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2 juin 2013 7 02 /06 /juin /2013 15:03

Depuis l'article séminal de Robert Solow (1956), la littérature économique considère le progrès technique comme la source principale de croissance économique à long terme. Les théories de la croissance endogène et notamment le paradigme néo-schumpéterien soulignent l’importance de l’activité de recherche-développement pour générer ce progrès technique. Celle-ci n’est pourtant pas le seul investissement permettant de se rapprocher de la frontière technologique. La majorité des dépenses de recherche-développement se concentrent en effet sur une minorité d’entreprises et de pays. La majorité des entreprises et des pays s’échinent à adopter des technologies déjà existantes et non à les générer. Cette diffusion est déterminante au niveau macroéconomique. Les études empiriques suggèrent une convergence des délais d’adoption des technologies au niveau international, mais aussi une divergence des rythmes de pénétration entre les pays riches et pauvres ces deux dernières décennies, or une telle dynamique explique la divergence des taux de croissance du revenu par tête à partir de la Révolution industrielle [Comin et Mestieri, 2013a].  

Diego A. Comin et Martí Mestieri (2013) ont récemment recensé les différents vecteurs de l’adoption technologique. Ils mettent particulièrement l’accent sur l’importance des connaissances dans ce processus. En effet, l’adoption et l’utilisation de nouveaux processus de production, machines, produits et services nécessitent un savoir. Celui-ci peut être accumulé individuellement au sein de chaque travail (le capital humain) ou collectivement ou sein des organisations. Il peut exister des complémentarités entre le savoir des travailleurs qui accroissent la capacité de l’organisation à adopter les nouvelles technologies. Les études empiriques suggèrent effectivement que le stock de capital humain affecte le taux de croissance de la productivité, notamment en favorisant la diffusion technologique. Pour saisir l’importance du capital humain, Diego Comin et Bart Hobijn (2004) ont observé la diffusion de 25 technologies majeures dans 15 pays avancés au cours des deux siècles précédents. Ils constatent que la scolarisation dans le secondaire est associée positivement à l'adoption des technologies jusqu’en 1970, mais ils ne décèlent après cette date aucun effet significatif de la scolarisation dans le secondaire sur l'adoption technologique. En outre, pour chaque niveau de scolarité, les taux de scolarité sont aussi positivement associés à l'adoption technologique.

En observant la diffusion de 11 technologies, Comin et Hobijn constatent que l’adoption des anciennes technologies est positivement associée à l’adoption des nouvelles, ce qui suggère que certains intrants utilisés dans le processus d’adoption, autres que le capital humain, sont transférable d’une technologie à l’autre au sein d’un même secteur. Diego Comin, William Easterly et Erick Gong (2010) ont alors observé l’effet de l’adoption des technologies dans les périodes passées sur celle dans la période actuelle. Ils constatent que le niveau d’adoption technologique en 1500 est positivement relié au revenu par tête de la période actuelle. La littérature a suggéré certains facteurs susceptibles d’affecter la persistance de l’adoption technologique, notamment la culture et les institutions. Ces facteurs peuvent exercer un effet symétrique dans l’adoption technologique entre les différents secteurs. A l’inverse, le savoir spécifique à un secteur est susceptible d’avoir un plus large effet sur l’adoption subséquente dans un secteur donné que dans d’autres. L’apprentissage propre à un secteur, qui résulte de l’adoption et de l’usage des nouvelles technologies, apparaît comme le vecteur le plus probable de la persistance dans la technologie. De telles dynamiques peuvent alors expliquer les larges différences de revenus observées entre les pays.

L’adoption d’une technologie exige un savoir qui ne peut en général être qu’en interaction avec les autres agents, or la géographie façonne particulièrement la fréquence et la réussite de ces interactions. Le savoir technologique sera plus facilement transmis entre des agents situés dans des pays voisins plutôt que dans des pays géographiquement éloignés. En outre, comme ce fut le cas avec les chemins de fer (ou au sein des clusters), les gains qu’un pays (ou une entreprise) retire de l’adoption d’une technologie donnée dépendent de son adoption par les pays (ou entreprises) à proximité. Par conséquent, les schémas d’adoption technologique de pays voisins tendent être corrélés. Diego Comin, Mikhail Dmitriev et Esteban Rossi-Hansberg (2013) montrent que plus les pays sont éloignés de ceux où une technologie apparaît, plus tendent à l’adopter plus lentement : tous les 1000 kilomètres, les interactions spatiales facilitant l’adoption technologique déclinent de 73 %. Les interactions induites par le flux de personnes ou de biens et services tendent à persister au cours du temps, tandis que les interactions induites par la diffusion de savoir tendent à s’effacer, puisque le savoir peut être plus facilement répliqué dans un lieu unique. Les flux migratoires constituent en l’occurrence une forme importante d’interactions géographiques. Ils permettent en effet de transmettre le savoir technologique depuis les zones les plus avancées technologiquement vers les zones éloignées de la frontière technologique. Ainsi, ils expliquent une part significative des différences observées d’un pays à l’autre en termes d’adoption technologique.

Comin et Mestieri mettent ensuite l’accent sur les facteurs institutionnels pour expliquer la vitesse de diffusion technologique. Les institutions sont susceptibles de réduire l’incitation des agents à engager des dépenses pour adopter une nouvelle technologie, notamment si elles ne protègent pas efficacement les droits des adopteurs sur leurs technologies ou sur le revenu qu’ils génèrent à partir de celles-ci. La protection des droits de propriété apparaît alors comme une condition nécessaire à l’adoption technologique. En outre, l’apparition de nouvelles technologies est susceptible d’éliminer les rentes que percevaient les agents qui avaient investi du capital physique ou humain dans les vieilles technologies. Les nouvelles technologies facilitant le transport et la communication peuvent réduire le pouvoir politiques des élites au fur et à mesure qu’elles se diffusent. Des institutions inefficaces peuvent alors permettre aux agents d’imposer des barrières à la diffusion des technologies qui menacent leurs rentes.  D’un côté, les coûts que subissent les lobbies pour inciter les législateurs à poser des barrières à la diffusions technologique sont plus élevés lorsque les législateurs ne sont pas indépendants, que le système judiciaire est efficace et que le régime est démocratique. De l’autre, les bénéfices que les producteurs de vieilles technologies peuvent espérer retirer de l’instauration de barrière dépendent des caractéristiques des vieilles et nouvelles technologies. Les nouvelles technologies peuvent être tellement plus efficaces que les consommateurs les préféreront aux anciennes, même en présence de barrière. Dans une telle situation, les vieux producteurs ne tirent aucun avantage du lobbying et les nouvelles technologies se diffusent rapidement et indépendamment des coûts de lobbying. En revanche, si l’écart de productivité entre les anciennes et nouvelles technologies est faible, les consommateurs vont garder les premières si les entreprises historiques instaurent des barrières. La vitesse de diffusion va alors dépendre du coût de mise en place des barrières ; s’il est faible, des barrières seront certainement instaurées.

Enfin, Comin et Mestieri notent l’importance de la demande dans la diffusion technologique. Elle conditionne en effet le rendement qu’une entreprise peut tirer de l’adoption d’une technologie.  Plus la demande pour les biens et services produits à partir de la technologie adoptée est importante, plus l’entreprise pourra répartir les coûts irrécouvrables de l’adoption sur de nombreux acheteurs, plus l’investissement sera rentable. Même si les coûts d’adoption technologique sont négligeables, la demande en biens et services intégrant une technologie donnée sera d’autant plus importante que la demande agrégée est élevée. Les études empiriques suggèrent effectivement que les dépenses en recherche-développement tendent à évoluer avec le niveau de production au rythme des cycles d’affaires.

 

Références

COMIN, Diego, Mikhail DMITRIEV & Esteban ROSSI-HANSBERG (2012), « The spatial diffusion of technology », NBER working paper, novembre.

COMIN, Diego A., William EASTERLY & Erick GONG (2010), « Was the wealth of nations determined in 1000 BC? », in American Economic Journal: Macroeconomics, vol. 2, n° 3.

COMIN, Diego A., & Bart HOBIJN (2009), « Lobbies and technology diffusion », in Review of Economics and Statistics, vol. 91, n° 2.

COMIN, Diego A., & Martí Mestieri FERRER (2013a), « If technology has arrived everywhere, why has income diverged? », NBER working paper, n° 19010, mai. 

COMIN, Diego A., & Martí MESTIERI (2013b), « Technology diffusion: Measurement, causes and consequences », NBER working paper, n° 19052, mai.

SOLOW, Robert M. (1956), « A contribution to the theory of economic growth », in The Quarterly Journal of Economics, vol. 70, n° 1.

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7 mai 2013 2 07 /05 /mai /2013 18:11

A partir du début du dix-neuvième siècle, les pays qui constituent aujourd’hui le monde avancé ont bénéficié d’un rythme de croissance de la productivité et des revenus beaucoup plus rapide que le reste du monde. Cette Grande Divergence a suscité de nombreuses interprétations. Peter Klenow et Andrés Rodríguez-Clare (1997), puis Gregory Clark et Robert Feenstra (2003), estiment que l’accumulation du capital physique et humain n’explique qu’un dixième des différences observées d’un pays à l’autre dans la croissance de la productivité au cours des deux derniers siècles. Ils suggèrent alors avec William Easterly et Ross Levine (2000) que la technologie contribue substantiellement à la croissance de la productivité et pourrait finalement expliquer l'épisode de la Grande Divergence. Or, les durées de temps nécessaires pour que les nouvelles technologies pénètrent les pays ont chuté de façon spectaculaire au cours des deux derniers siècles. Au dix-neuvième siècle, des innovations comme le télégramme et les voies ferrées mettaient nécessairement plusieurs décennies pour se diffuser à l'ensemble des pays. Aujourd’hui, la diffusion des nouvelles technologies comme les ordinateurs, les téléphones portables et internet s’opère parfois en moins d’une décennie. Les délais d’adoption auraient donc eu tendance à converger au niveau international. 

S'il y a eu convergence dans les rythmes d'adoption technologique, Diego A. Comin et Martí Mestieri Ferrer (2013) se demandent alors pourquoi le revenu a divergé au cours des deux derniers siècles. Les deux auteurs rappellent tout d’abord que la contribution de la technologie à la croissance de la productivité peut être décomposée en deux parties. La première est liée à l’éventail des technologies disponibles dans un pays, soit au rythme auquel celles-ci sont adoptées. Puisque les nouvelles technologies sont sources de gains de productivité, une accélération de leur adoption dans un pays donné devrait entraîner une accélération de la croissance de la productivité agrégée. La productivité est également influencée par le taux de pénétration des nouvelles technologies dans le pays : plus les travailleurs sont nombreux à utiliser les nouvelles technologies, plus ils seront productifs. Une diffusion plus rapide de la technologie au sein d’une économie devrait par conséquent stimuler également la croissance de la productivité agrégée. 

Comin et Ferrer ont alors étudié les délais avec lesquels les nouvelles technologies sont adoptées d’un pays à l’autre et leur taux de pénétration au sein de chaque économie une fois qu’elles sont adoptées. Ils déterminent alors les taux d’adoption et les taux de pénétration de 25 technologies pour 132 pays au cours des deux derniers siècles. Leur analyse met en évidence deux faits. Tout d’abord, les délais d’adoption ont effectivement eu tendance à converger au cours de la période, puisqu’ils ont plus rapidement décliné dans les pays pauvres que dans les pays riches. Ensuite, l’écart dans les taux de pénétration entre les pays riches et pauvres s’est élargi ces deux derniers siècles.  

Ces changements dans le profil de la diffusion des technologies sont susceptibles d’expliquer en grande partie la grande divergence des revenus qui s’est produite entre les pays avancés et le reste du monde depuis 1820. Il fallut exactement un siècle aux pays développés pour atteindre le taux de croissance actuel de la productivité à long terme, en l’occurrence 2 %, tandis qu’il fallut deux fois plus de temps, si ce n’est plus, pour que les pays en développement atteignent ce rythme de croissance. L’écart de revenu entre les pays riches et les économies en développement a été multiplié par 4 au cours des deux siècles. Les auteurs élaborent alors un modèle pour simuler l’évolution du revenu pour chaque pays à partir des évolutions dans la diffusion technologique. Leur modélisation parvient à générer une multiplication par 3,2 de l’écart de revenu entre les pays riches et les pays en développement, ce qui représente les quatre cinquièmes du creusement qui a été effectivement observé.  

 

Références

CLARK, Gregory & Robert C. FEENSTRA (2003), « Technology in the great divergence », in Globalization in Historical Perspective, NBER Chapters.

COMIN, Diego A., & Martí Mestieri FERRER (2013), « If technology has arrived everywhere, why has income diverged? », NBER, working paper, n° 19010, mai. 

EASTERLY, William, & Ross LEVINE (2000), « It’s not factor accumulation: Stylized facts and growth models », Banque centrale du Chili, working paper, n° 164, juin.

KLENOW, Peter, & Andrés RODRÍGUEZ-CLARE (1997), « The neoclassical revival in growth economics: Has it gone too far? », in NBER Macroeconomics Annual 1997, vol. 12.

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28 février 2013 4 28 /02 /février /2013 20:35

Paul Romer et Robert Lucas, parmi d’autres, ont endogénéisé la source de la croissance du revenu par tête à long terme, en l’occurrence l’accumulation de savoir. Suite à ces travaux précurseurs, une multitude d'auteurs ont exploré ces dernières décennies les liens entre l’innovation et la croissance et ont pu ainsi profondément renouveler l’analyse néoclassique de la croissance. En l'occurrence, Philippe Aghion et Peter Howitt (1992) ont donné naissance à un nouveau courant de la théorie de la croissance endogène en modélisant les intuitions de Joseph Schumpeter. Le progrès technique et par conséquent la croissance sont dans leur modèle le résultat d’une différenciation verticale, c’est-à-dire d’une amélioration de la qualité des produits. Chaque innovation est un nouveau bien intermédiaire qui peut être utilisé pour produire un produit final plus efficacement qu’auparavant. Le progrès technique va alors s’opérer par destruction créatrice : lorsqu'elles surgissent, les innovations rendent les précédentes technologies obsolètes.

Si certains agents subissent des pertes en raison de l’obsolescence technologique, les firmes innovatrices sont quant à elles susceptibles de capter un marché en brevetant leur innovation et ainsi d’en retirer des rentes, mais cette situation est temporaire : des entreprises rivales peuvent à leur tour innover et contester les monopoles existants en proposant des biens intermédiaires de plus grande qualité. Le tissu productif se renouvelle ainsi en permanence au gré des innovations. Au niveau agrégé, les innovations sont susceptibles de bouleverser l’ensemble de l’économie, puisque chacune d’entre elles, en prenant la place des précédentes, élève la productivité des entreprises. Le taux de croissance économique dépend donc de l’intensité de la recherche dans l’économie, mais aussi du degré de concurrence entre les firmes. Toutefois, les innovations sont issues de découvertes aléatoires. Les entreprises sont incertaines quant au succès des dépenses engagées dans l’activité de recherche-développement.

Dans le modèle d’Aghion et Howitt, plusieurs équilibres sont possibles, ainsi que des trajectoires cycliques. Par exemple, les économies sont susceptibles de tomber dans des trappes à non-croissance (no-growth traps) en raison d’anticipations autodestructrices (self-defeating expectations). En effet, si les entreprises anticipent une forte innovation dans la période suivante et donc une baisse des rentes de monopole pour les innovateurs, elles réduisent alors leurs efforts de recherche, ce qui comprime le potentiel innovateur de l’économie. Il est alors moins probable qu’émergent des innovations, si bien que le taux de croissance s'en trouve durablement diminué. Ainsi, Aghion et Howitt en concluent que le niveau de recherche dans l'économie peut ne pas être optimal en raison des externalités et du défaut de coordination entre les agents. Par exemple, les chercheurs n’internalisent pas la destruction de rentes existantes qui résulte de leurs innovations. Cela justifie ainsi une intervention des autorités publiques pour façonner les incitations à innover.

Au cours du dernier quart de siècle, ce modèle initial d’Aghion et Howitt a généré une multitude de modèles et d’analyses empiriques, étendant et complétant leurs résultats originels. Tous ces travaux relèvent de ce que l’on appelle aujourd’hui la théorie néo-schumpétérienne. Philippe Aghion, Ufuk Akcigit et Peter Howitt (2013) en ont récemment synthétisé les principaux enseignements.

Tout d’abord, les études empiriques suggèrent que la croissance est positivement corrélée au degré de concurrence sur les marchés des biens et services. Le paradigme schumpétérien éclaire cette relation positive en suggérant trois faits stylisés. Premièrement, la concurrence stimule le processus d’innovation et la croissance de la productivité, en particulier pour les entreprises à proximité de la frontière technologique ou bien concurrençant au coude à coude avec leurs rivales. L’ouverture d’un secteur ou d’une économie à la concurrence stimule notamment les incitations à investir via les effets d’échelle, en accroissant la taille du marché pour les innovations réussies. Deuxièmement, il existe une relation en U inversé entre l’intensité de la concurrence et la croissance de la productivité. En effet, pour un faible niveau de concurrence, toute accentuation de la concurrence se traduit par une hausse de la productivité, notamment en stimulant l’innovation ; en revanche, pour des niveaux élevés de concurrence, toute intensification de la concurrence peut enrayer le processus d’innovation et entraîner une baisse du niveau de productivité. Enfin, le système de protection des brevets stimule les investissements en recherche-développement et par là l’innovation ; la protection des droits de propriété est donc complémentaire à la politique de la concurrence.

Les études empiriques ont notamment dégagé plusieurs faits stylisés concernant les dynamiques des entreprises en exploitant les données au niveau microéconomique. Par exemple, la distribution de la taille des entreprises est très asymétrique ; il y a une forte corrélation entre la taille et l’âge de l’entreprise ; les plus petites entreprises sortent plus fréquemment du marché, mais celles qui survivent tendent à connaître un taux de croissance supérieur au taux de croissance moyen. Enfin, il existe une source importante de croissance de la productivité dans la réallocation des facteurs de production entre les entreprises en place et celles entrant sur le marché.

Le paradigme néo-schumpétérien éclaire également la relation entre la croissance et le développement. Les innovations qui émergent dans un secteur ou une économie donnée se fondent souvent sur les innovations élaborées dans les autres secteurs ou bien dans le reste du monde. La convergence des taux de croissance entre les pays doit notamment beaucoup aux diverses externalités associées à la diffusion technologique. Les modèles néo-schumpétériens de croissance retrouvent ainsi une intuition d'Alexander Gerschenkron (1962) : une économie éloignée de la frontière technologique peut connaître des taux de croissance plus élevés qu’une économie au plus proche de celle-ci, puisque la première va faire de plus larges avancées technologiques à chaque fois que l’un de ses secteurs rattrape la frontière. Par conséquent, les théoriciens néo-schumpétériens soulignent l'importance du cadre institutionnel pour l'innovation. En l'occurrence, un pays ne nécessitera pas les mêmes politiques et institutions selon qu’il soit proche ou éloigné de la frontière technologique ; les politiques et institutions qui facilitent l’adoption, la copie et l’amélioration des innovations par une économie, c’est-à-dire qui participent à la rapprocher de la frontière technologique, diffèrent de celles contribuant à stimuler les innovations proprement dites, c'est-à-dire celles qui contribuent à repousser cette frontière. La relation entre la croissance et la démocratie apparaît ainsi la plus forte dans les économies proches de la frontière technologique. En effet, une croissance soutenue repose sur une destruction créatrice ; elle n’est donc pas soutenable dans les pays où les institutions sont extractives et découragent l'innovation.

Enfin, les théories néo-schumpétériennes relient la dynamique de la croissance aux vagues technologiques de long terme. Les technologies génériques, telles que le moteur à vapeur, l’électricité ou encore les technologies de l’information, sont à l’origine de phases d’accélération et de ralentissement de la productivité, correspondant à ce que la littérature appelle les cycles de Kondratiev. Une technologie est dite générique si elle affecte l’innovation et la production dans plusieurs secteurs d’une économie. Elle est ainsi omniprésente, car son utilisation dans divers secteurs se traduit par d’importantes répercussions au niveau macroéconomique. Elle possède une forte marge d’amélioration. En effet, le potentiel d’une technologie générique a tendance à être peu exploité lorsqu’elle est introduite dans l’économie ; ce n’est que plus tard que son potentiel est pleinement exploité et qu’elle se traduit par une forte accélération de la croissance de la productivité. Enfin, une technologie générique est cumulative : elle facilite l’émergence de nouveaux produits et procédés de production, c'est-à-dire d'innovations secondaires.

Certes, une technologie générique améliore la productivité et la production à long terme, mais elle va être source de fluctuations conjoncturelles le temps que l’économie s’adapte à elle. Les économies se restructurent profondément lorsqu’une technologie générique apparaît et se diffuse dans l’ensemble des secteurs, or un tel processus ne s’opère pas sans heurts : les flux d’entrées et de sorties des entreprises s’accroissent ; les divers secteurs de l’économie abandonnent les vieilles technologies au fur et à mesure que les technologies génériques se diffusent dans l’économie. Dans les premières phases de déploiement d'une technologie générique, d'importantes ressources sont notamment retirées des activités directement productives pour être allouées à la recherche, de manière à développer de nouveaux composants intermédiaires. Ainsi, selon la théorie néo-schumpétérienne de la croissance, un choc technologique peut donc très bien initialement ralentir la production et la productivité, ainsi que réduire l’emploi, avant que les bénéfices pour l'activité ne se révèlent pleinement.

 

Références Martin Anota

AGHION, Philippe, Ufuk AKCIGIT & Peter HOWITT (2013), « What do we learn from Schumpeterian growth theory? », NBER working paper, n° 18824, février.

AGHION, Philippe, & Peter HOWITT (1992), « A model of growth through creative destruction », in Econometrica, vol. 60, n° 2, mars.

GERSCHENKRON, Alexander (1962), Economic Backwardness in Historical Perspective: A Book of Essays, Belknap Press of Harvard University Press.

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