Plan du chapitre

1. CH 5Modèle de gravité : l’analyse empirique du commerce international et de l’intégration régionale

2. Plan du chapitre • Le cœur de l’équation de gravité • L’équation « augmentée » • Les fondements théoriques • Les variables explicatives régionales • Exemples d’application : commerce, environnement • L’effet frontière

3. Le Cœur de l’équation de gravité

4. Petit historique des origines : 1687, 1962 1687 : Newton • Fij = G x MiMj / D2ij - F force d’attraction - Mi et Mj les masses - Dij la distance entre i et j - G la constante gravitationnelle

5. 1962 : les économistes découvrent la gravitation (J. Tinbergen ) • Fij = G x (Mi)y(Mj)z/ Dkij • Fij est le flux de commerce en valeur du pays i vers le pays j • Mi et Mj reflètent le poids des 2 économies (mesuré par leurs PIB) • Dij est la distance géographique les séparant

6. Le Coeur de l’équation • Soit 2 pays i et j, dont les PIB respectifs sont Yi et Yj et la distance qui les sépare dij • Le flux d’exportation de i vers j est Xij • Xij = f (Yi, Yj, dij) = g . (Yi)b(Yj)c / dijd • Forme usuelle de l’équation de gravité : ln Xij = a + b ln Yi + cln Yj - d ln dij + eij avec b, c, d positifs

7. Formalisation Log-Log (1) • Elle permet de ramener la fonction puissance à une fonction linéaire, et d’appliquer ainsi la méthode des MCO (moindre carrés ordinaires) dans le traitement économétrique

8. Formalisation Log-Log (2) • La forme log-linéaire permet aussi d’interpréter les coefficients comme des élasticités de flux de commerce par rapport aux variables explicatives • b est l’élasticité du commerce bilatéral par rapport au PIB de l’exportateur : une croissance de son PIB de 1% entraînera une croissance de b % du flux d’exportation bilatéral

9. La variable de distance • Les tests économétriques montrent en moyenne une très forte corrélation entre distance et commerce • On choisit souvent la distance entre les capitales ou les capitales économiques • La distance peut être sous-estimée : les réseaux d’infrastructure de transport ne correspondent pas aux distances à vol d’oiseau puisqu’ils contournent les obstacles naturels • Elle peut à l’inverse être surestimée en présence d’un commerce transfrontalier important

10. Les résultats du modèle simple • Les 3 variables expliquent jusqu’aux ¾ des flux de commerce bilatéraux • Les coefficients estimés sont généralement proches de + 1 pour les PIB et de – 1 pour la distance

11. Illustration présentée (XLSTAT) : • Base COMTRADE, Nations unies • 50 pays, soit 50 x 49 = 2450 flux d’exportation • Test de Fisher • Estimation année 1995 : R2 = 0,746 Coefficients des PIB : 0,85 et 1,18 Coefficient de la distance : - 1,17

12. L’équation « augmentée »

13. L’introduction d’une série de « variables de contrôle » ln Xij = a + b ln PIBi + cln PIBj + d ln distij + e Cij + εij • Xij : exportations du pays i vers le pays j • PIB : produit intérieur brut • distij : distance entre les pays i et j (ici d est négatif) • C : ensemble de variables de contrôle

14. Les variables de contrôle sont souvent des « dummies » • Variable « dummy » ou « muette » ou encore « indicatrice » • C’est une variable à qui l’on attribue la valeur 1 si elle remplit une caractéristique donnée et 0 dans le cas contraire • Caractéristiques : partage d’une langue commune, (LC), d’une frontière commune (CONTIG), d’anciens liens coloniaux, adhésion à l’OMC, …

15. Illustration : le partage d’une langue commune (LC) LC = 1 > Portugal Angola > LC = 1 LC = 0 LC = 0 LC = 0 LC= 0 Russie

16. Les autres variables de contrôle classiques • La population • La différence de PIB par habitant (DIFPIBij) • Le taux de change nominal bilatéral (NERij) ou taux de change réel bilatéral (RERij)

17. Nominal and Real Exchange Rate Rr = Rn ( Pf / Pd ) Where: Rr - real exchange rate Rn - nominal exchange rate Pf - foreign price index Pd - domestic price index

18. Taux de change réel et compétitivité Rr = Rn ( Pf / Pd ) Dans quel sens doivent évoluer les variables pour améliorer la compétitivité-prix d’une économie ? Rn - nominal exchange rate ? Pf - foreign price index ? Pd - domestic price index ?

19. Les fondements théoriques : de l’absence à la multiplicité des explications

20. Une relation d’abord empirique • Une critique longtemps adressée à l’équation de gravité concerne ses fondements théoriques • Simple intuition dérivée de la physique des forces d’attraction et de répulsion, elle en est dénué à l’origine

21. Les apports de Krugman et Deardoff • En introduisant les coûts de transport dans le modèle de concurrence monopolistique, P. Krugman (1980) débouche sur une équation de demande proche de l’équation de gravité • A. Deardorff (1998) démontrent que le modèle néoclassique du commerce international est, lui aussi, compatible avec le modèle de base

22. L’introduction de variables explicatives régionales (accords commerciaux)

23. La variable intra-régionale (ALC_intra) • Elle indique la présence d’un accord commercial ou monétaire entre i et j • Elle prend la valeur 1 lorsque les deux pays participent à l’accord ou 0 autrement • Le coefficient de cette variable permet de calculer l’impact d’un accord régional sur le commerce entre pays membres

24. Le calcul de l’impact des accords régionaux (1) • Soit i et j appartenant à l’UE, et k n’y appartenant pas • On suppose que dij = dik , PIBj = PIBk , et Cij = Cik • j et k ne diffèrent donc que par leur appartenance à l’UE

25. Le calcul de l’impact des accords régionaux (2) • ln Xij = a + b1 ln PIBi + b2 ln PIBj - b3 ln dij + b4 Cij + b5 UEij + eij (1) • ln Xik = a + b1 ln PIBi + b2 ln PIBk - b3 ln dik + b4 Cik + eik (2) • En faisant abstraction du terme d’erreur, on obtient (1) – (2) : b5 = ln Xij – ln X ik exp (b5) = Xij / Xik Source : Thierry Mayer, Economie internationale, CH9, section 3

26. Le calcul de l’impact des accords régionaux (3) • L’exponentiel du coefficient de la variable muette donne donc, toutes choses étant égales par ailleurs, le surplus de commerce entre deux pays membres par rapport aux échanges entre 2 pays dont l’un n’est pas membre • L’exponentiel du coefficient sur la dummy UE est donc égal au facteur multiplicatif du commerce (on commerce Xij / Xik fois plus si l’on appartient à l’UE)

27. L’impact de l’UE sur le commerce intra-zone (Frankel et alii, 1995) • Pour l’année 1990, le “coefficient b5” est égal à 0,5 • 2 pays de l’Union commercent donc cette année-là 65 % de plus que si l’un des 2 pays n’en avait pas été membre (exp (0.5) = 1,65)

28. Reprise de l’estimation (diapo 11) • On rajoute à l’équation de base : - la variable de contiguité et une variable intra-régionale (AFTA – Asean Free Trade Area) - Puis 3 variables intra-régionales (cf ci-dessous les équations à 3 dummies régionales)

29. L’équation à 3 dummies régionales : les effets intra et extra-zone de l’intégration ln Xij = a + b ln PIBi + cPIBj + d ln distij + e Cij + D1ALC_intraij + D2 ALC_Xij + D3 ALC_Mij + εij • ALC_intra : variable de contrôle du commerce intra-régional • ALC_X : contrôle les exportations des pays membres d’un groupe vers le reste du monde • ALC_M : contrôle les importations des pays membres d’un groupe en provenance du reste du monde

30. Le coefficient D1mesure l’effet intra-zone ALC_intra = 1 > Pays A Pays B > ALC_intra = 1 ALC_intra = 0 ALC_intra = 0 ALC_intra = 0 ALC_intra= 0 Pays duReste du monde

31. Le coefficient D2 mesure l’effet sur les exportations extra-zone ALC_X = 0 > Pays A Pays B > ALC_X = 0 ALC_X = 1 ALC_X = 1 ALC_X = 0 ALC_X = 0 Pays duReste du monde

32. Le coefficient D3 mesure l’effet sur les importations extra-zone ALC_M = 0 > Pays A Pays B > ALC_M = 0 ALC_M = 0 ALC_M = 1 ALC_M = 1 ALC_M= 0 Pays duReste du monde

33. A quel concept correspond D3 ? • C’est la création de commerce externe qui correspond à ce coefficient • On peut aussi l’appeler création de commerce d’importation en provenance du reste du Monde.

34. Building ou Stumbling blocks ? Lorsque la somme des 3 coefficients est supérieure à zéro, le groupe induit un effet net positif sur le commerce et il est considéré comme un building block

35. L’enjeu : régionalisation versus globalisation des échanges On peut dès lors déterminer si les regroupements régionaux entravent l’action de l’OMC ou bien au contraire la favorisent

36. Exemples d’application : commerce, environnement

37. Exemple d’application • L’impact des ALC entre pays latino-américains(1986-2004)Dans le raisonnement, le reste du monde fait place au reste de l’Amérique latine

38. Sélection des accords à estimer • Le réseau d’accords de libre-commerce entre pays d’Amérique latine est très complexe (« Spaghetti bowl »)

39. Le Spaghetti bowl latino-américain Source : Antoni Estevadeordal (2002), “Regional Integration and Regional Cooperation in Latin America”, LAEBA Annual Meeting, ADB Institute and Inter-American Development Bank, Singapore, February.

40. Seuls les accords de nouvelle génération sont pris en compte … Mercosur (MERC) Communauté andine des Nations (CAN) G3 (Colombie, Mexique, Venezuela) Zone de libre-échange Bolivie-Mexique (BolMex) Zone de libre-échange Chili-Mexique (ChilMex) …. Ce qui met déjà en jeu 5 X 3 = 15 variables régionales dans l’équation

41. Problématique - Quels sont les effets des accords régionaux sur les échanges intra-zone ? - Quel impact exercent-ils sur le commerce des pays membres avec le reste de l’Amérique latine ? - Sont-ils des groupes créateurs ou destructeurs net de commerce pour le sous-continent ?

42. Echantillon extrait de la base de donnée COMTRADE (Nations Unies) • Avec des données d’exportation complètement renseignées, on obtient 11 pays : Argentine, Bolivie, Brésil, Chili, Colombie, Equateur, Mexique, Paraguay, Pérou, Uruguay, Venezuela • Soit 11 x 10 flux d’exportation bilatérale • Soit 2090 observations sur 19 ans

43. Equation estimée : 2 dimensions, spatiale et temporelle (panel) lnXijt = a + b lnPIBit + cPIBjt + d lndistij + e Cijt + e’ C’ij+ D1ALC_intraijt + D2 ALC_Xijt+ D3ALC_Mijt+ εijt • Xijt: exportations du pays ivers le pays j l’année t • distij: distance entre les pays i et j • PIB : produitintérieur brut • Cet C’ : ensemble de variables de contrôle (resp. avec et sans dimension temporelle) • ALC : accord de libre-commerce(il y a autant de jeux de 3 variables régionalesque de groupesétudiés)

44. L’impact des zones de libre-commerce ***, **, * : coefficients régionaux respectivement significatifs à 1%, 5 % et 10 %

45. Conclusion : des effets d’entraînement sur l’ensemble du sous-continent • Les 5 accords constituent des building blocks • Incitation à poursuivre l’intégration commercial sud-américaine (vers la ZLE de l’UNASUR - Union des Nations sud-américaines)

46. 2ème exemple : l’équation de gravité avec variable de restriction environnementale ln Xij = a + b ln PIBi + cPIBj + d ln distij + e Cij + D1ALC_intraij + D2 ALC_Xij + D3 ALC_Mij + h DIFCO2ij + εij • DIFCO2ij : différence des émissions de CO2 par unité de PIB du pays i et du pays j ou différence des « intensités carbone » entre le pays i et le pays j

47. Les coûts d’un programme de réduction des émissions de CO2 • Un tel programme implique des processus de production plus économes en énergie fossile (rationalisation énergétique, économie d’énergie, énergie renouvelable, produits innovants) • Les entreprises supportent donc des coûts de réduction de la pollution que l’on a coutume d’appeler les « coûts d’abattement » (Cf. CH4)

48. L’Hypothèse de Porter • Michael Porter (1991), Michael Porter et Claas van der Linde (1995) • Les restrictions environnementales peuvent générer des bénéfices dépassant les coûts d’abattement • La contrainte environnementale stimule l’innovation, elle-même étant susceptible d’améliorer la productivité moyenne d’une économie

49. Remarque • Le rapport MacKinsey sur les coûts de réduction d’une tonne de CO2 (Cf. CH4 et annexe du CH6) conciliait également (pour une série de secteurs) contrainte environnementale et gains pour les agents la mettant en œuvre

50. L’Effet frontière