Dissociation du rendement de productivité faible au Canada : Une revue des enjeux

Les idées et les opinions exprimées dans le document de recherche sont celles de l'auteur et ne représentent aucunement les idées ou opinions du ministère de l'Industrie ou du gouvernement du Canada.

Note de bas de page *,
Boston College

Résumé

Le Canada est l'un des rares pays de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) à se laisser distancer par les États-Unis sur le plan de la productivité (niveau et croissance) sur une longue période (1980-2005). L'étude présente une méthode pour décomposer cet écart de productivité en trois éléments : les différences dans l'allocation optimale des ressources, les effets des économies d'échelle et un résidu. Le résidu est fonction de divers facteurs, dont les méthodes de gestion, les infrastructures et les activités d'innovation, comme la recherche-développement (R-D). L'investissement dans l'innovation produit des retombées directes ainsi que des externalités positives. Pour mesurer la contribution de tous ces facteurs de croissance de la productivité, il faut des données à l'échelle de l'entreprise et des données globales. L'étude examine ensuite les travaux visant à déterminer dans quelle mesure les politiques économiques agissent sur la productivité globale par l'intermédiaire de ces facteurs. Elle permet d'établir que la réglementation et la politique économique ont clairement un effet statistiquement significatif sur la productivité, mais l'importance économique de cet effet n'est pas encore établie. La quantification de l'importance des changements qui pourraient être apportés à la politique économique est un sujet hautement prioritaire pour la recherche future.

Le Canada et les États-Unis possèdent plusieurs caractéristiques communes, dont les suivantes : gouvernement démocratique, revenus élevés, géographie nord-américaine et engagement fondamental tant à l'égard du libre marché que de la justice sociale. Il est donc surprenant que la productivité relative du travail dans les deux pays ait constamment divergé au fil du temps. La présente recherche propose des façons possibles de découvrir et d'analyser les causes de cet écart.

D'importants travaux de Statistique Canada (2007) et de Rao, Tang et Wang (2008) documentent les faits qui devraient servir de point de départ à l'analyse. Selon Statistique Canada (2007), la productivité du travail a progressé plus lentement au Canada qu'aux États-Unis au cours des 20 dernières années. Quant à Rao, Tang et Wang (2008), ils montrent que cet écart n'est pas uniforme d'une industrie à l'autre. L'écart entre les taux de croissance était beaucoup plus important dans le secteur de la fabrication que dans celui des entreprises dans son ensemble. Dans les deux secteurs cependant, le creusement de l'écart s'accélère depuis 2000 environ – c'est-à-dire que depuis 2000, le Canada recule plus vite qu'avant. Fait intéressant, toutefois, dans plusieurs industries (en particulier celles de la construction, de l'impression et de l'édition, des produits minéraux non métalliques et des produits métalliques de première transformation), le Canada était le chef de file de la productivité du travail en 1997 et il a continué d'occuper cette position enviable jusqu'en 2001. Dans d'autres industries (p. ex. celles des produits alimentaires et des produits chimiques), le Canada était loin derrière les États-Unis en 1997, mais était essentiellement au « coude à coude » avec ce pays ou le devançait même quelque peu en 2001. Bien sûr, dans d'autres industries encore, le Canada s'est fait distancer par les États-Unis de 1997 à 2001, ce qui a mené au recul global de sa productivité relative du travail. Il importe toutefois de souligner le rendement différent de ces catégories d'industries parce que les explications avancées devraient permettre de faire la lumière non seulement sur l'écart global, mais aussi sur les rendements divergents des diverses industries.

La présente étude postule que pour comprendre l'écart de productivité du travail entre le Canada et les États-Unis, il est essentiel de comprendre la source des différents taux de croissance de la productivité totale des facteurs (PTF, ou productivité multifactorielle [PMF]) entre les deux pays. Trois raisons motivent cette démarche. Tout d'abord, selon les données de Statistique Canada (2007), entre 1961 et 2006, la différence de la croissance de la PTF entre les deux pays est à l'origine de plus de 100 % de l'écart de productivité du travail! De toute évidence, l'écart de performance de la PTF influence grandement l'écart que nous cherchons à expliquer. Ensuite, sur de longues périodes, l'intensité de capital (deuxième composante de la croissance de la productivité du travail) est endogène et devrait être tirée par la croissance de la PTF. Ainsi, d'après des modèles économiques simples, à long terme, la PTF devrait être le seul moteur de la croissance de la productivité du travail; une PTF élevée, une forte productivité du travail et une forte intensité de capital devraient aller de pairNote de bas de page 1. Enfin, comme nous le rappelle Hulten (2001), la croissance de la PTF est l'élément « gratuit » de l'amélioration des niveaux de vie. Il se peut qu'accroître l'intensité de capital ait des avantages à long terme, mais cela comporte aussi des coûts à court terme : pour investir davantage, les gens doivent diminuer leur consommation à « court terme » – une période, dans ce contexte, qui peut être mesurée en décennies. Voilà pourquoi augmenter la croissance de la PTF est particulièrement important pour améliorer les niveaux de vie et le bien-être économique à court, à moyen et à long terme.

Le reste de l'étude est structuré comme suit. Aux sections I et II, nous établissons un cadre simple pour analyser les écarts de croissance de la PTF entre le Canada et les États-Unis à l'échelle de l'industrie. L'application de ce cadre aidera à mettre en lumière les raisons expliquant pourquoi la performance de la PTF du Canada a constamment été inférieure à celle des États-Unis et nous permettra de comprendre les causes de l'écart important et grandissant des niveaux de productivité du travail entre les deux pays. À la section III, nous analysons les raisons possibles des écarts que nous cherchons à expliquer en nous fondant sur les résultats du cadre présenté sommairement dans les sections précédentes.

Table des matières

  1. Définitions
  2. Productivité et technologie
  3. Sources des différences de PTF
  4. Politiques de prospérité : aperçu
  5. Réaffectation des ressources et croissance : théorie et données
  6. Innovation et élaboration de politiques : théorie et données
  7. Effets des politiques sur la productivité : preuves directes
  8. Conclusion

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I. Définitions

L'économie compte N produits. Les entreprises, désignées par l'indice i, fabriquent des produits en embauchant de la main-d'œuvre, L i , et en louant du capital, K i . Nous supposons que seulement une entreprise fabrique chaque produitNote au bas de la page 2. Lorsqu'il n'y a aucune ambiguïté, nous omettons les indices de temps.

Nous supposons qu'il n'y a qu'un seul type de main-d'œuvre et qu'un seul type de capital. Nous définissons donc les intrants globaux comme la somme simple des quantités à l'échelle de l'entreprise :

K i = 1 N K i
L i = 1 N L i

C'est par souci de simplicité que nous posons l'hypothèse de l'homogénéité du capital et de la main-d'œuvre. Si ces derniers étaient hétérogènes, nous ferions la somme de chaque intrant séparément, ce qui ne représente aucun changement fondamental.

En principe, il se peut que des entreprises différentes paient des prix différents, même dans le cas d'un intrant homogène (p. ex. si les syndicats obtiennent une hausse de salaire dans certaines entreprises, mais pas dans d'autres). Pour tout intrant J , P J i sera le prix payé pour louer ou embaucher l'intrant pour une période. Nous définissons les prix (de location) globaux du capital et de la main-d'œuvre comme le quotient des paiements des facteurs et des quantités globales :
P K i = 1 N P K i K i K
P L i = 1 N P L i L i K

Nous désignons par dv la croissance dans la définition de Divisia de la production globale (de même, celle de la valeur ajoutée globale). Les intrants globaux et la productivité globale sont définis dans la façon dont nous les utilisons au fil de l'étude. Nous définissons la part de chaque intrant J dans la valeur ajoutée globale comme étant s J V = P J J P V V . La croissance des intrants globaux, d x V , est alors définie comme la somme pondérée en fonction de la part de la croissance des intrants primaires du capital et de la main-d'œuvre :

d x V = s K V dk + s L V d l
(1)

Les parts sont le quotient du coût global de chaque intrant et du revenu nominal total. Il est à noter que contrairement à Solow (1957), nous ne considérons pas la part du capital comme un résidu. Ainsi, la somme de s K V and s L V équivaut à moins de 1 si les entreprises réalisent des profits économiques. La croissance de la productivité globale s'entend de la différence entre la croissance de la production et la croissance des intrants :

dp = dv d x V
(2)

S'il y a des profits économiques, alors notre mesure de la productivité diffère de celle de Solow, car la somme des parts d'intrants n'équivaut pas à 1. Si les profits économiques sont nuls, alors les poids (ou parts) et donc la mesure de la productivité correspondent à ceux de Solow. Étant donné que les profits purs semblent faibles (Basu et Fernald, 1997a; Rotemberg et Woodford, 1995), dans la pratique, notre mesure est très proche de celle de Solow.


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II. Productivité et technologie

Nous présentons ici notre méthode pour trouver les déterminants fondamentaux de la croissance de la PTF au Canada et aux États-Unis. Nous commençons par examiner la croissance de la PTF à l'échelle de l'entreprise et faisons ensuite la somme des données d'entreprises pour connaître la croissance de la productivité à l'échelle de l'industrie.

Nous commençons par les fonctions de production à l'échelle de l'entreprise pour la production brute et calculons ensuite les analogues pour la valeur ajoutée. Nous nous concentrons sur la valeur ajoutée à l'échelle de l'entreprise parce que nous nous intéressons en définitive aux agrégats pour l'ensemble de l'économie. La dépense finale globale – consommation publique et privée, investissement et exportations nettes – mesure ce que la société consomme aujourd'hui et économise pour demain. L'identité fondamentale de la comptabilité nationale montre que la dépense finale globale est égale à la somme des valeurs ajoutées des entreprises – l'utilisation des intrants intermédiaires s'annule. Ainsi, calculer la somme des valeurs ajoutées des entreprises donne des agrégats réalistes sur le plan économique.

La sous-section A analyse les déterminants de la valeur ajoutée et de la productivité à l'échelle de l'entreprise. La sous-section B utilise ces fondements microéconomiques pour analyser la production et la productivité de l'industrie.

A. À l'échelle de l'entreprise

Nous supposons que chaque entreprise a une fonction de production pour la production brute :

Y i = F i ( K i , L i , M i , T i ) ,
(3)

Yi est la production brute et Ki, Li, et Mi sont les intrants de capital, de main-d'œuvre et de matières achetés par l'entreprise. Ti désigne tous les autres intrants qui ont un effet sur la production, mais qui ne sont pas directement rémunérés par l'entreprise. Il s'agit notamment de la technologie exogène ainsi que d'autres facteurs analysés à la sous-section D de la section III. La fonction de production Fi de l'entreprise est homogène (localement) en Ki, Li, et Mi de degré arbitraire γi. Il n'est pas obligatoire que γi soit égal à 1, donc Fi peut avoir des rendements d'échelle non constants. Chaque entreprise peut fabriquer des biens intermédiaires, des biens finals ou les deux.

Nous supposons que les entreprises sont des preneurs de prix dans les marchés de facteurs, mais qu'elles peuvent avoir un pouvoir de marché dans les marchés de production. Pour tout intrant J, F J i sera le produit marginal. Les conditions du premier ordre de l'entreprise J impliquent alors que la valeur du produit marginal est proportionnelle au coût fictif de location de cet intrant, P J i Note de bas de page 3 :

P i F J i = µ i P J i .
(4)

Il se peut que les entreprises ajoutent une marge brute, µ i , au coût marginal : µ i = P i C M i , où C M i est le coût marginal.

Par définition, les rendements d'échelle γi équivalent à la somme des élasticités de la production par rapport à tous les intrants. En les combinant aux conditions du premier ordre, il est facile d'établir la relation entre µi, γi et le ratio entre le profit économique et le revenu total, s π i  :

γ i = μ i ( 1 s π i ) ,
(5)

Nous soulignons ci-dessous les marges brutes plutôt que les rendements d'échelle étant donné que la marge brute détermine la façon dont les valeurs sociale et privée (c'est-à-dire le produit marginal et le prix de l'intrant) d'un facteur diffèrent. Toutefois, l'équation susmentionnée montre la relation étroite entre les rendements d'échelle et la concurrence imparfaite : les entreprises aux rendements croissants doivent appliquer des marges pour couvrir leurs coûts. Si les profits économiques sont faibles, µi et γi doivent être à peu près les mêmes. Si les rendements d'échelle diffèrent d'une entreprise à l'autre pour des raisons d'ordre technologique (comme les différences de coûts fixes), alors les marges brutes seront vraisemblablement différentes.

Selon les conclusions de Hall (1990), la minimisation des coûtsNote de bas de page 4 implique que la croissance de la production, d y i , équivaut à la marge brute multipliée par la croissance des facteurs pondérés de la proportion du revenu, d x i , plus le progrès technique accroissant la production brute, F T i T i F i d t i . Donc, pour tout intrant J et toute entreprise i, S J i étant la part de l'intrant dans la production brute nominale et dJ, le taux de croissance de l'intrant,

d y i = µ i s L i d l i + s K i d k i + s M i d m i + F T i T i F i d t i μ i d x i + F T i T i F i d t i ,
(6)

Il n'est pas nécessaire que la somme des proportions du revenu soit égale à 1 s'il y a des profits ou des pertes économiques; autrement, nos proportions du revenu correspondent à celles de Solow. Il est à noter que l'équation (6) s'applique à un moment ponctuel; en principe, les élasticités, et la marge brute  µ i , peuvent varier au fil du temps. Ainsi, le cadre économique n'impose aucune hypothèse voulant des marges brutes constantes, mais aux fins de l'application économétrique à temps discret, nous estimons plus tard la marge brute stable seulement et ignorons sa possible variation dans le temps. Cette façon de faire correspond à la linéarisation logarithmique de premier ordre de la fonction de production, l'équation (3).

Comme notre intérêt premier est la valeur ajoutée, nous établissons maintenant les analogues de (6) pour la valeur ajoutée. Pour ce qui est de la production, nous utilisons la définition standard de Divisia de la valeur ajoutée à l'échelle de l'entreprise, d v i  :

d v i = d y i s M i d m i 1 s M i = d y i s M i 1 s M i ( d m i d y i ) .
(7)

Grâce à quelques opérations algébriques, nous pouvons écrire d v i comme suit :

d v i = μ i V d x i V + ( μ i V 1 ) s M i 1 s M i ( d m i d y i ) + d t i .
(8)

où :

d x i V = s K i 1 s M i d k i + s L i 1 s M i d l i s K i V d k i + s L i V d l i
(9)
µ i V = µ i 1 s M i 1 µ i s M i
(10)
d t i = F T i T i F i d t i 1 µ i s M i
(11)

Selon l'équation (8), la croissance réelle de la valeur ajoutée dépend de la croissance des intrants primaires, de l'évolution du ratio entre les matières et la production ainsi que d'un résidu comprenant le progrès technique. Le premier terme montre que les intrants primaires sont multipliés par une « marge brute de valeur ajoutée ». Le deuxième terme témoigne de la mesure dans laquelle le poids attribué à la croissance des matières-intrants dans l'équation (7) ne mesure pas adéquatement la contribution des intrants intermédiaires à la production. Intuitivement, la mesure standard de la valeur ajoutée soustrait la croissance des intrants intermédiaires à l'aide des proportions du revenu, alors qu'en situation de concurrence imparfaite, la contribution de ces intrants à la production dépasse la proportion du revenu d'une valeur équivalente à la marge brute. Le troisième terme est le résidu accroissant la valeur ajoutée.

Le résidu de productivité en valeur ajoutée pondéré par le revenu, d p i , équivaut à d v i d x i V . Donc,

d p i = ( μ i V 1 ) d x i V + ( μ i V 1 ) s M i 1 s M i ( d m i d y i ) + d t i
(12)

La croissance de la productivité à l'échelle de l'entreprise mesurée en fonction de la valeur ajoutée dépend en partie des marges brutes, comme l'a souligné Hall. En présence de concurrence imparfaite, toutefois, la croissance de la productivité dépend aussi positivement des changements dans l'intensité relative de l'utilisation des intrants intermédiaires.

B. À l'échelle de l'industrie

Nous regroupons maintenant les données d'entreprises au niveau de l'industrie. Dans ce qui suit, « global » peut être considéré comme s'appliquant à l'ensemble de l'industrie ou à l'ensemble de l'économie privée. Les changements au résidu, dont les chocs technologiques, ont clairement un effet sur la productivité globale mesurée. En outre, la productivité globale dépend des changements aux intrants primaires globaux, à la répartition des intrants entre les entreprises (lorsque les intrants ont des produits marginaux différents selon les diverses utilisations) et à l'intensité de l'utilisation des intrants intermédiaires.

La croissance de la productivité globale est la différence entre les taux de croissance de la production globale, d v , et des intrants globaux, d x V . En taux de croissance :

dv i = 1 N w i d v i ,
(13)

w i est la part de l'entreprise dans la valeur ajoutée nominale, w i = P i V V i P V V .

Grâce à quelques opérations algébriques, nous pouvons exprimer la croissance des intrants primaires globaux, d x V en fonction de la moyenne pondérée de la croissance des intrants à l'échelle de l'entreprise et des réaffectations du capital et de la main-d'œuvre :

d x V = i = 1 N w i d x i V R K R L ,
(14)

R K = i = 1 N w i s K i V P K i P K P K i d k i ,
R L = i = 1 N w i s L i V P L i P L P L i d l i .

En combinant les équations (13) et (14) et en constatant que le résidu de productivité en valeur ajoutée à l'échelle de l'entreprise, d p i , équivaut à d v i d x i V , nous pouvons écrire la productivité globale comme suit :

d p = i = 1 N w i d p i + R K + R L .
(15)

Comme nous avons défini les prix des intrants, ils représentent les différences des valeurs fictives d'une utilisation à l'autre (que peuvent refléter ou non les différences des prix des facteurs)Note de bas de page 5. Ainsi, la productivité globale équivaut à la moyenne pondérée des chocs de productivité à l'échelle de l'entreprise, plus les réaffectations du capital et de la main-d'œuvre entre les utilisations à valeurs fictives différentes. Si les ressources sont réaffectées à des utilisations à valeur plus élevée, alors il se peut que la productivité globale augmente même sans changement de résidu à l'échelle de l'entreprise.

En substituant à d p i l'expression en (12) et en procédant à quelques opérations algébriques, nous pouvons exprimer la productivité globale en fonction des intrants globaux, des réaffectations des ressources et d'un résidu comprenant la technologie :

dp = ( μ ¯ V 1 ) d x V + R μ + R M + μ ¯ V R K + μ ¯ V R L + d t
(16)

μ ¯ V = i = 1 N w i μ i V ,
R μ = i = 1 N w i ( μ i V μ ¯ V ) d x i V ,
R M = i = 1 N w i ( μ i V 1 ) s M i 1 s M i ( d m i d y i ) , and
d t = i = 1 N w i d t i .

Nous définissons la somme des termes de réaffectation comme R, où

R = R μ + R M + μ ¯ V R K + μ ¯ V R L .
(17)

L'équation (16) établit un lien entre la productivité globale et la technologie globale. Si chaque entreprise est parfaitement concurrentielle et qu'elle paie le même prix pour les facteurs (peut-être en raison de la pleine mobilité des facteurs), alors tous les termes autres que dt disparaissent et la croissance de la productivité équivaut au progrès technique. Toutefois, en situation de concurrence imparfaite ou de frictions sur les marchés de produits ou de facteurs, il se peut que l'équivalence ne tienne plusNote de bas de page 6.


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III. Sources des différences de PTF

Nous analysons maintenant les sources possibles des différences de PTF entre le Canada et les États-Unis. Pour ce faire, nous utilisons le cadre que nous avons mis au point pour les sections I et II. Toutefois, nous analysons aussi des questions en dehors du cadre qu'il importe aussi d'examiner.

A. Données

De toute évidence, il se peut que les taux de croissance de la PTF de deux pays ne soient pas les mêmes si ces deux pays utilisent des méthodes de calcul assez différentes pour estimer la croissance de la production réelle. (En principe, les différences dans le calcul des taux de croissance réels des intrants peuvent avoir le même effet, mais dans la pratique, ces différences sont trop petites pour expliquer la majeure partie de l'écart observé.) En particulier, le U.S. Bureau of Labor Statistics s'est parfois fait reprocher de « surcorriger » en fonction des améliorations à la qualité attribuables au matériel informatique et électronique, ce qui surévaluerait les mesures de la croissance de la production et de la croissance de la PTF des États-Unis. Il est probable que dans leur recherche minutieuse, Rao, Tang et Wang (2008) ont tenu compte de cette source d'erreur dans la comparaison du Canada et des États-Unis, mais comme c'est une possibilité logique, il convient de le mentionner.

Basu, Fernald, Oulton et Srinivasan (2003) étaient conscients de ce biais potentiel lorsqu'ils ont comparé les États-Unis et le Royaume-Uni. Pour neutraliser ce biais, ils ont utilisé des indices de prix implicites des États-Unis pour les industries manufacturières de produits de haute technologie, qu'ils ont simplement multipliés par le taux de change entre la livre et le dollar avant de les appliquer aux données du Royaume-Uni. On pourrait faire de même pour le Canada et les États-Unis pour vérifier la solidité des résultats et pour voir si cette correction aide à éliminer le creusement de l'écart de la productivité du travail dans les années 2000.

Une autre préoccupation sur le plan des données, commune au Canada et aux États-Unis, est que la majeure partie de l'accélération de la croissance au cours des 10 dernières années provient du secteur des services. Trois grandes industries de ce secteur contribuent largement à l'écart de la productivité du travail entre ces deux pays (Rao, Tang et Wang, 2008) : ce sont les industries du commerce (de gros et de détail) et l'industrie de la finance, des assurances et des services immobiliers (FASI). Ces industries, surtout celles des services financiers et des assurances, posent de très grandes difficultés lorsqu'il s'agit de mesurer correctement leur production réelle. Ici aussi, il faut comparer les méthodes statistiques employées dans les deux pays pour s'assurer de leur uniformité, et peut-être améliorer les pratiques exemplaires de façon à ce que les mesures de la production, de la PTF et de la productivité du travail soient meilleures pour ces industries clésNote de bas de page 7.

B. Rendements d'échelle

Le premier terme du membre de droite de l'équation (16) montre que le degré moyen des rendements d'échelle dans une industrie est un élément important pour expliquer la croissance de la PTF à l'échelle de l'industrie. L'équation exprime le coefficient en fonction de la marge brute, mais l'équation (5) montre le lien étroit entre les deux concepts. S'il n'y a aucun profit, comme le laissent entendre les données présentées à la section I, alors les deux sont identiques, et les paramètres de la marge brute dans l'équation (16) peuvent tous être interprétés comme étant le degré des rendements d'échelle.

Si les entreprises des industries canadiennes ont d'importants coûts fixes et qu'elles travaillent toujours à coûts moyens décroissants, tandis que les entreprises américaines peuvent répartir leurs coûts fixes dans un beaucoup plus grand nombre d'unités de production, alors les écarts entre les rendements d'échelle peuvent expliquer une certaine partie de l'écart de productivité du travail entre le Canada et les États-Unis. Cette hypothèse peut être examinée grâce à l'estimation des rendements d'échelle à l'aide des données d'industrie ou d'entreprise.

C. Effets de l'allocation optimale des ressources

Ce que l'analyse de la section II a surtout démontré, c'est que la croissance de la PTF (ainsi que le niveau de la PTF) de l'industrie dépend du degré d'allocation optimale des ressources. Comme nous avons déjà analysé le terme des rendements d'échelle moyens (marge brute), il est alors facile de l'utiliser comme tremplin pour analyser le terme Rμ, tel qu'il est défini dans l'équation (16). Ce terme montre que, même si l'effet des rendements d'échelle moyens est neutralisé, la croissance de la PTF de l'industrie est plus élevée si les entreprises dont les rendements d'échelle sont supérieurs à la moyenne (marges brutes) affichent une croissance des intrants plus élevée ( d x V ) que les entreprises dont les rendements d'échelle sont inférieurs à la moyenne. Ainsi, l'allocation optimale des ressources dans une industrie peut se traduire par des différences importantes dans le taux de croissance de la PTF de l'ensemble de l'industrie.

Intuitivement, nous pensons qu'il en va de même pour les autres termes de l'allocation optimale des ressources, désignés collectivement R dans l'équation (17). Dans tous les cas, ils sont liés au fait que les produits marginaux d'un même facteur (capital, main-d'œuvre ou intrants intermédiaires) ne peuvent être considérés comme égaux dans l'ensemble des entreprises. Si les produits marginaux ne sont pas égaux, la production et la PTF de l'industrie dépendront de la destination des intrants supplémentaires, à savoir s'ils vont en moyenne vers des entreprises dont le produit marginal est élevé ou vers des entreprises dont le produit marginal est faible. Les pays qui réussissent à obtenir des taux élevés d'allocation optimale des ressources ont des établissements qui favorisent l'expansion des entreprises dont le produit marginal est élevé et favorisent la contraction de celles dont le produit marginal est faible.

Ces observations sont importantes pour l'élaboration de politiques, car de nombreuses décisions stratégiques influent sur le taux de réaffectation des facteurs depuis les entreprises peu efficaces vers les entreprises plus efficaces. Voici quelques exemples : coûts de l'embauche et du congédiement qui sont imposés par l'État, facilité d'obtenir les permis nécessaires à l'expansion d'une entreprise ou à l'entrée sur un marché, application de politiques antitrust pour réduire les obstacles à l'entrée, et soutien destiné aux travailleurs mis à pied pour qu'ils se recyclent, acquièrent de nouvelles compétences et trouvent un emploi dans une entreprise en expansion.

Cette partie de la recherche suggérée est la plus difficile, et est aussi celle qui exige le plus de données. Premièrement, pour établir un indice d'allocation optimale des ressources d'une industrie, il faudrait avoir accès aux données sur les entreprises de cette industrie. Pour comparer le Canada et les États-Unis, il faudrait disposer des données à l'échelle de l'entreprise sur les mêmes industries des deux pays. Deuxièmement, si les résultats révèlent que les États-Unis affichent des niveaux plus élevés d'allocation optimale des ressources, il faudrait établir la corrélation entre l'allocation optimale des ressources et les politiques. Il serait possible de le faire en comparant les lois et les règlements dans toutes les provinces canadiennes et tous les États des États-Unis. Il faudrait enfin trouver ou établir des mesures du changement exogène de politique pour aplanir les problèmes d'endogénéité.

D. « La mesure de notre ignorance »

La plupart des économistes pensent automatiquement que la PTF mesure le progrès technique, mais l'équation (16) montre qu'elle mesure bien des choses. L'une d'elles est certes le progrès technique. Mais avant d'associer le terme résiduel dt dans l'équation (16) uniquement au progrès technique, il importe de réfléchir à ce qu'il pourrait représenter par ailleurs. Par définition, dt est la partie de la croissance de la productivité qui n'est expliquée ni par l'effet moyen du rapport entre la marge brute et les rendements d'échelle ni par les divers termes de réaffectation des facteurs. Il comprend le progrès technique, mais aussi d'autres composantes.

Erreurs de mesure

Les erreurs de mesure de la qualité ou de la quantité des intrants pourraient être une composante de dt. Par exemple, si le capital humain des travailleurs est plus élevé que ce qui est mesuré, la poussée supplémentaire de production des travailleurs hautement qualifiés pourrait être attribué par erreur au progrès technique. Les erreurs de mesure de la qualité des intrants intermédiaires et de la qualité du capital sont une source particulière de préoccupation au moment de traiter des données désagrégées. Par exemple, au moment de la poussée de croissance de la productivité aux États-Unis à la fin des années 1990, bon nombre des entreprises ayant contribué le plus à l'accélération de la productivité se trouvaient dans les industries des services (finance, commerce de détail et commerce de gros). Toutes ces industries ont aussi beaucoup investi dans les technologies de l'information (TI). Les TI sont une forme de capital dont la qualité s'est fortement améliorée au fil du temps. Si les indices implicites des prix des TI ne reflètent pas complètement cette amélioration, alors la contribution du capital à la croissance de la production des services sera surestimée, tout comme la contribution du résidu à la croissance de la PTF.

Ce problème peut être sérieux dans le cas des industries dont les données sont désagrégées (et à plus forte raison lorsqu'il s'agit d'entreprises). Il se pose moins au moment d'examiner la productivité à des niveaux de regroupement plus élevés. Prenons l'exemple des TI : la production du secteur producteur de TI est affectée d'un biais par défaut, tout comme les intrants du secteur utilisateur de TI. Si les TI sont utilisées par d'autres industries nationales comme intrant intermédiaire, alors le biais s'annule au niveau global au cours de la période. Toutefois, même si les TI sont utilisées comme capital, le biais moyen sur de longues périodes sera faible. Bien entendu, dans une économie ouverte aux échanges commerciaux, le biais introduit par les erreurs de mesure de la quantité réelle de produits intermédiaires n'est pas nécessairement dilué dans l'agrégat.

Infrastructure

L'intrant T dans la fonction de production d'une entreprise – équation (3) – est le mieux défini ainsi : tout facteur ayant un effet sur la production, mais que l'entreprise ne rémunère pas directement. Les intrants d'infrastructure fournis par le gouvernement sont un exemple concret. (De nos jours, on peut aussi penser à « l'infrastructure numérique » comme un intrant clé que pourrait fournir le gouvernement.) Aschauer (1989) a fait valoir que depuis toujours, les infrastructures matérielles construites par le gouvernement des États-Unis ont grandement contribué à la productivité et expliquent une large part de la croissance de la PTF globale. Aschauer a recours à la méthode de régression par les moindres carrés ordinaires pour estimer les avantages des infrastructures, ce qui suscite des préoccupations quant à la possibilité que l'estimation soit biaisée par excès. Fernald (1999) utilise une méthode d'estimation novatrice pour neutraliser l'effet de l'endogénéité des infrastructures et calcule aussi un taux de rendement moyen élevé pour la construction de routes en particulier. Toutefois, les résultats de Fernald donnent à penser que le produit marginal de nouvelles dépenses dans la construction de routes est de loin inférieur au produit moyen élevé des dépenses antérieures qui ont permis l'établissement du réseau autoroutier national des États-Unis.

Efficacité « X » et pratiques de gestion

L'hypothèse voulant que les entreprises réduisent autant que possible les coûts sous-tend la formulation tant de l'équation (6), à l'échelle de l'entreprise, que de l'équation (16), pour la croissance de la productivité globale. Leibenstein (1966) a avancé qu'il se peut que le seuil de production maximal des entreprises pouvait ne pas être atteint pour un ensemble donné d'intrants, et il a caractérisé l'écart « X », lettre signifiant « facteur inconnu ». De même, Simon (1957) a proposé le principe du « seuil de satisfaction » selon lequel les agents essaient d'atteindre un objectif « suffisant » plutôt qu'optimal. Si la mesure dans laquelle les entreprises maximisent la production varie au fil du temps, alors le gain d'efficacité résultant se manifestera dans le résidu, quoiqu'il ne sera pas attribuable au progrès technique. Dans une certaine mesure, la distinction entre les deux tient de la définition, mais d'un point de vue d'orientation, les politiques qui favorisent l'accélération du progrès technique (analysé ci-après) diffèrent grandement de celles qui pourraient mener les entreprises à utiliser plus efficacement leurs intrants existants.

Des travaux récents ont tenté de définir « X » de diverses manières, la méthode la plus prometteuse consistant à examiner les pratiques de gestion et la façon dont elles varient d'un pays à l'autre. Dans une étude importante, Bloom et van Reenen (2007) ont constaté que la qualité et le professionnalisme des gestionnaires variaient beaucoup d'un pays à l'autre, en corrélation avec la productivité et la rentabilité des entreprises qu'ils gèrent. Il n'est pas clair, à partir de leur étude transversale, dans quelle mesure ces différences de gestion peuvent expliquer la variation des séries chronologiques de la productivité, mais de tels changements contribueraient au terme dt dans l'équation (16).

Effets externes

En principe, les effets externes, qu'ils soient forts ou faibles, peuvent contribuer à un terme résiduel dans des équations comme (6) et (16). Les externalités fréquentes sont souvent invoquées dans la théorie du cycle économique, mais la façon dont ces effets externes se produisent est rarement décrite de manière convaincante. Sur de longues périodes, toutefois, les externalités de connaissances – les retombées de la R-D, de la rétro-ingénierie et de l'imitation – existent sans contredit et peuvent être importantes. Les effets externes importent particulièrement au chapitre de l'élaboration des politiques, car ils forment en eux-mêmes un argument de poids pour que la politique officielle gouvernementale favorise le financement de la R-D privée ou l'exécution de R-D publique.

Il convient toutefois de souligner que si la plupart des chercheurs conviennent que les entreprises tirent mutuellement parti des retombées de leurs connaissances respectives, l'importance de ces effets ne fait pas l'objet d'un consensus. Au terme de sa revue d'un certain nombre d'études, Sveikauskas (2007) conclut que les retombées sociales de la R­D des entreprises (par opposition à la R­D publique ou universitaire) sont environ deux à trois fois plus importantes que le rendement des investissements privés (c'est-à-dire que l'effet externe est jusqu'à deux fois plus important que l'effet direct des investissements privés). Toutefois, comme l'erreur-type des coefficients clés des études examinées est élevé, cette estimation est imprécise.

Progrès technique « réel »

Il est bien sûr possible que l'écart de productivité du travail que nous cherchons à expliquer soit attribuable aux différents taux de progrès technique sous-jacent au Canada et aux États-Unis. Le progrès technique réel s'entend du « résidu du résidu » – ce qui reste lorsque tout ce qui peut être mesuré a été enlevéNote de bas de page 8.

Si cette hypothèse est juste, alors les conséquences pour l'élaboration de politiques sont assez désastreuses. En effet, malgré les efforts consacrés par de grands économistes pendant des dizaines d'années, le terme dt – le terme dont Abramovitz (1956) a dit qu'il était conceptuellement, quoique pas littéralement, « une mesure de notre ignorance » – n'est pas vraiment mieux compris maintenant qu'il l'était du temps d'Abramovitz. La façon habituelle d'expliquer le résidu à l'aide de mesures approfondies de la création de savoir consiste à examiner les effets des investissements dans la R-D et des demandes de brevet des entreprises et des industries ainsi que des investissements publics pertinents, sans oublier que la création de savoir a souvent des retombées qui prennent beaucoup de temps à se matérialiser. Toutefois, Griliches (1994) résume ainsi 40 ans de recherche sur ces sujets [traduction] : « Mais l'importance des effets estimés [de la R-D sur la productivité] était modeste, pas suffisant pour expliquer la majeure partie du résidu observé ou de ses fluctuations. »

En conséquence, si l'écart de productivité du travail entre le Canada et les États-Unis témoigne surtout des différences réelles dans le niveau de technologie des deux pays, alors il est difficile de trouver des mesures de politique officielle gouvernementale appropriées. Certes, subventionner la R­D ou financer davantage la recherche fondamentale sera vraisemblablement bénéfique. Mais rares sont les preuves que ces investissements arrivent à réduire même une partie d'un écart de la PTF à l'échelle de l'industrie.


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IV. Politiques de prospérité : aperçu

Dans la section précédente, nous avons établi un cadre d'analyse de la croissance de la productivité, déterminant ultime de l'évolution du bien-être économique. En résumé, nous avons vu que les équations (16) et (17) peuvent être combinées en une formule simple qui exprime la croissance de la productivité en fonction de l'effet moyen du rapport marge brute/rendements d'échelle, de l'effet de l'allocation optimale des ressources et d'un résidu :

d p = ( μ ¯ V 1 ) d x V + R + d t ,
(18)

dt est expliqué en partie par des variables sous-jacentes « plus profondes » :

d t G ( infrastructures, effets externes, progrès technique « gratuit », gestion, propre R­D ) .
(19)

Un grand nombre d'études microéconomiques ont tenté d'appliquer une formule de décomposition de la productivité un peu comme dans l'équation (18) et sont arrivées à des conclusions mitigées au sujet de l'importance relative de l'allocation optimale des ressources comme moteur de la croissance de la productivité. Toutefois, à de rares exceptions près, cette littérature se confine à l'examen de la décomposition historique, qui peut nous renseigner sur l'importance passée de l'allocation optimale des ressources. Mais elle n'essaie pas généralement de répondre aux questions hypothétiques qui importent pour l'élaboration des politiques : Quelle croissance supplémentaire de la productivité pourrions-nous obtenir grâce à des politiques visant l'optimisation de l'allocation des ressources? Quelles politiques atteindraient-elles cet objectif le plus efficacement?

Plusieurs grands corpus ont essayé de comprendre comment dt est déterminé par une ou plusieurs des variables figurant dans l'équation (19). Ces tentatives cernent généralement mieux les questions de politiques, car elles visent à découvrir l'effet structurel du capital consacré à la R­D, des infrastructures, etc., sur le résidu. D'autres travaux de recherche – par exemple ceux portant sur l'investissement – ont pour objectif d'estimer les effets des politiques, comme celles visant les subventions accordées à la R­D, sur la quantité réelle de R­D. Prises dans leur ensemble, toutes ces recherches permettent de donner un aperçu de la mesure dans laquelle les politiques peuvent influencer la croissance de la productivité.

En principe, les politiques peuvent avoir un effet sur la croissance de la productivité globale si elles changent n'importe lequel des trois termes de l'équation (18), soit directement, soit par l'entremise d'un des termes de l'équation (19). Quant à l'évaluation des politiques, elle consistera à examiner comment les politiques en question influent sur un ou plusieurs des termes ou à essayer d'établir directement comment elles influent sur la variable qui est l'objet premier de l'étude, à savoir la croissance de la productivité globale.

Les difficultés que posent ces régressions peuvent aussi être analysées de façon schématique. Supposons que nous avons des données de panel pour un groupe d'entités individuelles, qui peuvent être des entreprises, des industries ou des pays. Nous voulons voir comment la variable étudiée, Y, subit l'effet de politiques, X, lorsqu'une autre variable, Z, a aussi un effet sur le résultat. Pour des raisons de simplicité, supposons une relation linéaire :

Y i t = α i + β t + γ X i t + δ ( X i t Z i t ) + ζ Z i t + ε i t
(20)

L'effet total d'un changement de politique sur la variable étudiée est donné par la dérivée partielle

Y i t X i t = γ + δ Z i t
(21)

Il est à noter que la politique doit varier tant d'une unité à l'autre qu'au fil du temps pour distinguer γ des effets fixes des unités et du temps, α et β. Mais si les observations individuelles sont à l'échelle de l'entreprise ou de l'industrie, alors bon nombre des politiques les plus intéressantes – comme la réglementation du marché du travail – sont les mêmes d'une unité à l'autre. D'autres politiques, comme les politiques d'investissement ou de subventions accordées à certaines industries pour effectuer de la R­D, peuvent demeurer inchangées au fil du temps. S'il y a des interactions entre les effets des politiques et les caractéristiques individuelles, représentées par Z, alors il serait possible de déterminer une partie de l'effet de la politique, le terme δZ dans l'équation (21). Mais il ne s'agit évidemment pas là de l'effet total de la politique.

Une autre difficulté sérieuse que posent ces régressions est que la politique peut être endogène – c'est-à-dire que X peut être corrélé avec le terme d'erreur ε. Par exemple, il se peut que la réglementation soit en partie tributaire de la situation économique. Dans une certaine mesure, ce problème est atténué lorsque les effets des unités et du temps sont inclus dans la spécification. Par exemple, si la réglementation est dictée par des chocs globaux ou si une protection tarifaire est mise en place pour aider une industrie en recul, alors la partie endogène de la politique sera absorbée par les effets de temps et les effets fixes. Toutefois, ce sont ces mêmes effets qui nuisent à la détermination de l'effet total d'une politique, comme l'indique l'équation (21). Ici encore, nous sommes en présence de l'opposition habituelle entre le fait de conserver une grande partie de la variation dans une variable conséquente pour aider à déterminer cet effet total et le fait d'exclure la majeure partie de la variation dans le but de réduire le biais.

Dans l'exercice de leur profession, les économistes préfèrent de loin déterminer une partie de l'effet de la politique sans biais, plutôt que de déterminer son effet total avec moins de précision. Ainsi, la plupart des études empiriques sur l'élaboration de politiques et la croissance dans les pays développés recourent à des équations comme l'équation (21) et se contentent d'estimer un coefficient δ statistiquement significatif. Mais ces études n'essaient habituellement pas de savoir si les politiques sont à l'origine d'une proportion importante des écarts de croissance de la productivité entre les entreprises, les industries ou les pays. Elles ne se penchent pas non plus sur la question de savoir si des changements plausibles de politique pourraient avoir un effet important sur la croissance de la productivité. Ainsi, la littérature sur les effets des politiques nous montre de façon convaincante que les politiques ont réellement un effet sur la croissance économique et elle met en lumière certaines des voies par lesquelles s'exercent ces effets. Mais la majeure partie de cette littérature n'aide pas à déterminer si les effets des politiques sont économiquement significatifs plutôt que statistiquement significatifs.

Dans les prochaines sections, nous approfondissons ces questions et résumons quelques études importantesNote de bas de page 9.


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V. Réaffectation des ressources et croissance : théorie et données

Diverses politiques économiques – réglementation des marchés de produits, réglementation du marché du travail et obstacles au commerce – peuvent avoir un effet sur l'allocation optimale des ressources d'une économie. Premièrement, elles peuvent changer la répartition des ressources entre les secteurs produisant des biens différents et, dans chaque secteur, entre les entreprises affichant des productivités différentes. Deuxièmement, elles peuvent avoir un effet sur le rythme d'entrée sur le marché et de sortie du marché et, par conséquent, changer la répartition des ressources de façon dynamique.

Blanchard et Giavazzi (2003) analysent l'effet sur l'emploi et les salaires de la réglementation des marchés de produits et du marché du travail, dans le contexte d'un modèle d'entreprises identiques en concurrence imparfaite où ni le marché des produits ni celui du travail ne sont concurrentiels. Dans ce modèle, une hausse du marché des produits est modélisée soit comme une augmentation du degré de substituabilité entre les produits ou comme une diminution des coûts d'entrée sur le marché.

Dans leur modèle, l'effet d'une réforme du marché des produits peut différer selon la période (court terme et long terme). À court terme, une augmentation du degré de substituabilité entre les produits se traduit, pour un nombre donné d'entreprises, par des marges brutes inférieures, un taux d'emploi plus élevé et des salaires réels supérieurs. Toutefois, l'effet est nul à long terme, car les marges brutes inférieures incitent les entreprises à quitter le marché. Les réformes du marché des produits qui se traduisent par une baisse des coûts d'entrée sur le marché, en revanche, ont aussi des effets à long terme. L'entrée sur le marché de nouvelles entreprises sera associée à des marges brutes inférieures, un taux d'emploi plus élevé et des salaires réels supérieurs. Selon cette étude, une des principales incidences sur le plan des politiques est que seules les politiques qui touchent les coûts d'entrée sur le marché ont des effets à long terme et, par conséquent, ce sont celles auxquelles il faudrait accorder le plus d'attentionNote de bas de page 10.

Une autre classe de modèles permet l'hétérogénéité entre les entreprises. Les travaux de Bernard, Eaton, Jenson et Kortum (2003) et de Melitz (2003) sont axés sur les obstacles externes ayant un effet sur le marché des produits et sont fondés sur l'hypothèse voulant que de la productivité soit hétérogène. Ils permettent l'entrée des entreprises sur le marché et leur sortie du marché et montrent que la diminution des obstacles au commerce engendre une réaffectation des ressources en faveur des entreprises plus productives. La sortie des entreprises à faible productivité et l'expansion sur les marchés intérieurs et étrangers des entreprises à forte productivité contribuent à la croissance de la productivité globale découlant du changement de politiqueNote de bas de page 11.

La recherche de Bergoeing, Loayza et Repetto (2004) permet aussi des différences d'hétérogénéité idiosyncrasique de la productivité et porte principalement sur la façon dont l'effet d'un choc négatif de la productivité globale dépend de l'inélasticité de la réaffectation des ressources dont le gouvernement est à l'origine, modélisée comme une subvention aux entreprises existantes. Des simulations montrent que l'existence ou l'instauration de telles subventions prolongent la période où la production globale est inférieure au potentiel et génèrent des pertes de production cumulées supérieures.

Restuccia et Rogerson (2003) et Hsieh et Klenow (2006) mettent au point des modèles dans lesquels les distorsions induites par le gouvernement se traduisent par une hétérogénéité des rendements du capital et du travail au sein des entreprises et par une mauvaise affectation des ressources. Cette dernière peut mener à des niveaux de PTF globale beaucoup plus faibles, comme le montrent Hsieh et Klenow (2006) à l'aide de données sur des usines indiennes et chinoises.

Plusieurs autres analyses microéconométriques portent sur l'effet des réformes réglementaires et de la privatisation sur l'efficacité de la production ou sur la croissance de la productivité. Dans l'ensemble, la conclusion est que dans de nombreux cas, des gains de productivité ont été réalisés grâce à une concurrence accrueNote de bas de page 12.

Olley et Pakes (1996) ont publié une étude importante traitant de l'effet des réformes réglementaires sur la dynamique de la productivité dans l'industrie américaine des télécommunications. Ils décomposent les niveaux de productivité globale (pondérée) entre la productivité moyenne non pondérée et un terme transversal qui indique si les entreprises plus efficientes jouissent de plus grandes parts de marché. Ils utilisent leur estimation des paramètres de la fonction de production qui servent à neutraliser l'effet de l'endogénéité et de la sélection de l'échantillon pour montrer que la performance accrue de la productivité globale à l'échelle de l'industrie est attribuable à une redistribution de la production aux usines plus productives et non à une augmentation de la productivité moyenne non pondérée.

Outre Olley et Pakes qui ont présenté en 1996 cette décomposition statique des niveaux de productivité, Baily, Hulten et Campbell (1992) ont aussi proposé une méthode pour décomposer la croissance de la productivité globale en plusieurs éléments. Leur recherche a été affinée par Griliches et Regev (1995) et par Foster, Haltiwanger et Krizan (2001). L'idée fondamentale est de décomposer la croissance de la productivité globale en une composante « intra-entreprise » (liée à l'amélioration de la productivité d'entreprises en exploitation continue), une composante « inter-entreprises » (liée à la réaffectation des ressources entre les entreprises en exploitation continue) et les effets d'entrée et de sortie des entreprisesNote de bas de page 13. Cet affinement de la recherche vise à résoudre le problème de la surestimation de la contribution des entreprises entrantes et sortantes – partie intégrante de la méthode de Baily et coll. (1992) – grâce à l'introduction de valeurs de référence de la productivité dans le calcul de la contribution de ces entreprises. Les résultats sur l'importance relative de chaque composante de la croissance de la productivité globale diffèrent selon la méthode de décomposition utilisée, selon que l'accent est mis sur la productivité multifactorielle ou sur la productivité du travail, selon que sont utilisés des facteurs de pondération de l'emploi ou des produits, selon que ces résultats portent sur le début de la période ou qu'ils sont une moyenne entre le début et la fin de la période, et selon l'horizon prévisionnel choisi pour le calcul.

Bon nombre d'estimations sous-entendent que c'est en général la composante intra-entreprise de la productivité du travail qui est la plus importante, quoique son poids varie d'une étude à l'autre. Pour ce qui est de l'équation (22), ces résultats impliquent que la contribution du terme R est faible. Bartelsman, Haltiwanger et Scarpetta (2004) font cette constatation (faible contribution de R) tant dans les pays développés que dans les pays émergents autres que les pays en transition. Quant à Foster, Haltiwanger et Krizan (2001), ils montrent que la contribution des entrées et sorties (effet d'entrées nettes) à la productivité globale devient importante (et positive) seulement dans un horizon prévisionnel de 5 à 10 ans, ce qui reflète la part croissante des effets des entreprises entrantes et sortantes et des effets d'apprentissage et de sélection. Bartelsman et coll. (2004) montrent aussi que l'entrée est plus importante (et a un effet positif sur la productivité) dans la plupart des pays en transition. En revanche, la contribution de l'entrée est plus souvent négative dans la plupart des pays de l'OCDE et dans les économies émergentes autres que celles en transition, tandis que l'effet de sortie est toujours positif.

Les données sur l'importance de la redistribution des parts de marché des entreprises en exploitation continue dont la productivité est faible à celles dont la productivité est élevée vont également mitigées. Par exemple, Griliches et Regev (1995) et Scarpetta, Hemmings, Tressel et Woo (2002) concluent que l'importance est faible, alors que Baily, Hulten et Campbell (1992) et Foster et coll. (2001) affirment qu'elle est élevée. Récemment, Melitz et Polanec (2008) ont avancé même que les décompositions de Griliches et Regev (1995) et de Foster et coll. (2001) sous-estiment la contribution des entreprises survivantes et surestiment celle des entreprises entrantes, et ils ont proposé une nouvelle décomposition fondée sur les travaux d'Olley et Pakes (1996) qui accroît bel et bien l'importance empirique de l'évolution de la productivité pour la série d'entreprises en exploitation continue, surtout la composante inter-entreprises.


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VI. Innovation et élaboration de politiques : théorie et données

Dans la présente section, nous commençons à partir d'une analyse de quelques études théoriques qui nous aident à comprendre les liens complexes qui existent entre les politiques économiques et les changements que nous identifions par le terme  d t dans l'équation (18). Bon nombre de ces politiques s'appliquent à la réglementation des marchés de produits.

Les changements de politique peuvent avoir un effet direct sur l'efficacité de la production des entreprises existantes. Une concurrence plus vive peut inciter davantage à réduire les inefficacités X et à organiser le travail de manière plus efficace. Les travaux théoriques sont innombrables et bien que les modèles de comportement des gestionnaires fondés sur la théorie de la délégation puissent expliquer pourquoi une concurrence accrue réduit souvent le sous-emploi, cette conclusion n'en demeure pas moins ambiguë. Les voies de transmission sont multiples (voir Nickell, Nicolitas et Dryden, 1997). Premièrement, dans un environnement plus concurrentiel, il peut être plus facile pour les propriétaires de suivre les gestionnaires du fait que les possibilités de comparaison sont plus nombreuses, ce qui peut mener à proposer de meilleurs incitatifs. Deuxièmement, il est plausible qu'une hausse de la concurrence augmente la probabilité de faillite, et les gestionnaires redoubleront d'efforts pour éviter cette issue. Troisièmement, dans des marchés plus concurrentiels caractérisés par une plus grande élasticité de la demande, une diminution des coûts qui permet aux entreprises de baisser les prix mènera à un accroissement plus rapide de la demande et, potentiellement, à des profits.

La privatisation d'entreprises peut aussi avoir des effets importants sur les facteurs qui inciteront les gestionnaires et les travailleurs à réduire la sous-utilisation des ressources. La structure du marché après la privatisation aura une incidence cruciale sur le fait que cette situation se produira ou non. Il faut prendre garde, de manière générale, à ne pas automatiquement associer la privatisation ou la dérèglementation à une hausse des pressions concurrentielles, surtout dans les secteurs où les rendements croissants favorisent l'émergence de monopoles naturels.

Plusieurs modèles de type mandant-mandataire examinent l'efficacité des facteurs incitatifs et son lien de dépendance avec le nombre d'acteurs. Hart (1983) se penche plus directement sur le lien entre la concurrence et le rendement. Dans son modèle, une fraction des entreprises sont dirigées par des gestionnaires qui ne sont que partiellement sensibles aux incitatifs monétaires, en ce sens qu'ils ne se soucient que du fait que leur revenu atteigne un certain niveau minimum. Le contrat optimal subséquent consiste à rémunérer les gestionnaires à ce niveau minimum, à condition que les profits des entreprises dépassent un seuil donné (qui peut être interprété comme le niveau de faillite) et à n'accorder aucun incitatif autrement. Dans cette situation, tout choc qui incite les entreprises cherchant à maximiser leurs profits à réduire leurs coûts sera transmis, par le biais de prix d'équilibre inférieurs, aux entreprises ne cherchant pas à maximiser leurs profits. Leurs gestionnaires essaieront aussi de réduire les coûts pour éviter la faillite et de conserver l'avantage venant avec le fait de diriger l'entreprise. Cela mènera à une hausse de la productivité de l'économie.

Les réformes du marché des produits peuvent avoir une incidence non seulement sur le niveau de productivité, mais aussi sur le taux de croissance de la productivité en raison de l'effet de la concurrence accrue qui incite les entreprises à lancer de nouveaux produits ou à adopter de nouveaux procédés en remplacement de ceux qui existent. De nombreux travaux récents, comme les modèles de croissance endogène d'Aghion et Howitt (1992) et de Grossman et Helpman (1991) ainsi que les études de Caballero et Hamour (1994, 1996 et 1998), sont fondés sur la thèse de Schumpeter (1942) voulant que la croissance soit un processus de destruction créatrice, où la création de nouveaux procédés et de nouveaux produits est liée à la disparition de procédés et produits existants. Les entraves que la réglementation des marchés de produits ou de facteurs provoque pour la redistribution des facteurs de production depuis les activités à faible rendement vers les activités à rendement élevé peuvent avoir des effets négatifs sur le rendement global d'une économieNote de bas de page 14. Dans les modèles de croissance endogène, par exemple, la réglementation des marchés de produits peut être considérée comme une hausse des coûts liés au lancement d'une innovation.

Des forces opposées entrent toutefois en jeu. Selon la pensée de Schumpeter (1937), la possibilité de réaliser des profits monopolistiques constitue l'élément crucial qui pousse à l'innovation. Une baisse des profits monopolistiques par suite d'une réforme réglementaire peut ainsi ralentir le rythme d'innovation et donc la croissance. En outre, le degré de puissance commerciale influe aussi sur la capacité d'innovation, car il permet l'accroissement des ressources financières internes qui peuvent servir à financer l'innovation. Ce financement interne est crucial dans les cas d'asymétrie de l'information où il peut être difficile ou coûteux d'obtenir du financement externe pour les activités d'innovation. En effet, dans les modèles de croissance endogène susmentionnés, dits d'échelle de qualité, d'Aghion et Howitt (1992) et de Grossman et Helpman (1991) et le modèle d'élargissement de la gamme de produits de Romer (1990), la baisse des rentes engendrée par les changements réglementaires nuirait à l'incitation à innover et, par conséquent, ralentirait le rythme de croissance régulierNote de bas de page 15. Ainsi, une réforme réglementaire du marché des produits sous forme de libéralisation des échanges pourrait avoir des effets ambigus sur la croissance, car l'effet d'échelle positif est contrebalancé par l'effet (négatif) causé par les rentes inférieures qui reviennent aux innovateurs.

Il est à noter que si dans les modèles d'élargissement de la gamme de produits, le taux de croissance décentralisé est souvent inférieur à celui choisi par le planificateur social, dans les modèles d'échelle de qualité (modèles de destruction créatrice) toutefois, cela peut être le cas ou non, essentiellement parce que les avantages liés au progrès technique plus rapide doivent être opposés aux pertes de rentes par les monopoleurs déplacés. Les incidences sur le bien-être économique présentent des ambiguïtés similaires dans les modèles où les relations sont caractérisées par des spécificités qui se soldent par un problème de sclérose (voir Caballero et Hammour, 1996 et 1998). Les réglementations qui rendent coûteuse la réaffectation des ressources peuvent mener à une sclérose technologique où les unités à faible productivité ont la possibilité de survivre trop longtemps. En même temps, elles peuvent causer un déséquilibre dans le processus de réaffectation, en ce sens que le taux de disparition des entreprises est trop élevé, étant donné le faible taux de création d'entreprises, et sont à l'origine d'une trop grande sous-utilisation du facteur qui confisque une partie de la rente.

Dans les modèles de croissance susmentionnés, dits d'échelle de qualité, les innovations viennent d'entreprises entrant sur le marché et non des entreprises qui s'y trouvent déjà. Dans des modèles plus récents (Aghion, Harris et Vickers, 1997; Aghion, Harris, Howitt et Vickers, 2001; Aghion, Bloom, Blundell, Griffith et Howitt, 2002; Aghion, Burgess, Redding et Zilibotti, 2003; Aghion, Blundell, Griffith, Howitt et Prantl, 2003; et Aghion et Griffith, 2005), les innovations peuvent venir des entreprises déjà sur le marché. Dans ces modèles, l'incitation à innover dépend de la différence entre les rentes pré-innovation et post-innovation. Une plus vive concurrence réduit les deux, mais réduit davantage la rente post-innovation que la rente pré-innovation, ce qui stimule l'innovation. Fondamentalement, la concurrence peut stimuler l'innovation parce que l'entrée et la menace d'entrée sur le marché incitent à innover pour éviter la concurrence. Cet effet devrait se faire sentir plus fortement dans les industries où la concurrence est livrée entre des entreprises « au coude à coude », c'est-à-dire des entreprises aux mêmes coûts de production. En d'autres termes, la concurrence stimulera plus souvent l'innovation et la croissance de la productivité dans les secteurs ou les pays près de la frontière technologique, tandis que l'inverse se produira dans les secteurs ou les pays loin de cette frontièreNote de bas de page 16.

Enfin, il existe aussi un autre canal par lequel la concurrence accrue peut avoir un effet positif sur l'innovation et la croissance. Lorsque les considérations de type mandant-mandataire comme celles du modèle de Hart (1983) sont intégrées dans un modèle de croissance endogène, les pressions concurrentielles plus élevées peuvent inciter les gestionnaires à accélérer l'adoption de nouvelles technologies pour éviter la faillite et la perte des avantages venant avec le fait de diriger l'entreprise (voir Aghion, Dewatripont et Rey, 1999).

En résumé, l'effet de la réglementation des marchés de produits sur le rendement économique global peut se manifester de plusieurs façons. Une réforme réglementaire peut avoir un effet sur la demande de facteurs et sur l'allocation optimale de la main-d'œuvre et du capital. Elle peut aussi avoir une incidence sur l'ampleur de la sous-utilisation des ressources de gestion ainsi que sur l'inefficacité X dans les entreprises existantes. De plus, elle peut influencer la dynamique des entreprises, le lancement de nouveaux produits et l'adoption de nouveaux procédés ainsi que, par conséquent, la croissance de la productivité globale. Toutefois, sur le plan théorique, les ambiguïtés et les mises en garde à propos du sens (direction) de l'effet d'une réforme réglementaire sur l'innovation sont assez nombreuses pour justifier d'effectuer impérativement des recherches empiriques sur le sujet si l'on veut en arriver à une conclusion convaincante sur l'impact global de la réglementation des marchés de produits.

Bassanini et Ernst (2002) présentent des données directes portant sur 18 industries manufacturières de 18 pays membres de l'OCDE quant à l'effet de la réglementation des marchés du travail et des marchés de produits sur l'intensité de la R­D (par rapport à la production). La R­D est utilisée comme une mesure de la production fondée sur les intrants des activités d'innovation d'une entreprise. L'avantage de cette mesure est le fait qu'elle est plus facilement disponible que d'autres mesures, comme le nombre de brevets. L'inconvénient est que la R­D n'est pas le seul intrant du processus d'innovation et que même si elle l'était, il se peut que l'intensité de la R­D ne témoigne pas des changements sur le plan de son efficacité. Enfin, les activités d'innovation ne sont pas toutes mesurées par les dépenses officielles de R­D. Les variables de la réglementation sont les mesures fixes dans le temps, à l'échelle des pays de l'OCDE, de la réglementation économique nationale (contrôle de l'État, obstacles juridiques à l'entrée, contrôle des prix) et de la réglementation administrative (obstacles administratifs subis par les nouvelles entreprises, systèmes de délivrance de permis et de licences), en plus d'indicateurs à valeur temporelle des obstacles tarifaires et non tarifaires. Une mesure de la protection des droits de propriété intellectuelle est aussi incluse, de même que certaines variables de contrôle, comme les variables fictives pour les industries et les pays, ainsi que la part des grandes entreprises dans l'emploi et le taux de pénétration des importations. Ainsi, il n'est pas possible d'estimer l'effet principal des indices de la réglementation fixes dans le temps : on peut seulement estimer l'effet différentiel de la réglementation sur certains découpages des données (dans ce cas-ci, industries de pointe par rapport à celles à faible composante technologique).

Les résultats semblent indiquer que les obstacles non tarifaires ont un effet négatif sur l'intensité de la R­D. On ne constate aucun effet des obstacles tarifaires, quoiqu'on puisse se demander si la présence de la variable du taux de pénétration des importations en tant que variable indépendante ou l'absence de variation affichée par cet indicateur d'un pays de l'Union européenne à l'autre peut être à l'origine de ce résultat. Aucune donnée ne montre d'effet différentiel des obstacles nationaux ou administratifs au moment de comparer les entreprises à faible composante technologique et les entreprises de pointe. En revanche, dans les systèmes centralisés des relations professionnelles, il y a un effet différentiel positif quant à la protection des emplois dans les industries de pointe par rapport à celles à faible composante technologique. Il est à remarquer toutefois que l'interaction du système centralisé des relations professionnelles et des industries de pointe a un coefficient négatif.

Griffith et Harrison (2004) analysent aussi l'effet de la réglementation (à valeur temporelle) des marchés de produits sur la R­D en faisant varier la marge brute entre le prix et le coût marginal ( m ) . Même en permettant l'utilisation d'un terme quadratique, pour presque tous les pays, la marge brute a un effet positif significatif sur la R­D. Par ailleurs, dans ce cas-ci, le test des restrictions de suridentification donne à penser que certains des indicateurs devraient être inclus directement dans l'équation. Les résultats semblent indiquer qu'une baisse des droits de douane, une réduction du nombre d'obstacles au lancement d'une entreprise et un abaissement des obstacles réglementaires au commerce se traduisent par une diminution de la R­D du secteur des entreprises. Les résultats sont similaires dans le cas du secteur de la fabrication. Cependant, ils sont très sensibles à l'inclusion de la Finlande dans l'échantillon. Lorsque la Finlande est exclue, on obtient une forte relation en U inversé entre les dépenses de R­D et la marge brute; certains pays comme la France, l'Italie et les Pays-Bas se situent alors sur la pente descendante de la courbe, ce qui implique que pour ces pays, une intensification de la concurrence stimulerait l'innovation, tandis que ce serait l'inverse pour les autres pays. La sensibilité des résultats à l'échantillonnage des pays mérite un examen plus approfondiNote de bas de page 17.

En bref, les études internationales ne confirment pas un effet positif important de l'allègement de la réglementation sur les mesures directes fondées sur les intrants des activités d'innovation des entreprises. En réalité, les données semblent indiquer que les marges brutes inférieures associées à une réforme du marché des produits mènent à une intensité de R­D inférieure dans la plupart des pays. Ces données sont toutefois sensibles, dans le secteur de la fabrication, à l'échantillon de pays choisis pour l'estimation.


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VII. Effets des politiques sur la productivité : preuves directes

On pourrait penser que si la productivité est la principale variable étudiée et s'il y a de bonnes mesures des politiques exogènes, on pourrait alors simplement étudier les effets des politiques économiques sur la productivité sans essayer de déterminer exactement par quelles voies s'exercent ces effets. En réalité, c'est ce que font justement plusieurs études. Toutefois, ces études sont particulièrement vulnérables aux questions économétriques analysées dans le contexte de l'équation . Par exemple, lorsqu'ils se servent de l'indice de liberté économique du Fraser Institute et font la moyenne des données sur des périodes de cinq ans, Card et Freeman (2004) n'arrivent pas à trouver un effet significatif de la réglementation sur le niveau de production par habitant (ou par travailleur) ou sur son taux de croissance, après avoir neutralisé les effets de l'année et du paysNote de bas de page 18.

Un certain nombre d'études, dont plusieurs sont le fait de chercheurs de l'OCDE, examinent ces questions à l'aide de données plus détaillées à l'échelle des pays ou même des entreprises. Nicoletti et Scarpetta (2003) ont publié une recherche empirique approfondie sur la question, où ils se penchent particulièrement sur l'effet de la réglementation sur la croissance de la PTF en utilisant des données internationales sur plusieurs secteurs industriels et en incluant la variable de la réglementation directement dans l'équation de productivité. Leur démarche s'inspire des travaux de Griffith, Redding et Van Reenen (2004 et 2003), qui recourent à un modèle de croissance endogène pour expliquer tant l'effet direct de la R­D sur la croissance par l'entremise de son incidence sur l'innovation que l'effet indirect attribuable à l'assimilation de nouvelles technologies. L'importance de l'effet indirect est positivement relié à la distance de chacune des industries par rapport à la frontière technologique mondiale. Au lieu d'utiliser la R­D, les auteurs recourent à une mesure de l'OCDE de la réglementation des marchés de produits, et ils prévoient aussi un effet direct et un effet indirect.

La mesure de la productivité est calculée pour 17 industries manufacturières et 6 industries de services de 18 pays membres de l'OCDE. Trois séries de résultats sont présentées. Dans la première, les auteurs utilisent les mesures de libéralisation à l'échelle des pays, de vaste portée mais fixes dans le temps, rassemblées par l'OCDE en 1998 (c'est-à-dire vers la fin de leur période d'échantillonnage). Les variables de la réglementation ne sont pas significatives en elles-mêmes dans les analyses de régression qui n'incluent pas (ne peuvent pas inclure) un effet de pays. Elles sont significatives lorsqu'elles interagissent avec le fossé technologique dans une équation qui n'inclut pas d'effet de pays. Nous aurions pu utiliser ces dernières variables au lieu des indicateurs fixes dans le temps non significatifs pour nous prononcer plus clairement sur la signification de l'effet différentiel de la réglementation selon le fossé technologique. Le caractère fixe dans le temps des indicateurs empêche de faire une évaluation de la signification de l'effet total qui résiste à l'hétérogénéité non observée entre les pays.

Les mesures de privatisation à valeur temporelle sont introduites en tant que telles et elles ont souvent un effet positif significatif sur la croissance de la productivité. Lorsqu'on introduit une mesure de libéralisation à l'échelle de l'économie, à valeur temporelle, qui résume l'information sur la déréglementation dans sept industries de services, l'indice de privatisation devient non significatif, tandis que la mesure de réglementation à valeur temporelle est significative et positive. Dans ce cas-ci, la question est de savoir si les réformes réglementaires du secteur des services peuvent être utilisées pour l'économie dans son ensemble.

Dans une autre série de résultats, les obstacles à l'entrée et la privatisation sont considérés séparément pour le secteur manufacturier (dans son ensemble) et le secteur des services (dans son ensemble). La mesure de libéralisation, à valeur temporelle, des conditions d'entrée dans le marché manufacturier est fondée seulement sur des données de libéralisation du commerce, tandis que dans le marché des services, elle est la mesure de libéralisation résumée de sept industries de services. Dans ce cas, il est essentiellement impossible de détecter un effet direct ou indirect significatif. C'est uniquement lorsqu'on entend par libéralisation dans le secteur manufacturier la moyenne de la libéralisation du commerce et de la libéralisation des conditions d'entrée dans le marché non manufacturier qu'on observe un effet direct positif significatif de la dérèglementation sur la croissance de la PTF.

Enfin, dans la dernière série de résultats, les mesures de libéralisation de l'OCDE de 1998 propres aux secteurs et fixes dans le temps sont utilisées de pair avec des mesures à valeur temporelle de la libéralisation des conditions d'entrée pour les industries manufacturières (moyenne de la libéralisation du commerce et de la libéralisation des conditions d'entrée dans le marché non manufacturier) et les industries de services. Les équations contiennent des variables fictives de pays, d'industrie et d'année. Les résultats semblent indiquer que la libéralisation des conditions d'entrée dans le marché des services a un effet positif sur la croissance de la productivité. La seule interaction significative est celle entre la libéralisation des conditions d'entrée dans le marché manufacturier et le fossé technologique. La privatisation continue d'avoir un effet direct positif sur la croissance de la productivité.


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VIII. Conclusion

Selon la présente étude, la PTF est la mesure appropriée de la productivité qu'il faut cibler aux fins de l'élaboration de politiques. Depuis la rédaction de la première version de l'étude, Basu, Pascali, Schiantarelli et Serven (2009) ont montré que la PTF globale (contrairement au progrès technique étroitement défini) est la bonne mesure du bien-être économique d'un consommateur type. Compte tenu de ce résultat, il est frappant, mais aussi inquiétant, que plus de 100 % de l'écart de productivité du travail entre le Canada et les États-Unis s'explique par la différence de la croissance de la PTF entre les deux pays.

Si l'on veut formuler des politiques pour combler cet écart, il importe d'en connaître l'origine. L'étude propose de décomposer la croissance de la PTF globale en différents éléments liés aux distorsions globales, à l'allocation non optimale des ressources et à l'évolution de l'efficacité à l'échelle de l'entreprise. L'efficacité à l'échelle de l'entreprise est, à son tour, fonction des infrastructures, de la R­D, de l'efficacité des gestionnaires et du progrès technique à coût nul.

Dans le cadre de la recherche, cette décomposition vise trois objectifs. Ce qui est le plus facile à faire tout d'abord, c'est d'estimer les économies d'échelle moyennes des entreprises pour les groupes importants d'industries canadiennes et de les comparer à des estimations similaires sur des entreprises américaines. Il est ensuite un peu plus difficile de calculer l'indice d'allocation optimale des ressources des deux pays à l'aide des données tirées des estimations des effets des économies d'échelle des entreprises. Si les résultats révèlent des différences significatives à cet égard entre le Canada et les États-Unis, cette constatation soulèverait une multitude de questions devant faire l'objet de recherches subséquentes. Enfin, le plus difficile est d'effectuer une recherche sur les sources des écarts d'efficacité à l'échelle de l'entreprise, surtout dans ces deux pays. La recherche devrait tenter d'estimer le degré de signification de l'effet des politiques sur l'efficacité, tant sur le plan statistique que sur le plan économique.


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