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UNIVERSITE HASSAN II Faculté des Sciences Juridiques,

Economiques et Sociales de Casablanca

Mémoire pour l’obtention du Master Econométrie appliquée à la modélisation macro et micro-économique

*****

Sous le thème :

Réalisé et soutenu publiquement par :

Hanane EL KHARROUBI & Zineb BELGHITI

Encadré par :

Mr. Yasser- Ydder TAMSAMANI

Membres du jury : Mr. El Bachir KOUHLANI : Professeur à la Faculté des Sciences Juridiques, Economiques et Sociales – Université Hassan II- Ain Chock Mr. Abdelwahad GOURCH : Professeur à l’université Hassan II Mohamédia - Aïn Sebâa Mr. Fouzi MOURJI : Professeur à la Faculté des Sciences Juridiques, Economiques et Sociales – Université Hassan II- Ain Chock et responsable du Master Econométrie appliquée à la modélisation et l’analyse micro et macroéconomique. Mr. Yasser - Ydder TAMSAMANI : professeur à l’Ecole de Gouvernance et d’Economie de Rabat. Encadrant du mémoire.

Année universitaire : 2011/2012

Performance à l’exportation et productivité des entreprises industrielles au Maroc

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Dédicaces

Hanane Zineb

A mes très chers parents

Qui ont toujours été là pour moi, qui m’ont encouragé et soutenu tout au long de mes

études.

J’espère qu’ils trouveront dans ce travail toute ma

reconnaissance et tout mon amour.

A mon frère et mes sœurs

A mon cher mari, pour son soutien aux moments

difficiles de ce travail et surtout pour sa patience.

A ma belle famille

A tous mes ami(e)s

Je dédie ce modeste travail à mes chers parents,

en les remerciant pour leur soutien tant affectif que financier tout au long de mon cursus universitaire.

A mon frère et mes sœurs,

pour leurs encouragements et leur patience.

A mes amis,

d'avoir été à mes côtés à chaque moment.

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Remerciements Nous tenons tout d’abord à remercier Dieu le tout puissant et miséricordieux, qui nous a donné la force et la patience d’accomplir ce modeste travail.

Nous tenons à remercier humblement notre professeur Monsieur Fouzi MOURJI pour ses conseils judicieux et ses remarques constructives ayant permis l’élaboration de ce travail.

Nos vifs remerciements à Monsieur Yasser TAMSSAMANI, notre encadrant qui, malgré ses engagements et ses responsabilités, nous a consacré son temps. Monsieur c’est grâce à vous que ce travail a pu se mettre sur les bons rails.

Nos sentiments de gratitude vont également à Mr. El Bachir KOUHLANI et à Mr. Abdelwahad GOURCH. Merci d’avoir accepté d’être des membres du jury. C’est avec un grand plaisir que nous avons reçu votre acceptation.

Messieurs Noureddine ANFAOUI et Tarik HMAMI, merci beaucoup pour votre aide, votre gentillesse et surtout pour votre très grande modestie.

Nos remerciements s’étendent également à tous nos enseignants durant les années des études. Notamment, Mr. SAGOU, Mr. MOUSSAOUI, Mr. ESSAYEDALI et Mr. DAANOUN.

Enfin, nous adressons nos plus sincères remerciements à tous nos proches et amis, qui nous ont toujours soutenue et encouragée au cours de la réalisation de ce mémoire.

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« Le peu que je sais, c’est à mon ignorance que je le dois »

Sacha Guitry (1885 -1957)

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Résumé de l’étude

Ce travail a pour objectif d’analyser les liens entre la participation aux marchés

d’exportation et la productivité du travail, à travers l’examen des effets « d’auto-

sélection » et « d’apprentissage ». La méthodologie adoptée consiste à estimer quatre

équations. D’abord, les première et deuxième équations analysent l’incidence de la

productivité sur la décision d’exportation et le CA exporté respectivement. Ensuite, les

troisième et quatrième équations examinent l’explication du changement de

productivité par la propension d’exporter et le niveau d’exportation respectivement.

Notre recherche est basée sur l’enquête des industries de transformations réalisée

par le Ministère de l’Industrie, du Commerce et des nouvelles technologies en 2007

auprès des entreprises manufacturières marocaines. Les résultats des estimations

montrent, l’existence d’un effet d’auto-sélection notamment au niveau de la décision

d’exportation et un effet d’apprentissage grâce, aussi bien à la probabilité d’exporter

qu’à l’intensité d’exportation.

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SOMMAIRE

Introduction Générale…………………………… ...……………………………………………… 1

Chapitre I. Analyse de la structure des exportations marocaines et de la productivité des

secteurs industriels……………………………………………… ...……………………………… 4

Section I. Principaux indicateurs et caractéristiques des exportations du

Maroc…………………………… ...……………………………………………………………… .6

Section II. Analyse Méso-économique du secteur manufacturier

marocain………………………… ...……………………………………………………………… 8

Chapitre II. Les contributions théoriques et empiriques à la relation productivité-

exportation……………………………………… …………………………………… ..…………..12

Section I- Analyse de la productivité des entreprises, de leur comportement à l’exportation

et de leurs déterminants : Fondements théoriques…………… ...……………………………… 13

Paragraphe-I : La relation entre ouverture et productivité de la firme……………………….……..13

1. L’hétérogénéité des firmes……………………… ………………………………………....13

2. L’effet « d’auto-sélection aléatoire et consciente »………………………………………...14

3. L’effet « d’apprentissage par l’exportation »………………………….…………………...15

Paragraphe-II : Les approches théoriques relatives à la relation entre taille, exportation et

productivité…………………………………………………………………………………………16

1. Les économies d’échelle……………………………………………………………………16

2. Les déséconomies d’échelle……………………..…………………………………………17

3. La théorie des étapes : la taille et les exportations de la firme…………………………......18

Paragraphe-III : L’approche par « ressources et compétences »……………………………….….19

Paragraphe IV- Le lien entre le secteur d’activité et la stratégie d’exportation des firmes : le

paradigme structure-comportement-performance (SCP)……………………………………….…21

Paragraphe-V : Les économies d’agglomération ………………………………………….……...22

Section II-Ouverture et productivité : l’apport des études empiriques……...………….……24

Paragraphe-I : Le lien entre ouverture et productivité de la firme………………………………...25

1- Analyses empiriques de l’effet d’autosélection…………………………...……………….25

2- Analyses empiriques de l’effet d’apprentissage………………………………………… 26

Paragraphe-II : Les facteurs économiques et financiers internes à l’entreprise ………..…………28

1- Le lien entre la taille, l’ouverture et la productivité de la firme………………………….28

2- La relation entre l’endettement, l’ouverture et la productivité de la firme……………….30

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Paragraphe-III: Les facteurs environnementaux externes à l’entreprise………….……………....31

1- L’effet de l’appartenance sectorielle sur l’ouverture et la productivité de la firme……..31

2- L’impact des économies d’agglomération sur la performance à l’exportation et le

changement de la productivité…………………………………………………………..32

Chapitre III. Analyses statistique et économétrique du comportement à l’exportation et de la

productivité des entreprises industrielles au Maroc………………………………………… ..35

Section I : Les enseignements d’outils statistiques élémentaires…………………………… ..39

Paragraphe I : Comportement d’exportation et caractéristiques des firmes……………………...39

1- Exportation et taille des entreprises………………...………………………………............39

2- Exportation et concentration………………………………………………………………..41

3- Exportation par secteur d’activité ………………………………………………………...43

4- Exportation et productivité…………………………………...…………………………….45

Paragraphe II : Analyse de la productivité des entreprises…………….…………..……………..46

1. Productivité et taille des entreprises…..…………………………………………………....46

2. Productivité et endettement………………………………………………………………...47

3. Productivité et secteur d’activité……………………………………...…………………....48

4. Productivité et concentration ……………………………………………...……….……...50

Section II – Modélisation économétrique du comportement d’exportation et de la

productivité des entreprises industrielles au Maroc……….………………………………… 51

Paragraphe I : Analyse économétrique de l’effet d’autosélection des entreprises

industrielles ………………………...……………………………………………………………51

1. Présentation du modèle I : les déterminants de la probabilité d’exportation des entreprises industrielles au Maroc ……………………………………………..51

2. Présentation du modèle II : les déterminants de la performance à l’exportation des entreprises industrielles au Maroc ………………………………………...……55

3. Analyse des résultats économétriques ……………………………………...…..57

Paragraphe-II : Analyse économétrique de l’effet d’apprentissage des entreprises

industrielles………..…….……………………………………………………………….……....63

1. Présentation des deux modèles sur les déterminants de la productivité des entreprises en fonction de leur comportement à l’exportation………………….63

2. Analyse des résultats économétriques……………………………..………..…..64

Conclusion Générale……………………… ..…………………………………… …………… ..71

Références bibliographiques…………………………………… ..…………………………… .76

Annexes……………………………………… …………………… .………………… .……..…..81

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Acronymes et abréviations

CA : Chiffre d’Affaires

DEPF : Direction des Etudes et des Prévisions Financières

EBE: Excédent Brut d’Exploitation

FACS: Firm Analysis and Competitiveness Survey

GE : Grandes Entreprises

HCP : Haut Commissariat au Plan

IAA : Industries Agroalimentaires

ICPC : Industries Chimiques et Para-Chimiques

ITC : Industries du Textile et Cuir.

IEE : Industries Electriques et Electroniques

IMM : Industries Métalliques et Mécaniques

LOG : Logarithme

MCO : Moindres Carrés Ordinaires

ME : Moyennes Entreprises

OMC : Organisation Mondiale du Commerce

PAT : Productivité Apparente du Travail

PE : Petites Entreprises

PME : Petites et moyennes Entreprises

PTF : Productivité Totale des Facteurs

R&D : Recherche et Développement

SCP : Structure-Comportement-Performance

TPE : Très Petites Entreprises

UE : Union Européenne

VA :Valeur Ajoutée

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Introduction Générale

2 | P a g e

Étant donné la mondialisation accrue et l’intensification de la concurrence internationale,

l’ouverture et la libéralisation des échanges sont devenues des choix incontournables pour toute

économie. Il est devenu nécessaire pour les entreprises désirant croître et augmenter leurs gains de

productivité d’envisager la possibilité de s’internationaliser.

Dans ce contexte, l’exportation joue un rôle déterminant dans le développement des

entreprises. Elle peut être la «récompense» des entreprises efficaces, et/ou le moteur de leur

efficacité. En fait, l’activité d’exportation augmente la concurrence sur les marchés étrangers

permettant la diffusion technologique et celles des connaissances à travers le pays (effets spillover),

ce qui pousse les firmes à améliorer leurs productivités. C’est ce que la littérature appelle « Effet

d’apprentissage »1. La théorie2 a montré dans le sens inverse qu’il existe des coûts fixes d’entrée sur

les marchés d’exportation (recherche de marché, adaptation des produits, mise en place de canaux de

distribution…), seules les firmes avec un profit suffisamment élevé pour couvrir ces coûts fixes

peuvent exporter. Ce résultat mène à la conclusion que « l’auto-sélection » est fondamentale pour

exporter.

Au Maroc, le déficit commercial est devenu de plus en plus prononcé (hausse annuelle

moyenne de près de 24% durant la période 1998-20113) et la progression annuelle de la productivité

du travail (2,5%) reste relativement faible par rapport aux économies émergentes (où elle dépasse

4% par an)4 et ce, en dépit d’une accélération observée ces dernières années.

Certes, la question du lien entre l’efficacité productive des entreprises et leurs performances en

matière d’exportation a été suffisamment abordée. Néanmoins, rares sont les études quantitatives sur

les entreprises marocaines, permettant de clarifier le lien entre la compétitivité au niveau

international et la productivité. C’est dans cette perspective que le présent travail vise à répondre

aux deux questions suivantes :

Ø Les entreprises les plus productives deviennent-elles des exportatrices et/ou augmentent- elles

leur CA exporté?

Ø La participation aux marchés de l’exportation et/ou l’augmentation de l’intensité des

exportations se traduisent-elles par un accroissement de la productivité?

1 Voir les travaux de : Alvarez et Lopez (2005) et Clerides et al (1998). 2 Voir les travaux de : Bernard et Jensen (1999, 2004), Melitz (2003) et Roberts et Tybout (1997). 3 Selon le ministère du commerce extérieur, 2012. 4 Selon le rapport de la DEPF : « Un Maroc en devenir des acquis à consolider, des défis à relever… » 2011.

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La réponse à ces questions passe, essentiellement, par l’analyse de l’impact de deux catégories

principales de facteurs. Il s’agit :

Ø Des caractéristiques internes à l’entreprise: taille, taux d’endettement.

Ø De l’environnement de l’entreprise : secteur d’activité, la localité...

Il convient de noter, que dans notre étude, nous utilisons la productivité apparente du travail

(PAT).5Sans oublier de signaler que la productivité globale des facteurs (PTF) est a priori un

indicateur plus général que la PAT, car elle prend en compte l’intensité capitalistique et la

productivité du capital. Le problème est que la PTF est très difficile à estimer en absence des

données relatives au facteur capital.

Ce projet de recherche est structuré comme suit : dans le premier chapitre nous proposons un

diagnostic des caractéristiques des exportations marocaines (structure, concentration, diversification,

produits dynamiques, avantages comparatifs, parts de marché,…). Au chapitre qui suit, nous

exposons les grandes lignes de la théorie et des études empiriques sur la participation aux marchés

d’exportation et la productivité des entreprises.

L’utilité des deux premiers chapitres trouve son origine dans deux raisons : Du point de vue du

contexte marocain, les données chiffrées sur les grands agrégats économiques peuvent nous aider à

établir le champ permettant l’interprétation et l’analyse des résultats issus de notre étude et

l’explication des « contradictions » par rapport à la théorie selon la structure de l’économie

marocaine. Du point de vue de la recherche, la théorie et les études empiriques faites sur cette

problématique aident à définir les méthodes économétriques pour analyser la relation entre

productivité et performance à l’exportation dans les entreprises industrielles marocaines. Ensuite

nous examinons dans le dernier chapitre, les résultats économétriques obtenus et utilisés aux fins de

notre analyse. Pour conclure, nous présentons les limites et les perspectives de l’approche.

5 PAT = VA/effectif

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Chapitre I.

Analyse de la structure des exportations marocaines et de la

productivité des secteurs industriels

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Introduction au chapitre I En représentant l’un des piliers de sa stratégie économique depuis la mise en place du

Programme d’Ajustement Structurel (PAS), l’ouverture à l’extérieur du Maroc était perçue comme

une condition nécessaire pour retrouver le chemin d’une croissance forte et soutenue. L’un des

canaux de transmission qui devait être mobilisé pour la réalisation de cet objectif résidait en

particulier dans la bonne tenue des exportations.

Après la crise financière du début des années 80, le Maroc a entrepris un programme

ambitieux de réformes sur les plans macro-économique, structurel et commercial. Ces efforts ont

porté des fruits dans la deuxième moitié des années 80. Les exportations manufacturières se sont

accrues ; et la croissance globale du PIB par habitant a été de 3,4 % par an. Toutefois, l’expansion a

été de courte durée. Au cours des années 90, le secteur des industries manufacturières du Maroc et

l’économie du pays dans son ensemble ont accusé une faible performance. L’étude des données

statistiques dans une perspective de long terme (1980-2010), montre que la progression des

exportations marocaines n’a cessé de reculer6. Le taux de couverture des marchandises importées par

celles exportées s’est fortement détérioré depuis 2007 pour atteindre à peine 42,8% en 2009 contre

74% en 1997 et presque 80% en 1988.7

Le cumul des tendances notées ci-dessus suggère que le Maroc a perdu sa compétitivité par

rapport aux autres économies de marché émergentes, qui ont connu une croissance rapide des

exportations manufacturières et du PIB dans les années 2000. Les exportations du Maroc ont

enregistré une contre-performance au cours de ces dernières années, malgré un contexte favorable

dont notamment : i) le réaménagement du panier du dirham en avril 2001 qui a permis de stabiliser le

dirham par rapport à l'euro et de réduire la volatilité entre les deux monnaies, ii) le démantèlement

tarifaire appliqué depuis mars 2000 aux intrants importés de l’Union Européenne.

L’objectif principal de ce chapitre consiste à recadrer la compétitivité et la performance des

exportations en produits manufacturiers marocains à travers un diagnostic des caractéristiques des

exportations marocaines. Cela va nous permettre d’analyser les résultats de notre étude en fonction

de la structure économique marocaine, pour proposer enfin quelques mesures de nature à dynamiser

les exportations et encourager la productivité des entreprises industrielles marocaines.

6 Le taux de croissance des exportations sur la période (1980-1990) était de 3,1% contre seulement 2,2% durant la période (2000-2010) selon l’Office des changes. 7 Centre Marocain de conjoncture, lettre N°229, octobre 2011

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I. Principaux indicateurs et caractéristiques des exportations du

Maroc :

Le système économique du pays se caractérise par une ouverture de plus en plus accrue vers

l'extérieur. Cette ouverture a été accompagnée par des mutations structurelles des échanges

extérieurs tant au niveau des produits échangés qu’au niveau de la répartition par zones

géographiques.

1. Répartition des exportations par principaux produits :

En termes de diversification, les exportations restent principalement concentrées sur deux

secteurs à savoir les industries «Textile-Cuir» et «Mécanique-Electrique». En dépit qu’elles ont

connu une régression en 2009, elles représentaient 45,7% des exportations marocaines après plus de

50% en 1998.

Graphique 1 : Structure des exportations marocaines par principaux produits

Source : DEPF, Décembre 2011

Les exportations des produits mécaniques et électriques et des produits alimentaires ont pris

de l’importance entre 1998 et 2009 (18,4% et 14,4% respectivement en 2009 contre seulement

12,7% et 12,1% en 1998) au détriment de celles des produits textiles et cuirs qui sont passées de

38% en 1998 à 27,3% en 2009. Cela résulte d’une part, de la baisse relative de la demande mondiale

pour ce type de produits. D’autre part, d’une forte concurrence directe des producteurs à bas coût

d’Europe de l’Est et d’Asie de l'Est, suite, par exemple, à la fin des quotas d'exportation liée à la

disparition de l’accord Multi fibres au début de 2005.

1998 2009

9,4% 8,3%9,3% 12,3%

11,6% 12,5%12,1% 14,4%

12,7%18,4%

38,0%27,3%

Textiles cuirs

Mécanique électrique

Produits alimentaires

Chimie

Agriculture

Minerais

Energie

Sidérurgie métallurgie

Bois papiers

Matériaux de construction

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D’un autre côté, la performance des exportations marocaines au niveau mondial a été

inférieure à celle de ses concurrents en termes de parts de marché absolues (voir annexe 1). Cette

sous-performance n’est pas due à des facteurs externes, tels la fin de l’accord multifibres, ou la

hausse des prix du pétrole. Elle est largement attribuable à des facteurs internes, particulièrement la

modestie en termes de compétitivité.

2. Répartition des exportations par zone géographique :

Les exportations marocaines se distinguent par une sensibilité à la conjoncture de l’UE,

principal partenaire commercial du Maroc. A titre d’exemple, en 2010, les échanges commerciaux du

Maroc avec l’étranger ont enregistré une progression de 18,6%, s’établissant à 40015,55 M€ contre

30170,25 M€ en 2009. L’Europe arrive en tête des partenaires économiques du Royaume avec

65,3% du total des exportations, suivie de l’Asie (15,1%), de l’Afrique (9,8%), de l’Amérique

(8,9%) puis de l’Océanie (0,9%) comme le montre le graphique 2.

Graphique 2 : Répartition des exportations par région en 2010 :

Source : Office des changes

Par ailleurs, l’analyse de l’évolution de la demande étrangère adressée au Maroc montre

également que celle-ci reste largement dépendante des partenaires européens, même si la dynamique

de la demande en provenance des pays hors UE (Inde, Brésil, Russie, Turquie, Chine…), est plus

forte depuis 2004. Cependant, le rythme de croissance de la demande de l’UE adressée au Maroc a

baissé de 3 points : passant de 5% durant la période 1991-2002 à 2% durant la période 2003-2009.

La chute la plus alarmante était en 2009 avec une baisse de 13,2 % (voir annexe 2). Cette baisse est

due à la chute des importations européennes du fait de la crise économique et financière

internationale qui a touché ces pays qui constituent les principaux partenaires commerciaux du

Maroc.

EUROPE65,3%

AMERIQUE8,9 %

AFRIQUE9,8 %

ASIE15,1%

OCÉANIE 0,9 %

8 | P a g e

Par conséquent, ceci explique à son tour le recul des exportations marocaines, notamment en

produits textile-habillement et en composantes de l’industrie automobile. D’où il nous semble

nécessaire de recadrer la compétitivité et la performance des différents secteurs qui composent le

tissu des industries manufacturières du Maroc dans la perspective internationale à travers une analyse

méso-économique du secteur manufacturier marocain.

II. Analyse Méso-économique du secteur manufacturier

marocain : Le secteur manufacturier marocain occupe une place stratégique dans l’économie du pays.

En effet, il contribue à hauteur de 14% du PIB, compte près de 2000 entreprises parmi les

établissements industriels du pays et dégage 1,6 Milliards d’Euros de valeur ajoutée8.

1. Dynamisme des exportations dans le secteur manufacturier :

Les produits manufacturiers prédominaient en 2010 deux tiers environ des exportations du

Maroc, les exportations de produits agricoles représentaient 21% tandis que le reste ne constituaient

que 16% du total des exportations marocaines.

Graphique 3 : Structure des exportations marocaines en 2010 :

Source : OMC

Le secteur manufacturier est dominé par les activités de sous-traitance notamment dans le

domaine de matériel de transport et celui de textile et habillement. Ce dernier représente la branche

la plus importante du secteur en termes d'exportation et d'emploi, c’est pour cette raison d’ailleurs

que la politique vise à faciliter son passage de la sous-traitance à la co-traitance et aux produits finis.

8 Ministère de l'économie et des finances

Produits manufacturés

63%

Produits agricoles

21%

Autres16%

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Graphique 4 : Evolution du taux d'exportation9 selon les branches de l’industrie marocaine :

Source : Ministère de l'industrie, du commerce et des nouvelles technologies ; DEPF

Le rythme de l’évolution du poids des exportations dans la production industrielle totale a

connu une stabilité durant la période 1990-2009, dissimulant des divergences au niveau sectoriel.

Ainsi, ce ratio s’est accru dans le secteur électrique et électronique (passant respectivement de

31,6% à 58,4%), le secteur du textile et cuir (passant respectivement de 52,6% à 61,1%) et le

secteur de la mécanique et métallurgie (passant respectivement de 10% à 14,9%). En revanche, le

secteur agro-alimentaire a connu une baisse de son taux d’exportation passant de 15,7% en 1990 à

13,8% en 2009. Il en est de même pour le secteur chimique et parachimique ayant enregistré un taux

de 23,1% en 2009 contre 23,8% en 1990.

Le recul du secteur manufacturier provient de sa lente transformation structurelle, ce qui

explique les résultats modestes du Maroc au niveau des exportations qui continuent à être axées sur

des produits traditionnels, peu diversifiés, exigeant peu de qualifications, et présentant une faible

valeur ajoutée. Par conséquent, le secteur des exportations ne bénéficie pas complètement de la

dynamique commerciale des partenaires commerciaux du Maroc, et donc a été incapable de profiter

pleinement de son potentiel pour contribuer à la croissance et à la création d'emploi.

La situation de la compétitivité du commerce international du Maroc cache en effet des

faiblesses structurelles, notamment un système productif peu diversifié faisant ressortir une

spécialisation sectorielle des exportations marocaines limitées à quelques produits. En effet, il est de

plus en plus admis que la diversité des produits exportés peut constituer un facteur décisif, qui 9 C'est le rapport des exportations à la production

01020304050607080

%

Industrie agro-alimentaire Industrie textile et cuirIndustrie chimique et parachimique Industrie mécanique et métallurgiqueIndustrie électrique et électronique Total industrie

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permet aux échanges d’influencer la productivité, cependant le lien entre eux occupe une place

prépondérante dans la littérature consacrée à la croissance qui suggère qu’il existe une corrélation

positive entre la productivité d’un pays et la diversification de ses exportations10. Delà nous pouvons

dire que la faible diversification peut avoir des effets négatifs sur la productivité des entreprises

marocaines d'où la nécessité d’examiner celle-ci dans chaque branche du secteur manufacturier

marocain.

2. Analyse de la productivité des secteurs:

Les tendances de la productivité dans les industries manufacturières font ressortir une

évolution positive de la productivité apparente du travail qui s'est accrue depuis début 2000.

L'amélioration de la productivité du travail se présente cependant de façon assez différenciée selon

les grands secteurs d'activités.

Graphique 5 : Productivité apparente du travail (PAT)11

Source : Ministère de l'industrie, du commerce et des nouvelles technologies ; DEPF

Il ressort de l’analyse de la productivité des différents secteurs industriels que la branche

chimie-parachimie est caractérisée par une forte productivité alors qu’elle a connue une diminution

de son taux d’exportation durant la période (1990-2009)12 .Alors que le secteur qui indique une faible

productivité est celui relatif à l’habillement, au cuir et au textile. Ce résultat est inquiétant et 10 Les travaux de Feenstra et Kee (2004) qui couvrent un échantillon de 34 pays entre 1982 et 1997, approfondis après par les travaux de Haussman et al (2005) et Rodrik (2006). 11 PATi=VA du secteuri/ Emploi par secteuri 12 Voir Graphe 4 page 9

0

50

100

150

200

250

300

350

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009En M

illie

rs d

e D

H p

ar E

mpl

oyé

et p

ar a

n

Productivité Apparente du Travail (PAT)*

Industrie agro-alimentaire Industrie textile et cuir

Industrie chimique et parachimique Industrie mécanique et métallurgique

Industrie électrique et électronique Total industrie

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prévisible : inquiétant parce que ce secteur est le plus exportateur et prévisible puisqu’il est à forte

intensité de main-d’œuvre. Ce décalage est significatif pour un secteur qui est intégré à une division

internationale du processus de production, géré par des opérations de sous-traitance « passive », ne

parvient pas à dégager une dynamique de création de VA.

Pour la septième année consécutive, les chiffres du commerce extérieur marocain font état de

déficits conséquents (voire l’annexe 3), essentiellement causés par le recul des parts de marche à

l’export et probablement par la faiblesse de productivité ce certains secteurs industriels prometteurs.

Ces chiffres inquiètent avant tout parce qu’ils pourraient être le signe d’une perte de compétitivité

propre aux entreprises marocaines13.

Par ailleurs, il n’y a pas beaucoup d’études qui renseignent sur les facteurs qui influencent la

décision des firmes marocaines à s’engager dans la compétition internationale. De ce fait, une

analyse encore plus approfondie éclairera donc la performance des entreprises industrielles. Plus

précisément, nous nous intéresserons à une analyse microéconomique des déterminants des

performances à l’exportation des entreprises manufacturières marocaines et leur productivité.

13 Fontagné et Gaulier (2008) et Krugman (1994)

12 | P a g e

Chapitre II

Les contributions

théoriques et empiriques

à la relation producti vité-exportation

13 | P a g e

Introduction au chapitre II

Dans la plupart des modèles théoriques du commerce international, le sujet qui a reçu une

attention particulière est celui qui s’intéresse à la relation entre la productivité au niveau de la firme

et l’entrée et la survie sur les marchés d’exportation.

Il existe aujourd’hui plusieurs travaux empiriques basés sur les analyses de Bernard et Jensen

(1995), qui ont accordé une attention au sens de causalité entre l’exportation et les changements de

la productivité des firmes. Ces travaux permettent la comparaison entre les firmes exportatrices et

non exportatrices. L’interaction entre les coûts fixes et l’hétérogénéité des firmes ont été l’élément

clé dans ces analyses.

Dans ce présent chapitre, nous présentons les enseignements des approches théoriques traitant

la relation exportation-productivité avec leurs déterminants. Puis nous abordons les enseignements

de quelques travaux empiriques qui expliquent les comportements des firmes face à l’exportation et

la productivité, tout en prenant en compte les différents facteurs externes ou internes qui peuvent les

influencer. Ceci nous aidera à formuler nos hypothèses de recherches sur l’interférence entre la

performance à l’exportation et la productivité des entreprises industrielles marocaines, et de

confectionner par la suite nos modèles conceptuels à tester économétriquement.

Section I- Analyse de la productivité des entreprises, de leur

comportement à l’exportation et de leurs déterminants : Fondements

théoriques

En addition des théories traitant les effets d’autosélection et d’apprentissage, nous allons

présenter les approches théoriques relatives aux déterminants internes et externes du comportement à

l’exportation et de l’évolution de productivité des firmes.

Paragraphe-I : La relation entre ouverture et productivité de la firme :

1. L’hétérogénéité des firmes :

Les évolutions de l’ancienne et de la nouvelle théorie du commerce international ont permis le

développement de modèles théoriques qui insistent sur l’importance de l’hétérogénéité des firmes à

générer du commerce international et à induire la croissance de la productivité. Ces modèles

14 | P a g e

proposent des explications à quelques travaux empiriques et leurs analyses occupent aujourd’hui une

large part des sujets de recherche sur le commerce international.

L’hétérogénéité des firmes permet de faire la différence entre les firmes d’une même industrie

et de déterminer laquelle exporte et laquelle devient une multinationale. Bernard, Eaton, Jensen et

Kortum (2003) ont développé un modèle dans lequel ils introduisent l’hétérogénéité au niveau de

l’entreprise dans un modèle statique en adaptant un modèle Ricardien d’avantages comparatifs

spécifiques à la firme. Dans un autre modèle présenté par Melitz (2003), les firmes sont hétérogènes,

dans le sens où elles diffèrent par leur productivité. Ce modèle est considéré comme fondamental car

il a lié l’hétérogénéité des firmes à la productivité de l’industrie, avec l’exportation comme facteur

clé de ce processus. Son travail a stimulé une grande partie de l’analyse des implications de

l’hétérogénéité de la firme dans plusieurs champs du commerce international.

2. L’effet d’auto-sélection aléatoire et consciente :

Dans les modèles du commerce international caractérisé par l’hétérogénéité des entreprises,

l’effet d’auto-sélection a été modélisé initialement par Clerides et al (1998) et a été mis en évidence

par Bernard et Jensen (1999, 2004). L’argument théorique sous-jacent est qu’en présence de coûts

fixes liés à l’exportation (Comme la recherche de marché, les coûts de transport, l’adaptation des

produits, la mise en place de réseaux de distribution et les démarches visant à satisfaire les exigences

de la réglementation étrangère), la concurrence de marché fait que seules les entreprises les plus

efficaces trouvent profitable de s’engager dans le commerce international (Bernard et al (2003),

Melitz (2003)).

En effet, pour savoir si l’auto-sélection existe il faut partir de la comparaison entre les

entreprises exportatrices et non exportatrices et de la différence dans la performance des firmes qui

entrent sur les marchés d’exportation. Les entrants futurs possèdent les caractéristiques appropriées

qui leurs permettent d’exporter et d’accroître plus vite leur productivité que les non exportateurs.

Cette constatation amène à la conclusion que l’auto-sélection est fondamentale pour exporter.

En outre, il faut noter qu’il existe un autre type d’auto-sélection, c’est « l’auto-sélection

consciente » ou « l’apprentissage pour l’exportation ». Lopez (2005) a proposé l’idée que l’auto-

sélection dans les pays en développement puisse être un processus conscient par lequel les firmes

augmentent leur productivité, avec l’objectif explicite d’entrer sur les marchés d’exportation. La

raison principale est que dans ces pays les biens produits pour les marchés d’exportation, en

particulier ceux des pays développés, sont souvent d’une meilleure qualité que les biens similaires

15 | P a g e

produits pour le marché local. Ainsi, les firmes qui veulent se focaliser sur les marchés

internationaux ont besoin d’acheter de nouvelles technologies et d’investir dans de nouveaux

capitaux pour pouvoir produire un bien de meilleure qualité destiné à l’exportation. L’introduction de

ces nouvelles technologies augmente la valeur de l’output produit par les exportateurs, d’où

l’augmentation de la productivité mesurée relativement aux firmes non exportatrices, sachant que

celles-ci continuent à produire des biens de faible qualité pour le marché domestique.

L’intervention de l’Etat pour promouvoir les exportations (zones de libre échange, incitations

fiscales,…) est un engagement très répandu dans l’établissement des nouvelles politiques

commerciales, qui a été historiquement porté par l’idée que la croissance des exportations et la

croissance de la production sont positivement corrélées.

En résumé, les firmes les plus productives font de l’auto-sélection sur le marché orienté à

l’exportation. La causalité va alors dans le sens de la productivité vers l’exportation. Ainsi, dans

notre étude nous allons essayer de vérifier l’existence d’un effet d’autosélection, en termes de

l’incidence de la productivité apparente du travail14 sur la décision d’entreprise à exporter et/ou sur

son taux d’exportation15. Cependant, il ne faut pas confondre l’effet « d’auto-sélection consciente »

ou « l’apprentissage pour l’exportation » avec celui de « l’apprentissage par l’exportation » que nous

allons présenter dans le paragraphe qui suit.

3. L’effet d’apprentissage par l’exportation :

L’amélioration de la productivité associée à l’accès aux marchés d’exportation a été appelée

par Clerides et al (1998) et par d’autres comme « l’apprentissage par l’exportation » ou le

« learning by exporting ». L’hypothèse sous-jacente, suppose que la participation aux marchés

d’exportation a un effet positif sur la productivité. Ainsi, les établissements qui participent aux

marchés d’exportation et y demeurent ont une productivité supérieure à celle des établissements qui

opèrent seulement sur les marchés locaux et ce, grâce à l’exploitation des connaissances et des

nouvelles technologies diffusées sur ces marchés d’exportation.

Clerides, Lach et Tybout (1998) ont essayé de répondre à la question suivante : Est ce que

les firmes deviennent plus efficientes en devenant exportatrices ? La méthodologie utilisée pour

détecter les effets d’apprentissage est fondée sur l’idée que si exporter génère des gains d’efficience,

alors les firmes qui commencent à exporter vont améliorer leur productivité.

14 C’est le rapport: Valeur ajoutée/ Effectif employé. 15 C’est le ratio: Exportations/ Chiffre d’affaires.

16 | P a g e

En effet, l’activité d’exportation augmente la concurrence sur les marchés étrangers permettant

d’acquérir des connaissances transmises par les acheteurs et par les concurrents étrangers bien

informés sur les procédures et les produits qui réduisent les coûts, tout en améliorant la qualité. Ils

leur apportent une assistance technique, c’est l’effet d’apprentissage. Il est à signaler toutefois que

les gains de productivité émanant de l’exportation, peuvent résulter d’une expérience, en termes de

productivité, acquise dans les marchés étrangers. Autrement dit, les entreprises qui exportent

acquièrent des expériences qu’elles mettent à leur profit pour produire à moindres coûts ce qui

améliore leur productivité.

En résumé, le sens de la causalité va de l’exportation vers la productivité. Dans notre étude, en

étudiant le comportement d’exportation des entreprises manufacturières et leur productivité, nous

allons vérifier s’il s’agit bien d’un « effet apprentissage par exportation » ou il s’agit tout

simplement d’un effet d’expérience en termes de productivité.

Paragraphe-II : Les approches théoriques relatives à la relation entre taille et

exportation-productivité :

1. Les économies d’échelle :

La littérature montre que l'existence d'une taille optimale et d'une diminution des coûts

unitaires influencent largement les stratégies des entreprises et participent à l'explication des

structures industrielles. Traditionnellement, les stratégies de concentration et leurs développements,

sont justifiés par les économies d'échelle. De la même façon, les économies d'échelle constituent une

barrière à l'entrée pour les concurrents potentiels (par la protection de la position des entreprises

existantes).Ces barrières à l’entrée ont trois sources possibles : les avantages de coûts, la

différenciation et la taille, sur lesquels l’entreprise agit pour bloquer l’entrée de nouveaux

concurrents.

Une économie d’échelle correspond à la baisse du coût unitaire d’un produit, qu’obtient une

entreprise en accroissant la quantité de sa production en longue période16, suite à la possibilité de

répartition des coûts (des brevets, de recherche et développement, de construction d'usines) sur

davantage d’unités produites ce qui réduit le coût de chaque unité. En d'autres termes, les

rendements sont croissants lorsque la production varie de façon plus importante que la variation des

facteurs de production utilisés.

16 A. Marshall (1890) , Economies d’échelle internes.

17 | P a g e

Réaliser des économies d'échelles apporte aux entreprises beaucoup d'avantages :

• En devenant plus importante, l’entreprise peut se permettre d’embaucher des

collaborateurs de haut niveau qui accroissent son efficacité.

• Une plus grande taille permet également à l’entreprise d’obtenir des conditions

commerciales plus avantageuses de la part des fournisseurs de l’entreprise en cas

d’accroissement du volume d’achat et d’obtenir ainsi des conditions financières plus

favorables pour ses emprunts : taux d’intérêt plus faible de la part des banques, accès à

une gamme plus large de produits financiers, etc.

• Une taille plus importante permet parfois d’améliorer l’efficacité organisationnelle de

l’entreprise en accroissant la spécialisation des employés.

Cependant, l’augmentation de la taille de l’entreprise n’a pas toujours les effets positifs

attendus, elle peut être néfaste pour l’entreprise lorsqu’elle devienne abusive en réalisant des

déséconomies d’échelle.

2. Les déséconomies d’échelle :

Lorsqu'on approche de la saturation des capacités de production, la taille de l'entreprise

devient tellement excessive que des difficultés de gestion sont rencontrées. Le coût moyen cesse de

diminuer et l'entreprise cesse de réaliser des économies d'échelle comme le montre le graphique ci-

dessous :

Graphique 6 : le cout moyen en fonction de la quantité produite.

Déséconomies d’échelle

Economies d’échelle

QTaille optimale Dimension des activités

G

CT/Q

18 | P a g e

En effet, parmi les causes les plus communément avancées, on peut citer :

Ø la hausse des coûts de vente et de distribution : lorsqu’une firme grandit, elle doit conquérir

des marchés de plus en plus lointains, faire face à des charges d’expédition de plus en plus élevées,

engager des frais publicitaires de plus en plus important…, de sorte que l’ensemble des dépenses

supplémentaires engagées croissent plus vite que le total de la production.

Ø manque de motivation des employés et la dégradation des relations de travail : En général,

plus la taille de l’organisation est importante, moins l’information se transmet correctement.

Apparaissent alors des difficultés de coordination entre les agents, des besoins accrus de

management, de communication interne, difficultés de contrôle et de surveillance, à cause du

nombre élevé de travailleurs.

En bref, les théories des économies et des déséconomies d’échelle vont nous clarifier la

relation entre la taille de l’entreprise sur son efficacité productive que nous allons étudier dans le

chapitre suivant.

3. La théorie des étapes, la taille et exportation de la firme : Durant ces dernières années, plusieurs chercheurs se sont interrogés sur la question de

l’internationalisation des entreprises. La plupart de ces travaux trouvent leurs fondements dans la

théorie « des étapes » ou «behavioriste » de la firme. Johanson et Vahlne (1990) sont parmi les

premiers auteurs de la théorie des étapes : l'internationalisation reflète une acquisition graduelle, une

intégration et une utilisation des connaissances sur les marchés étrangers. Comparativement aux

entreprises plus jeunes et de plus petites tailles, les entreprises qui prennent de l'expansion sont celles

qui accumulent des ressources, créent des économies d'échelle et produisent une capacité

excédentaire d’où l'exportation. L'argument complémentaire de la théorie des étapes stipule que les

petites entreprises aient des lacunes au niveau de l'efficacité, des économies d'échelle et de

l'expérience en gestion, des éléments indispensables pour survivre sur le marché international. Car,

les entreprises suivent une trajectoire sur laquelle la pénétration de nouveaux territoires

géographiques ne se produit que bien après la conception, la commercialisation et la croissance.

En effet, la théorie des étapes nous justifie l’introduction, dans notre étude, de la variable

taille pour étudier le comportement à l’exportation des entreprises. Cependant, l’incapacité de cette

approche à expliquer certains comportements des entreprises à l’international a ouvert la voie à

d’autres approches, notamment l’approche économique par les ressources et l’approche par les

réseaux.

19 | P a g e

Paragraphe-III : L’approche « par ressources et compétences »:

1. La théorie des ressources et compétences :

L’approche « par les ressources et compétences », trouve ses origines dans les travaux de

Penrose (1959). Elle s’appuie sur l’hypothèse selon laquelle l’entreprise s’organise en cherchant à

s’assurer un véritable avantage concurrentiel, à maximiser ses rentes stratégiques, et à minimiser

conjointement les coûts d’utilisation de ses ressources en utilisant des compétences nécessaires.

(Hamel et Prahalad (1990)).

Cette théorie a été développée tout d’abord, pour éclairer l’hétérogénéité des performances des

firmes appartenant à un même secteur d’activité. C'est-à-dire, qu’est-ce qui fait qu’une firme est

plus performante que d’autres durablement ? Ainsi, dans son article de 1984, Wernerfelt répond à

cette question en mettant en avant un facteur de performance durable qui se trouve au sein même de

la firme: chaque firme s’efforce de créer et de développer des ressources qui lui assurent un avantage

persistant sur ses concurrents. Cet avantage tient soit aux propriétés des ressources elles-mêmes, soit

à la capacité de la firme à acquérir des ressources en rendant difficile aux concurrents cette

acquisition.

En 1991, les travaux de Barney viennent compléter ceux de Wernerfelt et rendre la théorie

des ressources plus opérationnelle. En effet, Barney a fait un constat qui s’oppose à deux hypothèses

fortes de l’analyse stratégique: i) Les firmes d’une industrie n’ont pas toutes des comportements

identiques et connaissent des performances diverses, ce qui provient de l’hétérogénéité des

ressources ; ii) La diversité des performances peut être durable, persistante, du fait de la faible

mobilité des ressources.

Pour lui, l’enjeu est de chercher quels sont les critères qui peuvent faire d’une ressource

possédée par une firme un avantage concurrentiel persistant17? Ces critères sont selon lui au

nombre de quatre et constituent des indicateurs empiriques de l’hétérogénéité et de l’immobilité

d’une ressource. Tout d’abord, la ressource doit être créatrice de valeur, elle doit contribuer de

manière décisive à l’efficience de la firme en permettant de saisir des opportunités ou de neutraliser

des menaces. Elle doit deuxièmement être rare, en elle-même ou dans sa façon d’être bien exploitée.

Elle doit être aussi difficilement imitable. Enfin, elle ne doit pas être facilement substituable.

17 Persistant en termes d’équilibre, sachant que celui-ci puisse toujours être rompu par un choc exogène.

20 | P a g e

Par ailleurs, pour la firme, les critères qui déterminent sa survie et le facteur de résistance le

plus puissant à la sélection de l’environnement, sont sa capacité à générer une forte capacité

d’autofinancement. Dans ce contexte, la dotation en facteurs initiale de la firme (en particulier en

capital) joue donc un rôle crucial (Teece et al (1994)).

D’un autre côté, cette approche vient, d’enrichir la compréhension du processus

d’internationalisation. Le caractère fédérateur du concept de ressources et compétences, provient de

ce que le processus d’internationalisation nécessite la mise en place d’un ensemble de ressources et

de compétences. Ces dernières touchent l’ensemble des composantes de l’entreprise, qu’elles soient

internes ou externes.

En outre, il faut noter que ces ressources et compétences remplissent un rôle central aussi bien

en amont qu’en aval de la décision d’internationalisation. En amont, elles jouent sur l’intention et la

propension de l’internationalisation. Elles agissent comme facteurs motivant (stimuli) soit comme

facteurs freinant (barrières) la décision d’internationalisation. En aval de la décision

d’internationalisation, ces ressources et compétences peuvent intervenir également sous la forme de

stimuli ou de freins (surtout internes) influençant cette fois-ci le rythme du processus

d’internationalisation (choix d’augmenter la présence à l’international, de diminuer ou bien d’arrêter

définitivement les opérations internationales).

St-Amant et Renard (2004) distinguent quatre types de ressources :

• Les ressources physiques: elles sont composées des bâtiments, des bureaux et des matières

premières.

• Les ressources financières: ce sont les « moyens financiers disponibles à l'organisation pour

assurer ses activités quotidiennes de même que ses projets de développement ».

• Les ressources technologiques : Il s’agit « d’artefacts techniques tels que des instruments, des

outils, des machines qui sont utilisés pour réaliser les activités productives au sein de

l'organisation, mais aussi les procédés, brevets, méthodes qui s’y rapportent. Les technologies de

l’information et de la communication sont une sous-catégorie des ressources technologiques».

• Les ressources organisationnelles : ce sont les « éléments de design tels que la structure de

l'organisation, son mode d’organisation du travail, de coordination, mais aussi des éléments de la

dynamique sociale tels que la culture, le pouvoir, les relations de travail, etc.».

21 | P a g e

En bref, Les ressources et leur utilisation optimale jouent un rôle crucial dans la

compréhension du comportement à l’exportation et de l’efficience des firmes. Dans notre étude,

nous allons introduire le ratio d’endettement pour montrer l’importance des ressources financières

dans le processus d’exportation et la productivité des entreprises.

Paragraphe IV- Le lien entre le secteur d’activité et la stratégie d’exportation des

firmes : le paradigme (SCP)

Les bases du paradigme « structure-comportement-performance (SCP) » ont été

développées par Mason en 1936, ces travaux ont été complétés par Bain en 1959 etScherer et Ross

en 1990)18.

Dans sa forme la plus simple, ce paradigme soutient qu’il y a un rapport causal

unidirectionnel reliant la structure du marché au comportement des firmes en présence et ensuite à la

performance (Morvan 1991), comme illustré par le graphique ci-dessous :

Graphique 7 : le modèle de base Structure-Comportement-Performances (SCP)

18 Scherer et Ross (1990) ont permis une formulation définitive du paradigme (SCP), depuis elle a été

largement utilisée pour analyser des industries et des stratégies concurrentielles.

22 | P a g e

Pour ce qui est de la Structure, elle décrit l'environnement du marché : nombre et distribution

des entreprises (concentration), degré de différenciation des produits, existence et ampleur des

barrières à l'entrée (et à la sortie), degré d'intégration et de diversification des acteurs…Pendant que

le Comportement désigne les décisions des firmes: le prix, les dépenses publicitaires et de Recherche

et développement, la localisation, qualité des biens produits…etc. Alors que les Performances

envisagées à deux niveaux : celles qui est individuel de la firme (ses profits) et celles de l'économie

dans son ensemble (efficacité productive, progrès technique). En résumé la structure du marché

affecte le comportement des firmes dans une industrie et cela affecte à son tour leur performance.

Dans notre étude nous allons utiliser le secteur d’appartenance pour examiner l’incidence de

l’environnement externe à l’entreprise sur sa performance et son comportement.

Paragraphe-V : Les économies d’agglomération

Les fondements microéconomiques de l’agglomération des entreprises sont multiples. Ils

constituent un élément central dans l’économie spatiale et urbaine et tentent de comprendre pourquoi

l’activité économique tend à se concentrer sur certains lieux. Depuis les travaux d’Alfred Marshall

(1890), il est coutume de penser que l’agglomération permet de réduire les coûts de déplacement des

biens, des personnes ou des idées. Dans ce paragraphe, nous allons présenter les économies

d’agglomération relatives aux exportations et aux gains de productivité.

1. Économies d’agglomération et exportation :

Les économies d’agglomération à l’export, appelées aussi « spillovers à l’exportation », se

présentent comme des externalités sur la performance à l’exportation d’une entreprise entraînées par

la présence d’autres exportateurs dans la même zone géographique. Ces effets transiteraient, entre

autres, par une réduction des coûts liés à la recherche d’information sur les marchés étrangers.

La concentration de plusieurs entreprises d’un même secteur industriel, peut créer ce que

Marshall appelle un district industriel dans lequel se constitue un réseau de liens en aval et en amont.

Le district s’alimente par le pouvoir d’attraction des économies d’agglomération et par les effets de

la spécialisation internationale. Ainsi, la transmission de l’information serait plus pertinente et plus

fluide au sein d’un même secteur. Par ailleurs, les économies d’agglomération statiques de Jacobs

découlent de la diversité industrielle d’une région. Elles stipulent que la présence d’un grand nombre

d’industries et de services dans une même ville permet de répondre plus adéquatement aux besoins

des firmes et de la population qui s’y trouve.

23 | P a g e

À l’inverse, cette agglomération peut être la source de surcoûts. D’une part, le coût des

facteurs de production, du travail, du capital ou bien du terrain, est plus élevé dans les zones où

l’activité économique est concentrée. D’autre part, des externalités négatives de production, telles

que la congestion des réseaux de transport ou toute forme de pollution, sont susceptibles de réduire

les performances des entreprises. Enfin, dans les zones de forte concentration d’un secteur, il est

possible que la concurrence soit plus âpre19.

2. Les économies d’agglomérations et productivité :

Marshall (1890) a conceptualisé les sources de compétitivité d’un système local de PME et a

indiqué trois raisons pour lesquelles les entreprises agglomérées sont plus productives que les autres:

• L’accès à un bassin d’emploi compétent : La concentration géographique attire et développe

des compétences particulières au sein des entreprises. Par conséquent, une entreprise a donc plus de

facilité à trouver de bons candidats pour ses postes vacants : l’adéquation entre l’offre et la demande

d’emploi est plus simple et a plus de chances d’être de meilleure qualité (A. Briant et Y. Barbesol,

2008).

• La spécialisation accrue des fournisseurs: l’agglomération d’entreprises tend à créer un

marché sur lequel les exigences des clients et la quantité de produits demandés sont plus fortes. Cela

pousse chaque entreprise à se spécialiser davantage, à coordonner ses activités avec celles des

autres pour diminuer les coûts de transaction.

• La proximité géographique facilite les transferts formels et informels de connaissance

«knowledge spillovers », d'informations tacites et de savoir-faire. En outre, tout échange

d’information entre les entreprises, concernant les caractéristiques de la demande ou bien les

technologies de production, est plus aisé lorsque la densité des acteurs économiques est plus élevée.

(F.Bellone et al 2008).

19 Cité par A.Briant et Y. Barbesol (2008)

24 | P a g e

Dans le modèle de Romer (1986), les firmes entreprennent des efforts de R&D dans l’espoir

de générer des innovations technologiques qui pourront à terme améliorer leur productivité. Une

partie de ces innovations peut alors se transmettre aux firmes voisines, par le biais d’externalités

technologiques. Par conséquent, chaque unité de capital investie par une entreprise augmente non

seulement son stock de capital physique, mais aussi le niveau technologique de toutes les autres

firmes dans la région par la transmission des externalités technologiques.

En somme, la théorie des économies d’agglomération apporte un éclairage supplémentaire sur

le comportement d’exportation et l’évolution de la productivité. De ce fait, elle va nous aider à

étudier l’incidence de la concentration géographique sur l’efficience et l’ouverture des entreprises

manufacturières marocaines.

Après avoir présenté dans la présente section les différentes théories qui appuient la relation

exportation-productivité avec leurs déterminants, il s’est avéré indispensable de faire une brève

présentation des différentes études empiriques qui se sont intéressées à l’analyse économétrique de la

relation exportation -productivité.

Section II-Ouverture et productivité : L’apport des

études empiriques :

Dans la présente section, nous exposons dans un premier temps, des études empiriques qui

portent sur deux questions principales posées dans la présente étude, à savoir : i) l’entrée des

établissements plus productifs sur les marchés d’exportation, est-elle le résultat d’un processus

d’autosélection? ii) La participation aux marchés d’exportation augmente-t-elle la

productivité? Dans un deuxième temps, pour une meilleure compréhension des facteurs internes et

externes à l’entreprise expliquant le comportement d’exportation et le changement de la productivité,

nous présentons quelques travaux empiriques traitant ces facteurs dans le cadre

d’internationalisation des entreprises.

25 | P a g e

La majorité des auteurs qui ont abordé les obstacles et stimuli à l’ouverture et la productivité,

classent les facteurs déterminant le comportement d’exportation en éléments dépendants de

l’environnement interne de l’entreprise et à son milieu externe :

§ Les facteurs internes relatifs à l’organisation de l’entreprise et à sa stratégie comme la

taille et les facteurs financiers.

§ Les facteurs externes sont liés à l’environnement sectoriel et local de la firme comme

le secteur d’activité et la concentration spatiale.

Paragraphe-I : Le lien entre ouverture et productivité de la firme :

Depuis une dizaine d’années plusieurs études ont accordé une attention particulière au sens de

causalité entre l’exportation et les changements de la productivité des firmes. Ces travaux permettent

la comparaison entre les firmes exportatrices et non exportatrices.

1. Analyses empiriques de l’effet d’auto-sélection :

Cet effet est basé sur l’idée selon laquelle les firmes qui désirent exporter doivent supporter des

coûts fixes irrécouvrables dont seules les entreprises bénéficiant d’une efficience productive plus

importante prendront la décision d’accéder aux marchés d’exportation et y demeurer.

Bernard et Jensen (1999), se sont intéressés à ce sujet en comparant la productivité des

exportateurs et non-exportateurs à l’aide des données sur des établissements manufacturiers

américains. Ils ont estimé un modèle composé d’une variable à expliquer binaire (probabilité

d’exporter) et un ensemble de facteurs qui pourraient l’affecter.

Ils ont montré qu’une productivité plus élevée diminue le coût de la vente à l’export et permet

de surmonter le coût fixe d’exportation. Ainsi ce sont les «meilleures» des entreprises qui

deviennent des exportatrices et les entrants sur le marché d’exportation sont significativement plus

productifs que les non-exportateurs20.

20 Voir aussi les travaux de: (Alvarez and Lopez (2005); Baldwin.J et Yan.B (2010); Miguel A. Delgadoa, Jose C. Farinasb, Sonia Ruanoc (2002); Sylvie Scherrer (1998) ; Bernard et wagner (1988)et Melitz (2003)).

26 | P a g e

D’un autre côté, F.Bellone, P.Musso, L.Nesta, S.Schiavo (2010), ont montré, à partir d’un

panel non cylindré de plus de 25.000 entreprises manufacturières en cours de la période de 1993 à

2005, que ce sont les firmes les plus productives qui dédient une part importante de leur production

aux marchés étrangers. Car celles qui vendent sur les marchés extérieurs sont forcées d'augmenter

leur productivité pour résister à la forte concurrence trouvée à l'étranger21.

Par contre, selon l’étude faite par Quéré et al (2006), la productivité du travail des futures

entreprises exportatrices n’est pas significativement différente des firmes non exportatrices. En effet,

la décision d’exporter n’est pas due à une efficacité productive préalablement supérieure. Ce résultat

suggère que l’efficacité productive n’est pas le critère déterminant dans la décision d’exporter des

firmes françaises. Par ailleurs, selon d’autres auteurs l’impact de la productivité est faible sur le

volume exporté par les firmes (Aw, Chung et Roberts (2000); Bernard et Jensen (1999); Clerides,

Lach et Tybout (1998)).

Malgré, l’abondance des travaux empiriques mettant en évidence l’effet d’autosélection, il

existe très peu d’études récentes qui expliquent les sources de croissance de la productivité avant

l’entrée sur les marchés d’exportation. Une des explications possibles est que les firmes augmentent

leur productivité dans l’intention de devenir des firmes exportatrices, appelée processus d’auto-

sélection consciente. Au niveau microéconomique, Lopez (2005) a affirmé cette preuve empirique. Il

a montré que même si l’auto-sélection des firmes est la clé pour entrer sur les marchés d’exportation,

elle peut, cependant, être une auto-sélection consciente, spécialement dans les pays en

développement. En effet, il appuie l’idée que les firmes améliorent consciemment leur productivité,

en ayant à l’esprit l’ouverture sur les marchés extérieurs, plutôt que les meilleures firmes entrent sur

les marchés d’exportation.

2. Analyses empiriques de l’effet d’apprentissage par l’exportation :

L’hypothèse de l’effet « learning by exporting » suppose qu’il existe une corrélation positive

entre la productivité et le fait d’exporter. Elle consiste à l’amélioration de la productivité suite à

l’exploitation des connaissances et des nouvelles technologies, émanant d’une confrontation avec

plusieurs acteurs des marchés des exportations soit via l’expérience acquise sur ces marchés.

Plusieurs auteurs se sont intéressés à ce sujet.

21 Voir également les travaux de : (Mona Haddad (1993) ; Sylvie Scherrer (1998))

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Baldwin.J et Yan.B (2010), ont mené une étude sur la relation entre l’exportation et la

productivité, en se basant sur un échantillon de 20000 entreprises manufacturières canadiennes

provenant de l’Enquête annuelle des manufactures (EAM) de Statistique Canada. Pour examiner

l’incidence du fait d’exporter sur l’amélioration de la productivité, ils ont utilisé une régression par

les MCO, qui compare la croissance de la productivité entre exportateurs et non exportateurs et qui

tient aussi compte des caractéristiques des entreprises.

Ils ont montré qu’en participant aux marchés d’exportation, les entreprises exportatrices

exhibent une croissance plus importante de leur productivité que les non-exportatrices. Cela est dû à

l’effort fournit par les entreprises exportatrices pour ne pas être expulsées d’un marché caractérisé

par une forte concurrence22.

En outre, pour répondre à la question de l’importance du « learning by exporting », Clerides,

Lach et Tybout (1998) ont travaillé sur des entreprises de trois pays « semi-industrialisés» :

Colombie, le Mexique et le Maroc. Ils ont conclu que la participation des entreprises marocaines aux

marchés d’exportation augmente leur productivité. Ces effets d’apprentissage résultent de l’expertise

technique que les acheteurs étrangers procurent aux exportateurs marocains23.

De leur part, Bellone, Musso, Nesta et Quéré (2006), ont montré à travers un panel regroupant

33000 entreprises manufacturières françaises entre 1990 et 2002, que les entreprises qui exportent

une part importante de leur chiffre d’affaires sont relativement plus efficaces. Car le fait d’exporter

intensivement leur permet de bénéficier des gains d’échelle non négligeables et d’effets

d’apprentissages et, ainsi, d’améliorer leur productivité.

En revanche, les effets d’apprentissage ont été réfutés dans les travaux de Bellone et al (2008)

sur données de firmes françaises et Bernard et Jensen (1999) sur données d’établissements

américains. L’argument sous- jacent est que de bonnes performances, en termes de productivité,

seraient un préalable et non une conséquence d’une stratégie d’exportation.

Dans notre étude, au chapitre III, nous allons également essayer d’examiner l’existence ou non

de ces deux effets, en étudiant la relation entre le comportement à l’exportation des entreprises

manufacturières marocaines et leur productivité.

22 Voir également les travaux de: Castellani (2002), Girma et al (2004) et Mona Haddad (1993) 23 Voir également les travaux de: Alvarez et Lopez (2005)

28 | P a g e

Paragraphe-II: les facteurs économiques et financiers internes de

l’entreprise

1. Le lien entre la taille, l’ouverture et productivité de la firme :

a. La taille de l’entreprise et le comportement à l’exportation :

La taille globale de l’entreprise est une caractéristique importante à prendre en compte. Elle est

un des sujets les plus traité par les chercheurs, et souvent perçue comme une variable pour expliquer

l’internationalisation de l’entreprise. Les études analysant la relation entre la taille de l’entreprise et

son comportement à l’exportation sont très nombreuses.

Généralement, la taille de l’entreprise fait référence au nombre d’employés 24 et/ou au chiffre

d’affaires global25. Mais, malgré le nombre important des recherches traitant la relation entre la taille

de l’entreprise et la performance à l’export, il existe une certaine divergence dans les résultats.

Certains auteurs comme Majocchi (2005), Maurel (2009), ont démontré que la taille a une

influence positive sur la stratégie marketing à l’export et par la suite sur la performance à l’export.

En effet, la firme de grande taille dispose de plus de ressources, bénéficie d’une large économie

d’échelle, en répartissant les couts de production sur un grand nombre d’unités vendues.26Elle est

également capable d’assumer plus de risques que les petites entreprises qui subissent des contraintes

plus rigoureuses en matière de commerce outre-frontière. Ces différences inhérentes à la taille des

entreprises devraient être au moins partiellement liées à l’hétérogénéité de l’accès à l’information et

de la capacité de traiter celle-ci qui exige souvent de procéder à des études de marché, ce qui suppose

des coûts fixes (Roberts et Tybout (1997), Bernard et Jensen (1999, 2004)).

Or, quelques constatations empiriques ne sont pas concluantes en ce qui a trait à l'influence de

la taille de l'entreprise, au seuil de capacité pour la propension à l'exportation.27. Par exemple, Julien

et associés (1993) déclarent une taille limite d'environ 40 employés chez les fabricants; au-delà de ce

seuil, la taille semble perdre de son importance. Réciproquement, Calof (1993) utilise également des

données canadiennes, mais déclare une corrélation inverse entre la taille de l'entreprise et son degré

d'internationalisation : « ...les grandes entreprises semblent afficher des ventes internationales de 24 Selon Hart et al. (1994) 25 Selon Maurel, (2009) 26Voir aussi les travaux de: (Katsikeas et Morgan (2004) Maurel (2009) et Wagner (2001) Lefebvre et al (2000) et Julien, Joyal et Deshaies (1993)) 27 Voir aussi les travaux de: Hirsch et Bijaoui, 1985.

29 | P a g e

plus faible intensité que les petites et moyennes entreprises. ». Ces résultats montrent que, pour

pouvoir exporter il faut disposer d’une taille critique et au-delà d’un certain seuil, la taille intervient

peu dans le comportement d’exportation.28

b. La taille de l’entreprise et la productivité :

Une notion importante introduite par les modèles récents de croissance est celle

d’accumulation de capital humain qui peut être, à travers des effets d’apprentissage, une alternative à

l’accumulation de capital physique comme moteur de la croissance. Lucas (1988) utilise cette

approche en incorporant le capital humain comme sous-produit de la production grâce au phénomène

d’apprentissage par la pratique (learning-by-doing). Cette hypothèse implique que la productivité

d’une activité est croissante avec l’effort consacré à cette activité, mais que le taux de croissance

peut différer entre les industries.

En revanche, certains auteurs montrent que la taille n’est pas toujours favorable à la

productivité des entreprises Bellone (2008). Tout d'abord, il convient de poser les questions

suivantes : i) pourquoi une grande entreprise peut-elle être moins efficace qu'une petite ? ii)

Pourquoi ne dupliquerait-elle pas un certain nombre de fois la technologie de la petite afin

d'atteindre au moins son efficacité ? La raison ne peut être purement technologique : la différence

entre plusieurs petites entreprises côte à côte et une seule grande entreprise réside dans l'existence

d'un échelon d'organisation supplémentaire. Ce serait donc les problèmes de management qui

affecteraient la productivité des grandes entreprises. Une autre question se pose alors : pourquoi ces

grandes entreprises n'ont-elles pas cessé leur croissance afin de rester efficaces ? Une

explication peut être trouvée dans les notions définies par J.A. March et H. A. Simon (1966) qui

opposent la "rationalité substantielle", qui conduit les organisations à poursuivre des buts

"objectifs" : tels la maximisation du profit, à la « rationalité procédurale » qui prend en compte en

tant que telle la façon d'arriver à ce but, l'organisation étant alors une fin en soi.

Par ailleurs, Baldwin, Jarmin et Tang (2002) ont fait des comparaisons des productivités des

firmes selon leurs tailles en utilisant la valeur ajoutée par employé, les différences entre les grands et

les petits établissements ne sont pas grandes en particulier aux États-Unis.

28 Voir aussi les travaux de: Jean-Luc Bricout (1997.

30 | P a g e

2. La relation entre l’endettement, l’ouverture et la productivité de la

firme :

a. Effet de l’endettement sur le comportement à l’exportation :

Plusieurs auteurs s’accordent sur la nécessité de bénéficier d’une meilleure santé financière

pour les entreprises qui décident s’engager dans les marchés extérieurs et pour celles souhaitant

maintenir le niveau de leurs ventes à l’extérieur élevé.

L’endettement est plus élevé dans le cas des entreprises non exportatrices. Cela est expliqué

par l'insuffisance des fonds propres susceptible de constituer un obstacle à l'exportation (Bellone et

al (2008), Sylvie Scherrer (1998), Nina Pavcnik (2002) et Jean Luc-Bricout (1997)). D’un autre

côté, une relation positive entre l’endettement et les ventes à l’étranger peut s’établir. En effet, les

entreprises exportatrices se révèlent plus liquides et ont plus de facilités à accéder aux financements

externes, comme l’endettement, ce qui les aide à combler leurs besoins de financement et, ainsi,

augmenter leurs ventes à l’étranger (Bellone. F et al (2010)).

b. Incidence de l’endettement sur la productivité de l’entreprise :

Le niveau d’endettement est aussi un indicateur très important, puisque en l’absence de

ressources internes, l’entreprise va probablement chercher des sources de financement externes

notamment l’emprunt. Alors l’idée sous-jacente est dans quelle mesure la santé financière d’une

entreprise est corrélée à son efficacité productive.

En examinant l’impact des contraintes financières sur les performances à l’exportation des

entreprises françaises, Flora Bellone, Patrick Musso, Lionel Nesta et Stefano Schiavo (2010)

trouvent que, la contrainte financière d’une entreprise (mesurée par le ratio d’endettement) affecte

négativement son efficacité productive.

En résumé, les caractéristiques internes à l’entreprise ont un rôle déterminant dans la

compréhension de son comportement à l’exportation ou du changement de sa productivité. Ainsi,

dans notre étude économétrique nous allons utiliser la taille en termes d’effectif et l’endettement de

l’entreprise pour expliquer ces deux processus.

31 | P a g e

Paragraphe III : les facteurs environnementaux externes à l’entreprise

1. L’effet de l’appartenance sectorielle sur l’ouverture et la productivité de la

firme :

a. Le secteur d’activité et le comportement d’exportation de l’entreprise

En expliquant la concentration des exportations des industries françaises, Jacques Maliverney

(1991) a relevé que l’ouverture des firmes aux marchés extérieurs varie d’un secteur à l’autre et le

comportement des entreprises est influencé par l’appartenance sectorielle. Selon Sylvie Scherrer

(1998), plus la proportion d'entreprises exportatrices d'un secteur est élevée, plus celles-ci exportent

une part importante de leur chiffre d'affaires. Elle avance aussi, qu’à part le niveau d’exportation, les

secteurs se différencient par la diversité des comportements à l’exportation. Autrement dit, la

dispersion des taux d’exportations des entreprises augmente régulièrement avec le niveau

d’engagement dans l’exportation des secteurs. Ainsi, les travaux de Clerides, Lach et Tybout

(1998) montrent que le secteur qui est un facteur déterminant pour l’explication de la probabilité

d’exporter d’où une entreprise a plus de chance d'exporter si elle appartient à un secteur à forte

intensité d'exportations.

b. Degré d’ouverture du secteur et productivité :

La pression concurrentielle véhiculée par les échanges extérieurs est susceptible d’influencer

l’efficience des entreprises. L‘ouverture à la concurrence internationale favorise la diffusion des

technologies et oblige les entreprises à adopter des nouveaux techniques et procédés de production.

Par ailleurs, les gains de productivité du travail dépendent du degré de concurrence selon une relation

en forme de courbe en U inversée : la concurrence améliore les gains de productivité d’abord, mais

lorsqu’elle devienne intensive elle pourrait les affecter négativement (Aghion et al. (2005)).

En revanche, en étudiant la forte concurrence engendrée par une intensité d’exportation élevée

d’un secteur et son incidence sur la productivité et la qualification du travail, Olivier Cortes et

Sébastien Jean (2001) n’ont trouvé aucun effet significatif et robuste du niveau d’intensité

d’exportation du secteur sur la productivité du travail.

32 | P a g e

2. l’impact des économies d’agglomération sur la performance à l’exportation

et le changement de la productivité :

a. Économies d’agglomération et comportement à l’exportation :

La littérature empirique du commerce international souligne l’existence d’économies

d’agglomération à l’exportation. Elle met en évidence l’incidence de la présence d’autres

exportateurs au niveau local sur la probabilité qu’une firme commence à exporter vers un pays donné

ou sur l’évolution de ses ventes à l’étranger.

Etant donné qu’il est plus facile de surmonter les difficultés liées à l’exportation lorsqu’il

existe d’autres exportateurs locaux, l’agglomération spatiale des exportateurs est bénéfique à l’entrée

de nouvelles firmes sur les marchés internationaux (Clerides (1998), Greenaway et Kneller (2008),

Pisu (2007) et Koenig (2005)). En outre, les interactions entre les firmes facilitent l’échange

d’informations sur les marchés extérieurs et donc, permet d’augmenter leur volume exporté (Sylvie

Scherrer(1998)). Cependant, d’autres auteurs soulignent l’absence de spillovers à l’exportation

émanant des interactions entre les firmes de la même zone géographique. C’est le cas notamment des

études de Barrios, Görg et Strobl (2001) et Bernard et Jensen (2004), qui ne trouvent aucun lien

entre la présence d’exportateurs et la décision ou le volume exporté des entreprises d’une même

région.

b. Economies d’agglomération et productivité :

Les externalités peuvent jouer un rôle important dans la baisse des coûts fixes d’entrée sur les

marchés d’exportation et peuvent même avoir des effets sur l’évolution de la productivité des

exportateurs.

Les entreprises sont, en moyenne, plus productives dans les zones où leur industrie est

relativement plus concentrée. Elles bénéficient des effets externes positifs, qui transitent soit par la

facilité de la création, l’accumulation et la diffusion des connaissances et de technologies, soit par

l’accès à un marché plus large doté de plusieurs facteurs de production (A.Briant et Y.Barbesol

(2008)). Toutefois, les économies d’agglomération sont aussi susceptibles de se traduire par une plus

grande concurrence nuisible à la croissance de la productivité en exerçant une pression sur la

33 | P a g e

disponibilité des facteurs favorables à son augmentation. Ce constat a été mis en évidence par Mona

Haddad (1993), en utilisant la dispersion géographique comme indice de concentration au Maroc.

Elle a trouvé que les entreprises qui sont plus concentrées géographiquement montrent un faible

niveau de productivité en raison de l'éviction sur l'utilisation de l'infrastructure et des services de

transport.

En somme, les interactions entre les firmes, dans une région ou une industrie donnée, peuvent

être un stimuli ou un frein à leur exportation et/ou leur productivité. En effet, nous allons examiner

dans ce qui suit29 l’effet d’appartenir à une région concentrée ou à secteur fortement ouvert sur le

comportement à l’exportation des entreprises et le changement de leur productivité.

29 Voir chapitre III section 2.

34 | P a g e

Conclusion du chapitre II :

L’analyse de la littérature sur la performance des entreprises exportatrices permet de

souligner le caractère contingent des résultats traitant la relation productivité et performance à

l’export. Si globalement, ces recherches montrent que la performance à l’export influence

positivement la productivité, certaines études montrent que la relation entre ces deux variables n’a

pas été validée ou reste difficile à cerner (Bernard et Jensen (1999), Delgado et al (2002), Bellone

et al (2008)). Cependant, il est intéressant de constater qu’un certain nombre de variables internes et

externes à l’entreprise semblent jouer un rôle important.

A travers ce chapitre, nous avons pu cerner dans la première section la relation entre la

productivité et la compétitivité. En effet, l’hypothèse d’hétérogénéité des entreprises est introduite

afin d’analyser conjointement les mécanismes d’auto-sélection et d’apprentissage par l’exportation et

leurs effets sur la performance des entreprises. Ensuite la théorie des étapes qui, admet que

l'internationalisation reflète une acquisition graduelle, suppose un seuil de taille minimale en-dessous

duquel il est peu probable qu’une entreprise s’engage dans le commerce étranger. La question de la

taille des firmes a laissé progressivement la place, dans la littérature à une analyse plus dynamique

des comportements des entreprises par le paradigme (SCP) qui soutient qu’il y a un rapport causal

reliant la structure du marché au comportement des firmes en présence et ensuite à la performance,

ainsi l’économie industrielle est représentative de cette tendance.

Ensuite nous avons pu apprécier les concepts clé de la théorie marshallienne, les économies

d’agglomération et d'échelle, ces économies expliquent une large partie de la productivité des

entreprises ainsi leur performance à l’exportation. Puis nous avons pu jauger, par la théorie des

ressources et compétences et l’approche par les réseaux, le rôle prépondérant des ressources

possédées par l’entreprise pour se distinguer par rapport autres firmes, et par la suite pouvoir

s’intégrer dans la compétition internationale à travers des relations d’échange créées entres les

entreprises.

Dans une deuxième section de ce chapitre nous avons traité l’apport de quelques travaux

empiriques dont l’objectif est d’emprunter une méthodologie pour mieux analyser la problématique

de cette étude, sans oublier une comparaison avec les résultats de ces travaux.

35 | P a g e

Chapitre III

Analyses statistique et économétrique

du comportement d’exportation

et de la productivité

des entreprises industrielles au Maroc

36 | P a g e

Après avoir abordé, dans le chapitre précédent, les enseignements de la théorie économique et

présenté certains travaux empiriques, traitant notre problématique, nous consacrons ce chapitre à

l’examen de l’existence ou non des deux effets « apprentissage » et « auto-sélection » et à

l’analyse de certains facteurs susceptibles d’influencer d’une part le comportement des entreprises à

l’exportation et d’autre part leur productivité.

v Description de l’échantillon de l’étude :

La présente étude se fonde sur une base de données qui provient de l’enquête sur les industries

de transformations réalisée en 2007 auprès des entreprises industrielles par le ministère de

commerce, industrie et de nouvelles technologies.

Afin de répondre clairement aux besoins de notre étude, nous avons traité la base de données

brute de la manière suivante :

Ø Ne retenir que les Entreprises appartenant aux industries manufacturières. Ce choix est

expliqué par une plus grande exposition de ces industries à la concurrence étrangère et leur

importance dans l’industrie marocaine.

Ø Eliminer les données contenant des valeurs aberrantes, incomplètes ou inutiles pour notre

étude.

Ø regroupements et des créations pour répondre aux besoins de notre étude.

Nous avons pu finalement retenir 1680 observations contenant des informations comptables et

environnementales des entreprises industrielles au Maroc, et nous avons choisi les variables illustrées

dans le tableau (1) :

37 | P a g e

Tableau 1 : Présentation des variables de l’échantillon:

Variables Symbole Description Fréquence

ou Moyenne

Var

iabl

es d

’inté

rêt Decision

d’exportation DECID_EXP DECID_EXP =1 si l’entreprise est

exportatrice ; DECID_EXP =0 sinon

31,2% 68,8%

Intensité d’exportation TX_EXPORT

Taux d’exportation de l’entreprise i pour l’année n= (Montant des

exportations de l’entreprise i / montant du CA de l’entreprise i)*100

16,53

Productivité apparente du travail PAT = Valeur Ajoutée de l’entreprise i/

effectifs employés dans l’entreprise i 73006

Var

iabl

es

inte

rnes

à

l’ent

repr

ise Taille de

l’entreprise TAILLE La taille est mesurée par l’effectif employé au sein de l’entreprise i

96

Ratio d’endettement

total ENDETT =Dettes totales / total actif 19,82

Var

iabl

es e

xter

nes à

l’e

ntre

prise

Degré d’ouverture du secteur DO_SECT

intensité d’exportation du secteur mesurée par : ∑Exportations secteuri

/∑CA secteuri

0,33

Indice de concentration IND_CONC = nombre entreprises dans la région i /

population de la région i 0,02

Secteur d’activité

TEXTIL l’entreprise prend la valeur 1, si elle opère dans le secteur «Industries du

Textile et de cuir », 0 si non. 37,68%

CHIMI

l’entreprise prend la valeur 1, si elle opère dans le secteur « Industries

Chimiques et Para-chimiques », 0 si non.

28,7%

AGRO l’entreprise prend la valeur 1, si elle

opère dans le secteur « Industries Agroalimentaires », 0 si non.

12,91%

METAL

l’entreprise prend la valeur 1, si elle opère dans le secteur « Industries

Mécaniques et Métallurgiques », 0 si non.

18,39%

ELECTR

l’entreprise prend la valeur 1, si elle opère dans le secteur « Industries

Electroniques et Electriques », 0 si non. 2,32%

38 | P a g e

Nous avons présenté les variables de l’échantillon, en considérant les caractéristiques internes

(taille de l’entreprises, endettement, productivité…) et externes (le secteur d’activité, la

concentration régionale…) aux entreprises.

Les données du tableau révèlent que l’échantillon est constitué de 31,2% des entreprises

exportatrices, le niveau moyen d’exportation est de 16,53 et la productivité moyenne des entreprises

est de 73006. Les entreprises industrielles marocaines ont une taille moyenne de 96 salariés et un

taux moyen d’endettement de 19,82.

Concernant les caractéristiques externes à l’entreprise, nous constatons que l’indice moyen de

concentration régionale est de 0,02 et le CA moyen exporté par secteur est de 0,33. Nous

remarquons par l’analyse des secteurs d’activités que la majorité des entreprises de notre échantillon

opèrent dans le secteur « des industries de textiles et habillement » avec une proportion de 37,68%,

suivies « des industries chimie & parachimie» avec 28,7%, suivies « des industries Mécanique &

métallurgique » avec une proportion de 18,39%. Nous retrouvons en quatrième et en cinquième

position respectivement « les industries agro-alimentaires » et « les industries électriques &

électroniques ».

v Hypothèses à vérifier :

A partir du développement de la partie théorique et les résultats des statistiques descriptives,

nous établissons quatre hypothèses fondamentales sur le rapport entre la productivité et les

exportations, que nous testons dans le cadre de ce chapitre :

• Hypothèse 1 : les entreprises les plus productives vont exporter c’est l’effet d’auto-sélection.

• Hypothèse 2 : les entreprises les plus productives sont celles susceptibles de survivre sur les

marchés extérieurs et réaliser des performances à l’exportation.

• Hypothèse 3 : L’entrée sur les marchés d’exportation améliore la productivité, nous parlons

alors de l’effet d’apprentissage par l’exportation (learning by exporting).

• Hypothèse 4 : les entreprises qui exportent intensivement sont les plus productives.

39 | P a g e

Section I : Les enseignements d’outils statistiques

élémentaires.

L’analyse statistique est un moyen qui fournit une première compréhension du comportement

des entreprises industrielles marocaines face à la question d’exportation et de la productivité. La

base de données a été traitée de manière à répondre clairement aux questions dans cette étude. Cette

section sera donc consacrée à l’analyse statistique en se focalisant sur les liens entre l’exportation, la

productivité et les différentes variables relatives aux caractéristiques des entreprises.

Paragraphe I : Comportement d’exportation et caractéristiques des

firmes:

1. Exportation et taille des entreprises :

La taille de l’entreprise est un critère très important dans l’analyse de l’exportation surtout dans

un tissu économique constitué dans sa globalité d’un très grand nombre de petites et moyennes

entreprises. Pour classer les entreprises en fonction de leur taille, nous allons prendre en

considération un classement en 4 classes pour distinguer les très petites (moins de 25 employés), les

petites (entre 25 et 99 employés), les moyennes (entre 100 et 200 employés) et grandes entreprises

(plus de 200 employés)30.

Dans notre échantillon, la moitié (50 %) des entreprises sont des très petites entreprises avec un

nombre de 841. Alors que 28,5% sont des petites entreprises et respectivement 11% et 10,4% sont

des moyennes et grandes entreprises.

30 Selon la définition juridique adoptée en 2002 au Maroc.

40 | P a g e

Tableau 2: la fréquence des exportations par taille des effectifs employés

Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

L’analyse du tableau (2) montre que la proportion des entreprises exportatrices, augmente

avec l’augmentation des effectifs employés. Le pourcentage le plus faible est observé chez les très

petites entreprises avec un taux de 9,04 %. Ce pourcentage augmente de manière remarquable une

fois que les effectifs dépassent les 100 employés avec 71,89 % et 85,71 % d’exportateurs

respectivement pour les deux tranches d’entreprises moyennes et grandes.

Tableau (3): Taille et taux d’exportation des entreprises

Taux d'exportation

Taille Inférieur à 30% du CA

Entre 30% et 60% du CA

Supérieur à 60% du CA

Total

TPE (%) 32.89 9.21 57.89 14,5

PE (%) 34.55 12.73 52.73 31,49

ME (%) 21.05 7.52 71.43 25,38

GE (%) 22.00 6.00 72.00 28,63

Total 143 47 334 524

% 27.29 8.97 63.74 Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles

technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

Exportateurs

Taille Effectif % Total

TPE : effectif moins de 25 76 9.04 841

PE : effectif entre 25 et 99 165 34.45 479

ME : effectif entre 100 et 199 133 71.89 185

GE : effectif supérieur à 200 150 85.71 175

Total 524 31.19 1680

41 | P a g e

Nous constatons à partir du tableau ci-dessus, que sur un total de 524 entreprises exportatrices

seulement 14.5% sont de très petite taille suivies des entreprises de taille moyenne (25,38 %), ensuite

des grandes entreprises (28.63%) et enfin des entreprises de petites taille de (31.49%).

Si nous analysons chaque sous population des exportateurs à part, sur un total de 76 de TPE,

57.89% d’entre elles exportent plus que 60% de leur production. Cette proportion diminue puis

augmente régulièrement au fur et à mesure que la taille augmente (52.73 % pour les PE, 71.43%

pour les ME et 72% pour les GE). L’impact de la taille apparait donc relativement positif.

Ce résultat rejoint les travaux de Roberts et Tybout (1997), Bernard et Jensen (1999, 2004)

et Wagner (2001) qui affirment que la taille a une influence positive sur la stratégie à l’export et par

la suite sur la performance à l’export. Les entreprises de plus grande taille sont mieux placées pour

absorber ces coûts parce qu’elles peuvent les répartir sur un plus grand nombre d’unités vendues.

2. Exportation et concentration:

Le regroupement des firmes dans une région permet de rendre compte de l’existence

d’économies d’agglomération à l’export. Ces « spillovers à l’exportation » se présentent comme

des externalités positives-ou négatives- sur la capacité d’exportation d’une firme, générées par la

présence d’autres exportateurs dans la même localité.

La répartition du niveau de concentration31 est comme suit :

• La concentration est dite faible, lorsque l’indice de concentration est inférieur à la moyenne

du (Nombre d’entreprises/Population) de l’échantillon. Cette moyenne est de 0.019635.

• La concentration est dite forte, lorsque l’indice de concentration est supérieur à cette

moyenne.

31 L’utilisation de cette répartition est justifiée par la non représentativité de celle par quartiles. Car il y a une forte concentration des entreprises dans certaines régions.

42 | P a g e

Tableau (4): Ventilation des entreprises exportatrices selon leur indice de concentration

Indice de concentration32 Exportateurs Total

Concentration faible Effectif 209 743

% 28.13 44.22

Concentration forte Effectif 315 937

% 33.62 55,78

Total Effectif 524 1680

% 31.19 Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles

technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

Il ressort du tableau (4) que, l’effet d’agglomération sur la probabilité à exporter reste

modeste. Sur les 743 entreprises qui opèrent dans les régions à faible concentration, nous trouvons

28.13 % d’entreprises exportatrices. Tandis que, dans les régions à forte concentration, la proportion

des entreprises exportatrices est de 33.62%. Ce tableau montre que la concentration des entreprises

dans une région ne permet pas d’augmenter d’une manière intensive la proportion des entreprises

exportatrices dans cette même région.

L’analyse du tableau (5) nous permettra de vérifier s’il y a un effet de la concentration

géographique des entreprises exportatrices sur leur niveau des ventes à l’étranger.

Tableau (5) : Concentration et la part du CA exportée

Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

32 L’indice de concentration est exprimé par le nombre d’entreprises/Population d’une régionj, voir en annexe (4) : l’indice de concentration par région.

Intensité d’exportation

Indice de concentration Moins de 30% du

C.A

Entre 30% et 60% du

C.A

Plus de 60% du

C.A Total

Concentration faible

Effectif 34 14 161 209

% 16.27 6.70 77.03 100.00

Concentration forte

Effectif 109 33 173 315

% 34.60 10.48 54.92 100.00

Total

Effectif 143 47 334 524

% 27.29 8.97 63.74 100.00

43 | P a g e

Nous constatons que parmi les entreprises exportatrices, celles qui opèrent dans une régioni

faiblement concentrée affichent un grand dynamisme en matière d’intensité d’exportation. En fait,

161 (77.03%) sur un total de 209 exportateurs exportent 60% de leurs CA. Alors que dans une

régionj fortement concentrée, nous trouvons 55% de ces entreprises. Malgré que les régions

concentrées se distinguent par la proximité de certains facteurs favorables à l’exportation, les

entreprises qui y sont localisées ne tirent pas profit de ces avantages. Par ailleurs, une forte

concentration peut s’accompagner d’une concurrence rude sur les inputs nécessaires à l’exportation

et donc sur les coûts et les prix de vente.

3. Exportation par secteur d’activité :

A. L’effet de l’appartenance sectorielle sur le comportement d’exportation de

l’entreprise :

D’après l’analyse du tableau (6), nous constatons que le secteur des « ITC » est le secteur qui

compte le nombre le plus élevé des entreprises exportatrices avec 336 d’entreprises exportatrices

parmi 633 dans l’ensemble des entreprises appartenant à ce secteur, ce qui avoisine les 53.08%, suivi

du secteur des « IEE » avec 41.03%.

Tableau (6) : Répartition des exportateurs selon le secteur d’activité :

Entreprises exportatrices

Secteurs d'activité Effectif % Total

Industries Agroalimentaires

39 17.97 217

Industries Chimiques et Parachimiques

67 13.90 482

Industries Electroniques et Electriques 16 41.03 39

Industries Mécaniques et Métallurgiques

66 21.36 309

Industries du Textile et du Cuir 336 53.08 633

Total 524 31.19 1680 Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles

technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

44 | P a g e

En observant le tableau (6), nous remarquons que des proportions plus faibles d’entreprises

exportatrices sont enregistrées dans les trois autres secteurs de l’industrie manufacturière à savoir : le

secteur des « IMM», « IAA » et enfin le secteur «ICPC » avec respectivement 21,36%, 17.97% et

13.90%. Ces pourcentages montrent qu’il y a une certaine disparité intersectorielle des entreprises

exportatrices, ce qui coïncide avec les résultats des travaux empiriques.

Tableau 7: Secteur d’activité et taux d’exportation

Entreprises exportatrices

Secteurs d'activité Inférieur à 30% du CA

Entre 30% et 60% du CA

Supérieur à 60% du CA

Total

Industries Agroalimentaires

% 38.46 5.13 56.41 7.44

Industries Chimiques et Parachimiques

% 68.66 5.97 25.37 12.79

Industries Electroniques et Electriques

% 43.75 6.25 50.00 3.05

Industries Mécaniques et Métallurgiques

% 57.58 12.12 30.30 12.6

Industries du Textile et du Cuir

% 11.01 9.52 79.46 64,12

Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

Il ressort du tableau (7) que sur l’ensemble des entreprises exportatrices, celles appartenant

au secteur des «ITC» représentent 64,12%. Parmi elles 80% exportent plus de 60% de leur CA. Sur

un total de 524 entreprises exportatrices, les secteurs des « ICPC » et des «IMM» représentent plus

de 12% chacun et les entreprises qui y opèrent n’exportent pas intensivement (68,66% et 57,58%

respectivement). Alors que, la moitié des entreprises exportatrices appartenant aux secteurs des

«IEE» et des «IAA» exportent plus de 60% de leur CA Même si elles ne représentent que 3,05% et

7,44% respectivement. En fait le secteur des «IAA» bénéficie de plusieurs atouts liés notamment à la

compétitivité en termes de coût de la main-d’œuvre et la disponibilité des matières premières

agricoles et halieutiques.33

33 DEPF novembre 2010.

45 | P a g e

Le tableau ci-dessus montre d’une part, que les entreprises du secteur des «ITC» sont plus

internationalisées par rapport aux autres secteurs. D’autre part, le secteur des «ICPC» affiche une

faiblesse en exportation expliquée par des problèmes de compétitivité au niveau internationale.

4. Exportation et productivité :

Pour répartir les entreprises selon leur productivité34, nous nous sommes basées sur la

décomposition suivante :

Quartiles VA/Effectif

Q1 Inférieure à 26673 DH

Q2 Entre 26673 et 45410 DH

Q3 Entre 45410 et 80043 DH

Q4 Supérieure à 80043 DH

Tableau 8 : Productivité des entreprises et degré d’engagement dans l’exportation :

Entreprises exportatrices

Productivité Inférieur à 30% du CA

Entre 30% et 60% du CA

Supérieur à 60% du CA

Total

Q1 Effectif 14 7 85 106

% 13.21 6.6 80.19 20.23

Q2 Effectif 17 16 111 144

% 11.81 11.11 77.08 27.48

Q3 Effectif 29 12 92 133

% 21.8 9.02 69.17 25.39

Q4 Effectif 83 12 46 141

% 58.87 8.51 32.62 26.9

Total Effectif 143 47 334 524

% 27.29 8.97 63.74 Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles

technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

34 Afin d’alléger le texte, l’expression « productivité » est synonyme de « productivité apparente du travail ».

46 | P a g e

Lorsqu’on considère cette variable, nous remarqons que les entreprises qui réalisent le plus

faible niveau de productivité (Q1) sont celles qui exportent intensivement (80%). Plus ce niveau

augmente moins l’entreprise exporte une part importante de son CA.

Ce résultat inattendu contredit les travaux de plusieurs auteurs35 mais rejoint les analyses de

Aw, Chung et Roberts (2000); Bernard et Jensen (1999); Clerides, Lach et Tybout (1998). Ce

constat est probablement le résultat de l’intervention de l’Etat pour promouvoir les exportations, en

poussant les entreprises à faible productivité à s’engager dans les marchés extérieurs. Cela reflète

que la productivité n’est pas un critère fondamental pour augmenter le niveau d’exportation.

Paragraphe II : Analyse statistique de la productivité des entreprises :

1. Productivité et taille des entreprises:

Tableau 9: la taille et la productivité du travail des entreprises manufacturières :

Productivité

Taille Q1 Q2 Q3 Q4 Total

TPE : effectif moins de 25

Effectif 250 217 212 162 841

% 29.73 25.8 25.21 19.26 50

PE: effectif entre 25 et 99

Effectif 100 92 115 172 479

% 20.88 19.21 24.01 35.91 28.5

ME: effectif entre 100 et 199

Effectif 43 58 43 41 185

% 23.24 31.35 23.24 22.16 11

GE : effectif supérieur à 200

Effectif 27 53 50 45 175

% 15.43 30.29 28.57 25.71 10.5

Total Effectif 420 420 420 420 1680

% 25 25 25 25 Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des

nouvelles technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

35 Notamment les travaux de Alvarez et Lopez (2005); Baldwin.J et Yan.B (2010); Miguel A. Delgadoa, Jose C. Farinasb, Sonia Ruanoc (2002); Sylvie Scherrer (1998).

47 | P a g e

Le tableau ci-dessus, fournit la répartition de la productivité par quartile, au sens de la taille

de l’entreprise. Nous y observons que la proportion des entreprises les plus productives (Q4)

augmente avec l’augmentation de l’effectif employé jusqu'à 100 employés (35.91%) puis diminue

pour les moyennes et grandes entreprises avec 22.16 % et 25.71 % respectivement. Par ailleurs, la

proportion des entreprises les moins productives (Q1) diminue lorsque la taille devient plus grande

(15.43%). Cela peut être expliqué par le phénomène des déséconomies d’échelle36. Lorsque la taille

de l'entreprise devient excessive des difficultés de gestion, de contrôle et de surveillance sont

rencontrées, à cause du nombre élevé de travailleurs. Ce résultat statistique correspond ainsi aux

résultats des études empiriques notamment ceux de Bellone (2008) et J.A. March et H. A. Simon

(1966).

2. Productivité et endettement :

Le ratio du taux d’endettement des entreprises étudiées peut être réparti de la manière suivante :

§ Inférieur ou égale à 45% : Endettement faible

§ De 45% à 70% : Endettement moyen

§ Plus de 70% : Endettement élevé

Tableau (10) : Endettement et productivité des entreprises

Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles technologies, 2007 ; calcul des auteurs

36 Voir chapitre II p.24

Productivité

Taux d’endettement Q1 Q2 Q3 Q4 Total

Endettement faible

Effectif 93 78 114 135 420

% 22.14 18.57 27.14 32.14 25

Endettement moyen

Effectif 64 108 108 140 420

% 15.24 25.71 25.57 33.33 25

Endettement fort Effectif 263 234 198 145 840

% 31.31 27.86 23.57 17.26 50

Total Effectif 420 420 420 420 1680

% 25 25 25 25

48 | P a g e

Comme le montre le tableau (10), sur les 50% d’entreprises fortement endettées (niveau

d’endettement supérieur à 70%),31 % entre elles ont une faible productivité. Tandis que seulement

17% ont une forte productivité. Cette proportion augmente lorsque nous passons à un taux

d’endettement moyen (ou faible) avec 33%. Nous pouvons conclure d’après ces résultats, que

lorsque l’entreprise s’endette excessivement elle devient contrainte financièrement et donc n’arrive

pas à lever les fonds nécessaires pour garantir sa solvabilité, donc elle aura plus de difficultés à

améliorer sa productivité. Cette constatation, rejoint le résultat obtenu par F. Bellon (2010).

3. Productivité et secteur d’activité:

A. La productivité selon le secteur d’activité :

Il ressort du tableau (11) ci-dessous, que 36.72% et 34.10% des entreprises appartenant

respectivement aux secteurs «ICPC» et «IAA», affichent une forte productivité. Ce pourcentage

diminue lorsque les entreprises opèrent dans les secteurs «IEE» et «IMM» (25.64% et 27.18%

respectivement). En dernier lieu, le secteur textile affiche la plus faible proportion des entreprises

fortement productives (11.85%).

Tableau (11) : Répartition des entreprises fortement productives par secteur d’activité

Secteurs Productivité forte (Q4) Total

Industries Agroalimentaires Effectif 74 217

% 34.10 12.92

Industries Chimiques et Parachimiques Effectif 177 482

% 36.72 28.69

Industries Electroniques et Electriques Effectif 10 39

% 25.64 2.32

Industries Mécaniques et Métallurgiques Effectif 84 309

% 27.18 18.39

Industries du Textile et du Cuir Effectif 75 633

% 11.85 37.68

Total Effectif 420 1680

% 25 Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles

technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

49 | P a g e

Nous constatons que les entreprises appartenant aux secteurs «ICPC» et «IAA» ont plus de

chance d’être fortement productives que celles appartenant au secteur textile. Ce résultat est dû,

notamment pour le secteur des « ICPC », au fait qu’il se caractérise par l’existence de certaines

niches destinées essentiellement à la préparation des produits à forte valeur ajoutée. Tandis que, la

faiblesse du secteur textile réside dans sa forte intensité en main-d’œuvre et sa faible dynamique en

création de VA. Même s’il est le secteur le plus dynamique en termes d’exportation37.

A. Degré d’ouverture du secteur et productivité :

Tableau (12) : Degré d’ouverture du secteur et évolution de la productivité

Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

Selon les résultats du tableau (12), le degré d’ouverture du secteur semble avoir un effet

négatif sur la productivité. En effet sur l’ensemble des entreprises appartenant à des secteurs

fortement ouverts, seulement 10% entre elles ont une productivité plus forte (Q4) alors que 32% ont

une productivité moins forte (Q1). Ainsi concernant les 46% des entreprises opèrant dans des

secteurs faiblement ouverts 37% parmi elles se caractérisent par une forte productivité.

37 Voir tableau (7) page 44.

Productivité

Degré d’ouverture du secteur Q1 Q2 Q3 Q4 Total

Faiblement ouvert

Effectif 162 142 178 248 766

% 21.15 18.54 23.24 37.08 46

Moyennement ouvert

Effectif 94 92 134 85 405

% 23.21 22.72 33.09 20.99 24

Fortement ouvert Effectif 164 186 108 51 509

% 32.22 36.54 21.22 10.02 30

Total Effectif 420 420 420 420 1680

% 25 25 25 25

50 | P a g e

Ce résultat corrobore l’analyse d’Aghion (2005) qui montre l’effet négatif de la concurrence

engendrée par l’intensité d’exportation élevée d’un secteur sur la productivité de ses entreprises.

Cependant, il contredit l’idée selon laquelle : le faible degré de concurrence provoque de faibles

niveaux de productivité. C'est-à-dire, l’exposition à la concurrence étrangère incite à améliorer

l’affectation des facteurs de production et facilite l’imitation de technologies développées à

l’étranger (Tybout et al, 1991).

B. Productivité et concentration:

L’analyse de l’impact de la concentration comme facteur qui influence l’évolution de la

productivité est très importante dans une économie qui se caractérise par une concentration

industrielle. Le cadre théorique de la nouvelle économie géographique s’intéresse aux forces qui

favorisent l’agglomération des entreprises.

Tableau (13) : Productivité et concentration régionale des entreprises

Productivité

Indice de concentration Q1 Q2 Q3 Q4 Total

Concentration faible

Effectif 226 196 168 153 743

% 30.42 26.38 22.61 20.59 44.23

Concentration forte

Effectif 194 224 252 267 937

% 20.7 23.91 26.89 28.5 55.77

Total Effectif 420 420 420 420 1680

% 25 25 25 25

Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

D’après la lecture des résultats du tableau (13), on constate que plus les entreprises sont

concentrées plus leur productivité tendent à augmenter. Ceci confirme la théorie des économies

d’agglomération de Marshall (1890) et plus précisément les retombées des externalités positives.

D’où lorsque les entreprises sont agglomérées dans une zone géographique, elles échangent plus

facilement les informations et les connaissances nécessaires à l’amélioration de leur productivité.

51 | P a g e

Section. II Modélisation économétrique du comportement

d’exportation et de la productivité des entreprises

industrielles au Maroc

Après avoir présenté l’analyse statistique dans la section précédente, nous allons dans la

présente section tester, à partir des données individuelles d’entreprises, l’interdépendance entre le

comportement à l’exportation et la productivité en examinant l’effet d’autosélection et l’effet

d’apprentissage. Nous analysons également l’influence respective de la taille, les ressources

financières, la localisation territoriale et le secteur d’activité sur l’efficience et l’engagement des

entreprises marocaines dans l’exportation.

Paragraphe I : Analyse économétrique de l’effet d’autosélection des

entreprises industrielles :

Pour identifier l’existence d’un effet d’auto-sélection des entreprises sur le marché des

exportations, nous allons étudier dans un premier temps, comment la productivité apparente du

travail et autres facteurs spécifiques à la firme affectent sa probabilité d’exporter ou non. Dans un

deuxième temps, nous allons étudier l’incidence des mêmes variables explicatives sur l’intensité

d’exportation des entreprises.

1. Présentation du modèle I : les déterminants de la probabilité

d’exportation des entreprises industrielles au Maroc :

Ø Méthode d’estimation :

Pour étudier la décision d’exportation38, nous utilisons un modèle logit dans lequel cette

décision dépend de diverses caractéristiques spécifiques aux firmes. Nous observons une variable

dichotomique Yi sur n entreprises, avec Yi = 1 si l'entreprisei est exportatrice (= 0 sinon).

38 Nous travaillons avec la variable décision d’exportation sans seuil vu qu’elle donne des résultats plus pertinents (voir annexe 12).

52 | P a g e

Nous supposons qu'il existe une variable Yi* latente sous-jacente au phénomène, non

observable, telle que

Yi =1 si Yi* > 0

Yi =0 si Yi* < 0

Avec, Yi* = Xi .β + Ui, et Xi représente les caractéristiques de l’entreprise i, qui peuvent

expliquer la probabilité à se mettre à exporter. Ces caractéristiques sont: la productivité apparente du

travail, la taille, le ratio d’endettement, l’indice de concentration, le secteur d’activité et le degré

d’ouverture du secteur.

P ( Yi =1) P ( Yi* > 0) = P ( - Xi . β < Ui ) = 1 – F ( - Xi . β ) = F ( Xi . β )

Si on note F la fonction de répartition de - Ui, on estime alors un tel modèle par la méthode du

maximum de vraisemblance en prenant pour F, la fonction de répartition de la loi logistique39.

Ø La qualité de prédiction : La lecture du tableau (14) de prédiction montre que pour les entreprises exportatrices, 293 cas ont

été bien prédits. Pour les entreprises non exportatrices, 1097 cas ont été bien prédits

Tableau (14) : Tableau de prédiction

Le modèle est prédictif à 82.74%40: Cela

signifie que les variables retenues dans notre

modèle expliquent en grande partie la

probabilité pour que les entreprises soient

exportatrices.

39 Sylvie Scherrer (1998) a en France recours à la même méthodologie pour expliquer la probabilité d’exportation. 40 [(293 + 1097)/1680] * 100

Prédicted

Actual 1 0 Total

1 293 59 352

0 231 1097 1328

Total 524 1156 1680

53 | P a g e

Ø Les effets marginaux :

Tableau (15): Effets marginaux

*significatif au seuil de 10% **significatif au seuil de 5%

** *significatif au seuil de 1% (NS) non significatif

Les effets marginaux nous permettent de savoir le degré d’influence de chaque variable

explicative sur la variable expliquée (ici c’est la décision d’exportation).

• Les effets marginaux obtenus indiquent que la probabilité que la firme exporte augmente

d'environ 3% lorsque la productivité apparente de l’entreprise augmente de 1%.

• La probabilité que la firme exporte augmente d'environ 0,22% lorsque la taille de l’entreprise

augmente d’une unité.

• Le coefficient de la variable « Indice de concentration » est non significatif. Nous pouvons

donc dire que l’effet est ambigu du fait que la concentration des entreprises dans une région

peut avoir des effets négatifs (coûts d’inputs élevé) comme elles peut avoir des effets positifs

( spillover).

Variables Effets marginaux z P>z

Car

acté

rist

ique

s

inte

rnes

de

l’en

trep

rise

Productivité apparente du travail 0.0280644 2.54 0.010**

Taille 0.0022645 3.47 0.001***

Taux d’endettement -0.040593 -1.28 0.202(NS)

Envi

ronn

emen

t Ex

tern

e de

l’en

trep

rise

Indice de concentration 0.0012328 0.09 0.929(NS)

Degré d'ouverture du secteur 0.0811535 1.98 0.048*

Sect

eur d

’act

ivité

Industries Agro-alimentaires -0. 2096037 -5.55 0.000***

Industries du Textile et du cuir Modalité de Référence

Industries Chimiques et Para-chimiques -0.3029263 -7.10 0.000***

Industries Mécaniques et Métallurgiques -0. 2010115 -5.82 0.000***

Industries Electroniques et Electriques 0. 0962885 0.86 0.382(NS)

54 | P a g e

• L’impact de la variable « degré d’ouverture du secteur » parait plus fort avec un coefficient

positif et significatif, donc l’augmentation du taux d’exportation du secteur d’appartenance

de 1% engendre une augmentation de la probabilité d’exporter de 8,11%.

• Par ailleurs, les effets marginaux des modalités de la variable « secteur d’activité » indiquent

que, par rapport aux entreprises textilles, la probabilité que la firme exporte baisse d'environ

20% lorsque cette dernière opère dans les secteurs des « IAA» et «IMM». Cette probabilité

est beaucoup plus faible lorsque la firme opère dans le secteur des «ICPC» avec 30,2%. Par

contre la probabilité que la firme exporte n’est pas affectée lorsque cette dernière opère dans

le secteur des «IEE».

• Concernant le « taux d’endettement », il affiche un coefficient non significatif. Cela peut être

expliqué par le fait que la modalité de financement privilégiée de la majorité des entreprises

marocaines reste l’autofinancement.

Ø Test de colinéarité : La matrice des corrélations partielles nous permet de mesurer les coefficients de corrélation

entre les variables explicatives, pour la détection d’éventuels problèmes de multi-colinéarité qui

peuvent affecter la précision et la pertinence du modèle. Pour éviter les problèmes posés par

d’éventuelles multi-colinéarité, les coefficients de corrélation entre les variables explicatives ont été

vérifiés. En effet, les variables explicatives ne sont pas corrélées, ce qui nous permet de conclure que

l’estimation est sans biais. (voir annexe 13).

Ø Coefficient de détermination R² : Les résultats de cette régression montrent également que le coefficient de détermination R²

est satisfaisant pour une estimation sur données en coupes instantanées, la variabilité des variables

exogènes explique à hauteur 31% de la variabilité de la propension à exporter.

Ø Wald chi2 : Ensuite, la lecture du Wald chi2 (189.83) et de sa probabilité (Prob > chi2= 0.000) nous

permettent de dire que l’hypothèse H0 que tous les coefficients sont nuls est rejetée, donc le modèle

est bien spécifié.

55 | P a g e

Ø Pearson et de Hosmer-Lemeshow : Enfin, le test de Pearson et de Hosmer-Lemeshow qui permet d’obtenir la qualité de la

régression nous permet de conclure que l’hypothèse H0 (le modèle est parfait) n’est pas rejetée, et

donc la régression est satisfaisante: Pearson chi2(1670) = 84125.60 Prob > chi2= 0.0000.

2. Présentation du modèle II : les déterminants de la performance à

l’exportation des entreprises industrielles au Maroc :

Ø Méthode d’estimation :

L’objectif du deuxième modèle est de vérifier l’existence ou non d’un effet d’autosélection à

partir de l’explication de l’intensité d’exportation41 des entreprises par leur productivité et par les

mêmes variables de contrôle présentées dans le premier modèle.

Nous observons le taux d’exportation de chaque firme (Yi) que l’on cherche à expliquer à

partir d’un certain nombre de variables explicatives Vi. Toutefois, pour un certain nombre

d’entreprises, ce taux d’exportation est nul. Si l’on suppose que les entreprises décident de manière

aléatoire d’exporter ou de ne pas exporter, alors une régression simple du taux d’exportation par une

estimation de types MCO est possible. Si ce processus de décision n’est pas aléatoire, une régression

simple n’est plus valide, Il convient alors d’utiliser le modèle Heckman (1979).

Le recourt à la méthode de Heckman est justifié par la présence d’un biais de sélection lié au

fait que l’on ne considère qu’une fraction de l’échantillon dans le cas où des observations sont

déterminées par un ou des facteurs extérieurs ou encore dans le cas d’absence d’informations liées à

une variable.

Le modèle Heckman (1979) définit deux équations :

Yi= β Vi+ u1 [équation de régression]

La variable dépendante Yi est observée si : α i Zi+ u2> 0 [équation de sélection]

Avec : u1→ N (0, σ), u2→ N (0,1) et ρ = corr (u1, u2)

Si rho (ρ) ≠ 0, alors les deux équations ne sont pas indépendantes et l’estimation directe de Yi par les

MCO conduit à des estimateurs biaisés (biais de sélection).

41 C’est le CA exporté par une firme

56 | P a g e

Ce type de modèle consiste à utiliser successivement les parties qualitative et quantitative du

modèle. La partie qualitative consiste à estimer le Logit associé :

EXP i= 1 si α Z i+ u2> 0

EXP i = 0 sinon ; Où Zi représente les variables explicatives.

Tandis que, la partie quantitative modélise le degré d'engagement dans l'exportation (ici, le

taux d'exportation). Elle sélectionne les seules observations pour lesquelles la variable taux

d'exportation prend des valeurs strictement positives, tout en mettant en évidence les principaux

déterminants de l'intensité de leurs exportations. Avec cette procédure nous tenons compte du biais

de sélection lié au fait que, n’est concernée par le taux d’exportation qu'une partie de l'échantillon42.

Ø Wald chi2 : Avec une statistique de Wald chi2 de 78.20 et sa probabilité (Prob > chi2= 0.0000), le modèle

estimé paraît bien spécifié : l’hypothèse H0 que tous les coefficients sont égaux à zéro est rejetée.

Ø Rho : Quant à rho, le coefficient de corrélation des termes d’erreur des deux équations du modèle, le

test du chi2 pour vérifier si il est significativement différent de 0 (H0 : ρ =0) nous permet de rejeter

l’hypothèse nulle à un seuil critique de 5%. Cela signifie que l’équation de régression n’est pas

indépendante de l’équation de sélection, c’est pourquoi nous pouvons affirmer qu’une estimation du

modèle par les MCO aurait fournit des estimateurs biaisés.

Ø Test de colinéarité : L’analyse des résultats du test de colinéarité, nous donne le même résultat que celui de la

première estimation (Probabilité d’exportation) puisqu’il s’agit des mêmes variables exogènes prises

en compte dans le présent modèle : Les résultats obtenus confirment clairement que les corrélations

sont généralement faibles et l’estimation est donc sans biais.

42 Ici il s’agit de 524 entreprises exportatrices dans un total de 1680 entreprises industrielles.

57 | P a g e

3. Analyse des résultats économétriques : Tableau 14 : Les déterminants du comportement à l’exportation des entreprises :

1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

A partir de ce tableau, nous pouvons déduire les facteurs expliquant à la fois la décision d’exporter et la performance à l’exportation des entreprises.

43 L’introduction du logarithme au niveau de certaines variables a pour finalité la linéarisation des données et afin de ne pas avoir des coefficients très élevés.

Variables à expliquer Décision d’exportation Intensité d’exportation

Variables explicatives Coefficients Z Coefficients Z

Variable d’intérêt Log43 Productivité des effectifs 0.1379421 2.731 - -

- - -0. 098365 -2.472

Caractéristiques internes à

l’entreprise

Taille 0.0111303 4.801 -0. 000163 -0.97 Ns

Endettement -0.1995223 -1.13 Ns 0. 225949 3.231

Environnement Externe

à l’entreprise

Log indice de concentration 0.0060592 0.09 Ns -0. 287777 -4.431

Degré d'ouverture du secteur 0.3988847 1.992 0. 2309731 1.54 Ns

Secteur d’activité

Agroalimentaire -1.330355 -5.691 -0. 6010898 -2.482

Electronique 0.437616 0.92 Ns -0. 0110316 -0.02 Ns

Textile Modalité de référence

Mécanique -1.194174 -6.291 -0. 7498693 -3.571

Chimie -1.818358 -10.271 -0. 9938622 -4.831

constante -2.222823 -3.321 3.873565 7.961

Nombre d’observation 1680

Nombre d’observations censurées - 1156

Nombre d’observations non censurées - 524

Pseudo R² 0.3086 -

Wald chi2 189.83 78,20

Prob > chi2 0.0000 0.0000

Test d’indépendance des équations (rho = 0): chi2(1) = 77,15 Prob > chi2 = 0.0000

58 | P a g e

ü L’effet de la productivité sur la décision d’exporter et le niveau des

exportations :

La productivité influence positivement la propension d’exporter d’une firme. Ainsi, pour

exporter il faut que l’entreprise ait un bon niveau de productivité. Ce résultat rejoint l’effet

d’autosélection par lequel les établissements les plus efficaces entrent sur les marchés d’exportation.

Il est confirmé aussi par l’analyse des auteurs tels que Bernard et Jensen (1999) ; Bernard et

Wagner (2001), Roberts et Tybout (1997) ; Melitz (2003). En effet, les ventes sur les marchés

étrangers entraînent des coûts supplémentaires, comme les coûts de transport et de distribution ou

ceux liés à la prise de connaissance des règlements sur les marchés étrangers. Étant donné ces coûts

supplémentaires, ce sont les firmes les plus productives qui peuvent les surmonter et entrer sur les

marchés d’exportation.

Cependant, l’effet de la productivité n’est pas le même lorsque nous expliquons le niveau

d’exportation. Les résultats du tableau (14) suggèrent une absence d’auto sélection puisque la

productivité des firmes agit négativement et significativement sur l’intensité d’exportation. Ce

résultat rejoint les travaux de Bernard et Jensen (1999); Clerides, Lach et Tybout (1998); Aw et

al (2000) et les résultats du tableau (8) et contredit les conclusions obtenues par Sylvie Scherrer

(1998); F. Bellone, et al (2010). Ce constat indique que le fait de s’engager dans l’exportation, est

garanti par des facteurs autres qu’une meilleure productivité. En effet, ce phénomène peut,

probablement, être expliqué par le fait que les politiques commerciales favorisant les exportations

marocaines, peuvent introduire des biais de sélection en poussant des firmes moins efficaces à

s’engager également sur les marchés extérieurs44. Ce sont des entreprises qui appartiennent à des

secteurs pour lesquels le Maroc possède un avantage concurrentiel et qui essayent de profiter de ces

facilités sans se soucier d’améliorer leurs productivités. Comme le cas des entreprises appartenant au

secteur textile-habillement et cuir qui bénéficient des aides qui leur laissent le temps de réagir face à

un choc externe.

Nous pouvons conclure que, l’influence de la productivité se limite à la décision d’exporter.

Ceci dit l’hypothèse (1) relative à l’effet positif d’un bon niveau de productivité sur la propension à

exporter est validée. Tandis que, l’hypothèse (2) selon laquelle les entreprises les plus productives

sont celles susceptibles de réaliser des performances à l’exportation n’est pas validée.

44 Voir Tybout, (1998) pour un argument dans ce sens.

59 | P a g e

ü L’effet de la taille sur la décision d’exporter et le niveau des exportations :

Les résultats d’estimation concernant l’influence de la taille de l’entreprise (en termes

d’effectif employé) sur la probabilité d’exporter donnent un coefficient positif et significatif au

seuil de 1%. Plus la taille de l’entreprise est grande plus elle est capable d’entrer sur les marchés

d’exportation. Ce qui confirme aussi bien les résultats statistiques du tableau(2), que les résultats des

études de Majocchi (2005), Maurel (2009). Cela renvoi aussi à la théorie des étapes45 selon laquelle

à mesure qu'une entreprise prend de l'expansion, elle accumule des ressources, crée des économies

d'échelle ce qui facilite son engagement dans l’exportation. Nous pouvons conclure alors, que les

entreprises de grande taille sont mieux en mesure d’assumer plus de risques que les petites

entreprises vu que celles-ci subissent des contraintes plus rigoureuses en matière de commerce

extérieur. Néanmoins, l’impact de la taille parait non significatif sur l’intensité d’exportation. Cela

est probablement dû au fait que l’effet de la taille sur le CA exporté est capté par la variable «log

productivité des effectifs».

ü L’effet de l’endettement sur la décision d’exporter et le niveau des

exportations :

L’impact de la variable « Endettement » sur la décision de la firme à pénétrer les marchés

d’exportations parait non significatif. Ce résultat contredit les travaux de Queré et al (2008), Sylvie

Scherrer (1998), Nina Pavcnik (2002) et Ogram (1982). Normalement, un lien négatif entre les

deux variables peut s’avérer logique et acceptable. Les entreprises exportatrices apparaissent moins

endettées que leurs concurrentes non exportatrices avant même leur entrée sur les marchés

d’exportation. Ce résultat inattendu est, probablement, expliqué par le fait que les entreprises

industrielles marocaines recourent plus à l’autofinancement et aux autres modes de financement que

l’endettement. Au fait, plus de 60%46 des entreprises industrielles au Maroc réutilisent leurs

bénéfices au détriment d’un financement par endettement.

L’effet de l’endettement sur le taux d’exportation parait significativement positif contrairement

à l’estimation de la probabilité d’exporter. Ce résultat confirme l’analyse de Bellone, Musso,

Nesta.L et Schiavo (2010) qui stipule qu‘un niveau élevé d’endettement permet une meilleure

croissance des ventes à l’étranger. Nous pouvons expliquer ce résultat par le fait que l’exportation est

45 Voir chpitre II page 18. 46 Selon Alaoui Mrani. H et Boumahdi. I (2003), « Analyse du mode de financement, de la productivité et du coût de la main d'oeuvre des entreprises industrielles au Maroc », DEPF

60 | P a g e

source de coûts particuliers (coûts de transaction, de déplacements, de changes...). Elle n'est pas un

acte économique conjoncturel, mais engage en général l'entreprise pour plusieurs années. D’où la

nécessité d’accès à des sources de financement externes. Par ailleurs, les entreprises qui exportent

peuvent avoir plus de facilités à étendre leur endettement sans dépasser leurs bornes financières. Car,

les revenus d’exportation autorisent la diversification des recettes de l’entreprise, ce qui tend à la

rendre moins vulnérable aux chocs de demande et accroître par la suite ses ventes à l’étranger.

Nous pouvons conclure que l’endettement, dans cette régression, n’est pas considéré comme

une contrainte financière, mais comme un indicateur de l’utilisation efficiente de l’emprunt qui

influence positivement le niveau d’exportation des entreprises industrielles.

ü L’effet de l’indice de concentration sur la décision d’exporter et le niveau

des exportations : La localisation géographique des entreprises n’a pas un impact statistiquement significatif sur

la probabilité d’exporter. Ceci nous pousse à évoquer les conclusions des travaux de Barrios, Görg

et Strobl (2003), Bernard et Jensen (2004), qui montrent une absence d’externalités positives sur la

décision d’exportation. Ce constat rejette la théorie d’économies d’agglomération relative à la

concentration des entreprises. Autrement dit, la présence locale d’un grand nombre de firmes ne

diminue pas forcément le coût fixe à l’exportation, et par là même n’augmente pas la probabilité que

la firme soit exportatrice. Cela est dû, probablement, à des problèmes d’externalités, qui peuvent être

liés, entre autres, à la faiblesse de diffusion des connaissances entre les entreprises industrielles

marocaines.

Contrairement au modèle traitant la propension à l’exportation des firmes, la concentration

régionale semble être un déterminant important pour expliquer la performance à l’exportation des

entreprises. Le coefficient de la variable « indice de concentration » est négatif et statistiquement

significatif. Ce résultat confirme nos résultats statistiques dans le tableau (6), mais contredit les

conclusions de Sylvie Scherrer(1998). En effet, la concentration régionale agit sur le CA exporté par

les entreprises et non pas sur la probabilité d’exportation. Par conséquent, les effets spillovers jouent

sur le coût variable plutôt que sur le coût fixe. Le signe négatif de la variable « indice de

concentration » montre l’existence des externalités négatives. Ainsi, les entreprises localisées dans

des régions fortement concentrées exportent moins que celles opérant dans des zones géographiques

faiblement concentrées. La concentration pourrait mettre la pression sur la disponibilité des

ressources, évincer l'accès à des infrastructures importantes telles que les modes de transport

différents et donc diminuer les ventes à l’extérieur.

61 | P a g e

ü L’effet du degré d’ouverture sur la décision d’exporter et le niveau des

exportations :

Il existe, comme on pouvait s’y attendre, une relation significativement positive entre le degré

d’ouverture du secteur et la probabilité de se lancer dans l’exportation. Ceci corrobore les résultats

des travaux de Maliverney (1991); Clerides et al (1998), qui montrent qu’une entreprise a plus de

chance d'exporter si elle appartient à un secteur à forte intensité d'exportation. Ce résultat conforte

également la théorie du district Marshallien47, qui stipule que les entreprises présentes dans un

secteur forment un district industriel d’où la transformation des informations concernant les marchés

étrangers est fluide. En effet, dans un secteur fortement ouvert, la présence d’entreprises à forte

intensité d’exportation peut faciliter le changement d’orientation des firmes locales dans le sens d’un

mouvement vers les marchés étrangers. Toutes choses étant égales par ailleurs, les coûts de

production deviennent plus faibles dans les secteurs où il y a eu une augmentation de l’activité

d’exportation.

Contrairement au premier modèle traitant la décision d’exportation, la variable « degré

d’ouverture du secteur », dans le deuxième modèle, affiche un effet non significatif sur le taux

d’exportation des firmes. Ce résultat est imprévisible et doit être interprété avec précaution. En fait,

on s’attendait à ce que les entreprises appartenant à un secteur fortement ouvert, affichent une

meilleure dynamique en termes d’intensité d’exportation. Cependant, ce résultat non significatif est

probablement dû à l’impact négatif d’une concurrence excessive sur le taux d’exportation du secteur.

Dans ce contexte, il nous semble intéressant de visualiser la situation du secteur Textile face à la

concurrence, puisqu’il est le principal secteur exportateur. Pendant plusieurs années, le commerce

extérieur de ce secteur a été dirigé par un système de quotas, dans lequel le Maroc avait clairement

un créneau en Europe, et en France en particulier48. Néanmoins, l’adhésion de la Chine à l’OMC (fin

2001) et la fin des quotas d'exportation liée à la disparition de l’accord Multi fibres (2005) ont

exposé les exportateurs du textile à une concurrence directe des producteurs à bas coût d’Europe de

l’Est et d’Asie de l'Est. Par conséquence, l’un des tous premiers secteurs d’exportations du Maroc ne

semble pas très compétitif au niveau mondial. Nous pouvons constater alors, qu’une concurrence

excessive accompagnée d’une faible compétitivité sont les raisons, peut être, pour lesquelles

l’ouverture du secteur n’impacte pas significativement l’intensité d’exportation des entreprises

industrielles au Maroc. 47 Voir chapitre II p.29 48 Selon les résultats de l’enquête (FACS-Maroc) entre le Ministère de l’Industrie, du Commerce, de l’Energie et des Mines du Maroc et la Banque mondiale (2002)

62 | P a g e

ü L’effet du secteur d’activité sur la décision d’exporter et le niveau des

exportations :

L’appartenance sectorielle influence aussi bien, la probabilité d’exporter que l’intensité

d’exportation. Cela confirme le paradigme de structure comportement performance (SCP)49 et les

analyses de Sylvie Scherrer (1998).

En prenant comme modalité de référence le secteur textile, vu que c’est le secteur qui compte

le nombre le plus élevé des entreprises exportatrices et le plus dynamique en matière de performance

à l’exportation (voir les tableaux (6) et (7)).

D’après le résultat du tableau (14), la variable «secteur» contient une modalité parmi 5 qui est non

significative 50. Les entreprises opérant dans les secteurs des «IAA», «ICPC» et des « IMM », ont

moins de chance d’être exportatrices et exportent une part moins élevée de leurs productions par

rapport aux entreprises textiles. Cette faiblesse, notamment du secteur «ICPC», est due en grande

partie à la grande sensibilité aux importations et aux coûts liés à l'énergie ainsi que l'étroitesse du

marché intérieur national51. Tandis que le secteur des «ITC» a connu une véritable envolée des

investissements sous l’effet conjugué des restructurations de ce secteur en Europe et la vague de

délocalisation qui s’en est suivie. En effet, les investissements de délocalisation ont représenté

environ un tiers des investissements du secteur textile.52

Nous concluons des deux régressions précédentes que l'effet d'autoséléction n'est pas tout à fait

présent. Ainsi, la question qui vient à l’esprit est de savoir si, au-delà de cet effet de sélection, existe-

il un effet favorable de l’ouverture à l’extérieur sur l’amélioration de la productivité ? Nous allons

essayer de répondre à cette question en étudiant l’existence ou non d’un effet d’apprentissage

résultant de l’exportation.

49 Voir chapitre II p.28 50 C’est la modalité secteur des «IEE». 51 Selon Fédération de la Chimie et Parachimie. 52 Selon l’association marocaine des industries de textile et d’habillement (AMITH)

63 | P a g e

Paragraphe-II : Analyse économétrique de l’effet d’apprentissage des

entreprises industrielles :

1. Présentation des modèles : les déterminants de la productivité des entreprises en fonction de leur comportement à l’exportation

Ø Méthode d’estimation

La méthode habituelle pour tester l’effet d’apprentissage est d’étudier la relation entre

l’exportation et la productivité des firmes. Pour cela nous allons analyser, dans le troisième modèle,

le changement de la productivité du travail en fonction de la probabilité d’exporter et des

caractéristiques spécifiques à l’entreprise comme : la taille, le ratio d’endettement, l’indice de

concentration, le secteur d’activité et le degré d’ouverture du secteur. Dans le quatrième modèle,

nous allons remplacer la probabilité d’exporter par le niveau d’exportation tout en gardant les mêmes

variables explicatives utilisées dans le troisième modèle.

D’une manière générale, le modèle économétrique linéaire de régression multiple estimé sur

une série en coupes instantanées se présente de la manière suivante :

Avec: i = 1,...N, N étant le nombre d'observations ; Yi : la variable dépendante ; bi : sont les paramètres à estimer ; Xi : les variables explicatives53 ;

εi : c’est le terme d’erreur du modèle.

Les deux modèles III et VI, seront estimés par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO).

Ø Test de colinéarité : Les résultats du test de colinéarité confirment que les variables explicatives ne sont pas

corrélées, ce qui nous permet de conclure comme pour les modèle I et II, qu’il n’y a aucune

colinéarité qui menace la pertinence et la robustesse des résultats et que l’estimation est sans

biais.(voir Annexes 14 et 15 ) 53 La seule différence entre les modèles 3 et 4 est que la variable d’intérêt explicative dans M3 est la décision d’exportation alors que dans M4 c’est le taux d’exportation.

Yi= a+biXi+ εi

64 | P a g e

2. Analyse des résultats économétriques :

Tableau 15 : Résultats économétriques des déterminants de la productivité

1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

PAT M 3 M 4

Variables explicatives Coefficients Z Coefficients Z

Variable d’intérêt Décision d’exportation 0. 6123102 4.861 - -

Taux d’exportation - - 0. 0002012 2.981

Caractéristiques internes de l’entreprise

Taille 0. 0003001 2.572 0. 0000554 0.49 Ns

Endettement -0. 0031602 -0.99 Ns -0. 5850001 -2.671

Environnement Externe de l’entreprise

Log Indice de concentration 0. 1092156 2.092 0. 1058203 1.31 Ns

Degré d'ouverture du secteur -0. 3392432 -1.903 -0. 3271655 -1.50 Ns

Secteur d’activité

Agroalimentaire -0. 5355048 -1.933 -0. 0982273 -0.16 Ns

Electronique -0. 5320791 -1.05 Ns -0. 6166529 -0.97 Ns

Textile Modalité de référence

Mécanique 0. 3746713 2.522 0. 67639 2.791

Chimie 0. 5508153 3.981 0. 59055 2.112

constante 10. 56217 42.76 11 .4858 32.281

Nombre d’observation 1680 524 Pseudo R² 0. 0412 0.0818

Fisher 6.31 (p value : 0.0000) 15.65 (p value : 0.0000)

65 | P a g e

ü L’effet du comportement à l’exportation sur la productivité des firmes :

Les résultats des deux estimations donnent des coefficients positifs et significatifs aussi bien

de la variable binaire d’exportation que la variable d’intensité à l’exportation. Nous pouvons donc

dire que l’hypothèse 3 et 4 de l’existence d’un « effet d’apprentissage » sont bel et bien

confirmées. En effet, Les firmes qui exportent, bénéficient de gains de productivité plus importants

que les firmes opérant sur les marchés domestiques. Ce résultat rejoint les travaux de Castellani

(2002), Girma et al (2004) et Miguel A. Delgadoa, Jose C. Farinasb, Sonia Ruanoc (2002) qui

s’accordent sur l’idée que la libéralisation commerciale induit une grande pression concurrentielle.

Celle-ci pousse les firmes à améliorer leur productivité pour ne pas être évincées des marchés

d’exportations. En outre la croissance forte du CA exporté peut se traduire par une meilleure

productivité, soit grâce à l’exploitation d’économies d’échelle simples, soit par des effets

d’apprentissage liés à l’exportation. D’une part, les marchés d’exportation offrent de nouveaux

débouchés qui permettent aux entreprises de prendre de l’expansion et d’acquérir de l’expérience

qu’elles mettent à leur profit pour produire à moindres coûts et donc augmenter leur efficience.

D’autre part, les exportateurs peuvent être confrontés à d’autres producteurs, ce qui sera

vraisemblablement une source de connaissances et d’idées nouvelles.

ü L’effet de la taille sur la productivité des firmes :

Les résultats de l’estimation en prenant la décision d’exportation comme variable d’intérêt

pour expliquer la productivité, nous permettent de dire que la taille de l’entreprise influence

positivement sa productivité. Tandis que cette variable n’a pas d’impact dans le modèle utilisant

l’intensité d’exportation comme variable d’intérêt. Cela peut être expliqué par le fait cette dernière

capte l’effet de la taille sur la productivité. Pour analyser l’effet positif de la taille sur la

productivité, le recours à la théorie des économies d’échelle54 s’avère important à ce stade. Selon

cette théorie l’augmentation de la taille de l’entreprise l’embauche des collaborateurs de haut

niveau qui accroissent son efficacité.

54 Voir chapitre II p 16.

66 | P a g e

ü L’effet du taux d’endettement sur la productivité des entreprises :

Les résultats obtenus pour la variable « taux d’endettement », montrent qu’elle n’a pas un

impact statistiquement significatif sur la productivité de l’entreprise lorsque la décision d’exportation

s’introduit comme variable d’intérêt. Tandis que son influence est négative lorsque nous prenons en

compte l’intensité d’exportation des entreprises. Ce constat corrobore les conclusions faites par F.

Bellon et Al (2010) et le résultat du tableau (10). En fait, l’endettement excessif d’une entreprise

pour améliorer son niveau d’exportation, peut avoir des effets pervers sur sa productivité, en raison

des coûts importants associés à l’opération d’exportation. Ainsi, il serait plus difficile de convaincre

la banque de financer, par exemple, un « investissement productif » vu le niveau d’endettement élevé

synonyme d’un risque plus élevé. Alors, nous pouvons conclure que l’endettement excessif entrave

les entreprises à améliorer leur productivité.

Par ailleurs, il faut noter que le rôle de la dette peut ne pas être toujours le financement des

dépenses productives, mais aussi le règlement de certains engagements pour l’entreprise. En effet,

nous expliquons le coefficient non significatif de la variable « endettement » par le fait que

l’autofinancement reste la modalité de financement privilégiée d’une grande majorité des entreprises

marocaines. Ainsi, selon une étude faite par la DEPF55, une proportion de 63% des entreprises

industrielles marocaines réinvestissent leurs propres bénéfices. Alors que les fonds des banques ou

d’autres institutions financières constituent la source de financement d’environ 21% des entreprises,

et 7% seulement ont recours aux crédits auprès de leurs fournisseurs. D’autres sources sont

relativement mineures, dont l’émission d’actions ou d’obligations par exemple ne représente que

3,5%.

ü L’effet du secteur d’activité sur la productivité des firmes :

Les résultats obtenus pour la variable « secteur » montrent que, l’appartenance sectorielle

impacte la productivité des entreprises même si ces résultats contiennent deux coefficients non

significatifs.56

Par rapport à la modalité de référence secteur des « ITC » les entreprises qui appartiennent

au secteur des «IAA» ont moins de chance d’être fortement productives. Cela peut être dû au

phénomène structurel de la sécheresse qui a touché l’agriculture, réduisant la progression du PIB en

55 DEPF 2003. 56 Il s’agit des secteurs des «IEE » et des «IAA»

67 | P a g e

2007. Par contre, les entreprises qui opèrent dans le secteur des «ICPC» ont plus de chances d’être

productives. Cela est expliqué par l’existence de certaines niches à fort potentiel comme les plantes

médicinales. Ces dernières sont destinées essentiellement à l’industrie de parfumerie et cosmétique

ainsi que pour la préparation des produits d’hygiène et la formulation des arômes, lesquelles

représentent une valeur ajoutée plus importante. Les résultats de l’estimation montrent aussi que les

entreprises du secteur des « IMM» affichent une productivité plus importante que celle du secteur

des «ITC».

Certes, les secteurs «ICPC», « IMM» et « ITC » sont caractérisés par l’emploi d’un

nombre élevé de la main d’œuvre, cependant la productivité du secteur des «ITC» est faible. Cela est

dû principalement à sa faible dynamique en création de VA. Ceci dit la main-d’œuvre disponible ne

présente pas toujours les compétences nécessaires pour être compétitif57. Ces résultats rejoignent le

paradigme (SCP)58 qui stipule que la structure de l’industrie influence le comportement et les

performances des entreprises.

ü L’effet du degré d’ouverture du secteur sur la productivité des

entreprises :

L’ouverture à l’extérieur du secteur manufacturier n’a aucun effet significatif sur la

productivité des entreprises lorsque nous expliquons celle-ci par l’intensité d’exportation. Tandis que

l’utilisation de la variable décision d’exportation change les résultats et permet d’avoir un coefficient

significatif. En fait, il est souvent admis que la concurrence favorise l’effort d’innovation et donc les

gains de productivité. Néanmoins, la confrontation des entreprises marocaines à une forte

concurrence étrangère n’est pas toujours à leur faveur. En outre, l’effet de la concurrence sur

l’innovation et les gains de productivité correspond à une courbe en U inversé : l’augmentation de la

concurrence peut avoir un impact d’abord favorable puis défavorable sur les gains de productivité

(Aghion et al. (2005)). Ce résultat peut s’expliquer autrement, par la prédominance des secteurs59

employant plus de travailleurs non qualifiés et caractérisés par une faible valeur ajoutée due au

recours d’une grande majorité des entreprises à la sous traitance. Ces industries sont également

caractérisées par la faible industrialisation avec un niveau de technologie faible et des médiocres

transformations60. En outre, le poids des entreprises, nécessitant une main d’œuvre qualifiée (tels que

57 Selon l’association marocaine des industries de textile et d’habillement (AMITH) 58 Paradigme SCP Chapitre II page 21. 59 Exemple : l’agro-alimentaire et l’habillement. 60 Selon le rapport n° 94 DEPF 2003

68 | P a g e

la chimie, les plastiques, l’électrique-électronique), est encore très faible au Maroc. Sans oublier le

manque d’amélioration du capital humain par la formation des employés.

De là, nous pouvons conclure que l’ouverture à l’extérieur du secteur manufacturier n’induit

pas forcément l’amélioration de la productivité, suite à la faiblesse de la diffusion des connaissances

entre ses branches exportatrices.

ü L’effet de la concentration régionale sur la productivité des firmes :

En accord avec la théorie des économies d’agglomération61, la variable « indice de

concentration » influence positivement et significativement la productivité lorsque la probabilité

d’exporter représente la variable d’intérêt. Notre résultat rejoint les travaux de A.Briant et

Y.Barbesol (2008), mais contredit l’analyse de Mona Haddad (1993). En effet, la présence locale

de nombreuses entreprises constitue une source potentielle d’acquisition d’information et de

réduction de coût. En outre, tout échange d’information entre les entreprises, concernant les

caractéristiques de la demande ou bien les technologies de production, est plus facile lorsque la

densité des acteurs économiques est plus élevée. En somme, la concentration géographique, si elle

n'est pas excessive, pourrait être bénéfique pour la productivité de l’entreprise. Car elle concentre

toutes les facilités nécessaires en un seul lieu et l’entreprise localisée à proximité des autres

entreprises, peut donc tirer bénéfice des connaissances diffusées.

Contrairement aux résultats du modèle 3, ceux obtenus dans le modèle 4 montrent que la

variable concentration n’a pas une influence significative sur la productivité. En effet, cela montre

que malgré la concentration des entreprises industrielles au Maroc,62 les entreprises exportatrices

étudiées ne bénéficient pas d’externalités de coordination, d'information et d'apprentissage. Ces

défaillances sont en partie responsables de la faible diversification productive pour le développement

des exportations ou ce que d’autres auteurs appellent "auto-découverte"63 des firmes.

61 Voir chapitre II page 23. 62 Etude DEPF (2007) : « spécialisation et concentration industrielles, Atouts et vulnérabilités des secteurs et des régions ». 63 Selon le rapport de la Banque mondiale (2006) : « Royaume du Maroc Promouvoir la croissance et l’emploi par la diversification productive et la compétitivité ».

69 | P a g e

Conclusion du chapitre 3

Le but de ce chapitre était d’analyser économétriquement les problématiques suivantes :

- Est ce qu’il existe une incidence de la productivité sur la décision et/ou la performance à

l’exportation ?

- Est ce que la productivité s’améliore grâce à : l’ouverture à l’extérieur et/ou le niveau de

l’exportation ?

Pour ce faire, nous avons essayé, en premier lieu, d’analyser les facteurs permettant

d’expliquer à la fois l’engagement ou non des entreprises dans l’exportation et la performance à

l’exportation. En second lieu nous avons tenté d’évaluer les facteurs permettant d’influencer la

productivité en distinguant les entreprises exportatrices et non exportatrices ensuite nous avons

examiné l’effet de l’intensité d’exportation sur le changement de la productivité.

Dans la première partie du chapitre qui présente les statistiques descriptives, nous avons pu

déchiffrer comment certains facteurs internes et externes à la firme influencent son comportement

d’exportation, nous avons constaté que certains facteurs jouent contrairement dans l’intensité

d’exportation que dans la décision d’exportation, d’autres ont gradé le même effet dans les deux

phases du processus d’exportation. Dans l’autre pilier de l’analyse nous avons pu concevoir en quoi

ces mêmes facteurs impactent la productivité des entreprises.

À l’aide de quatre modélisations économétriques, l’analyse de certains facteurs nous a permis

d’affirmer ou réfuter leur influence sur le comportement d’exportation et la productivité des

entreprises industrielles marocaines. En effet la participation et la performance à l’exportation ont

pour effet d’augmenter la productivité. En outre, nous avons trouvé que la productivité des

établissements qui entrent sur les marchés d’exportation est plus forte que celle des établissements

qui n’entrent pas sur ces marchés. Cependant cette productivité joue négativement sur la

performance contrairement à la probabilité pour qu’une firme exporte. Dans le même sens la taille a

une influence positive sur la stratégie à l’export et sur la productivité mais son impact est nul quant à

la performance à l’exportation.

70 | P a g e

L’estimation des facteurs relatifs au secteur d’activité, révèle que la probabilité d’exporter

dépend aussi bien du secteur d’activité que l’intensité exportatrice de ce dernier. En effet, la présence

d’entreprises déjà performantes en exportation dans le secteur peut faciliter le changement

d’orientation des firmes qui vendent sur le marché local. Dans le sens d’un mouvement vers les

marchés étrangers l’appartenance sectorielle joue aussi bien sur la performance à l’exportation que

sur la productivité. Ces deux dernières sont influencées par la concentration des entreprises au sein

d’une même région. En effet cette concentration peut créer des externalités négatives suite à une

concurrence accrue sur la disponibilité des inputs. Comme elle peut créer des externalités positives

grâce à la transformation des informations entre les entreprises installées sur une même zone

géographique. Enfin, l’analyse des ressources financières exprimées par le taux d’endettement

relève la nécessité pour les entreprises de disposer d’une bonne santé financière, soit pour leur

compétitivité à l’extérieur soit pour améliorer leur productivité.

71 | P a g e

Conclusion Générale

72 | P a g e

En lien avec le contexte empirique du commerce international et la productivité des secteurs

industriels au Maroc, le premier but de cette recherche était d’examiner le rapport entre la

productivité des entreprises manufacturières et leur participation aux marchés d’exportation. Nous

reconnaissons, grâce à une revue de littérature théorique et empirique, qu’un rapport positif entre les

deux pourrait tenir à deux facteurs. En premier lieu, les entreprises qui deviennent des exportatrices

sont peut-être nécessairement caractérisées par une plus forte productivité, ce qui s’interprète par

« l’effet d’auto-sélection ». En deuxième lieu, les entreprises qui exportent peuvent de ce fait

bénéficier de connaissance de technologies et/ou acquérir de l’expérience et ainsi améliorer leur

productivité, c’est que la littérature appelle « effet d’apprentissage ».

Pour examiner le rapport entre la productivité et les exportations, nous avons utilisé quatre

modèles et nous nous sommes basées, à travers les enseignements des travaux empiriques, sur un

groupe de facteurs expliquant le changement de productivité et le comportement d’exportation des

entreprises (Voir les annexes 16, 17, 18).

Le premier modèle, examinant l’incidence de la productivité apparente de travail sur la

décision d’exportation, confirme l’hypothèse d’auto-sélection selon laquelle, seules les firmes les

plus productives vont entrer sur les marchés d’exportation. Par contre, l’effet d’auto-sélection a été

réfuté dans le deuxième modèle qui traite l’impact de la productivité sur les ventes à l’extérieur. Les

arguments sous-jacents sont : i) opérer sur un marché étranger caractérisé par une concurrence rude

entraine probablement des difficultés à s’y adapter d’où la diminution de leur productivité des

entreprises et donc une diminution de la production exportée ; ii) il se peut que la plupart des

entreprises industrielles, dans leur processus d’exportation, n'obéissent pas à un effet de sélection

fondé sur la productivité mais profite d’une politique de subvention des exportations.

Quant aux troisième et quatrième modèles, présentant respectivement l’impact de la décision

d’exportation et l’intensité d’exportation sur l’amélioration de la productivité, il paraît que

l’hypothèse d’apprentissage est bel et bien vérifiée. Le fait d’entrer sur un marché d’exportation

améliore la productivité de l’entreprise par le biais d’exploitation des connaissances, des diffusées

ou des expériences en termes de productivité. Sachant que nous avons utilisé dans les quatre

modèles le même groupe des variables de contrôle, l’estimation du modèle I et III révèle un rôle

positif de la taille sur la décision d’exportation et l’amélioration de la productivité respectivement

tandis que son effet s’estompe lorsque nous étudions la relation entre taux d’exportation et

productivité dans les modèles II et VI.

73 | P a g e

Concernant les facteurs relatifs au secteur d’activité, l’appartenance sectorielle agit aussi bien

sur la décision d’exporter, que sur le taux d’exportation et la productivité. Tandis que le degré

d’ouverture du secteur perd son influence lorsqu’il s’agit des modèles comportant seulement des

entreprises exportatrices soient les modèles II et VI. Quant à la concentration des entreprises dans

une région donnée, elle n’a pas un effet significatif sur la probabilité de pénétrer les marchés

d’exportation ou sur la productivité des entreprises exportatrices. Cependant, nous avons constaté

qu’elle a un effet négatif sur l’intensité d’exportation des firmes d’où l’effet d’éviction des

entreprises à cause de la concurrence sur les inputs, elle a aussi un effet positif sur la productivité,

dans le modèle III, traduit par les retombées des externalités positives. Enfin, l’analyse du ratio

d’endettement montre qu’une bonne assise financière est vitale pour s’engager dans l’extérieur ou

pour améliorer la productivité.

Les constatations macro/microéconomiques de notre étude, nous amènent à présenter

quelques recommandations :

Pour améliorer la compétitivité du secteur manufacturier marocain, le Gouvernement, les

associations industrielles et les entreprises individuelles devraient travailler en partenariat afin de

créer un environnement permettant le démarrage et l’expansion des entreprises – à la fois étrangères

et locales. De ce fait, parmi les améliorations indispensables au niveau macro-microéconomique

nous citons :

La poursuite des efforts de diversification de l’économie marocaine et le développement

d’une offre exportable en mettant l’accent sur des produits à forte valeur ajoutée et intensifs

en compétences intellectuelles;

La nécessité de diversifier la gamme de partenaires commerciaux afin de réduire la

vulnérabilité du Maroc à l’égard de ses voisins européens. D’ailleurs, le positionnement

géographique du Maroc lui permet de s’ouvrir sur les nouveaux marchés asiatiques et aussi

ceux de l’Afrique ;

L’intensification des efforts pour réduire les tracas des formalités administratives et

bureaucratiques, afin de faciliter le démarrage et le fonctionnement des industries ;

74 | P a g e

La promotion d’une réforme du secteur financier qui assure une plus grande concurrence et

de meilleurs services ;

La poursuite de la modernisation de l’infrastructure de diffusion des informations sur les

marchés et la favorisation de la collaboration entre les entreprises et les opérateurs de terrain

comme les associations professionnelles ;

Le renforcement des programmes de formation professionnelle au niveau des entreprises afin

d’accroître l’efficience de la main d’œuvre.

v Limites et perspectives de l’étude :

Malgré l’utilité des résultats obtenus et les recommandations proposées, certaines limites de

ce travail de recherche devraient être prises en compte.

La première limite est liée à la productivité, nous avons été amenées à utiliser la

productivité apparente du travail au lieu de la PTF suite à la confidentialité des données sur le

capital et la part du capital étranger des entreprises. La PTF aurait sans doute donné des résultats plus

intéressants puisqu’elle tient compte des spécificités sectorielles et de tous les facteurs de production

(C.Mainguy (2004)) 64..

L’analyse et les résultats de cette étude pourraient être améliorés en étudiant d’autres

indicateurs pertinents que nous en n’avons pas eu accès, à cause de la nature confidentielle ou la non

disponibilité des données. Nous citons par exemple, les caractéristiques de l’entrepreneur qui

tiennent à son niveau de formation, ses expériences à l’international, sa connaissance des langues

étrangères, son âge… etc (B. Allali (2002)). En outre, le coût de la main d’œuvre, a été longtemps

considéré comme le déterminant clé de la compétitivité des exportations marocaines et que, par

rapport aux pays concurrents, les salaires réels sont plus faibles au Maroc. D’un autre côté, les

dépenses en Recherche et Développement influencent la productivité. Plus une entreprise dépense

en R et D plus elle serait performante dans ses stratégies d’innovations et réalise ainsi plus de gains

de productivité (Dirk Pilat (1996)). La productivité est également liée à la qualité du personnel,

reflétée par le taux d’encadrement et la qualification des ouvriers.

64 C.Mainguy, Revue Région et développement N°20, 2004

75 | P a g e

La performance à l ’exportation et la productivité de l’entreprise dépendent de s a

capacité à réaliser des investissements. En fait, nous avions essayé d’introduire cette variable dans

nos modèles, mais les résultats n’étaient pas satisfaisants (Voir annexes 5,6,7,8).

Par ailleurs, il faut noter que les chocs positifs (ou négatifs) de la demande du pays

importateur, pourraient avoir des effets importants sur le comportement d’exportation des

entreprises. Celles-ci auront d’autant plus de difficultés à commencer à exporter vers un pays si la

demande de ce dernier est faible ou peu orientée vers les produits qu’elles exportent (P. Koenig F.

Mayneris S. Poncet (2009)). En dépit de l’ensemble de ces limites liées aux contraintes d’accès aux

données, nous avons obtenu des résultats intéressants sur la relation entre la libéralisation

commerciale et la productivité du travail des entreprises manufacturières marocaines.

Dans une analyse future, il serait intéressant, de tenir compte du taux de change, qui est

une composante importante de la compétitivité d’un pays. En fait, ses variations influencent les

prix des biens à l'exportation. Toute baisse du taux de change de la monnaie nationale favorise les

exportations et défavorise les importations, et réciproquement pour une hausse du taux de change. Il

y a donc une possibilité pour un pays d'améliorer le solde de son commerce extérieur (et donc sa

croissance) s'il obtient une baisse de la valeur de sa monnaie.

Pour enrichir ce projet de recherche dans des futurs travaux, il serait fructueux de faire une

analyse sectorielle de la question ouverture-productivité. Chaque secteur manufacturier a ses

propres caractéristiques, par exemple le secteur des « ITC » est le plus dynamique en matière

d’exportation mais il est caractérisé par une faible productivité, tandis que le secteur des «ICPC»

exhibe une forte productivité mais une moindre compétitivité en exportations. Il serait intéressant

alors d’analyser plus précisément l’interférence entre la performance à l’exportation et la

productivité de chaque secteur à part.

Par ailleurs, la prise en considération des importations de biens intermédiaires serait très

importante pour étudier l’incidence de celles-ci sur la productivité et les exportations des

entreprises. Il existe deux mécanismes qui expliquent ce lien, le premier stipule que l’accès des

entreprises à de nouveaux biens intermédiaires leur permet d’obtenir une meilleure complémentarité

de leurs inputs. Cela entraine la réalisation des gains de productivité et permet aux entreprises de

devenir exportatrices. Le second est lié au transfert de technologie suite à l’importation de biens

intermédiaires (Maria Bas &Vanessa Strauss-Kahn (2011)). Des recherches en ce sens pourraient

constituer un prolongement intéressant de cette étude.

76 | P a g e

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81 | P a g e

Annexes

82 | P a g e

Annexe 1 : Comparaison des parts de marché absolues65 du Maroc avec un échantillon

de pays concurrents

Source : DEPF, mai 2011

Comme le montre le graphique ci-dessous, la position concurrentielle du Maroc à

l’international reste faible comparativement à certains pays émergents. Ainsi, durant la période,

1990-2009, la part des exportations du Maroc dans les exportations mondiales était de 0,12%,

inférieure notamment à celle de la Turquie, l’Algérie et la Grèce qui étaient respectivement 0,55%,

0,32% et 0,19%.

Annexe 2 : Evolution en indice de la demande étrangère adressée au Maroc

65 Part des exportations d'un pays de l'échantillon dans les exportations mondiales en valeur.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

% Pays du Sud et de l’Est Méditerraniéen (PSEM)

Maroc Algérie Egypte Grèce

Jordanie Tunisie Turquie

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

%

Evolution en indice de la demande étrangère adressée au Maroc en volume par zone (base 100 en 2005)

TIndice de la demande étrangère adressée au Maroc en volumeIndice de la demande étrangère adressée au Maroc en volume par l'UEIndice de la demande étrangère adressée au Maroc en volume par les pays hors UE

83 | P a g e

Source: DEPF, mai 2011.

La demande étrangère en volume adressée au Maroc a connu une progression continue au

cours des deux périodes 1991-1997 et 1998-2002, soit respectivement 4% et 6,6%. Cependant, elle

a été de moins en moins rapide durant la période 2003-2009 (2,7%), et ce, en raison de l’avènement

de la crise internationale pour ne reprendre que depuis la fin de 2009.

Annexe 3 : Solde commercial et taux de couverture des importations par les

exportations

Source : HCP et office des changes

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

% Balance commerciale

Exportations des biens et services/PIB Importations des biens et services/PIB Solde commercial

84 | P a g e

Annexe 4: indice de concentration par région

Région Indice de concentration

taza 0,0001744 Tadla-Azilal 0,0007549

Doukkala-Abda 0,0012901 Souss-Massa-Draa 0,00184

Gharb-Cherarda-Beni H 0,0021537 Chaouia-Ouardigha 0,0022587

Meknès-Tafilalet 0,0024518 Rabat-Salé-Zemmour-Za 0,0026063

Marrakech-Tensift-Al 0,0029714 L'Oriental 0,0058235

Tanger-Tétouan 0,0080549 Fès-Boulemane 0,0134596

Grand Casablanca 0,0299669 Source : Enquête sur les industries de transformations faite par ministère de l’industrie, du commerce et des nouvelles

technologies, 2007 ; calcul des auteurs.

85 | P a g e

Afin d’étudier l’effet du taux d’investissement moyen sur l’ouverture et la productivité des

entreprises industrielles, nous avion fusionné deux bases réalisées par le Ministère de l’Industrie, du

Commerce et des nouvelles technologies. La base de l’enquête des industries de transformations de

2007 et celle qui contient l’investissement des années 2002, 2003et 2004. Les quatre annexes

successives présentent les résultats des estimations que nous jugeons moins pertinents que nos

résultats finaux. En effet, nous avions décidé de ne pas inclure cette variable dans nos régressions.

Annexe 5: M1: Déterminants de la probabilité d’exportation des entreprises : Modèle Logit

1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% Ns : non significatif

Variables explicatives Coefficients Z P>│Z│

Variable d’intérêt Log Productivité des effectifs -0.2673695 -1.43 0.153Ns

Caractéristiques internes de l’entreprise

Investissement moyen -0.0006932 -0.25 0.806 Ns

Taille 0.000272 1.44 0.151 Ns

Endettement -0.0009741 -0.29 0.768 Ns

Environnement Externe de l’entreprise

Log Indice de concentration -0.1060237 -1.20 0.232 Ns

Degré d'ouverture du secteur -0.0178035 -0.20 0.839 Ns

Secteur d’activité

Agroalimentaire -0.005031 -0.02 0.986 Ns

Electronique 0.8153199 2.04 0.0412

Textile Modalité de Référence

Mécanique 0.5208076 2.55 0.0112

Chimie 2.422667 10.36 0.0001

constante 1.375585 1.16 0.247 Ns

Nombre d’observation 1019 Pseudo R² 0.1201 Wald chi2 128,48

Prob > chi2 0.0000 Log de vraisemblance -600.63831

86 | P a g e

Annexe 6: M2 :Résultat économétrique des déterminants de la performance à l’exportation :

Modèle Heckman

1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

Variables explicatives Coefficients Z P>│Z│

Variable d’intérêt Log Productivité des effectifs -0.8050271 -3.40 0.0011

Caractéristiques internes de l’entreprise

Investissement moyen 0.0013215 0.21 0.836Ns

Taille 0.0000475 0.29 0.773 Ns

Endettement -0.0046346 -0.72 0.472 Ns

Environnement Externe de l’entreprise

Log Indice de concentration 0.1099619 1.47 0.141 Ns

Degré d'ouverture du secteur 0.6946281 5.26 0.0001

Secteur d’activité

Agroalimentaire 1.285419 3.38 0.0011

Electronique -0.3083717 -0.84 0.402 Ns

Textile Modalité de Référence

Mécanique -0.8176398 -3.04 0.0021

Chimie -0.0430289 -0.19 0.847 Ns

constante 3.739254 2.34 0.0192

Nombre d’observation 1019 Nombre d’observations censurées 607

Nombre d’observations non censurées 412 Wald chi2 = 117,91 Prob > chi2=0.0000

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 0.29 Prob > chi2 = 0.5916

87 | P a g e

Annexe 7: M3: Résultats économétriques des déterminants de la productivité avec focus sur la décision d’exportation

1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

Variables explicatives Coefficients Z P>│Z│ Variable d’intérêt Décision d’exportation -0.036993 -1.40 0.161Ns

Caractéristiques internes de l’entreprise

Investissement moyen -0.0015641 -3.33 0.0011

Taille 0.0000777 2.43 0.0152

Endettement 0.0008511 1.81 0.0713

Environnement Externe de l’entreprise

Log Indice de concentration -0.0031228 -0.21 0.833 Ns

Degré d'ouverture du secteur -0.1057094 -7.32 0.0001

Secteur d’activité

Agroalimentaire 0.0532771 1.12 0.263 Ns

Electronique 0.1543763 2.21 0.0272

Textile Modalité de Référence

Mécanique 0.1020091 2.84 0.0051

Chimie -0.0113227 -0.31 0.755 Ns

constante 5.115987 43.31 0.0001

Nombre d’observation 1019 Pseudo R² 0.1781

Fisher 21,06 Prob > F 0.0000

88 | P a g e

Annexe 8 : M4: Résultats économétriques des déterminants de la productivité avec focus sur

Le taux d’exportation

1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

Variables explicatives Coefficients Z P>│Z│ Variable d’intérêt Taux d’exportation 0.0000525 0.89 0.374 Ns

Caractéristiques internes de l’entreprise

Investissement moyen -0.0016258 -3.44 0.0011

Taille 0.0000739 2.30 0.0222

Endettement 0.0008598 1.82 0.0693

Environnement Externe de l’entreprise

Log Indice de concentration -0.0023498 -0.16 0.875 Ns

Degré d'ouverture du secteur -0.1069105 -7.30 0.0001

Secteur d’activité

Agroalimentaire 0.0595142 1.24 0.217 Ns

Electronique 0.149363 2.13 0.0332

Textile Modalité de Référence

Mécanique 0.0959798 2.65 0.0081

Chimie -0.0266129 -0.78 0.433 Ns

constante 5.100286 43.20 0.0001

Nombre d’observation 412 Pseudo R² 0,1786

Fisher 20.98 Prob > F 0.0000

89 | P a g e

Annexe 9: Essais pour modèle I : Déterminants de la probabilité d’exportation des entreprises : Modèle Logit

Décision d’exportation au seuil de 5%

Décision d’exportation Sans

seuil

Variables explicatives Modèle 1 Modèle 2 Modèle 3

coefficient T Student

coefficient T Student

Coefficient T Student

PAT 2.46e-06 (2.53)2 - -

Log PAT - 0.149613 (2.78)1 .1435904 (2.76)1

TAILLE 0.01096 (4.79)1 1.66968 (10.0)1 0.01111 (4.80)1

TX_MARGE -0.010967 (-2.00)2 -0.011874 (-2.31)2 -.0011200 (-2.16)2

ENDETT -0.00199 (1.16)Ns -0.001937 (1.11)Ns -0.001999 (1.13)Ns DO_SECT 0.337565 (1.63)Ns 0.336850 (1.64) Ns 0.3863516 (1.93)3

REGION NORD 0.135687 (0.74)Ns 0.159459 (0.87)Ns

- SUD 0.426955 (1.13)Ns 0.416432 (1.09)Ns CENTRE Référence Référence

IND_CONC - 0.0074118 (0.11)Ns TEXTIL 1.75777 (10.2)1 1.66968 (10.0)1 Référence CHIMI Référence Référence -1.81962 (10.26)1

AGRO 0.21348 (0.81)Ns 0.317101 (1.24)Ns -1.325396 (-5.65)1

METAL 0.511901 (2.32)2 0.464879 (4.77)2 -1.20222 (-6.31)1

ELECTR 0.412046 (0.87)Ns 0.448161 (0.93)Ns 0.4451198 (0.93)Ns Nbre d’observations 1680

Pseudo R² 0.3079 0.3055 0.3099 Wald chi2 200.73 187.84 191.43

Prob > chi2 0.0000 0.0000 0.0000 1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

90 | P a g e

Le modèle M1 :

Dans un premier temps, nous avions obtenu des résultats peu satisfaisants : les variables log

indice de concentration, degré d’ouverture, taux d’endettement, les modalités de la variable région et

les modalités « industries électriques et électroniques » et « industries agroalimentaire » de la

variable secteur d’activité, ne sont pas significatives.

Le modèle M2 :

Dans un deuxième temps, nous avions introduit le log productivité dans le but de la rendre

linéaire, car nous avons trouvé de coefficient trop élevé. Les résultats sont les mêmes avec un

changement du seuil de significativité de la variable log productivité de 5% à 1%.

Le modèle M3 :

Le résultat modéré de la régression avec la variable log productivité nous a poussé à supprimer

définitivement la variable région puisque toutes ses modalités sont non significatives et d’inclure la

variable « indice de concentration ». Nous avons aussi choisi d’expliquer la décision d’exportation

sans seuil au lieu d’un seuil de 5%.66 En outre pour faciliter l’interprétation des coefficients des

modalités de la variable secteur d’activité, nous avions changé dans ce modèle la modalité de

référence, en retenant les industries textile et cuir comme référence puisque c’est le secteur qui

accapare un nombre important des entreprises. Nous avons obtenus des résultats plus satisfaisants : le

degré d’ouverture du secteur et la modalité « industries agroalimentaire » de la variable secteur sont

devenus significatifs. Le coefficient de détermination est de 30,99%, ce qui est très satisfaisants pour

les données en coupe instantanées.

Nous avons choisis, après plusieurs essais, le troisième modèle car c’est le modèle qui

contient le plus de variables significatives et qui est proche à nos attentes, c'est-à-dire qu’il

correspond aux études empiriques, les résultats statistiques et enfin la réalité économique.

66 une entreprise est dite exportatrice lorsque ses exportations dépassent 5% de son chiffre d’affaires.

91 | P a g e

Annexe 10: Essais pour le modèle II : Résultat économétrique des déterminants de la performance à l’exportation : Modèle Heckman

Variables explicatives

MCO Heckman pour max. de

vraisemblance Heckman en deux étapes

M1 M2 Coefficients ; (t de Student)

PAT -0.0550294 (-1.20)Ns

-0.0956924 (-2.33)2

-0.1003751 (-2.46)2

-0.0862317 (-1.62) Ns

TAILLE -0.0001197 (-0.81) Ns

-0.0001486 (-0.89) Ns

-0.0001634 (-0.98) Ns

-0.0001905 (-1.02) Ns

TX_MARGE -0.0030139 (-1.64) Ns

0.0017961 (1.10) Ns

0.0019043 (1.08) Ns

0.0031364 (0.40) Ns

ENDETT 0.2407638 (2.88)1

0.2255784 (3.27)1

0.2257698 (3.22)1

0.208091 (2.67)1

DO_SECT 1.894337 (5.68)1

0.1349594 (0.87) Ns

0.2348611 (1.56) Ns

-0.0017615 (-0.01) Ns

IND_CONC -0.3763305 (-5.05)1

-0.2851865 (-4.40)1

-0.2871103 (-4.42)1

-0.1703312 (-1.68)3

TEXTIL Référence 0.8985711 (4.10)1 Référence Référence

CHIMI -0.7512167 (-2.32)2 Référence -0.996152

(-4.84)1 -0.7180235

(-2.70)1

AGRO 0.2811959 (0.74) Ns

0.2788265 (0.95) Ns

-0.6023706 (-2.48)2

-0.4722061 (-1.36) Ns

METAL -0.4291537 (-1.40) Ns

0.1091702 (0.44) Ns

-0.7509005 (-3.58)1

-0.6614789 (-2.28)2

ELECTR -0.4180182 (-0.75) Ns

0.0184734 (0.04) Ns

-0.0124171 (-0.03) Ns

0.0909044 (0.16) Ns

Nbre d’observations 524

Censurées 1156 Non censurées 524

Test d’indépendance

des équations -

(rho = 0): chi2(1) = 76.96 p value = 0.0000

(rho = 0): chi2(1) = 84.64 p value = 0.0000

Ratio de Mills :

-2.056073 (-17.23)1

Wald chi2 - 73.99 78.95 88.67 Prob > chi2 - 0.0000 0.0000 0.0000

1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

92 | P a g e

Dans notre étude, nous avions essayé d’étudier les déterminants de la performance

d’exportation des entreprises industrielles. Celles-ci sont dites engagées dans l’exportation si elles

exportent une quantité supérieure à 0. En effet, les explications suivantes justifient pourquoi nous

avions choisi le modèle Heckman pour maximum de vraisemblance (M2) comme modèle définitif.

Ø La première méthode d’estimation choisie était celle des moindres carrées ordinaires

(MCO), en ne retenant que les entreprises qui vendent à l’extérieur une quantité supérieur à 0

(524 entreprises). Cependant, les résultats obtenus, sont peu satisfaisants notamment au

niveau de la variable d’intérêt « productivité apparente du travail » qui est non significative.

Ø Dans l’estimation par heckman pour maximum de vraisemblance (1979), nous avions pris

l’ensemble des observations (1680 entreprises) en supposant qu’il existe un biais de sélection

qu’il faut corriger. En comparaison avec la première méthode (MCO), la variable

« productivité apparente du travail » est significative. En outre, le coefficient de corrélation

des termes d’erreur des deux équations du modèle Rho est significativement différent de 0.

Cela signifie que l’équation de régression n’est pas indépendante de l’équation de

sélection67, c’est pourquoi nous pouvons affirmer qu’une estimation du modèle par les MCO

aurait fournit des estimateurs biaisés.

Dans cette méthode, la différence entre M1 et M2 réside dans le choix de modalité de

référence du secteur d’activité. Dans M1 nous trouvons trois modalités sur cinq non

significatives, alors que dans M2 seulement une modalité sur cinq qui est non significative.

Ø Les résultats obtenus par la méthode du maximum de vraisemblance nous ont poussé

d’utiliser une autre méthode, à savoir la méthode de Heckman en deux étapes (twostep). Cette

dernière consiste à introduire le ratio de Mills de manière à prendre en compte le biais de

sélectivité. L’hypothèse que la méthode des MCO aurait fournit des estimateurs biaisés est

bel et bien affirmée, avec un ratio de Mills significatif confirmant ainsi que les deux

équations ne sont pas indépendantes. Cependant les résultats fournis sont peu satisfaisants par

rapport à la méthode heckman pour maximum de vraisemblance.

Bref, toutes ces explications justifient le choix de la régression du M2 réalisée par la méthode

Heckman pour maximum de vraisemblance.

67 Il s’agit respectivement de l’équation qui traite le taux d’exportation des entreprises et celle qui traite la probabilité d’exportation (premier modèle).

93 | P a g e

Annexe 11: Essais pour le modèle III : les déterminants de la productivité avec focus sur la décision d’exportation

Variables explicatives Modèle 1 Modèle 2 Modèle 3

coefficient T Student

coefficient T Student

Coefficient T Student

DECID_EXP 5% 0.5039994 (3.97)1 - -

DECID_EXP - 0.6164673 (4.91)1 0.6210845 (4.94)1

TAILLE 0.000399 (3.20)1 0.0003085 (2.81)1 0.0002966 (2.55)2

TX_MARGE 0.0104198 (1.14)Ns 0.010535 (1.15) Ns 0.009732 (1.08) Ns

ENDETT -0.0000248 (-0.81)Ns -0.0000233 (-0.77)Ns -0.0000314 (-0.99)Ns DO_SECT -0.2444924 (-1.31)Ns -0.2373656 (-1.30)Ns -0.3314499 (-1.85)3

REGION NORD -0.4308804 (-2.97)2 -0.4642071 (-2.89)1

- SUD -0.1387478 (-0.59)Ns -0.1824224 (-0.58)Ns CENTRE Référence Référence

IND_CONC - 0.1080631 (2.07)2

TEXTIL Référence Référence Référence CHIMI 0.5018957 (3.53)1 0.5199374 (3.73)1 0.5507768 (3.98)1

AGRO -0.5896258 (-2.15)2 -0.5704925 (-2.05)2 -0.5384595 (-1.94)3

METAL 0.3326634 (2.16)2 0.3490702 (2.34)2 0.3804513 (2.56)2

ELECTR -0.5191772 (-1.03)Ns -0.5416701 (-1.08)Ns -0.5370183 (-1.06)Ns

Nbre d’observations 1680

Pseudo R² 0.0442 0.0487 0.0428

Prob > F 0.0000 0.0000 0.0000 1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

94 | P a g e

Le modèle 1 :

Dans une première estimation nous avions commencé par une régression avec la variable

« décision d’exportation au seuil de 5% » c'est-à-dire qu’on a pris juste les entreprises dont les

exportations dépassent le seuil de 5% du CA vu que cela peut coïncider avec une simple tentation à

l’exportation. Mais nous avions obtenu des résultats modestes en outre cela ne correspond pas aux

études empiriques faites sur ce sujet : les variables Indice de concentration, degré d’ouverture du

secteur, les modalités de la variables région et la modalité « industries électriques et électroniques »

de la variable secteur ne sont pas significatives.

Le modèle 2 :

Après la première estimation au seuil de 5% nous avions préféré de négliger ce seuil et

d’introduire le log indice de concentration au lieu de l’indice de concentration pour avoir une

cohérence entre les observations. En termes de significativité nous avions obtenu les mêmes résultats

que la dernière estimation.

Le modèle 3 :

Dans la régression précédente nous avions, entre les variables retenues, deux qui servent à

évaluer la concentration régionale à savoir la variable région et l’indice de concentration et dans le

but d’éviter un éventuel risque de colinéarité nous avions préféré de supprimer la variable région.

Cette fois-ci toutes les variables sont significatives sauf les variables taux d’endettement et la

modalité « industries électriques et électroniques » de la variable secteur d’activité.

95 | P a g e

Annexe 12: Essais pour le modèle IV : les déterminants de la productivité avec focus sur Le taux d’exportation

Variables explicatives M1 M2 M3

Coefficients ; (t de Student)

TX_EXPORT 0.0001994 (2.95)1

0.0002015 (2.97)1

0.0002009 (2.97)1

TAILLE 0.0000697 (0.63)Ns

0.0000537 (0.48) Ns

0.0000446 (0.39) Ns

TX_MARGE 0.024182 (15.42)1

0.0235371 (15.61)1

0.0237599 (15.35)1

ENDETT -0.5649452 (-2.58)2

-0.5834505 (-2.65)1

-0.583922 (-2.66)1

DO_SECT -0.1225702 (-0.58) Ns

-0.2596182 (-1.23) Ns

-0.2654343 (-1.25) Ns

REGION

NORD -0.3602928 (-2.22) Ns - -

SUD 0.3455652 (1.36) Ns - -

CENTRE Référence - -

IND_CONC - 0.1177362 (1.47) Ns

0.1125133 (1.40) Ns

TEXTIL Référence -0.6876034 (-2.86)1 Référence

CHIMI 0.4993445 (1.83)3 Référence 0.5566348

(1.99)2

AGRO -0.2204892 (-0.35) Ns

-.743713 (-1.15) Ns

-0.1029958 (-0.17) Ns

METAL 0.6605504 (2.76)1

0.0124998 (0.04) Ns

0.6580616 (2.72)1

ELECTR -0.6358604 (-0.98) Ns

-0.629341 (-0.98) Ns

-0.6260235 (-0.98) Ns

Nbre d’observations 524 Pseudo R² 0.1180 0.1187 0.1096

Fisher 48.91 54.13 51.02 Prob > F 0.0000 0.0000 0.0000

1 : significatif à 1% 2 : significatif à 5% 3 : significatif à 10% Ns : non significatif

96 | P a g e

Afin d’analyser les facteurs expliquant l’évolution de la productivité des entreprises nous

avion adopté, dans les trois modèles, la méthode d’estimation des MCO. La différence entre ces

différentes régressions réside dans le choix de la référence pour la variable « Secteur d’activité » ou

dans le choix entre introduire la variable muette « région » ou la variable « indice de concentration ».

Sachant que ces dernières sont non significatives dans toutes ces régressions, nous avions

retenu la variable « indice de concentration » au lieu de la variable muette « région », car elle est

plus représentative du degré de concentration des entreprises dans une région donnée.

Au niveau du choix de modalité de référence pour le secteur d’activité, nous décidions de

travailler avec la modalité « Textile » dans M3, car elle donne des résultats plus significatifs, et elle

nous facilite l’analyse des résultats puisqu’il s’agit d’une branche qui emploi plus de mains d’œuvre

mais dégage moins de Valeur Ajoutée.

Annexe 13 : Matrice de variance co-variance

PAT TAILLE

IND_CONC

DO_SECT AGRO CHIMI META

L ELECT

RO ENDET

T

PAT 1.0000

TAILLE 0.0622 1.0000 IND_CONC 0.0664 0.0260 1.0000

DO -0.0263 0.0371 0.1631 1.0000 AGRO -0.1347 -0.0019 -0.2172 -0.0501 1.0000 CHIMI 0.0772 -0.0946 -0.0208 -0.0091 -0.2443 1.0000 METAL 0.0180 -0.0155 -0.0248 0.0189 -0.1846 -0.3041 1.0000 ELECTR -0.0125 0.0542 0.0298 0.0037 -0.0594 -0.0978 0.3215 1.0000 ENDETT -0.0371 -0.0258 -0.0311 0.0085 0.0557 -0.0371 0.0399 -0.0096 1.0000

97 | P a g e

Annexe 14 : Matrice de variance co-variance

TX EXPOR

T TAILLE IND

CONC DO AGRO CHIMI

MECAN

ELECTRO

ENDETT

TX_EXPORT 1.0000

TAILLE -0.0187 1.0000 IND

CONC -0.0138 -0.0161 1.0000 DO -0.0485 0.0462 0.1379 1.0000

AGRO -0.0083 0.0568 -0.2432 -0.1019 1.0000 CHIMI -0.0203 -0.0461 -0.0138 0.0237 -0.1086 1.0000

MECAN -0.0154 0.0607 0.0625 0.0340 -0.1104 -0.1491 1.0000 ELECTRO -0.0109 0.0713 0.0772 0.0352 -0.0503 -0.0680 0.4557 1.0000 ENDETT 0.0570 -0.0622 -0.0265 -0.0289 -0.0322 -0.0505 0.0124 0.0151 1.0000

Annexe 15 : Matrice de variance co-variance

Les résultats du test de colinéarité confirment que les variables explicatives ne sont pas

corrélées. En effet dans les modèle I,II,III et IV, il n’y a aucune colinéarité qui menace la

pertinence et la robustesse des résultats et que l’estimation est sans biais.

DECID_EXP TAILLE IND CONC DO AGRO CHIMI MECAN ELECTRO ENDETT

DECID_EXP 1.0000 TAILLE 0.3089 1.0000

IND CONC 0.0965 0.0260 1.0000 DO 0.0520 0.0371 0.1631 1.0000

AGRO -0.1099 -0.0019 -0.2172 -0.0501 1.0000 CHIMI -0.2367 -0.0946 -0.0208 -0.0091 -0.2443 1.0000

MECAN -0.0954 -0.0155 -0.0248 0.0189 -0.1846 -0.3041 1.0000 ELECTRO 0.0327 0.0542 0.0298 0.0037 -0.0594 -0.0978 0.3215 1.0000 ENDETT -0.0519 -0.0258 -0.0311 0.0085 0.0557 -0.0371 0.0399 -0.0096 1.0000

98 | P a g e

Annexe 16 : les apports des études empiriques et nos résultats économétriques sur les déterminants de la décision d’exportation

Littérature économique

Variables Auteurs Apport des études Signe

Signe des Résultats

économétriques

Déc

ision

d'e

xpor

tatio

n

Productivité

Alvarez et Lopez (2005); Baldwin.J et Yan.B (2010); Bernard et wagner (1988); Bernard et Jensen (1999); Lopez (2005) et Melitz (2003); Miguel, Delgadoa, Farinas, Ruanoc (2002) Sylvie Scherrer (1998)

Accéder aux marchés extérieurs exige une productivité plus élevée afin de surmonter les coûts fixes à l'exportation.

+

+

Quéré et al (2006) La productivité n’est pas le critère discriminant dans la décision d’exporter des firmes françaises.

0

Taille

Julien et associés (1993) Jean-Luc Bricout (1997)

Au-delà d’un certain seuil, la taille intervient peu dans le comportement d’exportation.

0

+

Majocchi (2005), Maurel (2009), Katsikeas et Morgan (2004), Maurel (2009), Wagner (2001), Lefebvre et al (2000), Julien, Joyal et Deshaies (1993)

La taille a une influence positive sur la stratégie marketing à l’export et par la suite sur la performance à l’export.

+

Endettement

Bellone et al (2008), Sylvie Scherrer (1998), Nina Pavcnik (2002), Jean Luc-Bricout (1997)

L’endettement est plus élevé dans le cas des entreprises non exportatrices. Cela est expliqué par l'insuffisance des fonds propres susceptible de constituer un obstacle à l'exportation

- 0

Degré d'ouverture du

secteur

Clerides, Lach et Tybout (1998)

Les entreprises ont plus de chance à accéder aux marchés d’exportation si elles appartiennent à un secteur à forte intensité d'exportation.

+ +

Indice de concentration

Clerides et al (1998), Greenaway et Kneller (2008), Pisu (2007) et Koenig (2005)

La concentration spatiale des exportateurs est bénéfique à l’entrée de nouvelles firmes sur les marchés internationaux, car il est plus facile de surmonter les difficultés liées à l’exportation lorsqu’il existe d’autres exportateurs locaux.

+ 0

Barrios, Görg et Strobl (2001), Bernard et Jensen (2004)

Les interférences entre les entreprises de la même zone géographique n’a pas une incidence sur leur comportement à l’exportation.

0

99 | P a g e

Annexe 17 : les apports des études empiriques et nos résultats économétriques sur les déterminants de l’intensité d’exportation

Littérature économique

Variables Auteurs Apport des études Signe Signe des Résultats

économétriques

Inte

nsité

d'e

xpor

tatio

n

Productivité

Aw, Chung et Roberts (2000), Bernard et Jensen (1999), Clerides, Lach et Tybout (1998)

L’incidence de la productivité est faible sur les ventes des entreprises à l’extérieur.

0

-

F.Bellone, P.Musso, L.Nesta, S.Schiavo (2010)

Se sont les entreprises les plus productives qui exportent une part importante de leur chiffre d'affaires

+

Taille

Calof (1993)

Les grandes entreprises semblent afficher des ventes internationales de plus faible intensité que les petites et moyennes entreprises.

-

0 Majocchi (2005), Maurel (2009), Roberts et Tybout (1997), Bernard et Jensen (1999, 2004)

La firme de grande taille est plus accessible à l’information exigeant souvent de procéder à des études de marché, ce qui suppose des coûts fixes que les petites entreprises ne peuvent pas subir.

+

Endettement F. Bellone et al (2010)

Les entreprises exportatrices se révèlent plus liquides et ont plus de facilités à accéder aux financements externes et donc peuvent augmenter leurs ventes à l’étranger.

+ +

Degré d'ouverture du

secteur

Sylvie Scherrer (1998)

Appartenir à un secteur rassemblant une proportion élevée d’entreprises exportatrices incite l’entreprise à exporter intensivement. +

0

Indice de concentration

Sylvie Scherrer(1998)

Les interactions entre les firmes facilitent l’échange d’informations sur les marchés extérieurs et donc, d’augmenter leur volume exporté.

+ -

100 | P a g e

Annexe 18 : les apports des études empiriques et nos résultats économétriques sur les déterminants de la productivité :

Littérature économique

Variables

Auteurs

Apport des études

Signe

Signe des Résultats

économétriques

168 269

Prod

uctiv

ité a

ppar

ente

du

trav

ail

Décision d'exportation

Alvarez et Lopez (2005); Baldwin.J et Yan.B (2010); Castellani(2002); Clerides, Lach et Tybout (1998); Girma et al (2004) Mona Haddad (1993)

En participant aux marchés d’exportation, les entreprises augmentent leur productivité pour ne pas y être évincées. Comme elles peuvent bénéficier de l’expertise technique que les acheteurs étrangers leur fournissent.

+ +

Intensité d'exportation

Bernard et Jensen (1999), Bellone et al (2008)

Les bonnes performances, en termes de productivité, ne sont pas une conséquence d’une stratégie d’exportation

0

+ Bellone, Musso, Nesta et Quéré (2006)

Les entreprises qui exportent une part importante de leur chiffre d’affaires sont relativement plus efficaces

+

Taille

Lucas (1988) L’accumulation du capital humain est favorable à la productivité d’une entreprise à travers des effets d’apprentissage par la pratique

+

+ 0 Bellone (2008)

En raison de leur grande taille, certaines entreprises trouvent des difficultés d’organisation et de gestion de la main-d’œuvre qui affecteront négativement leur productivité.

-

Baldwin, Jarmin et Tang (2002)

Il n’existe pas des différences en termes de productivité entre les petites et grandes firmes.

0

Endettement Flora Bellone, Patrick Musso, Lionel Nesta et Stefano Schiavo (2010)

En l’absence de ressources internes, l’entreprise recourt à l’endettement. Si ce dernier est excessif il pourrait affecter négativement sa productivité.

- 0 -

Degré d'ouverture du secteur Olivier Cortes et Sébastien

Jean (2001)

L’intensité d’exportation du secteur d’appartenance n’a pas un effet significatif et robuste sur la productivité du travail des entreprises.

0 - 0

Indice de concentratio

n

A.Briant et Y.Barbesol (2008)

La productivité des entreprises appartenant à des zones géographiques plus concentrées peut augmenter grâce à l’exploitation des connaissances, technologies diffusées et plusieurs facteurs de production.

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Mona Haddad (1993)

L’agglomération spatiale peut être néfaste à la productivité d’une firme, en se traduisant par une pression sur la disponibilité des facteurs favorables à son augmentation.

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68 Lorsque la variable d’intérêt explicative est la décision d’exportation (modèle 3). 69 Lorsque la variable d’intérêt explicative est le taux d’exportation (modèle 4).