
marchés. Les exportations turques s’élèvent à 17
milliards de dollars, comme indiqué dans la première
colonne, alors que le total des flux simulés est
nettement plus élevé (30 milliards). Doit-on
considérer pour autant que la différence représente le
potentiel d’accroissement des échanges ? C’est
généralement la conclusion de ce type d’analyse. Or,
il est difficile d’imaginer que la Turquie puisse
augmenter de 77 % ses exportations en moyenne, à
court terme. Deux explications alternatives doivent
donc être envisagées : soit la Turquie pourrait à la
fois augmenter ses exportations vers l’ensemble des
partenaires et réorienter celles-ci vers les marchés
les plus naturels ; soit le modèle surestime en
moyenne les exportations potentielles, dans le cas de
la Turquie, en cumulant les erreurs sur les différents
partenaires.
Considérant la première explication, les
exportations vers l’Allemagne seraient légèrement
accrues et celles vers les marchés les plus
prometteurs augmenteraient très fortement. Au
contraire, considérant la seconde explication, on est
tenté de corriger le commerce simulé vers chaque
marché du biais d’estimation total, ce marché non
compris. C’est ce qui est réalisé dans la colonne
commerce simulé ajusté. On obtient alors des
exportations potentielles équivalentes aux
exportations observées (16 à 17 milliards de dollars),
mais dont la répartition est très différente. En
particulier, les exportations vers l’Allemagne
seraient sensiblement réduites et celles vers l’Italie
et la France sensiblement accrues.
Aucune théorie et aucune méthode ne permettant de
discriminer entre ces deux explications, nous avons
arbitrairement considéré une situation médiane.
Sous cette hypothèse, les exportations turques
totales pourraient augmenter sensiblement, celles
vers l’Allemagne resteraient au-delà de leur
potentiel. Il s’agit d’une hypothèse forte, mais
beaucoup plus raisonnable que celle généralement
utilisée consistant à ne pas corriger.
Pour obtenir les potentiels commerciaux, nous avons
donc procédé à un ajustement en deux étapes. La
première étape consiste à calculer des flux simulés
ajustés (notés * ci-dessous), à partir des flux simulés
(notés ^). La seconde phase revient à calculer les
potentiels commerciaux (dernière colonne du
tableau) comme une simple moyenne des flux
simulés bruts et des flux simulés ajustés (deux
colonnes précédentes).
Formellement, les exportations ajustées X* sont
données par l’équation (18) :
Au total, le commerce ajusté est proche du commerce
observé et la moyenne du commerce simulé et du
commerce ajusté donne le commerce potentiel. Le
potentiel de création d’échanges est la différence
entre cette moyenne et les exportations observées.
Confirmant les résultats précédents, le tableau 4
souligne l’importance du commerce avec
l’Allemagne, qui représente 30% du chiffre
d’affaires des exportateurs turcs sur les 74 marchés
analysés. Le tableau fait également apparaître
d’importantes opportunités commerciales sur les
marchés américains, italiens, français, japonais,
autrichiens, suisses, israéliens et grecs. Par exemple,
le commerce de la Turquie vers la Grèce s’élevait à
214 millions de dollars, contre un potentiel
commercial plus de trois fois plus élevé (716
millions).
La relative faiblesse du commerce de la Turquie vers
la Grèce trouve son origine dans des facteurs
historiques et politiques. Ces deux économies
semblent être des partenaires commerciaux naturels,
d’après les déterminants macro-économiques du
commerce. Soulignons en particulier la proximité,
l’accès privilégié au marché européen dont bénéficie
la Turquie ainsi que des similitudes dans les
préférences des consommateurs. L’amélioration du
climat politique entre les deux pays a eu une certaine
incidence sur le commerce turquo-grec lequel a
doublé sur la période 1994-1998, la part de marché
de la Turquie passant de 0,8 % à 1,3 %.
Tableau 3
potentiels à l’exportation de la Turquie et flux d’échange actuels (millions de $US)
Résultats sectoriels
La modélisation par secteur offre un autre regard sur
les potentialités commerciales des pays en
confrontant la structure actuelle des exportations
d’un pays à sa structure simulée ou “ naturelle”. Le
tableau 5 reprend pour illustration le cas de la
Turquie. La colonne “structure simulée” a été
obtenue en plusieurs étapes :
- calculs des potentiels simulés pour chaque secteur et pour chacun des 74 pays partenaires de la Turquie;
- sommation par secteur sur les 74 pays partenaires;
- calcul de la structure sectorielle.
En interprétant ces résultats sectoriels, il faut garder
en mémoire que les écarts entre commerce simulé et
observé reflètent partiellement les avantages
comparatifs, dans la mesure où le modèle ne
comporte pas de données sectorielles d'activité. Pour
la Turquie, les résultats indiquent une forte
spécialisation dans le secteur textile et de
l’habillement et une faible part des secteurs agricoles
bruts et chimiques dans les exportations. Pour les
autres secteurs, la structure simulée est proche de la
structure observée. La faible part des exportations
agricoles turques vers l’UE trouve son origine dans
le protectionnisme européen pour ces produits et la
similarité entre les produits agricoles turcs et ceux
des pays méditerranéens de l’UE.
Tableau 4
évolution des exportations turques, 1994-1998 (millions $US)
Tableau 5
structure des exportations turques
Trois cas d’école : grand pays, pays non déclarant, pays en transition
Cette section analyse les potentialités commerciales
de trois pays forts différents, tant du point de vue de
la taille des économies, de leur localisation
géographique, de leur politique commerciale que de
leurs ressources. Les trois pays sont choisis en raison
des difficultés attendues pour modéliser les
exportations potentielles ; il s’agit donc bien de
renverser la charge de la preuve en demandant à un
modèle gravitationnel de renvoyer des résultats
plausibles dans des contextes particulièrement
difficiles. Les résultats obtenus illustrent combien
l’interprétation des potentiels commerciaux peut
s’avérer délicate et à quel point les résultats
sectoriels permettent de l’enrichir.
Un grand pays
Nous avons discuté dans la section précédente de
l’impact des distances relatives sur l’intensité des
flux commerciaux bilatéraux. À cette occasion, la
distinction entre flux internes et exportations s’est
imposée. Cette question prend une importance toute
particulière dans le cas des pays très grands
[26] ou très
petits : à richesse donnée, les flux de commerce
extérieur devraient être décroissants avec la
superficie des pays. Le potentiel de commerce
pourrait donc être surestimé dans le cas des grands
pays et inversement.
Les potentiels commerciaux pour les principaux
marchés à l’exportation de la Chine sont présentés
dans le graphique 1. Les exportations chinoises
totales vers les 74 pays de l’échantillon s’élèvent à
environ 192,2 milliards de dollars. Ce montant est
très proche de la somme des potentiels commerciaux
(191,6 milliards). La qualité de l’ajustement est donc
bonne, a priori, ce qui ne préjugepas des résultats par
partenaires ; nous appliquons donc les principes de
correction détaillées à la section précédente.
Le résultat le plus marquant est l’importance du
potentiel commercial de la Chine vers le Japon, égal
à 172 milliards de dollars, approchant à lui seul le
montant total des exportations de la Chine. La
faiblesse des échanges bilatéraux ne peut s’expliquer
par le volume des exportations chinoises vers le
marché japonais transitant par Hong Kong. En effet,
comme l’indique le tableau 6, ces dernières ne
doivent pas être très élevées étant donné le niveau
stable et limité du commerce de Hong Kong vers le
Japon.
Tableau 6
exportations de la Chine et Hong Kong vers le Japon (milliards de $US)
En réalité, à la lumière des résultats par secteur, il
apparaît clairement que la faiblesse relative des
échanges sino-japonais s’explique par la spécificité
de la structuresectorielle des exportations chinoises.
Le graphique 1 fait également apparaître des
potentialités commerciales sur le marché
sud-coréen.
À l’opposé, il apparaît que les exportateurs chinois
sont très performants sur de nombreux marchés, les
flux d’échange actuels étant largement supérieurs
aux potentiels commerciaux. En tête de liste
viennent les États-Unis, avec un chiffre d’affaires de
41 milliards pour un commerce « naturel » de 14
milliards.
Le tableau 7 illustre la spécificité de la structure
sectorielle des exportations de la Chine. D’après le
modèle, la Chine devrait exporter massivement des
produits agricoles bruts, à l’inverse de ce qui est
observé. Ce résultat est d’autant plus fort que dans la
majorité des pays analysés, la structure simulée des
exportations est assez prochede la structure réelle.
Cette analyse sectorielle permet de jeter un regard
plus circonspect sur les potentialités commerciales
sur le marché japonais. En fait, il apparaît clairement
que les flux de commerce, relativement faibles vers
le Japon, relèvent d’une double singularité : la Chine
a un secteur agricole brut peu tourné vers
l’exportation
[27] et le marché agricole japonais est
très protégé.
Un pays non déclarant
Le calcul de potentiels commerciaux pour une
économie comme le Sénégal (portefeuille à
l’exportation peu diversifié
[28], faible volume du
commerce total) reste également un exercice
périlleux. Cependant, les résultats obtenus - tant du
point de vue des marchés de destination que de la
structure des échanges - semblent tout à fait
plausibles.
Le graphique 2 présente les flux d’échanges actuels
et les potentiels commerciaux (« commerce simulé »
dans le graphique) du Sénégal vers ses principaux
marchés à l’exportation. Les données du commerce
actuel sont fondées sur les déclarations à
l’importation des pays partenaires du Sénégal. Ce
graphique illustre de nombreux aspects.
L’Union Européenne est de loin le marché le plus
important pour les exportateurs sénégalais (parmi les
marchés couverts par le modèle
[29] ). Mais la taille, la
p roximité et d’autres caractéristiques
macro-économiques du marché européen suggèrent
qu’il existe encore d’importantes opportunités
commerciales à exploiter.
Au sein de l’UE, les partenaires privilégiés sont de
loin la France et l’Italie, avec un commerce observé
supérieur à celui simulé par le modèle. L’Espagne
vient en troisième place. Soulignons également que
les plus importantes potentialités commerciales sont
détectées sur les marchés allemands et britanniques.
Le commerce vers la Belgique et les Pays-Bas
apparaît également en deçà de son potentiel sur la
base des mêmes critères.
Tableau 7
structure des exportations chinoises
Graphique 1
principaux marchés à l'exportation de la Chine
Graphique 2
principaux marchés à
l'exportation du Sénégal (millions $US)
Sénégal. Marchés actuels et potentiels
On remarque que les marchés grecs et portugais
devancent en importance les marchés belges,
hollandais et allemands dans le chiffre d’affaires des
exportateurs sénégalais. Ce phénomène reflète la
spécificité des exportations du Sénégal (produits de
la mer) et des préférences des consommateurs grecs
et portugais (grands consommateurs de produits de
la mer et notamment de rougets).
Le modèle met en évidence un grand potentiel
commercial inexploité sur le marché américain
(absent du graphique, commerce actuel de 5 millions
de dollars, potentiel commercial de 38 millions).
Dans ce cas précis, le modèle pose la question des
justifications de l’absence relative des produits
sénégalais sur le marché américain (canaux de
distribution, préférences des consommateurs,
concurrence du poisson nord-américain, barrières
tarifaires et non-tarifaires, critères de qualité, etc.) et
constitue un point de départ essentiel pour toute
analyse plus détaillée du commerce entre le Sénégal
et les États-Unis. On notera encore des flux
commerciaux actuels en deçà des potentialités vers
le Canada (pays concurrent pour les exportations de
poisson) et la Suisse.
Le tableau 8 donne des résultats par secteur. Le
résultat le plus marquant réside dans les bonnes
performances à l’exportation du secteur des produits
agricoles transformés. Ce secteur est bien plus
développé (34 % des exportations nationales) que ne
l’indiquent les caractéristiques macro-économiques
du pays (10 % des exportations nationales selon le
modèle). Selon ces dernières, le secteur 1 (produits
agricoles bruts) aurait dû peser bien plus dans les
exportations sénégalaises.
Ces écarts démontrent que le Sénégal a exploité avec
succès une partie de ses avantages comparatifs en
développant une industrie agro-alimentaire.
Tableau 8
structure des exportations sénégalaises
Un pays en transition
L’analyse des potentialités commerciales de la
Pologne a fait l’objet de nombreuses analyses (cf. le
réexamen de ce débat dans Fontagné et alii, 1999).
Sans entrer dans ce débat, nous illustrons brièvement
la sensibilité des résultats àla spécification retenue.
Le tableau 9 donne les flux de commerce vers les
principaux pays partenaires ainsi que les
potentialités commerciales estimées selon deux
modèles différents. Ainsi, la dernière colonne
présente les potentiels commerciaux calculés à partir
du modèle OCDE–Monde
[30].
Pour la plupart des marchés représentés dans le
tableau 9, les potentiels commerciaux sont très
différents
[31]. En particulier, pour l’Allemagne –
premier marché de la Pologne – les résultats sont très
contrastés. Le modèle OCDE-Monde suggère que
les exportateurs polonais sont sur-spécialisés sur le
marché allemand, avec des flux de commerce plus de
quatre fois supérieurs aux potentiels commerciaux.
Le modèle Sud-Monde indique par contre que les
flux actuels sont du même ordre de grandeur que les
potentiels commerciaux. Ainsi, considérer la
Pologne comme un pays en développement
conduirait à effacer un résultat ayant fait l’objet d’un
large débat dans la littérature sur commerce et
transition, ce qui souligne la sensibilité des résultats
au choix de l'échantillon.
Les résultats pour d’autres marchés de l’Union
Européenne comme la France, l’Italie ou les
Pays-Bas montrent que les potentiels commerciaux
ne sont pas encore atteints (selon le modèle
Sud-Monde). Les flux commerciaux plus récents
(pour 1998) semblent confirmer ces résultats, avec
une nette augmentation des échanges par rapport à
1995-1996.
Certains résultats concernant la Pologne illustrent le
fait que d’autres déterminants clés du commerce
comme les flux d’investissements directs ne sont pas
pris en compte dans nos modèles. Ces déterminants
permettraient sans doute d’expliquer le poids des
exportations polonaises à destination de la
République Tchèque (1 milliard de dollars
d’échanges en 1998 contre 250 millions de dollars de
potentiel commercial). Ces résultats invitent donc à
interpréter les estimations de potentiel de commerce
avec prudence : le choix de l'échantillon de référence
conditionne largement les résultats.
Tableau 9
principaux marchés à l’exportation de la Pologne (millions de $US) et potentiel calculé avec deux échantillons d’estimation différents