Section 2 : Les modèles d'analyse des facteurs
de l'efficacité technique
On distingue deux principales approches pour l'identification
des facteurs de l'efficacité technique : Une approche simultanée
et une approche à deux étapes. Selon la première approche
(Paragraphe 1), le modèle proposé permet d'estimer
simultanément la frontière de production et l'impact des facteurs
explicatifs des écarts entre les firmes. Dans la seconde approche
(Paragraphe 2), On mesure le niveau d'efficacité dans un premier temps.
Dans un second temps, on spécifie un modèle de régression
mettant en relation l'indice d'efficacité de la firme k et une
série de variables socioéconomique ou autres (taille de la firme,
formation du gestionnaire, statut de propriété, etc.).
Paragraphe 1 : Le modèle simultané : Les
frontières stochastiques
Jusqu'au début des années quatre-vingt-dix, afin
d'expliquer les facteurs susceptibles
d'expliquer les indices d'efficacité, toutes les
études utilisaient une approche à deux
étapes2.
1 Assez représentative, néanmoins
2 Elle consiste en l'estimation de la frontière
stochastique dans un premier temps et la spécification d'un
modèle de régression mettant en relation l'indice
d'efficacité technique de la firme k au temps t (Ukt) et une
série de
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L'efficacité technique des banques et ses facteurs
explicatifs : application à la Commercial Bank - Cameroun
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Cette procédure en deux étapes a cependant
été contestée puisque l'estimation des paramètres
dans la seconde étape contredit une hypothèse faite dans la
première étape, en l'occurrence l'indépendance des termes
d'erreurs lors de l'estimation de la frontière (Amara et Romain,
2000).
Pour pallier cette lacune, plusieurs auteurs ont
proposé des modèles qui permettent d'estimer simultanément
la frontière de production stochastique et l'impact des facteurs
explicatifs des écarts d'efficacité technique entre les firmes
(Battese et Coelli (1992), et Huang et Liu (1994))1. Deux principaux
types de modèles ont été proposés.
Le premier type de modèle est celui proposé par
Battese et Coelli (1992). Ce modèle permet d'estimer la frontière
stochastique tout en tenant compte de la possibilité que
l'inefficacité puisse varier dans le temps. Ainsi, le modèle
d'inefficacité à variation temporelle (time-varying inefficiency
model) traduit la possibilité que les indices d'inefficacité
technique des périodes antérieures puissent être
dépendants de celui dans la dernière période T. Dans ce
modèle, les variables aléatoires associées à
l'inefficacité technique des firmes, Ukt, sont exprimées de la
façon suivante : Ukt = {exp[-ç(t-T)]}Uk, où ç est
un paramètre à estimer et les Uk sont des variables
aléatoires indépendantes, non négatives qui
possèdent une distribution normale tronquée ayant une moyenne
ì et une variance ó2 inconnues. Ce modèle ne tient
cependant pas compte des caractéristiques socio-économiques
propres à chaque firme.
Le deuxième type de modèle a été
proposé par Huang et Liu (1994) et tient compte des interactions entre
les variables qui caractérisent l'inefficacité et les facteurs de
production : soit le modèle des fonctions frontières
stochastiques non neutres «non-neutral stochastic frontier model». Ce
type de modèle fait donc en sorte que la frontière stochastique
de production ne traduit plus seulement qu'un déplacement neutre de
l'ordonnée à l'origine selon la firme ou la période
considérée ; l'impact marginal des facteurs de production est
fonction des
variables socio-économiques ou autres (niveau de
scolarité du gestionnaire ; statut de propriété, taille de
la firme, temps, etc.) dans un second temps. Nous y revenons au paragraphe
suivant.
1 Cités par Amara & Romain (2000)
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caractéristiques spécifiques de chaque
entreprise. Ce modèle est défini de la façon suivante :
Ukt = äZkt +ä*Z*kt+ Wkt, où Zkt est le vecteur de variables
susceptibles d'expliquer les variations des indices d'efficacité
technique des firmes. Z*kt est le vecteur des variables traduisant les
interactions entre les variables qui caractérisent l'inefficacité
et les facteurs de production; ä et ä* sont deux vecteurs de
paramètres à estimer; et Wkt est un vecteur de variables
aléatoires indépendantes possédant une distribution
normale tronquée de moyenne nulle et de variance inconnue ó2, tel
que Ukt est non négatif (i.e., Wkt = - äZkt-ä*Z*kt).
Notons que les résultats obtenus de ces deux types de
modèles jusqu'ici sont spécifiques à l'échantillon
utilisé et ne sont pas généralisables1.
Cependant le principal inconvénient du modèle simultané
réside dans le fait que la méthode contraint le chercheur
à utiliser l'approche des frontières stochastiques pour mesurer
l'efficacité technique. Le champ d'étude est également
réduit à l'efficacité dans l'optique de la production
(efficacité -coût, efficacité profit). Ces limites sont
pourtant dépassées par le modèle à deux
étapes, autrefois critiqué.
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