Performance à l’export et productivité des industries manufacturières marocaines Abdelouahab Maarouf et Mouad Moudafi Chapitre du live Overture, productivité et croissance économique au Maroc , Édité par Chatri Abdellatif, Publié par Laboratoire d’Economie Appliquée (Mohammed V Univ.) & Policy Center for the New South, ISBN (WEB) : 978-9920-37-593-1 Citer ce document : Maarouf, A. & Moudafi, M. (2019). Performance à l’export et productivité des industries manufacturières marocaines. In A. Chatri (éd). Ouverture, productivité et croissance économique au Maroc. Laboratoire d’Économie Appliquée & Policy Center for the New South. Rabat Lien vers l'article : http://www.labeamse.com/2019/04/OPCM6.html Copyright © 2019 Laboratoire d’Économie Appliquée, Policy Center for the New South & CNRST. Tous les droits sont réservés. CHAPITRE 6 PERFORMANCE À L’EXPORT ET PRODUCTIVITÉ DES INDUSTRIES MANUFACTURIÈRES MAROCAINES Abdelouahab Maarouf, Mouad Moudafi Laboratoire d’Économie Appliquée, Université Mohammed V de Rabat E-mail de correspondance : abdelmaarouf@gmail.com Résumé : Ce papier essaie d’examiner la relation entre la performance à l’export et la produc- tivité des entreprises de l’industrie manufacturière au Maroc. En utilisant des données de panel, il vise à répondre à une double préoccupation. La première est de savoir si l’ouverture implique que seules les entreprises les plus productives à accéder au marché à l’export (processus d’auto- sélection ou self-selection). La seconde préoccupation est de savoir si les entreprises deviennent plus efficientes en accédant au marché à l’export (l’apprentissage par exportation ou Learning by exporting), du fait plus qu’elles sont plus exposées à une concurrence intense. On se propose alors de vérifier ces hypothèses pour le cas particulier du Maroc. Les résultats de ce travail confirment l’hypothèse de l’auto-sélection et soulignent même l’existence d’un effet d’apprentissage des en- treprises manufacturières marocaines, contrairement aux travaux antérieurs à ce titre. Mots clés : Exportations, productivité, hétérogénéité, firmes, industrie manufacturière, autosélec- tion, apprentissage. 6.1 Introduction Une littérature abondante utilisant des données macroéconomiques a montré l’existence d’une corrélation positive entre les exportations et la croissance économique. Cette consta- tation est souvent citée comme argument en faveur d’une promotion active des exportations Ouverture, productivité et croissance économique au Maroc, Éd. Chatri Abdellatif. 89 Copyright c 2019 Laboratoire d’Économie Appliquée & Policy Center for the New South. 90 PERFORMANCE À L’EXPORT ET PRODUCTIVITÉ DES INDUSTRIES MANUFACTURIÈRES MAROCAINES dans de nombreux pays en développement. Des travaux basés sur des données d’entreprises ont permis de confirmer ce lien mais à un niveau plus désagrégé. Le renseignement tiré de ces travaux est que les entreprises exportatrices sont plus productives et plus grandes que les entreprises produisant uniquement pour le marché local. Cette corrélation positive trouve au moins deux explications possibles dans la littérature en la matière. La première considère que seules les entreprises les plus productives s’en- gagent dans des activités d’exportation (auto-sélection ou self-selection), dans la mesure où elles peuvent supporter la concurrence sur des marchés compétitifs internationaux. La se- conde tient au fait que les entreprises qui entrent dans ces marchés acquièrent de nouvelles connaissances et compétences qui leur permettent d’améliorer leur niveau d’efficacité (ap- prentissage par l’exportation ou learning by exporting). Si l’hypothèse d’auto-sélection a été confirmée par de nombreux travaux, celle sur l’apprentissage demeure encore mitigée. Ce papier a pour objectif de vérifier ces hypothèses pour le cas particulier du Maroc, en se basant sur les travaux théoriques et empiriques en la matière, notamment le modèle de M ELITZ et OTTAVIANO (2003) qui a lié l’hétérogénéité des firmes à leur productivité, avec l’exportation comme variable clé de ce processus. Il s’agit donc de répondre à une double préoccupation : l’une est de savoir si l’ouverture sur l’extérieur n’entraine que les entre- prises les plus productives à accéder au marché à l’export, contrairement aux entreprises peu productives qui quittent ce marché et /ou continuent à produire uniquement pour le marché domestique. La seconde préoccupation est de vérifier si les entreprises deviennent plus efficientes après leur entrée au marché à l’export, d’autant plus qu’elles sont plus ex- posées à une concurrence intense et doivent par conséquent se développer plus rapidement pour persister sur ce marché. L’intérêt de ce travail réside d’abord dans le fait qu’il utilise des données couvrant pra- tiquement la totalité des entreprises de l’industrie manufacturière. Il a pour ambition de dépasser l’étude de la simple relation entre productivité et exportations, pour évaluer l’im- pact de la croissance de celles-ci sur les performances des entreprises manufacturières. Le reste de ce papier est organisé comme suit : la section 2 donne une synthèse de la littérature théorique et empirique sur la question. La section 3 présente une analyse descriptive des entreprises manufacturières marocaines. La quatrième section présente la méthodologie du travail et discute les résultats de l’estimation. Enfin, la cinquième section conclut. 6.2 Revue de littérature Le lien entre exportations et productivité des entreprises a fait l’objet de nombreux travaux théoriques et empiriques. La littérature théorique fournit généralement deux types d’approches en la matière, en mettant l’accent sur le sens de la causalité. La première approche puise ses origines des fondements macroéconomiques de la crois- sance tirée par les exportations, considérant celles-ci comme une composante de la de- mande globale qui exerce un effet multiplicateur sur l’investissement et la production (B ECKERMAN, 1962 ; B LALOCK & G ERTLER, 2004) et favorise de surcroit une réallo- cation des ressources vers les secteurs les plus productifs. Selon cette approche, à cause de l’existence de coûts supplémentaires irrécupérables associés à la vente à l’étranger et d’une concurrence acerbe sur les marchés internationaux, seules les entreprises ayant un rendement supérieur à la moyenne pourraient probablement être en mesure d’accé-  REVUE DE LITTÉRATURE 91 der aux marchés extérieurs et réaliseront des bénéfices nets positifs (B ERNARD & J EN - SEN , 1999 ; B ERNARD & WAGNER , 2001 ; ROBERTS & T YBOUT , 1997). Cette explica- tion est conforme à l’hypothèse de la littérature moderne sur le commerce international basée sur l’hétérogénéité des firmes, selon laquelle les entreprises les plus performantes s’auto-sélectionnent d’elles-mêmes sur les marchés étrangers. B ERNARD, E ATON, J EN - SEN et KORTUM (2003), M ELITZ (2000), M ELITZ et OTTAVIANO (2003), ont développé des modèles avec des entreprises hétérogènes en mettant l’accent sur la relation entre la productivité et les exportations. Ces modèles montrent que la libéralisation du commerce, réalisée grâce à une réduction des coûts commerciaux, améliore la productivité et entraine un transfert de ressources des entreprises à faible productivité, vers des entreprises sur- vivantes à forte productivité qui commencent à exporter et à se développer en termes de production et d’emploi. La deuxième approche théorique, basée sur l’hypothèse de l’apprentissage par l’expor- tation (notamment B EN -DAVID (1993)), stipule que les entreprises peuvent se développer plus rapidement en réalisant des exportations substantielles. Elle met en avant les effets positifs d’une ouverture sur l’amélioration de la productivité des entreprises : d’une part, la demande internationale détermine une plus grande utilisation des capacités et permet l’exploitation d’économie d’échelle ; d’autre part, l’accès aux marchés internationaux est susceptible de favoriser les retombées de connaissances et de technologies, telles que l’ac- cès à l’expertise technique, y compris la conception de nouveaux produits et de nouvelles méthodes de production. Sur la base de ces fondements théoriques, le nombre de travaux empiriques, utilisant une variété d’approches empiriques 1 , n’a cessé de se développer pour éclaircir le sens de la causalité entre exportations et productivité au niveau microéconomique. Ainsi, des travaux sur l’hétérogénéité des entreprises qui ont montré la robustesse de l’hypothèse de l’auto-sélection soutiennent même la prédiction théorique du modèle de Melitz. Il s’agit en l’occurrence des travaux initiés par B ERNARD et J ENSEN (1999) pour les États-Unis, C LERIDES et al. (1998) pour la Colombie, le Mexique et le Maroc, WAG - NER (2001) pour l’Allemagne, C ASTELLANI (2002) pour l’Italie, (BALDWIN & G U , 2003) pour le Canada, A LVAREZ et L OPEZ (2005) pour le Chili, FARINAS et M ARTIN -M ARCOS (2007) pour l’Espagne et G REENAWAY et K NELLER (2008) pour le Royaume-Uni, G REE - NAWAY et K NELLER (2007) pour la Suède. Les sondages faits par S INGH (2010) et plus récemment par WAGNER (2012), confirment cette image et fournissent de nombreuses preuves en faveur de l’hypothèse de l’auto-sélection. Des études relativement récentes, ba- sées sur des données comparables relatives aux pays de la région MENA et à certain pays européens, montrent que la probabilité d’exporter est positivement liée au niveau de la pro- ductivité, à la taille de l’entreprise, à l’âge, aux dépenses en recherche et développement, à la proportion de travailleurs qualifiés dans l’emploi productif et à l’internationalisation des entreprises et au type de propriété (rapport de l’EFIGE (2010a, 2010b), FAKIH et G HAZALIAN (2014). La causalité inverse d’une influence positive des exportations sur les performances des entreprises, suite à des effets d’apprentissage ou des transferts de connaissances, n’est pas clairement démontrée. En effet, si des études ont confirmé cette hypothèse, comme I SGUT (2001) pour la Colombie, B LALOCK et G ERTLER (2004) pour l’Indonésie, et A LVAREZ et L OPEZ (2005) pour le Chili, d’autres ont rapporté un manque de preuves tangibles en par- 1. Des modèles de panels (C LERIDES, L ACH & T YBOUT, 1998), régressions transversales (B ERNARD & J ENSEN, 1999 ; B ERNARD & WAGNER, 2001) 92 PERFORMANCE À L’EXPORT ET PRODUCTIVITÉ DES INDUSTRIES MANUFACTURIÈRES MAROCAINES ticulier, F ERNANDES et I SGUT (2005) pour le cas de l’Allemagne, S MEETS, WARZYNSKI et al. (2010) pour le Danemark. D’autres études se veulent plus précises, essaient d’évaluer les retombés des exporta- tions sur la productivité des entreprises, soutiennent qu’une concurrence plus forte et des normes de qualité élevées sur les marchés étrangers (V ERHOOGEN (2008) pour le cas du Mexique) et le degré de développement des pays de destination (DAMIJAN et KOSTEVC (2006), D E L OECKER (2007) pour la Slovénie, M UÛLS et P ISU (2009), pour la Belgique), sont autant de facteurs qui offrent davantage de possibilités d’apprentissage favorables à la productivité des entreprises exportatrices. Toutefois, quelque soit les explications fournies par ces études pour vérifier cette hypothèse, les résultats empiriques qui en découlent sem- bleraient ne pas être robustes et toute tentative d’extraire des informations sur la taille des effets est entravée par l’absence d’un degré raisonnablement élevé de comparabilité entre les études. Comme le précise à juste titre WAGNER (2012), ce manque de comparabilité est dû aux différences dans l’unité d’analyse (établissement / entreprise), dans l’échantillon choisi (toutes les entreprises ou uniquement celles ayant un nombre d’employés supérieur à un certain seuil), dans la spécification des modèles empiriques estimés et dans les mé- thodes économétriques appliquées. 6.3 Données et analyse préliminaire Les données de base de ce travail couvrent la période de 2008- 2013. Elles sont puisées de l’Enquête Annuelle sur les Industries de Transformation du MIICIEN du Maroc. Les informations à ce titre concernent en moyenne 8000 entreprises manufacturières (ou 47718 observations), ayant plus de 10 employés, et/ou un chiffre d’affaires supérieur à 100.000 dirhams ; exclusion faite des données contenant des valeurs aberrantes et/ ou incomplètes. Bien que l’effectif des entreprises exportatrices du secteur manufacturier ait reculé de 1681 entreprises en 2008 à seulement 1357 entreprises en 2013, la part des exportations de ce secteur dans les exportations totales n’a cessé de se renforcer d’année en année. Ces exportations suivent la même tendance que les exportations globales et en représentent plus de la moitié en 2013 (Figure 1). Figure 1 : Évolution de la part des exportations des industries de transformation par rapport aux exportations globales 55 54% 54 53% 53 52 51% 51 50% 50% 50 49 48 2009 2010 2011 2012 2013  DONNÉES ET ANALYSE PRÉLIMINAIRE 93 L’analyse des caractéristiques des entreprises manufacturières (Tableau 1) montre que plus des trois quarts des entreprises opèrent dans les industries chimiques et para chi- miques, dans l’industrie agroalimentaire et dans les industries mécaniques et métallur- giques. Leur taille moyenne s’est élargie en 2013 à 77 salariés contre 67 en 1980. Parmi ces entreprises, celles qui exportent représentent 21% en 2013 contre 18% en 2008 ; bien que la part moyenne de leurs exportations dans le chiffre d’affaires n’ait que légèrement augmenté. Tableau 1 : Caractéristiques des entreprises manufacturières Moyenne Variables 2008 2013 Variables d’intérêt Exportateurs 18,32% 21,00% Intensité d’exportation 15,82% 16,10% PAT (en milliers de DHs) 82.264 99.947 Variables internes à l’entreprise Age 19,50 17,02 Taille de l’entreprise selon l’effectif employé 66,64 76,70 Taux d’Investissement * 26.66% 22.80% Secteur d’activité1 Industrie du textile et cuir 18,08% 21,13% Industrie chimique et para chimique 30,50% 30,30% Industrie agroalimentaire 27,26% 25,59% Industrie mécanique et métallurgique 21,13% 20,08% Industrie électronique et électrique 3,04% 2,90% 1 Pour une ventilation détaillée des secteurs exportateurs, voir tableau 11 en annexe 4 * Investissement/Valeur ajoutée Source : Calcul des auteurs à partir de la base de données sur les industries de transformations du MIICIEN Comparativement aux entreprises non exportatrices, celles qui exportent investissent plus, sont plus productives, utilisent plus de main d’œuvre et réalisent des chiffres d’af- faires plus importants (Tableau 2). Ces résultats sont conformes notamment aux conclu- sions de B ERNARD et J ENSEN (1999) pour les États-Unis, B ERNARD et WAGNER (2001) pour l’Allemagne. Tableau 2 : Caractéristiques des entreprises exportatrices et non exportatrices en 2013 Variables Exportateurs Non exportateurs Productivité (en milliers de dhs) 160.60 86.34 Taux d’investissement 39 % 19% Taille (selon l’effectif employé) 261.42 35.27 Chiffre d'affaire (en milliers de dhs) 189173.79 28156.90 Source : Calcul des auteurs à partir de la base de données sur les industries de transformations du MIICIEN Plus particulièrement, la productivité du secteur de la chimie-parachimie se démarque par une forte productivité par rapport aux autres secteurs, notamment le secteur de l’in- dustrie du textile et cuir qui indique une faible productivité (Figure 2(a)). Par ailleurs, une 94 PERFORMANCE À L’EXPORT ET PRODUCTIVITÉ DES INDUSTRIES MANUFACTURIÈRES MAROCAINES corrélation positive semble détectée entre la taille et la productivité des entreprises. Les grandes entreprises sont significativement plus productives que les entreprises de moyennes et petites tailles, du fait en partie des économies d’échelles réalisées grâce à une production à forte intensité capitalistique (Figure 2 (b)). Figure 2 : Évolution de la productivité apparente du travail des entreprises manufacturières (En milliers de dirhams) (a) Productivité selon le secteur (b) Productivité selon la taille 160 500 450 140 400 120 350 100 300 80 250 200 60 150 40 100 20 50 0 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Inférieur à 1 million de dhs entre 1 et 10 millions de dhs IND. AGRO-ALIMENTAIRES IND. CHIMIQUES & PARCHIMIQUES IND. supérieur à 10 millions de dhs ELECTRIQUES & ELECTRONIQUES IND. METALLIQUES & MECANIQUES IND. TEXTILES & DU CUIR Source : Calcul des auteurs à partir de la base de données sur les industries de transformations du MIICIEN 6.4 Méthodologie et discussion des résultats Nous examinons dans ce cadre, à partir d’un panel non cylindré sur les entreprises des industries de transformation marocaines de plus de 10 employés sur la période 2008-2013, l’interdépendance entre le comportement à l’exportation et la productivité en mesurant l’effet d’auto-sélection et l’effet d’apprentissage. 6.4.1 Exportateurs et non exportateurs Un point de départ naturel est l’évaluation des faits stylisés concernant certaines me- sures d’efficacité p our d eux s ous-ensembles d ’entreprises, c elles q ui e xportent e t celles qui produisent exclusivement pour le marché intérieur. Pour ce faire, nous examinons la différence en termes de productivité de travail entre ces deux sous-ensembles. En suivant la méthodologie de B ERNARD et J ENSEN (1999), nous estimons la régression suivante : ln Yit = α + βExpit + γ ln Empit + χIndi + δAnt + εit (1) Où Yit est la productivité de l’entreprise i à l’instant t, Expit indique le statut de l’entre- prise qui prend la valeur 1 si celle-ci exporte et 0 sinon, le paramètre β permet de capturer la différence entre la productivité des entreprises exportatrices et non exportatrices. Dans cette spécification nous ajoutons l’emploi (Empit ) pour contrôler la taille de l’entreprise et des variables muettes représentant respectivement l’industrie i (Indi ) et l’année t Ant .  MÉTHODOLOGIE ET DISCUSSION DES RÉSULTATS 95 Les résultats de l’estimation figurant dans le tableau 3 montrent que la productivité apparente du travail des entreprises exportatrices, prise comme une mesure approxima- tive de la productivité, est en moyenne plus importante (12,34%) que celle des entreprises non exportatrices (Reg1). Lorsqu’on introduit l’emploi pour capter l’effet des économies d’échelle (Reg2), cette productivité s’élève à 21,55%, plus importante que celle des non ex- portateurs. Les autres coefficients de l’export premium sont positifs, significatifs et stables entre les différents secteurs et entre les années (Reg3-4-5). La productivité des exporta- teurs est 24,47% plus importante que celle des non exportateurs si on contrôle l’année et le secteur. Ces résultats montrent ainsi que la productivité du travail des entreprises exportatrices marocaines est plus importante que celle des entreprises non exportatrices. Ces estima- tions sont comparables à celles de B ERNARD et J ENSEN (1999) pour le cas des Etats-Unis (16,90% à 22,6%) ; et de D E L OECKER (2007) pour la Slovénie (29,6%). Tableau 3 : Résultat de l’export premium Variables (1) (2) (3) (4) (5) Exportation 0.123 0.215 *** 0.247 *** 0.239 *** *** 0.223 *** Taille Non Oui Oui Non Oui Secteur Non Non Oui Oui Non Année Non Non Oui Non Oui R² 0.027 0.045 0.072 0.077 0.091 Observations 47 718 47 718 47 718 47 718 47 718 Tous les coefficients sont significatifs au seuil de 1% *** Néanmoins, ces résultats diffèrent d’un secteur d’activité à l’autre (tableau 4). La pro- ductivité des entreprises exportatrices relevant de l’industrie chimique et para-chimique est plus importante (28,77%) que celle des non exportatrices, suivies par des entreprises agroalimentaires (26%) et, dans une moindre mesure, par les entreprises appartenant aux industries métalliques et mécaniques (8,64%) et aux industries du textiles et cuir (5,88%). Tableau 4 : Export premium pour les différents secteurs d’activité Variables TEXTIL CHIMI AGRO METAL ELECTR Exportation 0.0588 *** 0.2877 *** 0.2607 *** 0.0864*** 0.0572 NS Taille Oui Oui Oui Oui Oui R² 0.0055 0.1123 0.0841 0.0952 0.0952 Observations 9 198 ²14 734 12 543 9 832 1 411 La variable dépendante est le log de la productivité et la variable indépendante est dichotomique pour l’export. Toutes les régressions tiennent compte une variable muette de l’année. La colonne (2) inclut la taille de l’entreprise en termes d’effectifs. *** significatif à 1% , N.S : non significatif Bien qu’il y ait une hétérogénéité substantielle dans la productivité et la performance à l’exportation, même au sein des entreprises du même secteur, les distributions mettent en évidence l’association frappante entre les deux statistiques. 96 PERFORMANCE À L’EXPORT ET PRODUCTIVITÉ DES INDUSTRIES MANUFACTURIÈRES MAROCAINES 6.4.2 Productivité des entreprises et exportations : effet d’auto-sélection L’hypothèse selon laquelle les avantages ex ante de la productivité incitent les entre- prises les plus productives à s’auto-sélectionner sur les marchés d’exportation est l’une des questions les plus traitées dans la littérature en la matière. Cette hypothèse suppose qu’il existe une relation positive entre la performance de la firme, exprimée par sa productivité, et ses exportations, dans la mesure où, en présence de coûts supplémentaires irrécupérables, seules les firmes les plus productives vont pouvoir accéder aux marchés étrangers. Pour identifier l’existence d’un effet d’auto-sélection des entreprises sur le marché d’exportation, nous avons opté pour le modèle Logit suivant qui permet d’analyser la probabilité d’exporter ou non, en fonction de la productivité décalée et d’autres facteurs spécifiques à la firme. X Expit = α + βLPit−1 + χSecteuri + δi Controleit + εit (2) Où Expit est la part des exportations dans les ventes totales de l’entreprise i à l’instant t, considérée comme une variable muette égale à 1, si le chiffre d’affaire à l’export est différent de 0, LPit−1 est le logarithme de la productivité du travail de l’entreprise i à l’instant t − 1, Secteuri correspond au secteur d’activité (pris comme une variable muette) et la variable Controleit qui exprime ensemble de variables de contrôle comme la taille de l’entreprise, son âge et ses investissements à l’instant t. Tableau 5 : La décision d’exporter Variable dépendante : la décision d’exporter Effet aléatoire (RE) Variables explicatives Coefficients Z LnLP i,t-1 0.3355191 0.000 *** INVEST t 0.8638203 0.000 *** TAILLE t 2.063685 0.000 *** Inf. 10 ans 0.9120374 0.000 *** ] 10-20] 0.7948998 0.000 *** Age ] 20-50] Modalité de référence Sup. 50 0.0825511 0.800 Ns Agroalimentaire 0.603645 0.003 *** Electronique 2.395376 0.000 *** Secteur Textile 4.346347 0.000 *** Mécanique Modalité de référence Chimie -1.070175 0.000 *** 2168.77 Fisher (P value =0,0000) Nombre d’observations 37 394 *** Significatif à 1%, Ns : Non significatif Le résultat de la régression en Logit montre que le niveau de productivité de l’entreprise est déterminant en matière d’accès aux marchés étrangers (Tableau 5). Cela est mis en évi- dence par le signe et la significativité du coefficient de la productivité du travail en t-1 : une augmentation marginale de la productivité permettra d’accroitre la probabilité d’exporter.  MÉTHODOLOGIE ET DISCUSSION DES RÉSULTATS 97 Ce résultat est conforme à l’hypothèse d’auto-sélection selon laquelle les entreprises les plus efficaces accèdent aux marchés d’exportation. L’impact de la variable taille de l’entreprise sur la décision de la firme à pénétrer les marchés d’exportations reste déterminante, son coefficient positif est significatif au seuil de 1%. Selon la théorie des étapes (J OHANSON & VAHLNE, 1977), l’internationalisation est perçue comme un processus comportant des étapes par lesquelles l’entreprise passe obli- gatoirement : les jeunes entreprises commencent par une petite taille et exploitent leurs ac- tivités à l’échelle locale, s’étendent ensuite à l’échelle régionale, nationale puis à l’échelle internationale. Le caractère graduel de ce processus peut principalement être attribué au manque de connaissances de la firme, d’une part, et à l’incertitude associée à la décision d’internationalisation, d’autre part (A NDERSEN, 1993). L’accès des firmes aux marchés extérieurs est déterminé aussi par l’investissement réa- lisé. Les résultats affirment de ce fait que les entreprises qui investissent davantage ont plus de chance d’exporter vers l’étranger. Ainsi, l’exportation nécessite-elle le plus souvent des investissements sous formes d’études de marché, d’adoption d’une nouvelle stratégie de marketing, sans oublier l’investissement dans les machines pour augmenter la producti- vité, réduire les coûts de production et vendre à l’extérieur avec des prix compétitifs (Cf. Tableau 11 en annexe 2). Ce résultat confirme les analyses faites notamment par B ER - NARD et J ENSEN (1999), B ERNARD et WAGNER (2001), M ELITZ et OTTAVIANO (2003), ROBERTS et T YBOUT (1997). L’appartenance sectorielle influence la probabilité d’exporter pour une firme. Cette va- riable a été introduite dans le modèle pour contrôler l’effet d’appartenance d’une entreprise à un secteur. Ainsi, par rapport au secteur des industries métalliques et mécaniques, pris comme modalité de référence, les entreprises des secteurs du textile et cuir et de l’élec- trique et électronique ont plus de chance d’être exportatrices. Par contre, les entreprises du secteur de la chimie et parachimie ont moins de chance d’être exportatrices, vue leur effectif réduit par rapport au nombre d’entreprises des autres secteurs. 6.4.3 Entrée à l’exportation et gains de productivité : effet d’apprentissage par l’exportation L’hypothèse de learning by exporting suppose qu’il existe une corrélation positive entre la performance de l’entreprise et le fait d’exporter qui est dû à l’amélioration de la pro- ductivité suite à l’absorption des connaissances et des nouvelles technologies une fois les firmes entrent sur le marché des exportations. Pour tester cet effet, nous étudions la rela- tion entre la productivité du travail, la décision d’export décalée et d’autres variables de contrôle, à travers la spécification suivante : X ln Yit = α + +β ln Yit−1 + χExpit−1 + δSecteuri + ∂i Controleit + εit (3) Où, Yit et Yit−1 est la productivité de l’entreprise aux instants t et t − 1, it − 1 est une variable muette qui représente l’exportation de l’entreprise i à l’instant t-1, Secteuri est une variable muette qui contrôle le secteur, Controleit représente le vecteur des autres carac- téristiques de l’entreprise i qui peuvent expliquer la croissance de la productivité comme l’âge de l’entreprise (exprimé en logarithme), le taux d’investissement de l’entreprise i à l’instant t, ε représente le terme d’erreur. 98 PERFORMANCE À L’EXPORT ET PRODUCTIVITÉ DES INDUSTRIES MANUFACTURIÈRES MAROCAINES Pour mieux appréhender l’impact de l’exportation décalée sur la productivité du travail et pour contourner les critiques essuyées par les études de panel concernant les biais de simultanéité surtout la causalité inverse entre l’exportation et la productivité, l’utilisation des moindres carrés ordinaires peut aboutir à une corrélation fallacieuse entre les variables explicatives et les termes d’erreurs. Pour pallier à ce problème et à ceux liés à la causalité inverse et aux variables omises, nous utilisons la méthode qui repose sur les variables ins- trumentales à savoir la Méthode des Moments Généralisés GMM 2 (Generalized Method of Moment) en panel dynamique (A RELLANO & B OND, 1991 ; A RELLANO & B OVER, 1995). Cette méthode permet à la fois de contrôler les effets spécifiques individuels et tem- porels et de palier aux biais d’endogéniété des variables explicatives surtout lorsqu’il existe un ou plusieurs retards de la variable dépendante figurant comme variable explicative. Pour ce faire, nous nous sommes basés pour l’étude de l’hétéroscédasticité et l’auto-corrélation des erreurs dans la cadre de notre panel sur le test de Wooldridge. Les résultats de ce test montre qu’il y’a une auto-corrélation des erreurs entre la variable explicative et les termes d’erreurs, justifiant l’utilisation de cette méthode. Pour estimer le modèle 3, nous utilisons l’estimateur GMM en première différence (Se- lon ARELLANO et BOND (1991)), pour aborder l’endogénéité potentielle et l’hétérogénéité non observée. Cet estimateur consiste à prendre pour chaque période la première différence de l’équation à estimer pour éliminer les effets spécifiques des entreprises et instrumenter par la suite les variables explicatives de l’équation en différence première par leurs valeurs en niveau retardées d’une période ou plus. Le test d’auto-corrélation, nous confirme que seul le retard premier de la variable dépendante est significatif. Le test de Sargan/Hensen nous confirme aussi que le terme d’erreur n’est pas corrélé avec l’ensemble des instruments utilisés 3. Tableau 6 : Croissance de la productivité et exportation Estimation par la méthode GMM Variables explicatives Coefficients Z LnY i,t-1 0.275 0.000 *** Exp i,t-1 0.051 0.018 ** Tx_Invest t-1 0.043 0.000 *** TAILLE -0.001 0.000 *** LnAge 0.001 0.301 Ns Agroalimentaire -0.153 0.554 Ns Electronique Modalité de référence Secteur Textile 0.394 0.064 * Mécanique -0.132 0.406 Ns Chimie -0.008 0.957 Ns 988.54 Fisher (P.value :0,0000) Nombre d’observation 28,044 *** significatif à 1% ** significatif à 5% * significatif à 10 Ns : non significatif 2. La méthode « des Moments Généralisés » en panel dynamique était introduite par A RELLANO et B OND (1991), A RELLANO et B OVER (1995), H OLTZ -E AKIN (1988). 3. Pour ces tests Cf. tableaux 8, 9 et 10 en annexe 1.  CONCLUSION 99 L’analyse du tableau 6, nous confirme qu’il existe une relation positive est significa- tive entre l’exportation décalée et la productivité. Les entreprises qui exportent en t-1 se verront améliorer leur productivité ; confirmant par là l’existence d’un effet d’apprentis- sage. En d’autres termes, les entreprises qui exportent deviennent efficientes et bénéficient de gains de productivité plus élevés, que celles opérant sur les marchés domestiques. Ce résultat est conforme aux estimations de C ASTELLANI (2002), D ELGADO, FARINAS et RUANO (2002), G IRMA, G REENAWAY et K NELLER (2004), qui s’accordent sur l’idée que les exportateurs peuvent apprendre les meilleures technologies et les meilleures pratiques de gestion sur les marchés internationaux et, par conséquent, bénéficier d’une accélération de la croissance de leur productivité, contrairement aux estimations de C LERIDES et al. (1998). De plus, les résultats pour les variables de contrôle montrent que le taux d’investisse- ment semble être crucial. De ce point de vue, l’investissement engagé dans l’introduction des innovations techniques et dans l’acquisition de nouvelles machines est de nature à fa- voriser la productivité et à économiser en même temps du travail, du capital ou des matières premières. Les résultats des autres variables de contrôle sont très mitigés. La taille de l’entreprise agit ainsi négativement et de manière significative sur la productivité. Ce résultat inattendu 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 extérieurs. Il en est de même de la variable Age, l’impact n’est pas statistiquement significatif sur la productivité de l’entre- prise lorsque la décision d’exportation est introduite comme variable d’intérêt. 6.5 Conclusion L’étude de la relation entre la productivité des entreprises manufacturières marocaines et leurs exportations a permis de dégager deux principaux résultats. Le premier, confirme l’hypothèse de l’auto-sélection, selon laquelle seules les firmes les plus productives peuvent accéder aux marchés d’exportation. Le second résultat, souligne l’existence d’un effet d’apprentissage des entreprises marocaines, contrairement au travail de C LERIDES et al. (1998). Les entreprises qui entrent sur le marché d’exportation améliorent leur producti- vité par le biais d’exploitation des connaissances, des technologies ou des expériences en termes de productivité. Références A LVAREZ, R. & L OPEZ, R. A. (2005). Exporting and performance : evidence from Chilean plants. 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Un test de validité des instruments utilisés (et des restrictions sur les moments) peut donc être conduit à partir d’un test de cette autocorrélation d’ordre deux. Le test de notre modèle, nous montre qu’il n’y a pas d’autocorrélation des erreurs d’ordre 2. Tableau 10 : Test de Sargan/Hansen chi2(7) = 34.92706 Prob> chi2 = 0.0000 Le test de Sargan est un test statistique permettant de tester une hypothèse de sur - iden- tification dans un modèle statistique. L’objectif de ce test consiste à tester l’orthogonalité des variables instrumentales par rapport aux écarts aléatoires. Le test nous montre que les instruments que nous avons utilisés dans notre modèle sont valides.  ANNEXES 103 Tableau 11 : Ventilation des entreprises exportatrices selon la stratégie d’investissement Exportateur (2013) Nombre Exportateur (2008) Nombre Non investisseurs 7.56% 303 8.24% 345 Investisseurs 31.01% 1054 35.05% 1336 Total 18.32% 1357 21.02% 1681 Tableau 12 : Ventilation des exportateurs par secteur d’activité 2008 2013 Secteur Nbre Fréquence Nbre Fréquence Industrie chimique 77 31.28% 66 26.45% Fabrication de machines et appareils électriques 589 15.86% 66 17.80% Industrie automobile 314 15.15% 36 13.69% Industries alimentaires 60 12,49% 270 11.85% Industrie de l’habillement et des fourrures 3 4.78% 432 9.60% Cokéfaction, raffinage, industries nucléaires 166 3.87% 3 8.68% Fabrication d'autres matériels de transport 54 2.68% 26 3.17% Industrie textile 28 2.51% 113 2.30% Industrie du cuir et de la chaussure 68 2.29% 84 1.49% Travail des métaux 109 1.87% 56 1.13% Fabrication d’équipements de radio, télévision et communication 11 1.66% 10 0.76% Industrie du caoutchouc et des plastiques 20 1.64% 44 0.70% Fabrication de meubles, industries diverses 23 1.29% 23 0.57% Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques 16 0.73% 40 0.52% Métallurgie 22 0.56% 20 0.32% Fabrication de machines et équipements 44 0,42% 14 0.29% Travail du bois et fabrication d’articles en bois 17 0.41% 16 0.26% Industrie du papier et du carton 32 0.36% 10 0.25% Edition, imprimerie reproduction 16 0.09% 19 0.08% Industrie du tabac 9 0.04% 1 0.07% Fabrication d'instruments médicaux précision d'optique et d’horlogerie 1 0.02% 1 0.02% Fabrication de machines de bureau et de matériel informatique 2 0.00% 1 0.00% Récupération 0 0.00% 0 0.00% Total entreprises 1681 1357 104 PERFORMANCE À L’EXPORT ET PRODUCTIVITÉ DES INDUSTRIES MANUFACTURIÈRES MAROCAINES Tableau 13 : Contribution des branches dans les grandeurs économiques industrielles-2013-2014 Chiffre Valeur Production Exportations Effectif d'affaires Ajoutée Secteur Valeur % Valeur % Valeur % Valeur % Nombre % Cokéfaction, raffinage, industries nucléaires 55 247 12,9% 42 527 10,9% 7 663 6,1% 374 0,3% 4 325 1% Edition, imprimerie, reproduction 3 756 0,9% 3 308 0,8% 82 0,1% 1 109 1,0% 9 340 2% Fabrication d'autres matériels de transport 5 444 1,3% 5 284 1,4% 4 266 3,4% 1 399 1,2% 7 794 1% Fabrication d'autres produits minéraux non 38 050 8,9% 36 362 9,3% 469 0,4% 18 782 16,7% 41 725 7% métalliques Fabrication de machines de bureau et de 193 0,0% 5 0,0% 0 0,0% 12 0,0% 61 0% matériel informatique Fabrication de machines et appareils 29 161 6,8% 28 663 7,3% 23 220 18,6% 6 887 6,1% 60 596 10% électriques Fabrication de machines et équipements 3 421 0,8% 2 344 0,6% 351 0,3% 777 0,7% 6 852 1% Fabrication de meubles, industries diverses 5 030 1,2% 4 850 1,2% 810 0,6% 1 330 1,2% 9 942 2% Fabrication d'équipements de radio, télévision 1 164 0,3% 1 167 0,3% 881 0,7% 744 0,7% 4 953 1% et communication Fabrication d'instruments médicaux, de 1 404 0,3% 1 350 0,3% 23 0,0% 407 0,4% 2 685 0% précision d'optique et d'horlogerie Industrie automobile 30 457 7,1% 28 230 7,2% 22 286 17,8% 3 914 3,5% 22 910 4% Industrie chimique 67 204 15,6% 58 142 14,9% 31 451 25,2% 27 714 24,6% 32 479 5% Industrie de l'habillement et des fourrures 13 815 3,2% 13 475 3,4% 11 453 9,2% 5 153 4,6% 120 272 20% Industrie du caoutchouc et des plastiques 10 333 2,4% 9 717 2,5% 1 628 1,3% 2 153 1,9% 18 871 3% Industrie du cuir et de la chaussure 2 812 0,7% 2 777 0,7% 1 741 1,4% 978 0,9% 18 067 3% Industrie du papier et du carton 6 087 1,4% 5 907 1,5% 371 0,3% 1 570 1,4% 6 943 1% Industrie du tabac 11 598 2,7% 10 193 2,6% 109 0,1% 8 552 7,6% 1 126 0% Industrie textile 8 127 1,9% 7 803 2,0% 2 496 2,0% 2 330 2,1% 29 536 5% Industries alimentaires 100794 23,4% 95 005 24,3% 14 024 11,2% 20 849 18,5% 145 109 24% Métallurgie 16 586 3,9% 15 709 4,0% 503 0,4% 2 133 1,9% 9 448 2% Récupération 42 0,0% 42 0,0% - 0,0% 5 0,0% 35 0% Travail des métaux 16 320 3,8% 15 216 3,9% 866 0,7% 4 838 4,3% 34 236 6% Travail du bois et fabrication d'articles en bois 2 823 0,7% 2 786 0,7% 304 0,2% 708 0,6% 9 973 2% Total 429 867 100% 390860 100% 124996 100% 112716 100% 597 278 100% Source : MIICIEN 2013-2014 Tableau 14 : Évolution des indicateurs par Grand Secteur - 2014/2013 Valeur en millions de DH sauf pour l’effectif Chiffre d'affaires Production Exportations Valeur ajoutée Effectif Grand Secteur Valeur % Valeur % Valeur % Valeur % Nombre % IND. AGRO-ALIMENTAIRES 112 392 -2% 105 197 -2% 14 133 3% 29 400 -3% 146 235 4% IND. CHIMIQUES & PARCHIMIQUES 183 500 -1% 158 748 -4% 41 968 -2% 52 411 17% 123 656 17% IND. ELECTRIQUES & ELECTRONIQUES 31 729 7% 31 180 8% 24 125 12% 8 037 14% 68 234 2% IND. METALLIQUES & MECANIQUES 77 493 7% 71 680 8% 29 081 31% 14 407 7% 91 278 13% IND. TEXTILES & DU CUIR 24 753 -2% 24 055 -2% 15 690 1% 8 460 1% 167 875 -5% Total 429 867 0,4% 390 860 -0,2% 124 996 8% 112 716 8% 597 278 5% Source : MIICIEN 2013-2014