Les déterminants des performances à l'exportation des entreprises industrielles camerounaises

4.2.2 FORMULATION DES MODÈLES

Le comportement à l'exportation des entreprises obéit à un processus en deux étapes :

1^ère étape : l'entreprise décide d'exporter ou de ne pas exporter.

2^ème étape : l'entreprise fixe son niveau d'engagement à l'exportation si elle a décidé d'exporter.

L'explication de ce comportement nécessite donc la mise en oeuvre de deux modèles^22(*) : l'un expliquant la décision d'exporter pour l'ensemble des entreprises et l'autre le niveau d'engagement à l'exportation pour les entreprises ayant décidé d'exporter. Ces deux modèles ont été intitulé respectivement modèle « décision d'exporter » et modèle « performance à l'exportation ».

L'analyse descriptive du comportement exportateur des entreprises camerounaises en 2000/2001 ayant révélé de très fortes disparités suivant la taille, nous avons, afin d'appréhender les motivations propres aux grandes entreprises et aux petites entreprises, réalisé les estimations pour trois catégories d'entreprises : l'ensemble des entreprises, les entreprises de moins de 100 salariés (Petites Entreprises ou PE) et celles de 100 salariés et plus (Moyennes et Grandes Entreprises ou MGE).

4.2.2.1 LE MODÈLE « DÉCISION D'EXPORTER » : FORMULATION ET INTERPRÉTATION

Afin de déterminer les facteurs explicatifs de la décision d'exporter, nous avons estimé un modèle dichotomique d'exportation basé sur le clivage exporter/ne pas exporter. Ce type de modèle se distingue du modèle de régression simple qui s'avère inadapté pour décrire le phénomène que nous voulons expliquer. Utilisé un modèle linéaire aurait conduit à des estimateurs biaisés en raison notamment du caractère particulier de la variable expliquée qui dérive de la partition des observations en deux groupes : celles pour lesquelles le taux d'exportation est supérieur à 1 et celles pour lesquelles le taux d'exportation est strictement inférieur à 1. En effet, la dichotomisation de la variable expliquée a pour conséquence de rendre l'ajustement linéaire du nuage de points associés impossible, puisqu'il est par nature réparti entre deux droites parallèles^23(*).

Une méthode robuste d'analyse de la décision d'exporter est la régression logistique.

Encadré 1 : Formulation du modèle « décision d'exporter »

On observe un variable binaire sur n entreprises, avec si l'entreprise i est exportatrice (= 0 sinon).

On suppose qu'il existe une variable quantitative latente, non observable, telle que :

et où est un paramètre inconnue, le vecteur des variables explicatives (taille, secteur d'activité, ratios de gestion et d'activité) et les perturbations aléatoires supposées indépendantes, de moyenne nulle et de variance. symbolise la capacité à exporter de l'entreprise et est expliqué par certaines de ses caractéristiques, en faisant abstraction des conditions exogènes (demande, prix, concurrence, etc.).

Sous les hypothèses ci-dessus, on peut estimer et par le modèle logistique régissant la loi des. La loi de est donnée par :

, avec

On a donc 

Le modèle permet ainsi d'affecter les entreprises : si, estimation de, est supérieur à 0, alors l'entreprise est affectée à la classe des entreprises exportatrices, sinon elle est affectée à la classe des non-exportatrices. Il est donc possible de déterminer un taux de prédiction mesurant la proportion des entreprises correctement classées.

Pour le modèle défini, les variables explicatives peuvent être qualitatives ou quantitatives. Afin de comparer et de classer les pouvoirs explicatifs des différentes variables, nous avons opté pour des variables explicatives qualitatives. C'est ainsi que toutes les variables explicatives quantitatives ont été transformées en qualitatives.

Encadré 2 : Interprétation du modèle « décision d'exporter »1

L'interprétation des modèles à variable dépendante binaire et à variables explicatives qualitatives est singulière. Elle tient au fait que pour chaque variable explicative qualitative à k modalités, les k variables introduites pour la représenter ne sont pas indépendantes. Pour chaque variable explicative à k modalités, seules k-1 modalités sont donc interprétées. La variable non introduite est affectée d'un coefficient égal à 0 par convention et l'on considère qu'elle représente une situation de référence par rapport à laquelle on mesure des écarts. L'interprétation des résultats est donc faite « toutes choses égales par ailleurs », c'est-à-dire étant donné la situation de référence choisie. Mathématiquement, le choix de la situation de référence n'est généralement pas très important. Son choix n'est gênant que si l'effectif d'une des modalités entrant dans sa définition est très faible, ce qui dans l'ensemble a été évité.

La significativité d'une variable explicative du modèle « décision d'exporter » est appréciée à partir de l'examen des coefficients estimés des variables dichotomiques (modalités) la composant. La statistique de Student ou son carré, la statistique de Wald permet de juger la significativité des coefficients estimés. Dès que l'un d'eux est significativement différent de 0, la variable explicative est considérée comme significative.

En elles même, les valeurs numériques des coefficients n'ont aucune signification puisqu'elles dépendent du choix des variables constituant la situation de référence. En revanche, les signes et les écarts entre coefficients sont interprétables.

Le signe permet de savoir si la probabilité d'exporter est une fonction croissante ou décroissante de la variable explicative correspondante.

Les écarts entre coefficients permettent notamment de classer par ordre d'importance les divers facteurs explicatifs de la décision d'exporter. Pour cela, on calcule pour chaque variable explicative, la valeur absolue de l'écart entre le plus fort coefficient significativement positif (ou 0 s'il n'y en a pas) et le plus fort coefficient significativement négatif (ou 0 s'il n'y en pas), puis on classe les divers facteurs explicatifs selon ces valeurs.

Le calcul des effets marginaux permet également d'étudier l'impact des variables explicatives sur la décision d'exporter. L'effet marginal (variation de la probabilité entraînée par rapport à la situation de référence) de variable étant calculé par la formule : où est la fonction de répartition de la loi logistique, le coefficient estimé correspondant à la variable et la constante introduite dans le modèle.

1. Voir Lollivier S., Marpsat., Verger D. (1996), « L'économétrie et l'étude des comportements. Présentation et mise en oeuvre de modèles de régression qualitatifs. Les modèles univariés à résidus logistiques normaux (Logit, Probit) », Série des documents de travail « Méthodologie statistique » de l'Insee, n°9606

* ²² Cette procédure en deux étapes est souvent appelée modèle Tobit.

* ²³ Voir Christophe HURLIN, Econométrie des variables qualitatives, polycopié de cours, janvier 2003, Université d'Orléans