UNIVERSITE DES SCIENCES SOCIALES DE TOULOUSE
FRONTIERE DE PRODUCTION ET EFFICACITE
UNE ANALYSE DES SCOP FRANCAISES.
THESE
pour l'obtention du DOCTORAT EN SCIENCES ECONOMIQUES
présentée et soutenue en Octobre 1991
par
Aké G.M. N'GBO
JURY
Président :
J-J. LAFFONT
Professeur à l'Université de Toulouse 1
Suffragants
C.CRAMPES
Professeur à l'Université de Toulouse 1
J·P. FLORENS
Professeur à l'Université de Toulouse 1
M.IVALDI
Maître de Conférences à l'EJ:iESS
M.MOUCHART
Professeur à l'Université Catholique de Louvain
L. SIMAR
Professeur à l'Université Catholique de Louvain
REMERCIEMENTS
Nous voudrions tout d'abord remercier le Professeur Jean-Jacques LAFFONT,
Directeur de cette thèse. Il a fait preuve, tout au long de ce parcours, d'une grande
disponibilité. Son soutien, ses conseils et suggestions nous ont beaucoup aidé et ont
permis de poursuivre cette recherche jusqu'à son terme.
Nous voudrions également remercier les Professeurs Claude CRAMPES, Jean-
Pierre FLORENS, Marc IVALDI, Michel MOUCHART et Léopold SIMAR, qui ont accepté
de participer à ce jury d'examen et dont les remarques et suggestions à un moment ou à
un autre nous ont permis d'améliorer ce travail.
Nous avons bénéficié de discussions très enrichissantes avec les Professeurs
Jacques DEFOURNY et Knox LOVELL, qu'ils trouvent ici, l'expression de notre
reconnaissance.
Nous remercions également les Professeurs Jacques DREZE, Pierre PESTIAU et
Henri TULKENS avec lesquels nous avons eu des contacts fructueux.
Pendant notre séjour au CIRIEC, à l'Université de Liège, nous avons tiré profit
d'un environnement stimulant. Nous tenons à remercier l'Administration du CIRIEC à
travers son Directeur, le Professeur Bernard THIRY ainsi que "AUPELF qui nous a
octroyé une bourse de recherche.
Nous sommes très reconnaissants aux collègues de l'Université de Liège pour
leur cordialité. En particulier, nous avons bénéficié de nombreuses discussions et de la
collaboration de Henri BORN, Bernard DELHAUSSE, Henri-Jean GATHON, Sergio
PERELMAN et Jean-Pierre URBAIN.
Notre gratitude va également à la Confédération Générale des SCOP pour
l'accueil qu'elle nous a réservé ainsi que pour les données qu'elle a mises à notre
disposition.
Nous remercions aussi nos collègues Augustin GBATO de l'ESC de Toulouse,
Mathieu MELEU et Tchétché N'GUESSAN de l'Université d'Abidjan.
Enfin, nous ne pourrions remercier assez notre épouse, nos enfants et nos
parents pour leur soutien et leur patience.
:En mémoi.n~ d.e mon père et d.e mon frère,
Pa.uL e.t Jea.n-J"ta.ru N'(l:BO
CHAPITRE 1
INTRODUCTION
2
1 • INTRODUCTION
La SCOP française
(société
coopérative
ouvrière de
production) est un groupement de personnes poursuivant des
buts économiques, sociaux et éducatifs communs, à travers
une entreprise dont le fonctionnement est démocratique et la
propriété collective!.
La SCOP peut donc être considérée
comme une entreprise autogérée. En effet, "l'autogestion est
une forme d'organisation économique où
les décisions de
production
sont
prises
collectivement
par
les
travailleurs
impliqués dans la production". DREZE (1984) p. 14.
Dans
la
conjoncture
actuelle,
le
développement
d'entreprises autogérées est perçu comme un bon moyen de
résoudre
un
certain
nombre
de
problèmes.
Sur
le
plan
économique, le développement de l'autogestion apparaît comme
un
moteur
à
la
création
d'emploi.
Ici,
les
coopérateurs
organisent et contrôlent leur travail ; par ailleurs, ils peuvent
participer au bénéfice engendré par leur activité productive.
Sur le plan social et humain, les institutions de prévoyance et
de solidarité du mouvement coopératif visent à donner à
chacun de ses membres, le maximum de chance pour un
accomplissement de soi par le travail.
Les
coopératives
de
production
françaises
ont
deux
caractéristiques importantes ; elles peuvent faire appel à du
capital extérieur (provenant de personnes non salariées) et
employer
des
travailleurs
non
coopérateurs.
Ces
deux
- Voir ANTONI (1980).
3
caractéristiques sont fondamentales. En effet la première, on
le verra se relie au financement et au maintien de l'esprit de
l'autogestion
; le problème est alors de pouvoir concilier
l'appel au capital extérieur et le non contrôle de la gestion de
la coopérative par des non travailleurs qui détiennent une
partie du capital.
La deuxième caractéristique
non
moins
importante permet d'éviter le comportement pervers de la
firme autogérée en matière d'emploi. Dans le modèle théorique
de la firme autogérée, les travailleurs se partagent la valeur
a.joutée ; aussi une augmentation du prix de la production
conduit à une sous utilisation du facteur travail. Pour montrer
l'efficacité du système d'autogestion, on fait l'hypothèse de
libre entrée qui résoud
cette difficulté.
Dans le cas des
coopératives
de
production
françaises,
l'utilisation
des
travailleurs non coopérateurs évite ce
comportement pervers.
Mais dans la pratique, il y a des contraintes à l'entrée et
le recours aux travailleurs non coopérateurs peut être freiné
ce qui va entraîner de l'inefficacité. Il est donc intéressant
d'analyser l'efficacité des SCOP.
La
théorie
économiq ue
défi nit
l'efficacité
sous
trois
formes
principales
:
l'efficacité
technique
ou
productive,
l'efficacité allocative et l'efficacité paretienne 1.
- Voir par exemple TARTARIN (1987).
4
L'efficacité
productive
considère
la
relation
entre
l'output
et
les
inputs
sans
faire
allusion
à
leur
prix.
L'efficacité
technique
est
réalisée
lorsque,
pour
une
production donnée, il est impossible d'obtenir une quantité
produite plus importante avec les mêmes quantités d'inputs.
Dans le cas contraire, l'entreprise opère sous sa frontière de
production.
L'efficacité allocative quant à
elle tient compte
des
prix ; elle se réfère à la capacité de l'entreprise de choisir
pour un niveau de l'output la combinaison d'inputs qui minimise
le coût. Il est difficile dans le cas
des coopératives
d'évaluer
correctement le coût du facteur travail dans la mesure où la
rémunération du travailleur associé comprend en plus de son
salaire, sa part de valeur ajoutée.
L'efficacité
au
sens
de
Pareto
suppose
l'efficacité
technique et l'efficacité allocative.
C'est
plutôt
un
critère
utilisé pour apprécier un état économique dans son ensemble.
Dans notre travail l'efficacité est entendue au sens de
l'efficacité productive ; elle ne fait pas référence aux prix et
c'est un bon moyen adéquat pour une entreprise d'atteindre ses
propres objectifs. C'est donc une mesure de performance
applicable
à
toute
forme
d'organisation
productive
et en
particulier aux coopératives de production.
Quel
est l'intérêt d'étudier l'efficacité productive des
SCOP à l'aide d'une frontière de production ?
5
L'efficacité
productive
permet
d'apprécier
la
performance
d'une
unité
de production
l'analyse de
la
frontière de production fournit des éléments intéressants pour
mieux cerner la 1echnologie de production et permet ainsi
d'envisager
la
contribution
des
différents
facteurs
de
production.
La frontière de production donne pour chaque
niveau d'inputs le maximum de production. Les coopératives
étant autogérées, on pourra apprécier également l'effet de la
participation sur la production.
Du point de vue méthodologique, FARRELL (1957) a été le
premier à proposer une méthode pour évaluer empiriquement le
degré d'efficacité d'une entreprise. Depuis de très nombreux
travaux ont vu
le jour comme
en témoigne
les récentes
publications l .
Les recherches ont connu un développement rapide et se
poursuivent
dans
deux
directions
:
paramétrique
et
non
paramétrique.
L'approche
est dite
paramétrique
lorsqu'une
forme
fonctionnelle
est
utilisée
pour
la
frontière
de
production ; dans le cas contraire l'approche est considérée
comme non paramétrique.
Notre travail se situe dans le paradigme paramétrique à
l'intérieur duqUel
une distinction
s'opère
entre la frontière
déterministe
et
la
frontière
stochastique
la
dernière
1
- FORSUND, LOVELL et SCHMIDT (1980) analysent la relation entre la
frontière de production et l'efficacité .
• Voir les travaux publiés dans AIGNER et SCHMIDT (EDS) (1980) et
LEWIN et LOVELL (EDS) (1990) et CAVES et BARTON (1990).
6
utilisant en plus, un terme d'erreur qui prend en compte les
variations purement aléatoires. Récemment, DEPRINS (1989) et
DEPRINS et SIMAR (1989) se sont intéressés à la frontière
déterministe et ont proposé d'intégrer des facteurs exogènes
d'inefficacité. En ce qui concerne la frontière stochastique,
BAUER (1990) présente une bonne revue de la littérature
actuelle, les recherches portant à la fois sur les méthodes
d'estimations
de
la frontière
et
de
l'efficacité et
sur les
propriétés des estimateurs.
En
examinant
les
travaux
empiriques
qui
suivent
l'approche paramétrique, on se rend compte que les recherches
sont basées autant sur une frontière déterministe que sur une
frontière stochastique ; quelques fois les deux frontières sont
utilisées pour les mêmes données. Une question fondamentale
est alors la suivante : Comment peut-on choisir entre une
frontière
stochastique
et
une
frontière
déterministe
?
La
question
est
importante
car
la
nature
(déterministe
ou
stochastique) influence l'évaluation de l'efficacité.
La faiblesse intrinsèque de la frontière stochastique est
le problème de la mesure de l'efficacité de chaque firme ; car
il
est
impossible
de
dissocier
dans
l'erreur
composée,
l'inefficacité de l'aléa pur.
Récemment, avec les méthodes
habituelles d'estimation des modèles de panel, SIMAR (1990) a
obtenu les distributions d'échantillonnage dans la frontière
stochastique par la méthode du "bootstrap" (procédure de
rééchantillonnage) .
7
Sur le plan de l'application, notre étude porte sur les
SCOP françaises qui ont l'avantage d'être un mouvement ancien
et structuré ; par conséquent, on peut disposer de données
statistiques fiables.' Cette application est particulière au sens
où
elle
s'intéresse
surtout
à
la
variabilité
de
l'efficacité
individuelle et intersectorielle des SCOP : elle fait une analyse
sectorielle des SCOP sans chercher à les comparer avec
d'autres
entreprises.
Certains
travaux
(théoriques
et
appliqués) comparent l'efficacité des entreprises privées et
publiques, des coopératives et des entreprises privées et
essaient de tirer des enseignements quant à l'effet de la
propriété ou du mode de gestion sur l'efficacité 1. Sur le plan
empirique, il est donc intéressant de voir si, pour un ensemble
homogène
d'entreprises,
présentant
les
mêmes
caractéristiques, il Y a autant de différences du point de vue
de l'efficacité, qu'entre entreprises de nature différente. Si tel
est le cas, l'effet de la propriété ou du ·mode de gestion, à
partir
d'étude
comparative
risq ue
d'être
difficilement
identifiable.
Le but de notre travail est d'apporter des réponses,
essentiellement
à
trois
préoccupations
que
nous
avons
précedemment soulignées
en montrant que
• le choix de la nature (déterministe ou stochastique) de la
frontière peut être effectué sur la base de tests
usuels
- Voir par exemple, les communications au colloque "Public versus
private enterprises : in search of the real issues" tenu à l'Université de
Liège les 4 et 5 avril 1991.
8
simples
comme
les
tests
de
Wald
et
du
rapport
de
vraisemblance,
- l'étude de la sensibilité de la moyenne conditionnelle et des
estimateurs dans la frontière
stochastique obtenus
par la
méthode du maximum de vraisemblance peut être faite par la
méthode du "bootstrap",
- sur le plan empirique,
les SCOP,
du point de vue de
l'efficacité
et
de
la
technologie
présentent
une
forte
hétérogénéité tant à l'intérieur d'un même secteur qu'entre les
secteurs.
Notre étude adopte le plan qui suit.
Le chapitre 2 présente les caractéristiq ues essentielles
des SCOP françaises et donne
un aperçu de la théorie
économique de l'autogestion, fondement théorique de la SCOP
considérée comme entreprise autogérée.
Le chapitre 3 discute de la méthodologie des frontières
de production et passe en revue les différentes approches ainsi
que les difficultés qui en découlent. Nous montrons aussi,
comment le choix de la nature de la frontière peut se faire par
les tests de Wald et du maximum de vraisemblance. L'intérêt
de la méthode du bootstrap est souligné et nous exposons les
principes de cette méthode.
Le chapitre 4 présente le modèle et les résultats de
l'estimation.
Le
modèle
utilisé est simple,
du type
Cobb-
9
Douglas, incorporant deux spécificités des SCOP Françaises
(nous avons précedemment souligné l'importance de ces deux
varaibles dans la théorie de l'autogestion).
Le modèle de
'frontière' stochastique
est
estimé,
pour chacun
des
neuf
secteurs, par la méthode du maximum de vraisemblance sur
.
des données de panel récentes et non cylindrées l (1987, 1988
et 1989). La spécification en terme de frontière est testée et
acceptée. La nature de la frontière est également testée. Les
efficacités individuelles et moyennes sont évaluées.
Nous
présentons et analysons la distribution d'échantillonnage des
différents estimateurs (paramètres de la frontière et mesures
d'efficacité) .
Le chapitre 5 analyse les résultats et essaie de voir
comment
certains
systèmes
incitatifs
existants
dans
la
littérature
(tournoi
et contrats)
peuvent être appliqués de
manière appropriée aux SCOP françaises.
Le chapitre 6 conclut par un résumé des résultats de
notre travail,
évoque
certaines
limites
et
ouvre
d'autres
perspectives de recherche.
- Le nombre d'observations par firme varie, ce qui permet d'augmenter
le nombre total d'observations.
CHAPITRE 2
COOPERATIVE DE PRODUCTION ET
THEORIE ECONOMIQUE
Il
2 - COOPERATIVE DE PRODUCTION ET THEORIE
ECONOMIQUE
2.1 - LES COOPERATIVES DE PRODUCTION FRANCAISES
Les coopératives de production représentent en France,
un mouvement très ancien qui a débuté au milieu du dix-
neuvième
siècle.
Elles
avaient
la
forme
d'associations
ouvrières composées de travailleurs qui se regroupent pour
éviter le salariat.
Depuis,
les SCOP ont évolué dans
un
environnement juridique spécifique.
2.1.1 - CADRE JURIDIQUE DES SCOPI
Le
cadre
juridique
est
important
car
il
permet
de
comprendre
le fonctionnement et la spécificité des
SCOP
françaises.
Comme
signalé
auparavant,
le
mouvement
coopératif français remonte à très longtemps mais ce n'est
qu'en 1978, qu'à été institué un cadre juridique propre aux
coopératives de production.
Ainsi 2 ,
"les
sociétés
coopératives
ouvrières
de
production
sont
formées
par
des
travailleurs
de
toutes
catégories ou
qualifications
professionnelles,
associés
pour
- Pour plus d'information voir CGSCOP (1988) ; on pourra se
référer également à ANTONI (1980), DEMOUSTIER (1984) et
DEFOURNY (1990).
2
• Voir ANTONI (1980) p. 32.
12
exercer en commun leurs professions dans une entreprise
qu'ils gèrent directement ou par des mandataires désignés par
eux et en leur sein. Les SCOP peuvent exercer toutes activités
professionnelles sans autres restrictions que celles résultant
de
la
loi.
Les
associés
se
groupent
et
se
choisissent
librement ; ils disposent de pouvoirs égaux quelle que soit
l'importance de la part du capital détenu par chacun d'eux".
Le dernier point de la définition précédente garantit le
principe
de
gestion
démocratique
car
il
n'y
a
aucune
proportionnalité entre le capital détenu et le rôle joué par
chacun dans la gestion de la coopérative ; le principe étant :
une personne, une voix.
1 -
Formes juridiques et organes de direction
Les SCOP ont le choix entre deux formes juridiques ; la
société anonyme (SA) et la société à responsabilité limitée
(SARL).
Pour l'option SARL, il faut un minimum de deux associés
employés , l'option SARL ne peut être maintenue avec plus de
cinquante associés. Quant à l'option SA, il faut un minimum de
sept associés employés. Si le nombre des associés employés
est inférieur au minimum requis, le Tribunal de Commerce se
réserve le droit de prononcer la dissolution.
L'Assemblée
Générale
(AG)
constituée
de
tous
les
associés délègue ses pouvoirs aux organes de direction qui
13
dépendent de la forme juridique adoptée par la coopérative de
production. Dans la SCOPSA, les associés ont le choix entre
d'une part, un Conseil d'Administration (CA) et un Président
Directeur
Général
(PDG)
et
d'autre
part
un
Conseil
de
Surveillance (CS) et un Directoire. Dans la SCOPRL, c'est plutôt
un
choix
entre
un
Gérant d'une
part
et
un
Conseil
de
Surveillance et des Gérants d'autre part. Schématiquement,
l'organisation de la SCOP peut se résumer comme suit :
Organisation schématique de la SCOP
~--
,
,
AG
~"
-
.
........
SARL
/
\\
I~
/
\\ \\
\\.
\\
cs
GERANT
cs
1
1
PDG
DIRECTOIRE
GERANT
1
1
14
Dans la SCOP, on distingue deux catégories d'associés :
les
associés
travailleurs
et
les
associés
extérieurs.
Les
associés extérieurs sont ceux qui ne sont pas liés à la
coopérative de production par un contrat de travail ; il s'agit
de retraités, d'autres coopérateurs, d'organismes financiers,
d'organismes
du
mouvement
coopératif.
Les
associés
extérieurs sont des personnes physiques ou morales. Une
restriction
importante
est
intéressante
à
signaler
:
les
associés extérieurs ne peuvent disposer qu'au plus du tiers des
mandats. A l'opposé, les associés travailleurs sont ceux qui
ont un contrat de travail avec la coopérative.
Dans la coopérative de production française, il y a la
possibilité
d'employer
des
travailleurs
qui
ne
sont
pas
associés. On note également que dans les SCOP, tous les
travailleurs (associés ou non) ont un contrat de travail. Le
nombre d'employés non associés n'est pas limitatif, et à la
pratique,
on
se
rend
compte
que
dans
de
nombreuses
coopératives, la proportion d'employés non associés est élevée.
L'admission en tant qu'associé se fait en général après
soumission de la candidature et acceptation par l'assemblée
générale ; le candidat devra être employé de façon continue
depuis au moins un an.
Mais il faut signaler que d'autres possibilités existent et
dépendent de la coopérative considérée ; ainsi on a
15
- l'admission automatique, soit immédiatement s'il postule,
soit après la prochaine assemblée générale si elle ne s'est pas
opposée à la majorité des deux tiers,
- l'obligation de candidature ; dans ce cas si l'assemblée
générale s'oppose à l'admission, le candidat sociétaire reste
salarié. Mais si l'intéressé
ne présente pas ou refuse de
présenter
sa
candidature,
il
est
considéré
comme
démissionnaire et son contrat de travail peut être simplement
rompu.
La perte de la qualité d'associé est consommée par
démission, par exclusion, par remboursement du capital des
associés ne travaillant pas (ou plus) dans la coopérative. Le
licenciement économiq ue, la retraite et l'invalidité ne font pas
perdre automatiquement la qualité d'associé.
La qualité de salarié se perd par contre lorsqu'il y a
démission comme associé.
Une
disposition
importante
à
souligner
est
que
la
coopérative a la faculté de rembourser les parts des associés
extérieurs. Le remboursement effectif se fait dans un délai de
cinq ans car l'associé qui ne fait plus partie de la coopérative
reste pendant cinq ans tenu de toutes les obligations au
moment de son départ.
16
2 -
Modes de création des SCOP et rémunération du travail et
du capital
i - La création d'une coopérative de production peut se faire de
trois manières.
- La création ex-nihilo où des personnes créent leur entreprise
coopérative ; ce mode de création est majoritaire mais en
général ces SCOP sont de petite taille,
la
réanimation
d'entreprises
défaillantes
par
des
travailleurs
qui
risquent
de
perdre
collectivement
leur
emploi ; ils voient dans la coopérative la dernière solution
contre la dispersion de l'outil et .du collectif du travail ; ces
SCOP sont en général de grande taille,
- la mutation d'entreprises traditionnelles en SCOP intervient
en particulier en l'absence de successeur ou d'acheteur ou
même par la volonté des dirigeants. Dans ce cas, les salariés
deviennent des associés et se substituent aux propriétaires
initiaux de l'entreprise.
ii - En ce qui concerne la rémunération du travail, on a vu que
tous les employés (associés ou non) ont un contrat de travail,
par conséquent , ils ont un salaire. Ils ont également une partie
des bénéfices (au moins le quart) répartie selon des règles
prédéterminées (proportionnellement soit aux salaires, soit au
temps de travail, soit de manière égalitaire). Pour les salariés
non sociétaires cela relève de l'intéressement.
17
Quant aux sociétaires (employés ou non), ils ont une part
des bénéfices due à leur part de capital ; cette partie est au
plus égale au quart des bénéfices et de plus, il y a la
possibilité de ne pas rémunérer le capital. On se rend ainsi
compte de la limitation de la rémunération du capital. Il est
intéressant de mentionner que le capital, une fois constitué
n'appartient pas aux associés mais à la coopérative. En cas de
dissolution,
l'actif
net
subsistant
est
affecté
à
d'autres
coopératives ou à des oeuvres d'intérêt général.
2.1.2 - FINANCEMENT DES COOPERATIVES DE PRODUCTION
Comme le souligne DESMOUTIER (1984) p. 61, les SCOP
souffrent d'une faiblesse structurelle de capitaux propres, le
problème du financement est donc très important. Pour ce
faire plusieurs possibilités sont utilisables.
1 -
Le financement par les associés
A
l'origine,
le
capital
de
départ
est
fourni
par
les
associés ; il peut être accru par la suite,
i - par les travailleurs associés par application des statuts
qui peuvent prévoir une retenue sur les salaires (un taux
variant de 1 à 5 % est généralement appliqué, mais peut
exceptionnellement
atteindre
10
%).
La
coopérative
peut
également, lorsque les résultats le permettent, transformer
une partie des bénéfices en parts.
18
ii - par les associés extérieurs en souscrivant des parts. Cette
source extérieure, malheureusement ne peut palier la faiblesse
des fonds internes compte tenu du pouvoir limité des associés
extérieurs.
2 -
Le 'financement intercoopératif
Ce type de financement provient d'organismes liés aux
coopératives. On a
i - la SOCODEN-FEC (Société Coopérative d'Entraide - Fonds
d'expansion Confédéral) organisée par la confédération des
coopératives de production pour des interventions financières
spécifiques en faveur des SCOP pour assurer des relais en
fonds propres. L'intervention se fait sous forme d'achat de
parts sociales (la SOCODEN-FEC devient alors sociétaire à part
entière) ou sous forme de prêts participatifs remboursables.
L'intérêt étant composé d'une partie
fixe
et
d'une
partie
contingente au bénéfice.
ii - le crédit coopératif fait
uniquement des prêts ou du
crédit-bail sans participation directe au capital
- la caisse centrale de crédit coopératif octroi des prêts
participatifs garantis à 65 % par la caisse d'équipement aux
petites et moyennes entreprises ; ces prêts peuvent être à
durée fixe et participation aux résultats ou à durée variable
(dix-quinze ans) et taux fixe,
19
- la
Coopamat
et
l'intercoop
interviennent dans
les
coopératives de production par l'intermédiaire du crédit-bail
dans
les
investissements
matériels
et
immobiliers
; cette
intervention reste faible pour les SCOP par rapport aux autres
coopératives.
3 -
Le financement extérieur au mouvement coopératif
Les coopératives de production peuvent se tourner vers
les organismes bancaires habituels, publics ou privés pour
solliciter des financements ; dans cette situation, on sort du
cadre coopératif et la concurrence joue pleinement.
4 -
Evolution des moyens de financement
Avec
la
création
en
1983
de
l'IDES
(Institut
de
Développement de l'Economie Sociale), de nouveaux outils de
financement sont apparus l .
L'IDES est une structure dont le
but
est
de
servir
d'instrument
d'apports
en
capitaux
et
d'inciter
les
institutions
financières
à
s'impliquer
dans
le
secteur de l'économie sociale notamment à s'intéresser aux
coopératives de production, l'IDES
- souscrit à des titres participatifs dont la rémunération a une
partie fixe et une partie dépendant des résultats. La partie
fixe est rémunérée par un taux fixe (environ 9 %) sur 60 % de
1
• Voir à ce sujet LAVILLE et MARCHAT (1990).
20
chaque titre et à l'autre partie indexée sur les résultats est
appliquée un taux négocié
pour chaque opération,
-
accorde
des
prêts
participatifs
et
fournit
des
moyens
financiers aux entreprises pour une période donnée.
i - Le titre participatif est un outil très important destiné à
renforcer les fonds propres des coopératives. Les SCOPSA
peuvent désormais émettre des titres
participatifs dont le
montant et le nombre sont fixés par l'assemblée générale. Les
titres sont remboursables à la liquidation de la coopérative ou
avant, à son initiative. Les porteurs de titres ont un droit
d'information et d'intervention à
l'assemblée générale mais
n'ont pas de droit de vote. La rémunération des titres n'est pas
plafonnée par la législation et se
fait selon
la méthode
mentionnée
juste
avant.
Les
titres
participatifs
peuvent
accéder au second marché boursier.
ii
-
Le droit coopératif a évolué également pour faciliter
l'apport
de
capitaux
extérieurs.
Ainsi
pour
les
SCOPSA,
existant depuis au moins trois ans, dont le taux sociétariat est
d'au moins 80 % depuis deux ans,
- un ou plusieurs associés peuvent détenir plus de 50 % du
capital, ils peuvent disposer également de la minorité de
blocage.
.
les
associés
extérieurs
peuvent
disposer
ensemble
et
proportionnellement à leurs apports, d'un nombre de voix au
21
plus égal à 49 % et également d'un nombre de mandats
inférieur à 50 % du nombre des mandats.
On peut retenir de cette présentation, essentiellement
deux éléments:
- d'abord les deux caractéristiques fondamentales des SCOP
françaises
à savoir que tous
les
employés
ne
sont
pas
coopérateurs et que tous
les associés
ne sont
pas
des
employés de la coopérative,
- puis l'effort qui est fait pour susciter "apport des capitaux
extérieurs
sans
que
les
employés
sociétaires
perdent
le
contrôle de la coopérative.
2.1.3 - EVOLUTION DES SCOP FRANCAISES
1
Les coopératives de production comme entreprises
Les
coopératives
de
production
interviennent
sur
le
marché en se soumettant comme toutes les entreprises à la loi
du
marché.
Les
petites
coopératives
se
retrouvent
en
concurrence avec les entreprises artisanales ou les petites et
moyennes industries ou les petites et moyennes entreprises
qui semblent avoir à priori un avantage compte tenu de leur
statut moins contraignant!.
Les grandes coopératives doivent
1
- Voir ANTONI (1980) p. 82.
22
faire face
aux grandes
entreprises disposant
d'importants
moyens, financiers et en investissement.
Les
coopératives
de
production
se
retrouvent
dans
certaines activités qui sont dominées par la main-d'oeuvre,
comme le bâtiment ; par contre les coopératives de production
sont absentes de certains secteurs comme les industries
chimiques. De manière générale, les coopératives de production
évoluent
dans
les
secteurs
où
les
investissements
par
travailleur ne sont pas lourds ; cette condition risq ue de
limiter le développement des SCOP.
Les SCOP trouvent leurs débouchés tant au niveau du
privé qu'avec les marchés publics.
i - Au niveau du privé, il a fallu du temps pour que la SCOP soit
acceptée comme une
entreprise
à part entière
et qu'elle n'est
pas à priori moins performante que les autres.
ii - Quant aux marchés publics, certaines dispositions légales
permettent
aux
SCOP
d'accéder
aux
marchés
publics.
Notamment la SCOP doit figurer sur une liste établie chaque
année par le Ministère du Travail et publiée au Journal Officiel.
A équivalence d'offres, une préférence est accordée à la SCOP.
Lorsque
c'est
techniquement
possible,
les
charges
sont
réparties
en
lots
de
même
nature
et
dans
ce
cas
l'administration réserve des lots aux SCOP dans la proportion
de 25 % ; les cautionnements sont allégés et les versements
d'accomptes
accélérés
au
profit
des
coopératives
de
23
production.
La
réglementation
des
marchés
de
l'Etat
a
contribué à l'expansion des coopératives de production (par les
débouchés).
2
Les travailleurs dans la coopérative de production
Comme toutes les autres entreprises, les coopératives
font face aux contraintes du marché ; mais en plus elles
doivent tenir compte des aspirations de leurs employés car
toute SCOP entend affirmer la primauté du travail c'est-à-dir~
poser de bonnes conditions du travail. Malheureusement, il
arrive souvent que la SCOP n'ait pas beaucoup de marge de
manoeuvre pour l'organisation du travail.
i - Les coopératives recherchent un mode de travail moins
parcellaire et moins hierarchisé. L'accent est mis également
sur la promotion
des
membres
de la coopérative.
Cette
promotion est vue au sens de la promotion professionnelle, et
de la qualité des rapports humains. C'est un aspect qui
s'affirme déjà à la création de la SCOP puisque des employés
décident de se mettre ensemble pour créer une coopérative de
production.
Des
responsabilités
nouvelles
d'administration
financière et commerciale apparaissent, en général de manière
brusque. Par la suite la promotion interne est un moyen de
préparer
les
membres
aux
postes
de
responsabilité
et
également de participer aux décisions de la SCOP. On peut
également parler de promotion collective dans la mesure où
les membres
de la coopérative
mobilisent ensemble leur
énergie pour ne pas dire font ensemble des sacri'fices pour
24
maintenir certains acquis notamment leur effort social à la
solidarité et à la prévoyance.
ii - Avec l'évolution économique, les SCOP sont amenées à
recruter des membres associés pour le maintien, l'expansion
de l'activité,
la permanence et l'accroissement du capital.
Cette situation peut entraîner quelques difficultés dans la
mesure où les membres fondateurs et nouveaux n'ont pas tous
la même conception de la coopérative de production.
Les fondateurs peuvent considérer la SCOP comme une union
de travailleurs ; ce comportement peut freiner l'évolution de la
SCOP en s'attachant à la défense d'une profession exercée de
manière peut-être dépassée ; cela conduit à une stratégie
catégorielle. Ainsi les fondateurs sont un peu attachés au
caractère individuel de la propriété et à la conservation de
l'outil de travail.
- La nécessité de l'expansion entraîne le recours à des cadres
formés à l'extérieur de la coopérative à cause de la complexité
croissante des tâches administratives et techniques. En plus
de leur apport technique, ils sont des associés en puissance.
Les membres recrutés à l'extérieur considèrent la coopérative
comme
une
entreprise
où
ils
peuvent
développer
leurs
capacités et prendre des initiatives et des responsabilités. La
coopérative
se
doit
d'informer
et
de
former
les
futurs
membres à la pratique et à l'esprit coopératifs. C'est une
préoccupation qui
date de
longtemps
puisqu'en
1965,
le
congrès des SCOP a demandé à tous les coopérateurs de mettre
25
l'accent
sur
le
recrutement
des
coopérateurs
et
sur
la
participation en général (information et participation)s,
La
formation pour l'amélioration des capacités en gestion et de la
coopération se fait avec l'aide des pouvoirs publics par le biais
du Fonds National à l'Emploi.
iii
-
L'information
ne
circule
pas
toujours
de
manière
évidente
; en
effet
les
contraintes
d'organisation
et
de
production
sont telles
que l'exercice du
pouvoir dans la
coopérative
peut
être
concentré
entre
les
mains
d'une
minorité, ainsi des réseaux d'information sont développés pour
faciliter
l'accès
à
l'information
qui
est
une
condition
nécessaire
à
toute
participation
affective
à
la
gestion.
Le
cadre de la diffusion de l'information est l'assemblée générale
des associés qui rend compte des résultats de l'effort des
associés. En plus du bilan comptable, est établi le bilan
coopératif qui présent les éléments sur l'état et l'évolution de
la SCOP en tant que coopérative (état des associés, par âge,
par spécialité, répartition du capital). La participation à la
gestion
se fait
également par le biais de l'élection
des
dirigeants sur la base démocratique ; une personne, une voix, à
l'assemblée générale.
iv
-
En
ce
qui
concerne
la
politique
salariale,
les
rémunérations sont à un niveau concurrentiel. Toutefois la
hierarchie des salaires est en général plus réduite que dans les
5
- DESMOUTIER (1984) p.96.
26
autres entreprises mais les SCOP doivent tenir compte des
impératifs du marché du travail.
3
L'état du mouvement coopératif de production
Les coopératives sont réunies, dans leur presque totalité,
au sein d'une confédération appelée Confédération Générale
(CGSCOP). La CGSCOP joue un rôle très important dans le
mouvement coopératif de production ; la confédération offre
des services de conseils et d'assistance en matière juridique
et
fiscale
elle
joue
également
un
rôle
en
matière
d'information,
de programmes de formation coopérative ou
gestionnaire.
En
ce
qui
concerne
le
nombre
de
coopératives
de
production, il y a une augmentation sensible à partir de 1979
(le nombre de SCOP a doublé de 1978 à 1984), probablement
qu'il y a un lien avec les dispositions légales de 1978. Cette
évolution s'est ralentie à
partir de 1984 et le nombre de
coopératives a même baissé par moment. La période 1987-
1990 est
caractérisée
par
une
stagnation
au
niveau
du
mouvement mais
il
y
a un
renforcement
qualitatif de
la
situation des SCOPI. Nous présentons l'état du mouvement au
cours des quatre dernières années2.
i - Le nombre de SCOP adhérentes à la CGSCOP à légèrement
diminué, passant de 1 358
en 1987 à 1 262 en 1990 soit une
1
- Voir CGSCOP (1990a).
2
- Voir par exemple DESMOUTIER, déjà cité, pour les années antérieures
27
baisse de 7 % ce qui ramène l'effectif au niveau de 1984. Le
nombre d'employés
des
coopératives
de
production
reste
approximativement à 32 000 salariés soit une diminution de 6
% depuis 1987 après une forte baisse de 15 % de 1983 à 1987.
- Le sociétariat est un aspect qualitatif des coopératives, il
permet aux salariés en
nombre croissant de devenir des
associés
de
la
SCOP.
Le
nombre
d'associés
augmente
régulièrement
depuis
une
dizaine
d'années,
le
taux
de
sociétariat était de moins de 50 % en 1979,il a atteint en
1989 deux salariés sur trois, de l'ordre de 70 %
(voir tableau
2.1 ).
ii - Les SCOP peuvent se différencier par la taille et par le
secteur d'activité (voir tableau 2.2).
- Les SCOP ont en moyenne 25 salariés comme en 1987, mais
une majorité relative de coopératives a moins de 10 employés.
On peut noter qu'il y a une augmentation relative de la part des
SCOP ayant entre 10 et 50 employés.
- La répartition des SCOP par grand secteur d'activité s'est
modifiée au profit du secteur des services au détriment du
secteur du bâtiment et des travaux publics ; cette évolution
tend vers la structure nationale (en
1989, deux tiers des
emplois étaient dans les services).
28
TABLEAU 2.1 - REPARTITION DES SCOP PAR TAILLE
1987
1990
Nombre
SCOP
Employés
SCOP
Employés
d'employés
N
%
L
%
N
%
L
%
-10
670
49
3792
11
596
47
3207
10
10 - 50
566
42
12664
37
550
44
12304
39
+ 50
122
9
17541
52
116
9
16222
51
TOTAL
1358
100
33997
100
1262
100
31 733
100
TABLEAU 2.2 - REPARTITION DES SCOP PAR ACTIVITE
1987
1990
Secteurs
SCOP
Employés
SCOP
Employés
N
%
L
%
T
N
%
L
%
T
BTP
507
37
14737
43
29
428
34
12841
40
30
Ind. Gr. Corn.
117
9
2634
8
22
121
9
2674
8
22
Trav. des Met.
175
13
5 199
15
30
161
13
4586
15
28
Autres Ind.
169
12
5927
18
35
132
11
4952
16
38
SerY. int.
244
18
2388
7
10
239
19
2632
8
11
SerY. Nat.
146
11
3 112
9
21
181
14
4048
13
22
TOTAL
1358
100
33997
100
25
1262
100
31 733
100
25
Source: CGSCOP .(1990 a)
N = Nombre de SCOP
L = Nombre d'employés
T = Nombre moyen d'employés
29
iii - Pour les créations et les disparitions de SCOP,
les
tendances ne sont pas les mêmes.
- Au niveau des créations on assiste à une baisse, tant au
niveau
des
coopératives
qu'au
niveau
des
emplois
(332
créations et 3 134 emplois entre 1987 et 1990 contre 700
créations et 7 000 emplois entre 1984 et 1987).
- En ce qui concerne les disparitions des SCOP et des emplois,
il y a une baisse ; elles passent de 600 SCOP et 13 000
emplois entre 1984 et 1986 à 416 et 6 243 entre 1987 et
1990.
L'activité des coopératives de production s'est accrue en
général ; mesurée par le chiffre d'affaire hors taxes, on a une
croissance moyenne de 10 % de 1986 à 1989.
En se référant à
la définition de la coopérative de
production la SCOP est une entreprise autogérée ; elle stipule
(voir ANTONI p. 31) "Les coopératives ouvrières
de production
sont des entreprises fonctionnant sur un marché et soumises à
la concurrence. Elles groupent des travailleurs qui sont ou ont
vocation à devenir leurs co-propriétaires et co-gérants ; leur
fonctionnement obéit à des principes démocratiq ues.
Elles
tendent à la satisfaction de leur membres non seulement sur le
plan économique mais aussi sur le plan social. ..".
De plus, leur pratique confirme cette définition, on a
30
- les travailleurs sont en majorité des associés,
- tous les travailleurs ont la possibilité d'être associés,
- le pouvoir est démocratique (une personne, une voix).
Après
avoir
décrit
le
mouvement
coopératif
de
production et montré que les SCOP sont des entreprises
autogérées nous exposons la théorie économique de l'auto
gestion
en
montrant
que
l'autogestion
est
un
système
économique efficace. Un tel exposé est intéressant car une
fois l'existence d'un équilibre d'autogestion établie, d'autres
aspects peuvent être étudiés.
2.2 - THEORIE DE l'AUTOGESTION
L'entreprise
autogérée
peut
se
définir
comme
une
organisation économique où les décisions de production sont
prises collectivement par les travailleurs impliqués dans la
productionS,
VANEK
(1970)
a
fait
ressortir
les
caractéristiques suivantes
- le processus de gestion est basé sur une règle de majorité où
chaque membre dispose d'une voix,
- le revenu est partagé entre les membres,
- les entreprises opèrent librement avec les prix de marché,
- chaque membre a un droit d'usage sur l'actif de la firme,
mais ce droit est non transférable.
8
. Voir DREZE (1984) p. 14
31
La théorie économique de l'autogestion s'est développée à
partir d'une représentation simpli'fiée de la firme autogérée
avec comme points de départ les travaux de WARD (1958) et de
DOMAR (1966) ; c'est VANEK qui a véritablement posé les bases
de la théorie de l'autogestion 1.
2.2.1 - EQUILIBRE DE L'ENTREPRISE AUTOGEREE
On considère que la firme autogérée cherche à maximiser
la valeur ajoutée
par travailleur,
la
valeur ajoutée
étant
entendue au sens du produit des ventes, moins le coût des
biens intermédiaires, moins les charges du capital
Dans un premier temps, la firme autogérée est vue dans
sa plus simple expression
le travail est homogène. Cette
hypothèse est relachée.pour tenir compte de la possibilité d'un
facteur travail hétérogène car le processus de production
nécessite normalement plusieurs types de travail différenciés
par les qualifications, les tâches et peut être les horaires.
On suppose qu'il y a L types de travail, représentés par le
vecteur Z = (z1' ... , zl' ... , zL) qui sert à produire G biens qu'on
désigne par le vecteur y (pour un facteur de production, la
composante est négative). Le problème qui se pose est de
savoir, dans ce cas comment la valeur ajoutée est partagée
entre les membres de l'entreprise surtout lorsqu'on a les
1
- MEADE (1972) synthétise et discute les principales propositions de
VANEK
32
mêmes quantités de types de travail différents ; probablement
il
n'y a pas égalité de traitement
: on
peut définir des
coefficients
al de pondération des types de travail. Une fois
.Ies coefficients al convenus dans l'entreprise, elle maximise
la valeur ajoutée de la manière suivante! :
p y - r
(2.1 )
Max
=V
L
(y,z)
l aL zL
l= 1
où
p est le prix de y.
V la valeur ajoutée par unité de travail
et
r les charges afférentes au capital.
De
manière
équivalente,
si
f(z)
désigne
la
valeur
maximale de py, compatible avec un vecteur z donné,on a :
(2.2)
Max
z
Les conditions du premier ordre sont données par
L
àf
-
l aL z ./, - aL [f(z) - r]
àZL L= 1
(2.3)
=
0
[i atZt)2
b1
- Voir DREZE (1984) déjà cité.
33
c'est-à·d i re
(2.4)
(2.5)
~-a V
àZl, -
l,
La productivité marginale en valeur du type de travail l,
est égale à la part de valeur ajoutée attribuée à une unité de
type de travail l,.
Les coefficients de pondération al, d'une entreprise ne
peuvent être décidés indépendamment des autres entreprises
au
risque de difficulté
certaine
si
l'entreprise
alloue
une
rétribution moindre : l'équilibre de la firme autogérée doit
être traité au niveau de l'ensemble de l'économie.
2.2.2 - EQUILIBRE D'AUTOGESTION
Dans une économie d'autogestion, les entreprises sont
organisées par les travailleurs qui achètent des biens aux prix
de marché et se partagent la valeur ajoutée.
L'équilibre
d'autogestion
est
défini
en
utilisant
le
concept classique d'équilibre général. Cette approche permet
d'étudier
également
l'efficacité
économique
du
système
d'autogestion.
34
On suppose une économie composée de consommateurs et
d'entreprises.
i - Consommation
La consommation est réalisée par 1 individus (i = 1, ... , 1)
pouvant être à la foi des consommateurs, des prestateurs de
travail, des gestionnaires et des propriétaires. On dispose de G
biens (g = 1, ... , G) déterminés par leurs caractéristiques
physiques, de date et de bien ; on a L types de travail générés
par l'indice 1, et J entreprises (j = 1, ... , J).
Soient
=
(x~ ....,x~, ...,x~) le vecteur de
consommation de l'individu i et
Zi = (z;, ...• z~, ...• z~) son offre de travail.
Chaque individu à
la possibilité d'offrir son travail à
plusieurs entreprises, d'où
(2.6)
Chaque individu dispose de dotations initiales wi et d'une
part 8
d'installations rémunérées par rj
ij
1
(2.7)
8··
~ 0 et L 8·· = 1
IJ
i =1 IJ
35
Le revenu Ri de l'individu i est donné par
L
J
(2.8)
Ri = pwi + l
l
.l= 1
i =1
où pw i est la valeur des dotations initiales de i.
J
L
l
l
Z i i a j vj est le revenu du travail et
.l
.l
i =1 .l= 1
J
sijri est le revenu de la propriété.
li=1
ii - Production
Le
processus
de
production
est
effectué
par
J
entreprises
utilisant
pl usieurs
types
de
travail
et
qui
maximisent la valeur ajoutée par unité de travail.
Pour
permettre
la
libre
formation
des
entreprises
autogérées,
on
suppose
que
J
contient
k
entreprises
potentielles pour lesquelles ri = o.
Un équilibre d'autogestion est une situation dans laquelle
chaque
individu
maximise
ses
préférences
et
chaque
entreprise sa valeur ajoutée par unité de travail. Cet équilibre
est donné pari
- un plan de production (yj, zj) pour chaque entreprise,'
- DREZE (1974).
36
- un plan de consommation (Xi, zi) pour chaque individu,
- un vecteur de prix p, un vecteur de redevances r ainsi qu'une
matrice de coefficients de pondération des différents types de
travail
li:= [ ~l
Il est entendu ques ces plans de production et de
consommation sont possibles, réalisables et préférés à tout
autre plan.
Les résultats suivants 'sont établis l
l'existence d'un équilibre d'autogestion est prouvée,
- l'ensemble des plans de production, de consommation et de
travail
compatibles
avec
un
équilibre
d'autogestion
est
identique à l'ensemble des plans compatibles avec un équilibre
concurrentiel,
- tout équilibre d'autogestion est un optimum de Pareto et tout
optimum de Pareto correspond à un équilibre d'autogestion.
Ces résultats restent vrais lorsqu'on inclut la possibilité
de contrats de financement (voir DREZE (1989) p. 91).
Les
résultats
précédents
sont
importants
car
ils
permettent d'établir la cohérence du système d'autogestion et
montrent que l'économie autogérée et l'économie de propriété
privée sont deux systèmes également efficaces ; de plus ces
deux systèmes peuvent coexister au sein d'une même économie.
1
- DREZE (1989).
37
Toutefois une remarque importante s'impose.
RemarQue
Le modèle théorique utilisé ne recouvre pas exactement
la pratique des coopératives de production
il permet de
montrer à partir d'un théorème d'existence,
la cohérence
interne et l'efficacité du système d'autogestion.
Mais l'efficacité de l'autogestion est obtenue grâce à une
hypothèse de libre entrée sans laquelle le comportement de
l'entreprise autogérée en matière d'emploi est atypiq ue ; en
effet l'entreprise autogérée engage du travail tant que la
productivité marginale en valeur est supérieure à la valeur
ajoutée par unité de travail. Par conséquent, lorsque le prix de
l'output augmente, on aboutit à une baisse de l'emploi ce qui
est pervers. Toutefois, à cause de la libre entrée, lorsque le
prix
augmente,
de
nouvelles
coopératives
vont
se
créer
entrainant une baisse du prix jusqu'à ce que les valeurs
ajoutées par unité de travail et les productivités marginales
en valeurs soient les mêmes dans tous les secteurs éliminant
ainsi le comportement pervers .
.Dans le cas des coopératives de production françaises, la
possibilité de faire appel à des travailleurs non coopérateurs
permet
d'éviter
cette
difficulté.
En
effet,
lorsq ue
la
productivité marginale en valeur est inférieure à la valeur
38
ajoutée par unité de travail, il est intéressant d'employer des
travailleurs au salaire du marché.
2.2.3 - APPROCHE DES DROITS DE PROPRIETEl
La structure des droits de propriété est généralement
définie comme le droit d'utiliser un actif, de s'appropriéer son
rendement et d'en changer la forme ou la nature ainsi que
d'assumer les conséquences des changements dans sa valeur.
Le propriétaire peut donc transférer ses droits en totalité ou
en partie, soit en vendant soit en louant son actif.
En ce qui concerne les coopératives de production, les
membres possèdent un droit sur les actifs productifs,
ils
peuvent disposer des revenus provenant des actifs et décider
de
l'utilisation
des
actifs
mais
les
actifs
ne
sont
pas
transférables.
- Problème de l'horizon
Dans la mesure où le droit au s.urplus dépend de l'emploi,
le choix des investissements est fonction du temps à passer
dans
l'entreprise
le
choix
risque
de
privilégier
les
investissements rentables à court terme ce qui peut être
dommage pour l'entreprise, à terme. Dans le cas des SCOP
françaises le problème est atténué car l'employé qui quitte la
1
- Voir par exemple MILLEQUANT (1987) et COTE et DESROCHERS (1990).
39
coopérative
(départ
à
la
retraite)
reste
sociétaire
par
conséquent continue de bénéficier de sa part de valeur ajoutée.
ii - Problème de propriété collective
Les nouveaux associés acquièrent les mêmes droits sur
la
valeur
ajoutée
que
les
anciens
dans
la
mesure
où
l'entreprise
est
la
propriété
collective
de
tous
les
travailleurs. Pour cette raison, certains auteurs pensent que
tout
projet
nécessitant
un
accroissement
de
la
force
de
travail sera négligé par les anciens membres à moins qu'il
permette l'accroissement des flux monétaires par travailleur
(les parts n'étant pas réévaluées). Ce problème est allégé dans
des
SCOP
françaises
puisqu'elles
ont
la
possibilité
d'embaucher des travailleurs non sociétaires.
iii - Difficulté liée à la non transférabilité des actifs
Les droits n'étant pas transférables, JENSEN et MECKLING
(1979) pensent que le contrôle des managers ne sera pas
efficace dans la mesure où les parts ne sont réevaluées et
échangées ; personne ne va se spécialiser dans le contrôle pour
s'approprier le surplus résultant d'une augmentation de la
productivité. Dans les coopératives de production, le contrôle
est plutôt mutuel que centralisé ; et il n'est pas certain que le
contrôle centralisé soit meilleur l .
1
- Voir PUTIERMAN (1984).
40
Au delà de l'efficacité globale du système d'autogestion
énoncée précédemment,
il est important d'étudier certains
modes
de
réalisation
de
l'économie
autogérée l .
Nous
retiendrons
certains
éléments
que
nous
essayerons
d'appréhender empiriquement, et qui sont directement liés à
l'essence
même de
l'autogestion. Il
s'agit par exemple de
l'accession à la qualité d'associé des employés et du problème
de financement des coopératives de production. Ces deux
éléments fondamentaux seront analysés à travers leur impact
sur la production. Mais avant
quel est l'effet de l'autogestion
1
sur l'efficacité de la firme ?
2.2.4 - EFFETS DE L'AUTOGESTION
BONIN
et
PUTTERMAN
(1987)
dans
leur
ouvrage
présentent les résultats théoriques sur les conséquences de
l'autogestion. On peut remarquer que les résultats ne sont pas
robustes car dépendant des hypothèses faites dans chaque
modèle. Comme le note DREZE (1988) p. 14 "il faut s'efforcer
de faire bon usage de la théorie y recourant là où elle peut
aider tout en la complétant par d'autres démarches dans les
autres cas". Les modèles théoriq ues ne sont pas toujours
directement testables
;
nous
présentons
tout
de
même
quelques résultats issus de la littérature.
- KOLM (1984) souligne l'importance des modes de réalisation dans la
comparaison des systèmes.
41
• Effets sur la capacité productive des membres
La participation à la gestion permet de résoudre plus
facilement les éventuels conflits et, une meilleure circulation
de l'information ce qui réduit les mutations de personnel et
par conséquent agit sur le capital humain. A l'inverse d'autres
pensent que la participation des travailleurs réduit la capacité
managériale
des
dirigeants
car elle diminue leur autorité
ainsi que leur pouvoir discrétionnaire l .
ii • Effets sur l'effort des travailleurs
On pense que dans une organisation participative, il y a
une propension
plus
grande à
l'effort à
cause
de leurs
responsabilités
et de
leurs
revenus
liés
à
l'efficacité de
l'entreprise.
Pour
certains
la
motivation
provient
essentiellement
de
la
participation
à
la
gestion2.
Pour
d'autres la participation à la propriété et aux bénéfices est
aussi
importante3.
La participation
au
bénéfice
n'est
pas
toujours
une
preuve
de
motivation
lorsq u'il
est
difficile
d'identifier l'effort de chacun 4 .
1
- Voir JONES (1976).
2
• Voir CABLE et FITZROY (1980).
3
- VANEK (1970) considère les stimulants matériels comme secondaires.
4
• Voir ALCHIAN et DEMSETZ (1972).
42
iii - Autres effets
La participation à la gestion permet une souplesse quant
aux horaires et aux conditions de travail. Mais la participation
à la gestion peut ralentir les prises de décisions et peut être
conduire à des décisions inefficaces ; dans le cas de décisions
à la majorité, certaines difficultés peuvent apparaître l .
L'idée de VANEK (1971) est qu'un capital productif détenu
en commun par les travailleurs et non rémunéré (réserves
collectives) génère une rente implicite. Les travailleurs ont
donc intérêt à être peu nombreux pour en retirer une part plus
grande ; ce qui risque de freiner l'entrée de nouveaux membres.
Les résultats théoriques comme nous l'avons déjà signalé
sont peu
robustes et il
est alors
intéressant de pouvoir
apporter des éléments complémentaires à partir de travaux
empiriques ; c'est ce que nous faisons à travers l'estimation
de la frontière de production et l'évaluation de l'efficacité
productive des coopératives de production françaises.
Le modèle utilisé tient compte de deux particularités
importantes des SCOP, à savoir la possibilité de faire appel à
des travailleurs non sociétaires et à du capital extérieur. Le
modèle permet entre autre d'apprécier l'impact de ces deux
variables participatives sur la production. L'importance de la
première a été déjà montrée précédemment dans l'efficacité
1
- Voir BONIN et PUTTERMAN (1987) p. 56.
43
de. l'autogestion. Quant au recours au capital extérieur, il est
important car il pose le problème de la participation à la
gestion
des
détenteurs
extérieurs
de
capital
et
de
leur
contrôle de la coopérative.
CHAPITRE 3
FRONTIERES DE PRODUCTION ET
MESURES D'EFFICACITE
44
3 -
FRONTIERES DE PRODUCTION ET
MESURES D'EFFICACITE
L'opposition que l'on peut faire entre fonction de production
et frontière de production n'est pas d'ordre théorique. La théorie
économique a établi depuis longtemps que, dans le concept de
fonction de production, une notion de maximum est sous jacente 1..
La différence entre ces deux concepts intervient dans la
modélisation du processus de production. Au delà de la technologie,
le rôle de l'aléa est primordial. Dans la fonction de production, on
suppose que l'aléa est d'espérance mathématique nulle signifiant
que les facteurs non explicités (y compris l'efficacité technique)
se compensent. Dans la littérature des frontières, on modélise
l'inefficacité en supposant qu'elle est une variable non négative.
Pour
ce
qui
est
de
l'efficacité,
comme
signalé
dans
l'introduction, nous parlons indifféremment d'efficacité technique
ou productive.
La fonction de production se définit comme une fonction qui
donne la quantité maximale possible de l'output, étant données les
quantités d'inputs2 . En pratique, la fonction de production obtenue
par la régression de l'output sur les inputs fournit des résidus
positifs et négatifs ce qui
ne correspond pas toujours à la
définition précédente. Lorsque l'intérêt de l'étude porte également
1
- Voir KOOPMANS (1957) section 3.2 chapitre 1.
2
- Voir par exemple MALINVAUD (1982).
45
sur l'estimation de l'efficacité, la quantité maximale d'output est
pertinente et peut être exprimée comme une fonction des inputs ;
cette fonction est alors appelée frontière à cause de l'idée de
maximum.
Une fois la frontière estimée, elle sert de base à la mesure de
l'efficacité
productive.
Il est important de remarquer que l'efficacité est définie
dans un modèle particulier. L'efficacité apparaît donc, comme un
paramètre du modèle.
Deux approches sont suivies pour l'estimation de la frontière
de production, l'une paramétrique et l'autre non paramétrique. C'est
plutôt l'approche paramétrique qui
nous
intéresse,
mais
nous
présentons
aussi,
brièvement
l'approche
non
paramétrique
à
laquelle nous faisons allusion comme utilisant en -général des
méthodes déterministes.
Il est nécessaire de préciser ce que nous désignons par les
approches paramétrique et non paramétrique.
Un modèle statistique est un couple (Z,P) où Z est l'ensemble
des
observations
(Z
pouvant
être
partitionné
en
variables
endogènes et exogènes) et P une famille de lois de probabilité sur
Z.
Les questions concernant les phénomènes concrets peuvent
souvent
s'exprimer
en
fonction
de
paramètres
réels
d'où
46
{Pe' avec e E E> c [R p} ; dans ce cas, le modèle statistiq ue est dit
paramètrique. Dans le cas contraire, lorsque [RP est de dimension
infinie, e est un paramètre fonctionnel et le modèle est dit non
paramétrique (E> cff).
Dans la littérature des frontières de production, l'approche
paramétrique est basée sur un modèle statistique paramétrique.
Par contre, en général, l'approche non paramétrique ne fait pas
référence à un modèle statistique paramétrique. Par contre, en
général, l'approche non paramétrique ne fait pas référence à un
modèle statistique explicite ; cette approche utilise plutôt des
méthodes permettant de décrire un ensemble d'observations. Mais il
est important de signaler la possibilité de modèles statistiq ues
non paramétriques dans le domaine des frontières de production l ,
3.1 - APPROCHE NON PARAMETRIQUE
Dans
cette
approche,
utilisée
dans
l'article
pionnier de
FARRELL2 on ne
spécifie pas à priori une forme explicite de la
fonction
mais
plutôt
certaines
propriétés
que
les
points
de
l'ensemble
de
production
doivent
satisfaire.
Une
fois
les
hypothèses choisies, les données sont analysées en déterminant si
chaque point peut être considéré ou non comme élément de la
frontière.
Selon
les
hypothèses
retenues,
plusieurs
méthodes
peuvent être utilisées pour construire la frontière et déterminer
- Voir par exemple le modèle de BANKER et MAINDIRATIA (1985) cité par
SCHMIDT (1986).
2
. Déjà cité.
47
les niveaux d'efficacité. Les méthodes DEA et FDH 1 sont les plus
utilisées 2 .
La méthode FDH
est la plus simple des méthodes non
paramétriques. Une observation est déclarée inefficace lorsqu'elle
est
dominée
c'est-à-dire
qu'on
peut
trouver
un
point
de
l'échantillon avec une quantité d'output supérieure et des quantités
d'inputs inférieures ou égales. Elle aboutit à une frontière qui peut
ne pas être convexe.
La méthode DEA fait l'hypothèse de convexité de l'ensemble de
production et en fonction de certaines hypothèses supplémentaires,
nous avons plusieurs variantes de la méthode. Concrètement, d'un
point de vue empirique, les mesures d'efficacité correspondant aux
méthodes
précédentes
sont
obtenues
comme
solutions
de
programmes linéaires appropriées.
Le
programme type
est le
suivanP
:
Soit Z = {(x k, y ) 1 k = 1, ... , n}
un
ensemble
de
n
k
observations sur le vecteur x
de 1 inputs et sur le vecteur Yk de J
k
outputs.
Si
on
suppose
des
rendements
d'échelle
constants
(frontière
dénommée
DEAF),
le
degré
d'efficacité
de
chaque
1
_ DEA: Data Envelopment Analysis, expression introduite dans la littérature
par CHARNES, COOPER et RHODES (1978).
- FDH : Free Disposai Hull (hypothèse de libre disposition des inputs et des
outputs, la méthode a été développée par DEPRINS, SIMAR et TULKENS
(1984).
2
_ Une bonne synthèse de cette approche se trouve dans TULKENS (1990), voir
également SEIFORD et THRALL (1990). LAND, LOVELL et THORE (1988) et
OLESEN et PETERSEN (1989) ont essayé d'introduire des facteurs aléatoires.
3
- Voir TLlLKENS (1990).
48
observation k est obtenu comme la valeur de (1/ak) où ak est la
solution optimale du programme (3.1).
(3.1)
Max ak
{ak,b h,h=1, ... , n}
sous les contraintes suivantes
n
- ak y k +
L b h Yh ~ 0
h=1
a k , b h ~ 0, h = 1, ... , n
où l'on cherche les valeurs des b
qui maximisent a k ; les hh étant
h
les
coefficients
qui
définissent
le
cône
engendré
par
les
observations.
Si on ajoute la contrainte
n
(3.2)
L b ~ 1
h
h=1
on a une frontière où les rendements d'échelle sont constants puis
décroissants (frontière DEAC).
Lorsque (3.2) est remplacé par
n
(3.3)
L bh = 1
h=1
49
la frontière implique des rendements
d'échelle croissants
puis
décroissants (frontière DEAV).
Si nous introduisons les (n + 1) contraintes
n
(3.4)
L b = 1
h
i= 1
b
E {O,1},
h = 1, ... , n
h
on a une frontière FDH.
Graphiquement,
ces
différentes
frontières
peuvent
être
représentées de la manière suivante dans le cas d'un input et d'un
output.
Graphique 3.1
Frontières DEA et FDH
y
c
•
o
v
le
OAF=DEAF
OABC= DEAC
VABC = DEAV
VAKBC=FDH
50
Un élément nous semble fondamental dans cette approche. Les
points situés au voisinage de la frontière sont déterminants pour
l'estimation de la frontière et représente l'essentiel du contenu
informationnel de l'échantillon.
Cette approche est très pertinente dans les situations où
réellement on s'intéresse au voisinage de la frontière ou du moins
lorsqu'une information à priori nous permet de penser qu'il faut se
limiter aux seules entreprises opérant près de la frontière.
3.2 - APPROCHE PARAMETRIQUE
Dans l'approche paramétrique, on fait l'hypothèse que la
fonction
peut
être
spécifiée
sous
la
forme
d'une
fonction
particulière.
La frontière peut être obtenue par une estimation statistique
lorsqu'on précise le processus aléatoire qui engendre les données
ou par ~es méthodes de programmation non statistiques. Dans ce
travail nous nous intéressons aux méthodes statistiques l . Dans
l'approche
paramétrique
(statistique),
on
distingue
la frontière
déterministe de la frontière stochastique.
1
- Pour l'approche non statistique, voir par exemple AIGNER et CHU
(1968), TIMMER (1971) ou SCHMIDT (1986).
51
3.2.1 - FRONTIERE DETERMINISTE
1 - Estimation de la frontière
Le
modèle
de
frontière
déterministe
pour des
données
transversales s'écrit sous forme linéaire l (en logarithme) comme
suit
où ~O (scalaire) et
~1 [(k-1) X 1] sont les paramètres de la
frontière.
On remarque que dans la frontière déterministe, ce qui est
considéré comme aléatoire est essentiellement l'inefficacité. Les
facteurs purement aléatoires comme les erreurs de mesures ou les
chocs accidentels ne sont pas modélisés.
Nous avons par conséquent Yi ~ f(xi'~)' Dans la spécification
(3.5), tous les points sont sur ou en dessous de la frontière f(xi'~)
qui est déterministe. Aussi tout écart entre la frontière et une
observation
quelconque,
représentée
par
la
variable
ui
est
entièrement considéré comme de l'inefficacité.
On
peut
remarquer
que
dans
le
modèle
de
frontière
déterministe, l'espérance mathématique du terme d'erreur u n'est
i
pas nulle, E(uj);é O. Comme conséquence, les moindres carrés
- La linéarité n'est pas indispensable, elle est utilisée pour faciliter la
présentation.
52
ordinaires fournissent les meilleurs estimateurs du vecteur ~, à
l'exception du terme constant Ba; cette difficulté peut être résolue
par des corrections relativement simples qui conduisent à deux
méthodes : les moindres carrés corrigés et les moindres carrés
décalés.
- Les moindres Carrés Corrigés
Cette méthode consiste dans une première étape, à estimer la
fonction
de
production
par
la méthode
des
moindres
carrés
ordinaires. On ne tient pas compte à cette étape de l'existence
d'inefficacités.
Pour passer à
la frontière de production, cette
méthode propose dans une deuxième étape, de corriger le terme
constant en utilisant les moments des résidus des moindres carrés
ordinaires. Soit v la moyenne de
u
on peut définir e
i
= v - u en
retranchant et en ajoutant v dans le membre de droite de l'équation
(3.5). Le terme constant devient 130 = Ba· v et la moyenne de e et
nulle. On voit alors que, pour passer de la fonction de production à
t
la frontière de production, il suffit d'ajouter v à 130 pour obtenir ~a
; v peut être estimé à partir des moments des résidus des moindres
carrés ordinaires dès qu'une distribution particulière est supposée
pour le terme u. On obtient alors des estimateurs non biaisés et
convergents de l'ensemble des paramètres.
On
pe"ut
réécrire
(3.5)
de
la
manière
suivante
Yi =B a+ X i ~1 + e ; on peut donc estimer cette équation par les
moindres carrés ordinaires ainsi que les moments centrés (m)
53
d'ordre deux et trois de e.
On a de plus m (e) =
m (u) et
2
2
m (e) = - m (u). Pour une distribution donnée de u (par exemple
3
3
exponentielle ou gamma) on a des relations entre les moments de u
qui nous permettent d'estimer v et d'identifier fJo et ui' Mais cette
méthode pose des problèmes lorsque l'estimation de v a une valeur
négative. De plus cette méthode ne garantit pas que toutes les
observations sont au plus sur la frontière.
ii - Les Moindres Carrés Décalés
Les moindres carrés décalés! sont très proches de la méthode
précédente. Elle consiste à corriger le terme constant non pas, par
v, mais par le résidu positif le plus élevé des moindres carrés
ordinaires: Toutes les observations sont donc en dessous de la
frontière sauf une qui se situe sur la frontière. L'estimateur du
terme constant est convergent mais biaisé.
iii - La Méthode du Maximum de Vraisemblance
La
méthode
du
maximum
de
vraisemblance
exige
une
hypothèse sur la distribution du terme d'erreur. SCHMIDT (1976) a
fait ressortir les problèmes liés aux propriétés asymptotiques des
estimateurs du maximum de vraisemblance, car dans le cas de la
frontière déterministe,
le domaine
de variation
de la variable
aléatoire
dépend
des
paramètres.
Aussi
les
propriétés
asymptotiques sont en général incertaines. GREENE (1980) a obtenu
des conditions suffisantes sur la distribution de u qui permettent
1
• Voir GREENE (1980)
54
aux estimateurs du maximum de vraisemblance de retrouver les
propriétés
asymptotiques
habituelles.
Les
conditions
sont
les
suivantes : si g est la densité de u, g(O) = 0 et g'(u) tend vers zéro
lorsque u tend vers zéro. Ces conditions assez restrictives ne sont
pas satisfaites par la distribution normale tronquée qui est la plus
uUlisée ; elles peuvent être satisfaites par les distributions
de
type gamma. Mais on note que l'hypothèse. sur la distribution de
l'inefficacité technique ne devrait pas être guidée uniquement
par
des convenances purement statistiques.
Dans l'approche déterministe, la mesure d'efficacité est plus
intuitive ; c'est une mesure de l'écart entre la production observée
et
la
production
maximale.
Soient
exp(y*)
et
exp
(y)
respectivement la production maximale et la production réalisée.
On note qu'une production sur la frontière est caractérisée par un
résidu u qui est nul. En se référant à la frontière (3.5), on a
et
La mesure d'efficacité de la firme
est alors donnée par
(3.8)
eff = exp (yyexp (~) = exp (- u
j
i)
c'est-à-dire le rapport entre la production réalisée et la production
maximale. On remarque que eff est positif et au plus égal à un.
j
55
Graphiquement, dans un espace économique à deux dimensions (un
output y et un input x), nous avons :
Graphique 3.2
output
f
-----
•
JO
•
Y
• •
•
•
1
Y
-
-
-
- -- ~A
•
1
\\
1
1
x
input
3.2.2 - FRONTIERE STOCHASTIQUE
1 - Estimation de la frontière
Le modèle de frontière stochastique a été introduit dans la
littérature par AIGNER, LOVELL et SCHMIDT (1977) et MEEUSEN et
VAN DEN BROECK (1977). Il s'écrit sous la forme linéaire en
logarithme
(3.9)
Yi = 130 + X i 131 - ui + Vi
56
Par rapport au modèle déterministe (3.5), on fait l'hypothèse
que
nous· avons
en
plus
du
terme
d'erreur
u
représentant
j
l'inéfficacité, le terme d'erreur habituel qui prend en compte les
variations purement aléatoires. La caractéristique essentielle de
la frontière stochastique par rapport à la 'frontière déterminante,
c'est que dans la première, l'évaluation de l'efficacité incorpore
d'une certaine façon les effets aléatoires.
Graphiquement,
la
frontière
stochastique
peut
être
représentée de la manière suivante :
GRAPHIQUE 3.3
output
- f
~
input
Dans la mesure où
l'espérance mathématique du terme
d'erreur composé Ci = Vi - u n'est pas nulle, l'estimation du modèle
j
(3.6) par les moindres carrés ordinaires n'est pas adéquate, par
conséquent des corrections sont nécessaires comme dans le cas de
la frontière déterministe
(3.5). Au contraire,
il
n'y a pas de
57
problème avec la méthode du maximum de vraisemblance; pour des
distributions choisies de u
et vi' on obtient les estimateurs du
j
maximum de vraisemblance qui ont les propriétés asymptotiques
habituelles.
Dans le modèle de frontière stochastique nous avons un terme
d'erreur composé d'une somme de variables aléatoires. Ainsi on
modélise à la fois l'inefficacité de la firme ainsi que d'autres
facteurs non pris en compte par la spécification comme les chocs
accidentels, le mauvais temps c'est-à-dire de manière générale les
facteurs qui ne sont pas sous le contrôle de la firme. Par contre
l'inefficacité est le fait de facteurs se trouvant sous le contrôle de
la firme, c'est son incapacité à opérer sur la frontière. On s'attend
à un problème d'identification car on ne peut pas à partir des
observations dissocier les deux composantes de l'erreur. Une
première
difficulté
peut
être
résolue
par
une
modélisation
appropriée
de
chaque
composante
de
l'erreur.
En
effet,
la
composante
u
représentant
l'inefficacité
est
une
variable
j
positive. La composante vi désigne des événements qui peuvent
avoir un impact positif ou
négatif et qui se
compensent en
moyenne ; elle prend donc des valeurs réelles.
La deuxième
difficulté est
relative
à
l'estimation
de
l'efficacité
de
chaq ue
firme.
Le modèle (3.9) a été par la suite, généralisé pour pouvoir
utiliser les données de panel1.
1
- Voir par exemple BAnE8E, COElLi et COlBY (1989) ; pour les données
cylindrées on peut se référer à PIn et lEE (1981) et à BATTE8E et COElLi
(1988).
58
(3.10)
. avec t = 1, 2, .'" Ti
et i = 1, 2, .'" N
où
exp (Yit) est la production de la tième période de la ième firme,
exp (xit) est le vecteur [( k -1) X 1] des variables explicatives de
la Tième période de la ième firme,
f3] est un vecteur [k - 1] x 1) des paramètres inconnus de frontière,
de même que le coefficient f3 '
0
Ti représente le nombre d'observations de la ième firme,N est le
nombre de firmes,
Vit est le terme d'erreur habituel de la firme
à la période t,
u représente l'inefficacité de la firme i.
j
On
suppose
que
l'inefficacité
u
de
la
firme
lui
est
j
spécifique mais ne dépend pas du tempsl.
Pour l'estimation
du
modèle
(3.7)
deux approches
sont
possibles :
- la méthode du maximum de vraisemblance que nous utilisons sera
exposée au chapitre 4,
1
. KUMBAKHAR (1990) et BATIE5E et COELLI (1991) proposent des
méthodes où l'inefficacité dépend du tem ps.
59
- les méthodes habituelles des données de paneP (cylindrées)
utilisées par SCHMIDT et SICKLES (1984) lorsque l'inefficacité ne
dépend pas du temps et par CORNWELL, SCHMIDT et SICKLES (1990)
lorsque le terme d'inefficacité dépend du temps.
Ils proposent d'estimer les effets fixes et aléatoires par les
méthodes basées sur les moindres carrés.
Posons:
*
(3.11 )
(30 = (30 - v
(3.12)
*
de sorte que Uj soit de moyenne nulle.
De manière équivalente à (3.10), on a
(3.13)
Yjt = (3 0 + X jt (31- U i + Vit
ou
(3.14)
Y"t = (30" + X (31 +V"t
1
1
it
1
avec
1
• Les méthodes habituelles des données de panel sont exposées de manière fort
pédagogique dans DORMONT (1989).
60
*
*
(3.15)
BQi = Ba- uj = Ba - u j
Si on suppose un effet fixe pour chaque firme,le modèle (3.1"4)
peut être estimé par les moindres carrés en introduisant des
variables
muettes ou
en
utilisant des
variables
centrées
par
rapport à la moyenne de chaque firme ; on obtient ainsi les
estimateurs "Intra". Par contre, si on fait l'hypothèse d'un effet
aléatoire pour chaque firme,
la méthode des moindres carrés
généralisés peut être utilisée pour estimer le modèle (3.13).
2 - Evaluation de l'efficacité
Lorsqu'on utilise les méthodes habituelles des modèles avec
des données de panel pour estimer la frontière de production, il
faut par la suite évaluer l'efficacité productive de chaque firme.
Cette
évaluation
est
moins
évidente
que
dans
les
cas
non
paramétrique et déterministe.
Dans le cas du modèle à effet 'fixe (utilisation de variables
muettes), on obtient pour chaque firme l'effet
~aj pour i variant de
1 à N. Nous pouvons définir ~a comme la plus grande valeur des
effets fixes c'est-à-dire
~a = max( ~aj)' d'où on obtient la mesure
d'efficacité de chaque firme eff par
j
.....
-
(3.16)
effj = exp( BQi - Ba)
i = 1, ... , N
61
Cette mesure suppose que la firme
la plus
efficace de
l'échantillon a un taux d'efficacité de 100 %. Les propriétés des
estimateurs dans (3.16) ne sont pas évidentes l .
Lorsq u'on utilise un modèle à effet aléatoire estimé par la
méthode des moindres carrés généralisés,
on
peut également
retrouver l'effet individuel à partir des résidus E
de (3.13).
it
T
*
(3.17)
~Oi = lt=1
"
Par la suite,
~Oi peut être décomposé comme précédemment
en
~o et en mesure individuelle d'efficacité.
3.3 - CHOIX DANS L'ANALYSE DES FRONTIERES
3.3.1 - APPROCHE PARAMETRIQUE "Versus" APPROCHE NON
PARAMETRIQUE
L'objectif de cette section est de présenter une brève analyse
comparée des différentes approches dans la méthodologie des
frontières en essayant de faire
ressortir les avantages et les
faiblesses de chaque approche. Sans être exhaustifs, nous_ relevons
quelques points qui nous semblent importants dans la cadre de
notre travail.
- Voir SCHMIDT et SICKLES (1984) p. 369.
62
i - La différence fondamentale entre l'approche paramétrique et
l'approche non paramétriq ue réside dans le fait que la première se
base
sur
un
modèle
statistique
explicite
concrétisé
par
l'utilisation d'une forme fonctionnelle et d'une loi de probabilité
particulière
; ce
qui
n'est
pas
le
cas
dans
l'approche
non
paramétrique.
Il est alors intéressant de se demander quel est
l'effet de
l'utilisation
d'une
forme
fonctionnelle
?
En
utilisant
moins
d'information
que
dans
l'approche
paramétrique,
les
résultats dans J'approche non paramétrique devraient
être moins
précis mais il y a l e risque
d'influencer
les
résultats
en
imposant
une forme fonctionnelle qui n'est pas la plus appropriée.
L'arbitrage entre imposer plus de structures et plus de flexibilité
est un problème permament dans la mesure où plus de contraintes
dans un modèle entraîne de meilleures estimations ; en effet, des
hypothèses fortes génèrent des résultats forts pourvu que les
contraintes
(par exemple la forme fonctionnelle choisie) soient
vraies.
ii - Une autre différence entre ces deux approches est que dans
l'approche non paramétrique, tout se passe comme si, seules les
entreprises opérant au voisinage. de la frontière ont un contenu
informationnel
très
important
dans
la
détermination
de
la
frontière
non
paramétriq ue.
Dans
l'approche
paramétriq ue
par
contre,
toutes
les
observations
sont
pertinentes
dans
la
détermination de la frontière. C'est un aspect à souligner, car selon
les
circonstances,
et
en
fonction
des
informations
à
priori
disponibles, l'une des approches peut être préférée à l'autre et vice
versa.
63
iii • L'avantage de l'approche non paramétrique est qu'elle permet
plus facilement la prise en compte de technologie multiproduction ;
à
l'inverse,
elle
ne
permet
pas
d'apprécier
directement - les
éléments de la technologie puisqu'elle ne fournit que les mesures
d'efficacité productive. Comme précédemment, l'avantage d'une
approche peut être une faiblesse suivant les objectifs poursuivis.
De manière générale, il est difficile de dire de manière
définitive, laquelle des approches est plus pertinente ; car c'est un
choix approprié en fonction du problème posé et qui dépend
également de la sensibilité propre du chercheur.
Le
choix
entre
les
approches
paramétrique
et
non
paramétrique
peut
s'effectuer
sur
la
base
des
informations
disponibles et des objectifs recherchés. Ainsi, par exemple, si nous
nous intéressons uniquement à la mesure de l'efficacité des firmes
d'un secteur ou d'une économie, l'approche non paramétrique peut
être utilisée. Par contre, si en plus de l'efficacité la technologie de
production est d'intérêt, il convient alors d'opter pour une approche
paramétrique.
BJUREK, HJALMARSON et FORSUND (1990) en étudiant
l'efficacité
des
services,
utilisent
l'approche
paramétrique
déterministe
et l'approche
non
paramétrique.
Ils trouvent
les
résultats des deux approches fort semblables ce qui les surprend.
Nous pensons que ce n'est pas si surprenant, dans la mesure où les
méthodes utilisées sont toutes déterministes ; si en plus la forme
fonctionnelle utilisée est proche de l'enveloppe paramétrique, les
résultats seront très voisins. FERRIER et LOVELL (1990) quant à
64
eux, utilisent l'approche paramétrique stochastique et l'approche
non paramétrique ; les résultats obtenus avec ces deux approches
sont- très différents.
Il est important de noter que dans les travaux appliqués
aucune procédure statistique n'est proposée pour choisir entre les
deux approches. Le choix est uniquement effectué sur la base
d'information à priori.
3.3.2· MODELES DE FRONTIERE PARAMETRIQUES
Les choix dans ces modèles peuvent être basés sur des
informations à priori, économiques ou sur des tests statistiques.
i) Du point de vue de la théorie économique, les concepts de
fonction
et
de
frontière
de
production
sont
identiques,
la
différence apparaît dans la modélisation du processus qui génère
les données. Comme le mentionne SCHMIDT (1986)1, d'un point de
vue
statistique,
il
n'est
pas
certain
que
le
maximum
de
la
distribution
de
l'output
(frontière
de
production)
soit
plus
intéressant que la moyenne de l'output (fonction de production).
Cependant,
pour
certains
thèmes
et
en
particulier,
la
détermination de l'efficacité d'une firme, le maximum possible de
l'output est plus approprié ; en estimant le maximum comme
fonction
des quantités d'inputs, nous obtenons la frontière de
1
_ Déjà cité.
65
production qui fournit une base naturelle par rapport à laquelle
l'efficacité est évaluée.
La différence entre fonction de production et 'frontière de
production se situe au niveau de la modélisation du terme d'erreur.
Dans la fonction de production, l'aléa résume un certain nombre de
facteurs aléatoires qui influencent positivement ou négativement
le processus de production et qui se compensent en moyenne. Pour
la frontière de production stochastique, on modélise en plus les
facteurs
sous
le contrôle
de
l'entreprise et qui
entraîne
de
l'inefficacité
empêchant
l'entreprise
d'opérer
sur
sa
frontière.
L'inefficacité apparaît donc comme une composante à analyser dans
le processus de production.
La fonction de production avec un terme d'erreur normal est
estimée
correctement
par
la
méthode
des
moindres
carrés
ordinaires qui fournit également les estimateurs du maximum de
vraisemblance
la frontière de production stochastiq ue quant à
elle
peut
être
estimée
par
la
méthode
du
maximum
de
vraisemblance. Un test de spécification en terme de frontière, est
alors
possible par le rapport
de vraisemblance 1.
Récemment,
HOFLER et SPECTOR (1990) ont suggéré un test en deux étapes pour
la spécification du terme d'erreur. Dans une première étape, on
choisit entre la loi normale et une loi non normale et dans une
1
- STEVENSON (1980) a suggéré ce test; le nombre de degrés de liberté dépend
de la loi du terme d'inefficacité. Dans une loi semi-normale. on a un degré de
liberté et deux avec une normalité tronquée.
- SCHMIDT et LIN (1984) proposent un test basé sur la symétrie des résidus.
66
deuxième étape, si la non normalité est acceptée, on choisit entre
une loi semi normale et une loi non semi-normale.
ii) La caractéristique principale de l'approche paramétrique étant
l'utilisation d'une forme fonctionnelle donnée, la question est de
savoir quelle fonction retenir ? C'est un problème de spécification
qui est général. Il est résolu par le chercheur qui fait un arbitrage
entre les formes flexibles et les formes moins souples.
Dans l'approche paramétrique, se pose le problème du choix
d'une distribution particulière pour le terme d'inefficacité ; LEE
(1983) propose des tests du multiplicateur de Lagrange pour tester
la loi du terme d'inefficacité.
La nature déterministe ou stochastique est importante car
elle
peut
influencer
l'estimation
de
l'inefficacité
BROECK,
FORSUND, HJALMARSSON et MEEUSEN (1980) ont comparé les
frontières déterministe et stochastique ; ils trouvent des résultats
différents selon la frontière utilisée. Ils terminent leur étude (p.
138) en suggérant que le choix de la nature (déterministe ou
stochastique) de la frontière se base sur la qualité des données et
en fonction de l'objectif du travail. Nous pensons que le choix de la
nature de la frontière peut être aussi effectué à partir de tests
statistiques
simples.
3.4 - TEST DE LA NATURE DE LA FRONTIERE
Le choix de la nature (déterministe ou stochastique) de la
frontière est un choix entre les modèles (3.5) et (3.9). Nous nous
67
situons
dans
l'approche
paramétriq ue
Il
est
intéressant
de
remarquer que la spécification (3.5) est un cas particulier de la
spécification stochastique (3.9), lorsque cr:, la variance du terme
d'erreur vi est égale à zéro c'est-à-dire que tous les vi sont nuls
(vi == 0 '<:f i).
La
question
intéressante
est
de
savoir
quel
type
de
modélisation nous choisissons entre d'une part, une modélisation
qui tient compte de l'inefficacité et d'autre part une spécification
tenant compte
à la fois
de
l'inefficacité et d'autres facteurs
aléatoires comme des variations accidentelles.
Le problème est alors de choisir la spécification appropriée
sur la base du test suivant :
(3.18)
y. = (30 + X. (31 - u· + v·
1
1
1
1
Les hypothèses Ho et H1 sont des hypothèses emboîtées.
Pour
répondre
à
cette
préoccupation,
nous
proposons
d'utiliser deux types de tests pratiques ; à savoir les tests de
WALD et du rapport de vraisemblance l
dont l'utilisation, pour
répondre à cette question est suggérée par N'GSO (1991).
- GOURIEROUX et MONFORT (1989) exposent les principes des tests fondés
sur la vraisemblance.
68
3.4.1 - TEST DU RAPPORT DE VRAISEMBLANCE
Nous
savons
que
le
test
du
rapport
de
vraisemblance
nécessite l'estimation du modèle sous les hypothèses Ho et H1 ce
qui revient dans notre cas à estimer une frontière déterministe et
une
frontière
stochastique
par
la
méthode
du
maximum
de
vraisemblance.
A
la
section
3.2,
nous
avons
fait
ressortir
certaines
difficultés liées aux propriétés des estimateurs du maximum de
vraisemblance dans le cas d'une frontière déterministe, lorsqu'on
fait
l'hypothèse
d'une
loi
normale
tronq uée
pour
le
terme
d'inefficacité. Ces mêmes difficultés réapparaissent lorsque nous
utilisons les estimations du maximum de vraisemblance dans les
tests.
Nous envisageons deux cas qui sont les plus utilisés dans la
littérature,
c'est-à-dire
une distribution
de type
normal et une
distribution de type gamma pour le terme d'inefficacité.
- Cas normal - normal tronqué
Dans cette situation, nous supposons que la variable u ~
j
0
représentant le terme d'inefficacité suit une loi normale tronquée
et que la variable v a une loi normale comme d'habitude. Sous ces
j
hypothèses, il n'y a pas de problème pour l'estimation de la
frontière
stochastique
par
la
méthode
du
maximum
de
vraisemblance, ce qui n'est pas la cas pour l'estimation de la
frontière déterministe. " n'est donc pas satisfaisant d'utiliser les
69
estimations de la frontière déterministe dans le test du rapport de
vraisemblance.
ii - Cas normal - gamma
Les
distributions
de
ui et vi sont supposées suivre
respectivement une loi gamma et une loi normale. Dans ce cas, il
n'y a pas de problème pour les estimations par la méthode du
maximum de vraisemblance. En pratique, toutefois, la loi gamma
n'est pas de manipulation aisée et est très peu
utilisée l .
3.4.2 - TEST DE WALD
Le test de WALD est uniquement basé sur l'estimation du
modèle non contraint c'est-à-dire sous l'hypothèse H
;
il nous
1
suffit dès lors d'estimer la frontière
stochastique.
Nous nous
limitons au cas normal - normal tronqué qui est le cas le plus
usuel. Le test de WALD utilisé ici se réduit comme nous verrons à
un test de student car il porte sur un seul paramètre.
Dans l'estimation de la frontière stochastique par la méthode
du maximum de vraisemblance, deux paramétrisations sont le plus
souvent utilisées pour l'obtention des paramètres de variance de
l'erreur composée. La paramétrisation usuelle est celle de AIGNER,
LOVELL et SCHMIDT (1977) ; elle consiste à estimer, la paire (7J2,À)
où c,2 = cl- + cr: est la somme des variances ( cr; étant la variance
1
• Dans un travail récent. GREENE (1990) utilise une loi gamma dans
l'estimation de la frontière stochastique.
70
de v, ~ la variance de la normale dont la troncature donne la loi de
u)
et
)..
=
cr/cr
le
rapport
des
écarts
types.
La
deuxième
v
paramétrisation proposée par BATTESE et CORRA (1977) présente
un intérêt tout
particulier
pour
notre
analyse. En
effet,
ils
suggèrent d'estimer la paire (0-2'0) où 0 = cr2/0-2 donne la part
relative de
~ dans la variance totale.
Nous. avons vu précédemment que Ho apparaît comme le cas
particulier de H
lorsque cr: est nul ; de manière équivalente,
1
0
prend alors la valeur un. Le test (3.19) peut donc se réecrive de
façon suivante :
Ho
0 = 1
(3.20)
Le paramètre 0
étant estimé par la méthode du maximum de
vraisemblance, un test simple peut être effectué sur la base de la
statistique de student.
On note donc que le test proposé est facile d'utilisation
lorsque le paramètre 0
est estimé ; on remarque toutefois que
o = 1..2/(1..2 + 1). Lorsque le paramètre ).. est estimé, on peut obtenir
o
par
la
transformation
non
linéaire
précédente
et
par
approximation linéaire estimer la variance de o. Ainsi on peut
également effectuer le test (3.20). Une paramétrisation en terme
de
cr/cr peut permettre d'effectuer ce choix.
v
71
Nous avons souligné l'importance de la nature (déterministe
ou stochastique) dans l'évaluation de l'efficacité productive. Par
exemple, dans l'agriculture, un climat désastreux contribuerait à
accroître l'inefficacité dans une approche déterministe ce qui ne
sera probablement pas le cas dans une approche stochastique. En
pratique les inefficacités sont plus élevées avec une frontière
déterministe.
Dans
la littérature empirique,
très
souvent,
une
frontière stochastique est utilisée et l'argument à
priori en sa
faveur est qu'elle permet de prendre en compte les variations
purement aléatoires. Mais, d'abord, l'importance relative de ces
variations dans l'erreur composée peut être testée et ensuite,
statistiquement, il y a un gain potentiel d'efficacité à estimer le
modèle restreint (frontière déterministe).
3.5 - ANALYSE DE SENSIBILITE
SCHMIDT (1986) p. 306 fait remarquer que les résultats dans
la méthodologie des frontières ne sont pas robustes, à la lumière
des nombreux travaux
empiriques.
Les
résultats
varient
avec
l'hypothèse faite sur la distribution des termes d'erreur, avec la
nature déterministe ou stochastique de la frontière, avec le type
(paramétrique ou non paramétrique) de la frontière ; les résultats
peuvent varier même en fonction
de
la
méthode d'estimation
utilisée. Il est donc intéressant de pouvoir effectuer une étude de
sensibilité des résultats obtenus. Différentes études dans ce sens
existent dans la littérature.
AIGNER, LOVELL et SCHMIDT (1977) ont utilisé les méthodes
de simulation de Monte Carlo pour analyser les propriétés en
72
échantillons finis des estimateurs du maximum de vraisemblance
dans le modèle de frontière stochastique de base (équation (3.9).
OLSON, SCHMIDT et WALDMAN (1980) utilisent également les
procédures de Monte Carlo pour étudier et comparer les propriétés
des estimateurs du
maximum de vraisemblance,
les moindres
carrés corrigés et un estimateur à deux étapes dans un modèle de
frontière de production stochastique l .
GONG et SICKLES (1980) étudient les performances des
modèles de frontière stochastique avec données de panel en ce qui
concerne les méthodes d'estimateur (maximum de vraisemblance,
moindres carrés généralisés et estimateur Intra). Les résultats
dépendent de la complexité de la technologie sous jacente2•
Récemment EFRON
(1979)
a introduit
une
méthode
de
réechantillonnage appelée méthode du "bootstrap". Elle fournit un
. cadre d'analyse de la stabilité des résultats face à des variations
d'échantillons. Cette méthode a été utilisée dans les modèles
économétriques
habituels
par
d'autres
auteurs,
entre
autres,
FREEDMAN (1981) et RAYNER (1990). Dans l'approche des frontières
de production, SIMAR (1990) utilise la méthode du "bootstrap" pour
obtenir
certaines
distributions
d'échantillonnage
lorsque. les
1
- D'après leurs résultats, les moindres carrés corrigés peuvent être
intéressants dans'certains cas, compte tenu de leur application facile.
2
- Ils pensent que l'estimateur Intra est préférable pour les facilités de
calcul.
73
méthodes d'estimation
habituelles des données de panel sont
employées l .
Dans ce travail, nous nous proposons d'étudier la sensibilité
de nos résultats en utilisant la méthode du "bootstrap". Quel peut
être l'intérêt d'une telle méthode pour étude ?
i - La méthode en elle-même est intéressante car, comme on le
verra plus loin, elle part de l'échantillon et du modèle de départ,
mais une fois le modèle estimé, on ne fait plus référence aux
hypothèses sur les distributions de départ, pour l'obtention des
distributions d'échantillonnage ; cela permet de nous écarter des
hypothèses faites initialement.
ii - L'application de cette méthode dans le cadre des frontières
stochastiques
estimées
par
la
méthode
du
maximum
de
vraisemblance est nouvelle et probablement intéressante. Nous
avons signalé à la section 3.3 que dans la frontière stochastique, il
est impossible d'obtenir directement l'efficacité individuelle de
chaque
firme.
La
distribution
conditionnelle
sert
de
mesure
individuelle d'efficacité ; il s'avère alors intéressant d'obtenir la
distribution d'échantillonnage de cette moyenne conditionnelle et
surtout la dispersion autour de la moyenne conditionnelle.
iii
-
Les
simulations
nous
permettent
également
d'évaluer
empiriquement la puissance du test proposé (3.20), c'est-à-dire la
probabilité d'accepter l'hypothèse H
sachant qu'elle est vraie. La
1
HALL
HARDLE et SIMAR (1991) proposent dans ce cas d'utiliser les
1
méthodes du "Bootstrap réitéré" pour améliorer la convergence
74
puissance est évaluée pour un seuil donné et pour une valeur fixée
du paramètre d'intérêt. Elle est obtenue simplement en divisant le
nombre de fois où l'hypothèse H
est acceptée par le nombre total.
1
La procédure de simulation sera exposée au chapitre suivant.
CHAPITRE 4
MODELE ET ESTIMATION
76
4 • MODELE ET ESTIMATION
Le modèle
propoSé est une frontière
de
production
stochastique. La forme fonctionnelle utilisée est une forme
simple de type Cobb-Douglas qui inclut les deux spécificités
coopératives mentionnées au chapitre 2.
4.1 . MODELE
Dans l'estimation des modèles de frontière, deux voies
peuvent être suivies. On peut estimer directement la frontière
de production ou estimer un système d'équations comprenant
la frontière de production ainsi que les equations auxiliaires
représentant
les
conditions
de
premier
ordre
dans
la
maximisation
de
la
fonction
objectif
de
l'entreprise.
La
première voie est la plus suivie ; pour la seconde on peut se
référer aux travaux de SCHMIDT et LOVELL (1979, 1980),
KALiRAJAN (1990) et SEALE (1990). SCHMIDT (1986) p. 309
fait remarquer que l'avantage du système d'équations est un
gain d'efficacité ; il permet la détermination simultanée des
efficacités
technique
et
allocative.
Mais
à
l'inverse,
la
spécification du vecteur aléatoire du système d'équations est
plus délicate. On peut signaler toutefois que l'estimation de la
seule frontière
de
production
permet d'évaluer également
l'efficacité allocative 1. La difficulté principale de l'approche
simultanée est la disponibilité des données en ce qui concerne
1
- Voir SCHMIDT (1986) P. 310
77
les prix et coûts des facteurs de production. Pour cette raison,
nous optons
pour l'estimation
directe
de
la frontière
de
production.
Mais l'estimation directe de la frontière de production
suppose l'exogénéité des variables explicatives. En utilisant
l'argument de ZELLNER, KMENTA et DREZE (1966)1 et en tenant
compte du fait que l'efficacité est évaluée ex-post, dans un
modèle
statique,
il
est
acceptable
de
faire
l'hypothèse
d'exogénéité des variables explicatives. En effet, le processus
de production n'étant pas instantané, l'inefficacité ne peut
être appréciée qu'après le choix des quantités des facteurs de
production. L'exogénéité est entendue au sens où elle permet
de nous limiter au sous modèle conditionnel (frontière de
production)
sans
se
soucier
du
sous
modèle
marginal
(explicitation des variables explicatives 2.
L'exogénéité est
obtenue lorsque la covariance entre les termes d'erreur du
sous modèle conditionnel et marginal est nulle.
Nous partons d'une fonction de production de Cobb-
Douglas3 .
(4.1 )
y= AKaC~
1
- Ils montrent p. 787 qu'en faisant l'hypothèse de la maximisation
de l'espérance de profit, à prix donnés les variables explicatives sont
exogènes.
2
- Pour le concept d'exogénéité, voir par exemple ENGLE, HENDRY et
RICHARD (1983)
3
- La forme Translog a été essayée sans succès.
78
où K et
L sont les quantités optimales d'inputs, permettant
d'atteindre la production maximale.
Nous savons qu'en pratique, les quantités de facteurs
-
-
utilisés
K
et
L
sont
différentes
des
quantités
K et L
nécessaires,
permettant
à
l'entreprise
d'opérer
sur
sa
frontière. On a, pour chaque entreprise,
K=5 K
o <
K
5 K ,< 1
(4.2)
avec
L = 5 L
o < 5 ~ 1
L
L
Lorsque,
en
particulier,
5 = 5 = 1, il
n'y a pas
de
K
L
problème ; par contre, dans le cas contraire, les facteurs sont
excessivement
utilisés.
Au chapitre 2, nous avons souligné deux spécificités des SCOP
françaises
; à savoir que certains employés ne sont pas
coopérateurs et qu'une partie du capital est détenue par des
personnes extérieures à la coopérative. Formellement, nous
incorporons ces deux caractéristiques en écrivant l
(4.3)
1
- BROWN et MEDOFF (1978) utilisent une transformation analogue pour
mesurer "impact du syndicalisme sur la productivité du travail.
• LAFFONT et MATOUSI (1990) utilisent également cette
transformation pour estimer l'effort dans chaque type de travail.
79
OÙ
KI désigne le capital interne
KE représente le capital externe
Ln représente les travailleurs non coopérateurs
Lm désigne les travailleurs coopérateurs
a, b, c et d sont des paramètres de différenciation
permettant d'apprécier l'impact de ces spécificités.
Dans les transformations (4.3), on suppose que chaque
sous-type de facteur n'est pas un facteur de production en soit
et que
les facteurs
de
production
sont effectivement les
inputs K et L.
On peut toutefois considérer KE1 KI, Ln, Lm comme des
inputs différents et les inclure directement dans la fonction
de production comme dans LAFFONT et MATOUSSI (1990) pour
ce qu'ils appellent "Autres inputs" ; une telle spécification
suppose que la production est nulle lorsque par exemple, il n'y
a pas dans une entreprise, des travailleurs non coopérateurs ce
qui n'est pas le cas ici.
En utilisant (4.1), (4.2) et (4.3), on obtient :
ou de manière équivalente,
80
v est un terme d'erreur.
On note que nous ne sommes pas intéressés par la valeur
absolue des coefficients a, b, c,
et d ; seule leur valeur
relative est importante dans notre analyse, par conséquent
nous pouvons poser que b=1 et c=1. On remarque que si a=b=1
et d=c=1, on retrouve le modèle habituel.
En
prenant
le
logarithme
et
une
approximation
logarithmique pour les termes entre crochets, nous obtenons
(4.6)
ln Y = ln A + a ln ô
+ B ln
+ a ln K
K
ô L
+ a(a-1) Ke/K + B ln L + B(d-1) L n/L+v
On sait en outre que ô
et
sont compris entre zéro et un ; de
K
ôL
plus, chaque entreprise ne connait pas ô
et
qui induisent
K
ô L
l'inefficacité
on
suppose
qu'ils
sont
aléatoires.
En
reparamétrisant, on arrive à
où
Ba = ln A
B1 = a
B2 = B
B = a(a-1)
3
B = B(d-1)
4
u= -(a ln ô K+ B 1n ô L) >" 0
e t v le terme d'erreur habituel.
81
La reparamétrisation permet de lever le problème de non
linéarité des paramètres a(a-1) et P(d-1).
Les
variables
KE/K
et
Ln/L
représentent
deux
caractéristiques importantes des SCOP françaises ; à savoir la
possibilité de faire appel à du capital extérieur et d'employer
des travailleurs non sociétaires. Nous avons fait remarquer au
chapitre deux que la possibilité d'utiliser des travailleurs non
sociétaires permet d'éviter le comportement pervers de la
firme autogérée en matière d'emploi, à court terme. Il en est
de même pour la variable KE/K
qui pose le problème du
financement
des
coopératives
de
production
et
de
la
participation
à
la
gestion
des
détenteurs
extérieurs
de
capitaux.
La
variable
Ln/L
en
plus
d'être
une
variable
participative est une variable importante pour l'efficacité du
système d'autogestion.
Nous disposons de données de panel non cylindrées l , le
modèle (4.7) s'écrit en conséquence de la manière suivante
(4.8)
où
t = 1, 2, ... ,Tj
i = 1, ...,N
• DEFOURNY, LOVELL et N'GBO (1990) utilise un modèle analogue. Pour
les données non cylindrées, 'le nombre d'observations par firme n'est pas
le même ce qui permet d'augmenter le nombre total d'observations.
82
Ti étant le nombre d'observations de l'entreprise
N le nombre total d'entreprises.
Le passage de (4.5) à (4.8) donne une intuition de la
transformation de la fonction de production à la frontière de
production.
Ce
passage
est
le
fait
de
la
présence
d'inefficacités
qui
empêche
l'entreprise
d'opérer
sur
sa
frontière. Ces inefficacités sont représentées par la variable
aléatoire non négative ui.spécifique à chaque firme et ne
dépend pas du temps.
L'hypothèse d'invariance de u
est
j
acceptable lorsque la période d'étude n'est pas longue.
Les variables KE/K et Ln/L permettent d'apprécier l'effet
de la participation des travailleurs.
D'autres indicateurs de
participation existent l
mais les deux indicateurs que nous
utilisons ont l'avantage d'être dérivés directement du modèle
de départ.
Un certain nombre d'études sur les SCOP françaises ont
été
faites 2
La
plupart
mettent
l'accent
sur
les
aspects
d'organisation interne et de psychosociologie
ces travaux
utilisent une approche plutôt descriptive par l'analyse des
données quantitatives sur les SCOP. On peut citer entre autres
SIBILLE (1982) et DEMOUSTIER (1984). LANCELOT et SCHULUCK
(1976), quant à eux ont mené une analyse statistique des SCOP.
BATSTONE
(1982)
a
fait
une
analyse
financière
d'un
1
- Voir DEFOURNY (1987) chapitre IX
2
-Pour des références de travaux sur les coopératives et entreprises
autogérées en général, voir DEFOURNY (1987) et LEVII\\lE et D'ANDREA
TYS:)\\J
83
écha.ntillon de SCOP de la région parisienne. DEFOURNY, ESTRIN
et JONES (1985) font une analyse économétrique des SCOP
françaises
pour
voir
l'effet
de
la
participation
sur
la
productivité ; il en est de même pour ESTRIN, JONES et
SVEJNAR (1987). DEFOURNY (1987) a constitué une base de
données intéressante et a pu mener une analyse financière
détaillée
des
SCOP
françaises.
Il
a
également
estimer
l'efficacité individuelle ; son analyse est comparative en ce
sens qu'elle met en balance les coopératives et les entreprises
de type capitaliste.
Notre
étude
ne
compare
pas
les
coopératives
de
production et les entreprises traditionnelles
mais fait
une
analyse
des
SCOP.
Notre
travail
fournit
une
estimation
sectorielle de la frontière et des efficacités individuelles et
moyennes à partir de données de panel non cylindrées.
4.2 METHODE D'ESTIMATION
L'estimation porte sur les paramètres de la frontière de
production
et
sur
l'évaluation
de
l'efficacité
qui
est
indissociable du modèle utilisé.
4.2.1 ESTIMATION DE LA FRONTIERE DE PRODUCTION
Au
chapitre
3,
nous
avons
présenté
les
différentes
méthodes
utilisables
pour
l'estimation
de
la
frontière
de
84
production. Dans ce travail nous optons pour la méthode du
maximum de vraisemblance. De manière 'équivalente, le modèle
(4.8) peut s'écrire sous forme matricielle.
et où Yit et X
sont définies de manière à ce que (4.8) et
it
(4.9) soient équivalentes.
L'estimation du modèle (4.9) par la méthode du maximum
de vraisemblance nécessite des hypothèses sur la loi du terme
d'erreur et sur la loi du terme d'inefficacité. On suppose que
- i -
Les
variables
Vit
sont
identiquement,
indépendamment distribuées comme des variables normales de
paramètres N( 0, cr';) ,
- ii -
Les
variables
aléatoires
u
sont
distribuées
j
indépendamment, identiquement comme la troncature à zéro de
la loi normale N(~,cr2)
- iii - Les variables Vit et u sont indépendantes.
j
Pour obtenir la fonction de vraisemblance, il faut au
préalable la fonction de densité de Ej,
85
la fonction de densité de u qui suit une loi normale
i
tronquée est donnée par
(4.10)
où <1>(.) est la fonction de répartition de la loi normale centrée
réduite et <t> sa fonction de densité.
On obtient la fonction de densité jointe de u et
i
Vi=(Vi1 ,... ,V )' par le produit de leur densité; soit
iTi
(4.11)
Par une transformation de variables aléatoires, on a la
fonction
de
densité
jointe
f(ui'f)
où
ci= (Ci l' ci2' ... CiTi) 1
BATTESE, COElLi et COlBY (1989) montrent que f(uj,cj) peut se
réécrire
sous
une
forme
très
intéressante,
de
la
façon
suivante
*
où
/li
=
2
2
crv + Ti cr
"'2
(J.
=
1
2
2
crv + Ti cr
sont les paramètres de la distribution conditionnelle U/Ej
1
Ë. = [:,1,.fT.
avec
1
ï
1
1
La densité marginale de E f(
j
E i) est donnée par
(4.13)
La
fonction
de
vraisemblance
est
obtenue
comme
fonction des paramètres à partir de la fonction de densité de
... , y~)'
87
est un vecteur de dimension (T i x 1)
et
Xi est une matrice de dimension (T i x k)
k étant le nombre
1
de variables explicatives.
B est un vecteur de dimension (k x 1)
Le logarithme de la fonction de vraisemblance est donné
par
(4.14)
1-1(1 - v) - V,t;(Yi - XjB)
{v(1-v)Cr11+(T j - 1)vJ}
88
Les dérivées partielles de ln L(8, y) par rapport à 8 sont
données pari.
(4.15)
aJn L
aB
+
(1-V)02
aJn L
N
(4.16)
= - - - -
aJ.l
(02V)1/2
(1 -v)
{f
(4.17)
aJn L
= __1-
T
_ N [ 4>( - Tl) +Tl]'Tl
a02
202
i=1
1
1-<I>(-Tl)
et
1
-Voir BATIE5E. COElLi et COlBY (1989)
89
N
N
(4.18)
àlnL
= l I (To-1)(1-y)"1_1I (To -1)[1+(To -1)y]-1
l
l
ày
2i=1
1
2i=1
~
<f>(-TJi)
" à ' l
N
[
"
] "
+ L
" +'l
-
i=1
1-<I>(-TJi)
ày
où
"
àTl i
ày
-J-{~(1-y) - ,e:;Y(Yi-XiB)} [(1-2y) + (T i-1)Y(2-3Y)]
à{Y( 1-y)[1+ (T i -1) y]}3/2
La résolution du système d'équation àln Llàe = 0 fournit
les estimateurs du maximum de vraisemblance. La matrice de
Variance Covariance est obtenue par la méthode de Davidson
Fletcher et Powell.
90
4.2.2. EVALUATION DE L'EFFICACITE PRODUCTIVE
Une fois la frontière de la production estimée, elle sert
de base à l'évaluation de l'efficacité.
L'efficacité de la firme i (effj) est tout simplement la
production observée de la firme i divisée par la valeur de la
frontière correspondante ; c'est à dire, dans le cadre de notre
modèle (4.8)
(4.19)
eff. =
1
ou
(4.20)
La mesure individuelle de l'efficacité a constitué pendant
un
certain
temps,. la
grande
faiblesse
de
l'approche
stochastique ; pour chaque
observation, il était impossible de
distinguer à partir du résidu estimé, la partie représentant
l'inefficacité de la partie purement aléatoire.
On se rend bien compte de la difficulté de dissocier
l'effet purement aléatoire de l'inefficacité. JONDROW, LOVELL,
MATEROV et SCHMIDT (1982) ont proposé une solution à ce
problème. Dans le cas de données en coupe transversale, pour uj
suivant une loi semi normale ou une loi exponentielle et pour
91
Vi'
une loi
normale,
ils suggèrent d'utiliser la distribution
conditionnelle de u étant donné (vi - u
i
i) comme distribution de
l'inefficacité
et
comme
estimation
ponctuelle,une
caractéristique de tendance centrale (la moyenne ou le mode
conditionnels).
En
général
la
moyenne
conditionnelle
est
retenue c'est-à-dire E(IJ/ vi - Ui)l. Cette méthode nous permet
d'estimer dans une première étape, l'inefficacité puis dans une
seconde
étape
l'efficacité
comme
complément
à
un
de
l'i nefficacité.
(4.21)
WALDMAN
(1984) étudie les propriétés de certaines
mesures de l'efficacité. Il montre que l'estimateur E(u/ vi -
ui) est préférable à deux autres estimateurs Iinéa.ires2.
Compte tenu des hypothèses faites sur les lois de u et de
v à savoir que v suit une loi normale et u une loi normale
tronquée, la distribution conditionnelle de u étant donné
i
Ci est
( . ·2)
la troncature de la loi normale N lli' cri
OIJ les paramètres
sont définis comme précédemment.
ui étant une variable
aléatoire non observable,
nous sommes intéressés par la
valeur
qu'elle prend à un moment donné ; c'est donc une
1
- SCHMIDT (1986) p. 306 note que E(Ui/Ej), dans une coupe
transversale, n'est pas un estimateur convergent de Uj ; mais ici
nous estimons E[exp(-uj/Ej) avec des données de panel.
2
- Cette étude concerne l'estimateur de l'inefficacité dans une frontière
stochastique. Pour des détails sur les autres estimateurs, voir
WALDMAN (1984)
92
prédiction que nous faisons.
On sait par ailleurs que le
meilleur prédicteur est la moyenne conditionnelle. L'efficacité
individuelle est estimée directeme-nt par 1
(4.22)
ou
eft.
*2)
(J.
1
1
Un résultat analogue a été obtenu par LEE et TYLER
(1978) lorsque u a une loi semi normale.
De plus eff est convergent ; en effet lorsque Ti tend vers
j
*
*
l'infini,
11
tend vers u et q tend vers zéro, par conséquent
j
eff tend vers exp(-u )2 (voir définitions de ~* et (Ji*)'
j
i
L'estimation de l'efficacité moyenne des firmes (em),
dans un secteur est donnée par
1
- Voir BATrESE et COELLI.
2
• Un résultat similaire est établi dans KUMBAKHAR (1987).
93
(4.23)
ou
em
4.3
SIMULATION PAR LA METHODE DU "BOOTSTRAP"
A la section 3.5, nous avons présenté l'idée et l'intérêt
de la méthode du "bootstrap" pour notre travail. Ici, nous
exposons la procédure de simulation que nous avons suivie.
A.
Soient ~ l'estimateur du maximum de vraisemblance des
paramètres ~
du modèle (4.8) obtenu à partir de l'échantillon
A.
de départ E et E
les résidus obtenus à partir de E..
it
L'idée du "bootstrap" est qu'en rééchantillonnant dans les
A.
résidus Eit, on obtient la version "bootstrap" des résidus 9t'
*
l'échantillon
bootstrappe 1
E.
La
procédure
d'estimation
appliquée à E* donne les estimateurs bootstrappés 1 e* de
l'ensemble des paramètres e ; en répétant la procédure une
certain
nombre M de fois,
nous obtenons
la distribution
*
d'échantillonnage
des
estimateurs
e
qui
approxime
la
A.
distribution des estimateurs e.
on a E* = (Y *, x) avec Y* calculé de la manière suivante
1
- C'est un néologisme fait par LECOUTRE ET TASSI (1987) p.287.
94
*
*
*
(4.24)
*
A
Eit est obtenu par réechantillonnage dans Eit
On sait que l'efficacité technique individuelle eff
est
j
obtenue à partir de la distribution conditionnelle de Li et cette
j
distribution
est
spécifique
à
chaque
firme.
Pour
rester
conforme à cette idée, nous réechantillonnons
pour chaque
entreprise i dans les résidus de la firme i. On procède donc
pour chaque entreprise i à
Ti tirages équiprobables avec
remise ; lorsque la procédure est réalisée pour toutes les
entreprise (i=1, ... , N), on obtiens un échantillon bootstrapé
E*. L'algorithme est répété M fois pour avoir la distribution
d'échantillonnage de e*.
4.4. DONNEES ET RESULTATS
L'application
porte
sur
neuf secteurs
d'activité dans
lesquels opèrent les coopératives de production françaises.
Dans ce qui suit, N et NT désignent respectivement le nombre
j
j
d'entreprises et le nombre d'observations du secteur Sj pOLir
j = 1, ... , 9. Les différents secteurs concernés se définissent
de la manière suivante! :
1
- Les secteurs se réfèrem aux nomenclatures des activités et de
produits
(NAP).
95
• 51 concerne le travail des métaux et correspond à la classe
21
des
NAP
c'est
à
dire
entre
autres
la
construction
métallique, la fabrication de quincailleries ...
N1 = 58 et NT 1 = 162.
• 52 est relatif aux équipements industriels, de manutention,
électriques
et
électroniques
;
ce
secteur
n'inclut
pas
l'équipement ménager ; il correspond aux classes 24, 25, 28 et
29.
N2 = 74 et NT2 = 193.
• 53 concerne l'ensemble des travaux d'imprimerie, c'est à
dire de l'imprimerie de labeur à l'édition mais n'inclut pas la
production de cassettes et de bandes ; 53 correspond à la
classe 51.
N = 97 et
NT
3
3 = 254.
Les quatres secteurs suivants (54' 55' 56 et 57) sont de
la classe 55 c'est à dire la mise en oeuvre du bâtiment et du
génie civil et agricole.
• 54
est
relative
aux
travaux
d'aménagement,
de
constructions et d'installation électriques (sous classes 5510
à 5550).
N = 117 et NT
4
4 = 316.
• 55 représente la maçonnerie et les travaux de béton armé,
du point de vue des activités de gros oeuvres ; il correspond à
la sous classe 5560.
96
Ns =125et NTs =317.
• S6
concerne
les
travaux
de
menuiserie-serrurerie
(aménagement de placards, charpente en bois, parquets ...) ; le
secteur S6 est relatif à la sous classe 5571.
N = 63 et
NT
6
6 = 172.
·S7 regroupe les autre travaux du bâtiment de la classe 55,
comme la couverture, la plomberie,
les aménagements et
finitions ; ce sont les sous classe 5572 et 5573.
N = 100
NT
7
7 = 252.
Les deux derniers secteurs S8 et S9 concernent les
activités d'études et conseils (classe 77).
• S8
est
relatif
aux
études
plutôt
techniques
comme
l'ingénierie, l'architecture et le métrage ; il comprend les
activités des sous classes 7701 , 7705 et 7706.
N = 93
NT
8
8 = 251.
• S9 concerne les études d'ordre économique et sociologique
ainsi
que
les
études
informatiques
et
les
conseils
en
information
et documentation.
Ce
sont
les
sous
classes
complémentaires à S8 dans la classe 77.
N9 = 83 NT9 = 202
Dans le choix des différents nous avons essayé de
respecter deux impératifs ; à savoir l'homogénéité du secteur
et le nombre d'entreprises du secteur. Aussi, lorsqu'une classe
97
ou même une sous classe comporte un nombre suffisant
d'entreprises, elle constitue toute seule un secteur ; dans le
cas contraire nous faisons un regroupement de classes ou de
sous classes qui ont des activités relativement semblables.
4.4.1. DONNEES
Nous disposons de données de panel non cylindrées
relatives aux années 1987, 1988 et 19891.
- La production est représentée par la valeur ajoutée de
la firme.
- L'évaluation du capital productif est souvent délicate
on approxime le capital par la valeur des immobilisations.
- Le facteur travail est représenté par le nombre de
travailleurs
.
Nous utilisons les valeurs déflatées de la valeur ajoutée
et des immobilisations. Les déflateurs ont calculés à partir
des données à prix courants et des données à prix constants et
en faisant un changement de base pour prendre comme année de
référence l'année 1987. Pour le capital, nous utilisons les
données du tableau Ressources de biens et Services et pour la
valeur ajoutée les
données du Tableau
Contribution
des
- Ces données nous ont été fournies par la Confédération Générale
des coopératives de production CGSCOP (1990b). Les données sont
relatives aux coopératives affiliées à la CGSCOP ; elles représentent la
quasi totalité des coopératives.
98
branches d'activité au
PIB.
Les
données
proviennent de
l'Annuaire Statistique
de la France (1990). Les déflateurs et
les données déflatées sont résumés dans les tableaux 4.1 et
4.2.
Tableau
4.1
Déflateurs
Variables
1987
1988
1989
Capital
1
1.023
1.056
Valeur ajoutée
S1
1
1.050
1.088
S2
1
1.022
1.048
S3
1
0.996
1.003
S4S5 S6 S7
1
1.039
1.056
S8 S9
1
1.064
1.112
99
Tableau
4.2
Données (V et K sont en milliers de francs français)
.
Y
K
L
KE/K
L"/L
S1
Moyenne
4851.3
3208.2
26
0.10
0.29
Min
262.4
24.9
2
0
0
Max
43299.4
27961.1
232
0.89
0.82
S2
Moyenne
9636.1
14523.9
36
0.10
0.25
Min
120.6
24.6
3
0
0
Max
351064.5
756176.3
996
0.98
0.77
S3
Moyenne
5781.4
4450.6
24
0.11
0.25
Min
212.7
2.9
2
0
0
Max
51655.3
111111.9
211
0.92
0.75
S4
Moyenne
10222.9
5934.6
52
0.10
0.36
Min
135.8
0.9
2
0
0
Max
158760.8
121162.2
733
0.99
0.90
S5
Moyenne
4206.7
2038.6
26
0.11
0.36
Min
107.2
6.6
2
0
0
Max
82916.0
32232.0
332
0.98
0.98
S6
Moyenne
4760.2"
2058.7
26
0.09
0.31
Min
249.1
23.1
4
0
0
Max
45932.9
33585.8
219
0.74
0.75
S7
Moyenne
4090.0
1307.7
24
0.08
0.35
Min
151.4
6.2
2
0
0
Max
82740.6
21493.2
430
0.80
0.85
S8
Moyenne
2192.3
734.8
1 0
0.12
0.23
Min
153.9
9.3
2
0
0
Max
21616.8
12520.1
105
0.99
0.71
S9
Moyenne
2248.7
827.7
1 3
0.24
0.27
Min
73.7
2.6
1
0
0
Max
23635.5
18907.6
251
0.95
0.98
100
4.4.2. RESULTATS
Le modèle (4.8) est estimé, pour chacun des neufs
secteurs par la méthode du maximum de vraisemblance. Nous
utilisons un programme décrit dans COELLI (1989).
Rappelons le modèle paramétrique (4.8) et les hypothèses
- les hypothèses de la page 80
- les variables explicatives sont exogènes
- l'inefficacité (uj) est spécifique à la firme
mais ne
dépend pas du ~emps
Une fois l'ensemble des paramètres e du modèle estimé,
nous évaluons les élasticités factorielles et d'échelle, ainsi
que les coefficients de différenciation a et d.
Pour les élasticités factorielles on a
aln Y
e
- - -
K - aln K
aln Y
el = -a-In-L
101
L'élasticité
d'échelle
est
la
somme
des
élasticités
factorielles
Les élasticités étant des fonctions linéaires des ~i' il n'y
a aucune difficulté pour estimer leur variance ; par exemple
où Var(~) est la matrice de variance covariance de (~1
~ 3) ,
1
On remarque que les élasticités ne sont pas constantes,
elles dépendent des valeurs de (KE/K) et de (L n/L). Les
élasticités que nous donnons dans le texte sont évaluées à la
moyenne. D'autres valeurs ont été également divisées, les
élasticités correspondantes sont présentées à l'annexe 1.
Les coefficients a et d sont des transformations non
linéaires des coefficients ~. Leur estimation est obtenue en
appliquant ces transformations aux estimations de ~. Pour leur
variance, on utilise une approximation linéaire.
102
La variance de a (de la même manière on obtient celle de d) est
donnée par
Var(a) = k Var(l3) k'
0ù k = Vf = (-a3/a~ 1/a1)'
Nous retenons finalement le modèle avec J.1 = 0 c'est à
dire une loi semi normale pour le terme d'inefficacité uj ; les
résultats
étant
plus
satisfaisants
dans
l'ensemble.
Les
résultats obtenus sont présentés en deux rubriques ; d'abord la
frontière et les efficacités puis les résultats des simulations.
4.4.2.1. Frontière de production et efficacité.
Dans ce qui suit, les nombres entre parenthèses sont les
statistiques de student ; pour le coefficient e
, la valeur sous
KL
Ho est un. La statistique de x2(1) correspond à un test de
spécification
en
terme
de
frontière
;
ce
test
compare
l'estimation du modèle (4.8) par les moindres carrés et par le
maximum de vraisemblance. Dans le cas semi normal le test du
coefficient y = 0 conduit au même objectif. Les efficacités
individuelles sont présentées à l'annexe 2. Dans la distribution
de l'efficacité les qi représentent les quartiles
103
1 - Secteur S1
E
n
ln Vit = 9.6 + 0.24 ln Kit + 0.81 ln Lit - 0.11 K it/Kit - 0.30 Lit ILit
(25.6) (7.13)
(12.1 )
(-0.46)
(-1 .9)
2
'0 = 0.68
'0 - 1 = - 0.32
ln L = - 23.7
X(1) = 28.9
(6.0)
(-3.9)
e
e
= 1.14
a - 1
k = 0.25
el = 0.90
Kl
= - 0.48
d - 1 = - 0.36
(6.4)
(9.48)
(1.75)
(- 0.46)
(-
1.96)
Distribution
de l'efficacité
- Caractéristiq ues
em
min
max
0.78
0.47
0.69
0.79
0.85
0.97
ii - Graphique
2'
20
.
1
[a
u "
[
•
C
[
la
000
o.,
0·2
a.~
a..
a.'
0.6
0.1
00.
00'
1·0
UPICIUCl
104
2 - Secteur S2
E
n
ln Vit = 9.8 + 0.24 ln Kit + 0.76 ln Lit - 0.09 Kit/Kit - 0.013 Lit· / Lit
(25.7) (7.05)
(11.2)
(-
0.44)
(-
0.08)
'0 = 0.71
'0 - 1 = - 0.29
ln L = - 86.8
(3.6)
(- 2.64)
e =0.25
e =0.76
e
=1.15
a - 1 = - 0.38
d - 1 = - 0.02
K
L
KL
(4.88)
(9.49)
(1.86)
(-
0.44)
(-
0.08)
Distribution
de
l'efficacité
- Caractéristig ues
em
min
max
0.71
0.33
0.61
0.70
0.80
0.96
ii - Graphigue
JO
as
ao
F
•~UIS
l•
C
l
10
oo~.o---:0::-.,---:0:':".a---:o:':".J---:0,....4-0,....s-0,....6-0,....r-0,....•-0,....•--..,.0
UFlClllCf:
105
3 - Secteur S3
E
n
ln Vit = 9.5 + 0.24 ln Kit + 0.84 ln Lit - 0.13 KilKit - 0.19 Lit 1 Lit
(9.6)
(2.9)
(9.8)
(- 0.22)
(- 0.23)
'0 = 0.82
'0 - 1 = - 0.12
ln L = - 49.8
(12.7)
(- 3.0)
eK = 0.25 el = 0.76 eKl = 1.048 a - 1 = - 0.55
d - 1 = - 0.22
(2.83)
(3.24)
(0.26)
(-
0.22)
(- 0.23)
Distribution
de l'efficacité
- Caractéristig ues
em
min
max
0.72
0.32
0.59
0.73
0.82
0.96
ii - Graphigue
JO
2S
20
F
•E
o
u\\s
E
•eE
'0
0.0
Dol
0.2
•• J
O••
0.5
0.1
O,'
O,~
0.1
, .•
UPlcaaq
106
4 - Secteur S4
E
n
ln Vit = 10.0 + 0.21 ln Kit + 0.69 ln Lit + 0.31 KilKit + 0.001 Lit 1 Lit
(19.2) (6.03)
(17.8)
(0.43)
(0.002)
0" = 0.88
0" - 1 = - 0.12
ln L = - 36
(1.67)
(-
3.7)
eK = 0.18 el = 0.69 eKl = 0.87
a - 1 = - 1.49
d - 1 = - 0.0014
(1.67)
(3.49)
(-
1.3)
(- 0.43)
(- 0.002)
Distribution
de l'efficacité
- Caractéristig ues
em
min
max
0.70
0.31
0.54
0.66
0.80
0.97
ii - Graphigue
Ja
25
2a
F
R
tau 15
t
•
C
t
la
a 1,---.---r--...-----r--.....----.--...-----r--.....-----r--,.
a.a
a..
a.a
a.1
a..
a.5
a.'
a.7
a.,
a·'
,.a
t1flCltIIŒ
107
5 - Secteur S5
E
n
ln Vit = 10.4 + 0.18 ln ~t + 0.77 ln Lit + 0.36 Kit/Kit - 0.24 Lit / Lit
(10.5)
(2.0)
(7.2)
(2.5)
(0.09)
0" = 0.86
0" - 1 = - 0.14
ln L = - 43.6
(29.3)
(- 4.7)
eK = 0.15 el = 0.85 eKl = 0.998
a - 1 = 2.0
d - 1 = - 0.31
(1.59)
(4.83)
(- 0.01)
(1.55)
(- 0.88)
Distribution
de
l'efficacité
- Caractéristig ues
em
min
max
0.77
0.23
0.61
0.71
0.80
0.97
ii - Graphigue
JO
25
20
F
•
~
U .5
E
•
C
E
10
oO~.O--;0:':'".1--;0:"':'.2---:o:':".J----::o~.•-o~.s-0-.•-0-.1-0-.•-O-.t~I.O
UFICIua:
108
6 - Secteur S6
E
n
ln Vit = 11.6 + 0.06 ln Kit + 1.0 ln Lit + 0.06 Kit/Kit - 0.53 Lit / Lit
(55.7)
(3.2)
(15.9)
(0.3)
(- 3.07)
'6 = 0.68
'6 - 1 = - 0.32
ln L = - 33.1
(7.6)
(- 3.6)
eK = 0.05· eL = 1.17 eKL = 1.22
a - 1 = 1.0
d - 1 = - 0.53
(2.33)
(11 .68)
(2.27)
(0.30)
(- 3.31)
Distribution
de
l'efficacité
- Caractéristig ues
em
min
max
0.77
0.40
0.69
0.77
0.85
0.98
ii - Graphigue
a'
F
•t
o
UlS
t•ct
10
o
0:r=.0----:07"'.,------:0:-':'.a------:0:-':'.'-0:""':"
.• -0""",-~-......-.....--.-......--.
..
.
o,'
o,'
a.•
o,'
1.0
109
7 - Secteur S7
E
n
ln Vit = 10.0 + 0.22 ln Kit +.0.78 ln Lit - 0.04 Kit/Kit - 0.11 Lit / Lit
(36.5)
(8.3) .
(16.5)
(- 0.3)
(- 1.1)
0" = 0.89
0" - 1 = - 0.11
ln L = - 11.6
x2(1) = 113.6
(48.8)
(- 5.05)
e
=0.22
e =0.69
e
=1.044
a-1=-0.18
d-1=-0.14
K
L
KL
(8.22)
(3.49)
(0.73)
(0.28)
(-1.17)
Distribution
de
l'efficacité
- Caractéristiq ues
em
min
max
0.77
0.40
0.69
0.77
0.85
0.98
ii - Graphique
JO
20
~
•
[
S15
[
•c[
10
a 1r------.--"T""""""'"---.--.....-----.--.....-----.--"T""""""'"---.------T
O.Q
0-1
0.2
Q.J
O,"
Q·5
O,,
0.7
0·1
0.9
1·0
un CI UCI:
110
8 - Secteur Sa
ln Vit = 10.2 + 0.22 ln Kit + 0.79 ln Lit - 0.47 tÇ/Kit - 0.03 L~ / Lit
(38.9)(10.8)
(14.6)
(- 3.17)
(- 0.23)
0" = 0.75
0" • 1 = - 0.25
ln L = - 73.9
x2(1) = 60
(10.8)
(- 3.49)
eK = 0.28 el = 0.80 eKl = 1.08 a - 1 = - 2.14
d - 1 = - 0.04
(9.92)
(9.79)
(1.04)
(- 3.04)
(- 0.23)
Distribution
de
l'efficacité
- Caractéristig ues
em
min
max
0.71
0.40
0.59
0.70
0.82
0.96
ii - Graphig ue
JO
25
20
F
•~
o
U 15
~
•CE
10
o 'o----.--.........--.-_.........--.-_.........--.-_.........--.-~
0.0
0·1
o.a
O.J
O,"
0.5
0.6
0.1'
0.1
o.t
1.0
E"lC!EIICI:
111
9 - Secteur S9
E
n
ln Vit = 10.7 + 0.22 ln Kit + 0.73 ln Lit + 0.18 Kit/Kit - 0.38 Lit / Lit
(10.8)
(2.75)
.
(5.41 )
(0.19)
(- 1.1)
"0 = 0.91
"0 - 1 = - 0.09
ln L = - 114.7 x2(1) = 82.8
(25.4)
(-
2.52)
eK = 0.17 el = 0.83 eKl = 1.004 a - 1 = 0.82
d - 1 = - 0.52
(0.64.)
(3.80)
(0.02)
(0.19)
(- 1.20)
Distribution
de l'efficacité
- Caractéristig ues
em
min
max
0.56
0.19
0.36
0.50
0.68
0.94
ii - Graphigue
2'
20
F
•
1
o
u "
1
•
C
1
10
0\\-__._-.....--__._-.....--__._-.....--__._-.....--__._----.-
0.0
0.1
0.2
O.J
O,,
O,,
O,,
0.7
O,,
O,,
1.0
UPiCluct
- - ----- -~ ~-----
112
Après les résultats économétriques, nos commentaires
vont porter sur la spécification en terme de frontière, sur la
nature de la frontière, la contribution des inputs, sur l'effet
de la participation ainsi que sur l'efficacité.
- Spécification en terme de frontière
La spécification en terme de frontière peut être testée à
l'aide de la statistique de X2(1) qui est un test du rapport de
vraisemblance
des
estimations
du
modèle
(4.8)
par
les
moindres carrés ordinaires (sans le terme u) et par la méthode
du maximum de vraisemblance. Lorsqu'on utilise une loi semi
normale pour le terme d'inefficacité u, on a un degré de
liberté ; de plus, dans ce cas le test de 0" = 0 fournit un test
sur la spécification en terme de frontière.
On remarque que pour tous les secteurs, la spécification
en terme de frontière est acceptée tant avec la statistiq ue de
x2(1) qu'avec la statistique de student. C'est un résultat
important car la frontière est à la base de l'évaluation de
l'efficacité
productive.
ii - Nature de la frontière
La nature déterministe ou stochastique de la frontière
peut être testée simplement à l'aide du test (3.20). On note
également que
pour l'ensemble
des
secteurs,
la
nature
stochastique de la frontière est acceptée. C'est un résultat
intéressant en ce sens que cela facilite toute comparaison
113
entre les secteurs, dans la mesure où comme nous l'avons déjà
dit, la nature de la frontière peut influencer l'évaluation de
l'efficacité.
iii - Contribution des facteurs
Cette
contribution
sera
analysée
en
terme
des
coefficients des facteurs et également en termes d'élasticités
factorielles et d'échelle.
- Coefficients des facteurs
Les coefficients des facteurs capital et travail
sont
significatifs dans tous les secteurs
mais leur importance
varie d'un secteur à un autre. Le coefficient du facteur capital
varie de 0.06 (secteur S6) à 0.24 (secteur S1) ; en règle
générale, il est estimé à 0.2. Le coefficient du facteur travail
varie de 0.69 (secteur S4) à 1.0 (secteur S6) ; en moyenne, il
est de l'ordre de 0.8.
On
constate
que
l'impact
du
facteur
travail
est
nettement supérieur à celui du facteur capital
; c'est un
résultat qui n'est pas surprenant, dans la mesure où les
entreprises sont des coopératives de production et que le
facteur travail joue un rôle très important.
Elasticités factorielles et d'échelle
114
Les élasticités factorielles
et d'échelle ne sont pas
constantes, elles varient avec les valeurs de KE/K et L"IL ; il
en est de même de leur niveau de significativité.
. Lorsque les élasticités sont évaluées
à
la valeur
minimale de KE/K et de L"IL (ici zéro), on retrouve les
résultats d'une fonction de Cobb-Douglas classique où les
coefficients représentent les élasticités factorielles
et leur
somme,
l'élasticité d'échelle
(rendement d'échelle)
; dans
cette situation, on constate que les élasticités factorielles
sont significatives et que les rendements d'échelle sont en
général constants. Mais dans le secteur 53' les rendements
sont croissants et dans le secteur 54' les rendements sont
plutôt décroissants .
. Quand les élasticités sont évaluées à d'autres valeurs
de KE/K et L"IL, les résultats sont très différents tant au
niveau des élasticités factorielles
que d'échelle
(voir les
résultats à l'annexe 2). En ce qui concerne le facteur travail,
aux
valeurs
moyennes
et
maximales,
l'élasticités
est
significative dans la majorité des cas sauf pour les valeurs
maximales dans les secteurs 53 et 54' Pour le facteur capital,
.à la valeur moyenne, l'élasticité est significative à l'exception
des secteurs 55 et 59 ; à la valeur maximale, l'élasticité par
contre n'est pas significative sauf dans les secteurs 57 et 58'
Pour ce qui est des rendements d'échelle,
ils sont soit
constants soit croissants, dépendants des valeurs retenues
peur ~IK et L"IL.
115
On note que dans l'ensemble,
les résultats sur les
élasticités
factorielles
et
d'échelle
sont
variables,
en
fonction des secteurs et des valeurs de KE/K et L"IL.
iv - Impact de la participation
L'impact de la participation peut être apprécié de deux
manières.
On
peut
analyser
directement
les
coefficients
estimés de B et de B ou alors examiner les valeurs estimées
3
4
des coefficients (a - 1) et (d - 1). 5i on se réfère aux
coefficients
B et B
3
4 ,
un signe négatif indique un impact
positif de la participation représentée par des valeurs faibles
de KE/K et L"IL.
En ce qui concerne les coefficients (a - 1) et
(d - 1), un signe négatif implique également un effet positif de
la participation, dans la mesure où a et d sont inférieurs à un
(on se souvient que nous avons posé que les coefficients b et c
de KI et L" sont égaux à un).
- au niveau du secteur 51' les coefficients B ,B
3
4 , (a - 1) et
(d - 1) sont négatifs, l'impact de la participation est positif
mais seul les coefficients B et (d - 1) sont significatifs ;
4
cela signifie que dans ce secteur, on aurait intérêt à favoriser
l'accès au sociétariat des employés
non membres de la
coopérative.
- Dans les secteurs 52'
57 et 59' tous les coefficients
permettant d'apprécier la participation sont négatifs c'est-à-
dire que la participation pourrait avoir un impact positif mais
aucun des coefficients n'est significatif.
116
- En ce qui concerne le secteur 53' B3est négatif B par contre
4
est
positif
toutefois
aucun
des
coefficients
n'est
significatif.
- Au niveau du secteur 54' les coefficients B4 et B4 sont
positifs ce qui signifie qu'il serait souhaitable d'avoir moins
de
participation,
mais
les
coefficients
ne
sont
pas
significatifs.
- Dans le secteur 55' B est positif et significatif alors que B
3
4
est négatif mais non significatif ; dans ce secteur, il serait
bénéfique de recourir à du capital extérieur.
- Au niveau du secteur 58' les deux coefficients B et B sont
3
4
négatifs
mais
seul
B
est
significatif
;
le
recours
au
4
sociétariat est souhaitable comme dans le secteur 51'
v - Evaluation de l'efficacité
l'efficacité
productive
de
chaque
entreprise,
varie
sensiblement à l'intérieur de chaque secteur. Elle varie en
général de 0.4 à
0.97
pour le secteur 51'
l'efficacité
minimale est plus faible, de l'ordre de 0.3. Les secteurs 55 et
59
ont
des
efficacités
minimales
beaucoup
plus
faibles
(respectivement
0.23
et
0.19).
Les
différences
dans
la
distribution
de
l'efficacité
entre
les
secteurs
sont
bien
schématisés par les représentations graphiques. Les courbes
des secteurs 51' 52' 56 et dans une moindre mesure 54 ont une
117
forme symétrique et unimodale ; par contre dans les autres
secteurs
les
courbes
sont
moins
régulières,
elles
sont
relativement asymétriques et bimodales.
• En ce qui concerne l'efficacité moyenne des secteurs, elle ne
varie pas très fortement. Elle est de l'ordre de 0.8 pour les
secteurs 51' 55' 56 et 57 et vaut 0.7 pour les secteurs 53' 54
et
5 a ; le secteur 59 présente la plus faible efficacité
moyenne 0.56.
Les
résultats
montrent
que,
du
point
de
vue
de
l'efficacité, les coopératives de production françaises ne sont
pas homogènes.
4.4.2.2 • Résultats des simulations
L'application de la méthode du "bootstrap" étant un
exercice relativement lourd, nous nous sommes limités à un
secteur parmi les neuf, à savoir le secteur 56' Nous nous
intéressons aux estimateurs suivants :
• ~i (i = 1, .... , 4) des paramètres de la frontière,
• le paramètre '0 qui nous sert dans le test sur la nature de la
frontière ainsi que la statistique de student de '0 ,
• les estimateurs de l'efficacité individuelle et moyenne (em),·
• la puissance du test (3.20).
118
En ce qui concerne les ef'ficacités individuelles, nous
choisissons
de
présenter
les
efficacités
de
trois
firmes
notées Emin, Emoy et Emax. Ces efficacités sont relatives aux
entreprises
présentant
respectivement
la
plus
faible
efficacité
(0.399),
une
efficacité
moyenne
(0.765)
et
l'efficacité la plus élevée (0.977). L'esprit de ce choix est
d'apprécier la sensibilité de la mesure d'efficacité selon que
la firme opère près se sa frontière ou au contraire, loin de sa
frontière.
Pour la puissance du test, P, elle est évaluée pour une
valeur du paramètre fixée à celle obtenue avec l'échantillon de
base ( "0
= 0.68) et pour un seuil de 5 %. P est calculé
simplement de la manière suivante P = A/M, où A est le
nombre de fois où H1 est accepté et M le nombre de pseudo
échantillons.
La distribution d'échantillonnage des
estimateurs
est
représentée aux graphiques 4.1 pour M = 200. Les tableaux 4.3
présentent
les
caractéristiques
des
distributions
d'échantillonnage pour M = 50, 100, 150 et 200 (voir pages
suivantes ).
On peut remarquer d'abord, au vu de ces simulations que
les résultats ne varient pas sensiblement lorsque le nombre de
pseudo échantillons augmente (passe de 50 à 200).
Pour ce qui est des paramètres de la frontière de
production, on remarque que les résultats sont stables. Sur le
119
graphique des distributions d'échantillonnage, on
note une
forme
globalement
régulière
de
plus,
la
moyenne
d'échantillonnage n'est pas significativement différente de la
valeur estimée. Lorsqu'on compare les écarts types estimés et
les écarts types d'échantillonnage, le résultat n'est pas net ;
pour certains coefficients, l'écart type d'échantillonnage est
plus faible et pour d'autres c'est l'inverse. On remarque que le
coefficient ~3 change de signe mais reste non significatif.
Le coefficient "0 par contre montre une forte variabilité ;
"0 varie sensiblement. La valeur estimée est de 0.68 tandis que
la moyenne échantillonnage est de 0.84. La différence est
significative. C'est un résultat intéressant dans la mesure où
le paramètre "0 est utilisé pour effectuer le test sur la nature
déterministe ou stochastique de la frontière. Nous savons par
ailleurs que lorsque "0
tend
signi'ficativement vers
un,
la
frontière est considérée comme déterministe. Une question
importante qui apparaît est la suivante ; la nature de la
frontière considérée comme stochastique change-t-elle avec
les
perturbations
d'échantillons
?
On
peut
noter que
la
moyenne d'échantillonnage est significativement inférieure à
un. L'évaluation empirique de la puissance du test donne une
120
Graphiques 4.1. - Distribution d'échantillonnage
Coefficient 13 1
ao
13
,•
1
o 10
t•
c
t
. /
0_03
0·20
Coefficient 132
u
,
•t
o
U
t•tu
1
t•J,
0.",...,_ _......
.......&...._ _...-_ _......
......_ _---..
O,"
O,.,
\\.00
1.1lI
1.21
121
Coefficient
~3
IS
,
•[ou[
•1'0
Coefficient
~4
IS
,
•!~10
[
•t[
122
Coefficient "0
20
.s
,
•[o
" .0
[
•
e
[
0i,-_ _......_...l-......
....._ _......_ _....,.
...._ _
,......~~
0.10
0.1S
o. ro
0.r5
0.10
0.15
0.95
t de student (0)
.1
l i
·:
•
4"
•
•C
•
....
...
•• 1
-aA
r-
-~
_ _
·1·'
123
Efficacité
Emin
10
,•Eo
u
E
-•E
O, .5
O.JO
0.50
O, s.s
'.10
0.1.5
Efficacité
Emoy
10
,
•ESE
•CE
01r-'~...,.~_......_ .....__......_-....__............,I,.._...-_......
.....
, ..sa
0 •.55
0.10
O.IS
0.'0
o."
o...
O.U
124
Efficacité
Emax
, .,
•
1
•
t
•
•
E 13
l'
O.t,O
Q.t,!
o·tl5
0·910
Efficacité
am
.0
13
,•toIt'0[
••t
• .".._ _....._
......_ _...._ _......_ _....._
......_ _...._ _.........1--...._
o.n
O,"
o...
o...
'.70
'.10
,.r.
0.7'
125
Tableaux
4.3
.
Caractéristiques
d'échantillonnage
1 • Paramètres
M = 50
M = 100
M = 150
M = 200
~
(Ill
II
(Ill
~ II
~ II
(Ill
~ II
(Ill
~1
0.069
0.025
0.073
0.029
0.074
0.029
0.074
0.030
~2
1.033
0.039
1.033
0.040
1.035
0.042
1.036
0.041
~3
- 0.021
0.114
- 0.022
0.123
- 0.033
0.128
- 0.033
0.127
~4
- 0.586
0.133
- 0.609
0.137
- 0.614
0.146
- 0.620
0.147
0
0.83
0.053
0.833
0.057
0.835
0.059
0.838
0.059
t(o)
- 3.20
0.63
- 3.13
0.61
- 3.18
0.63
-3.14
0.65
2 • Efficacités
M = 50
M = 100
M = 150
M = 200
~
(Ill
II
(Ill
~ II
~ II
(Ill
~ II
(Ill
em
0.724
0.022
0.722
0.023
0.721
0.025
0.719
0.025
Emax
0.981
0.003
0.981
0.003
0.981
0.003
0.982
0.003
Emov
0.686
0.059
0.682
0.062
0.678
0.062
0.674
0.064
Emin
0.359
0.091
0.356
0.084
0.356
0.086
0.352
0.083
~ll = moyenne d'échantillonnage
Cfll
= écart type d'échantillonnage
126
réponse intéressante. La puissance du test est évaluée à 0.99
ce qui signifie que la moyenne d'échantillonnage de 0 augmente
mais
reste
significativement
inférieure
à
un,
la
frontière
conserve
donc
sa
nature
stochastique.
La
distribution
d'échantillonnage de la statistique du test (0
= 1). nous
apporte
également des
éléments
d'appréciation.
Ainsi,
la
moyenne d'échantillonnage qui vaut - 3.14 avec un écart type
de 0.65 n'est pas significativement différente de la valeur
estimée
(- 3.6). En résumé sur le coefficient 0' on peut dire
que malgré sa sensibilité aux variations d'échantillons,
le
résultat essentiel qui est la nature de la frontière n'est pas
affecté. Toutefois, les résultats sur le coefficient 0 font peut
être apparaître quelque difficulté dans l'estimation de 0 1.
Les mesures d'efficacité individuelle Emin, Emoy et Emax
se révèlent stables.
Les valeurs estimées,
respectivement
0.399,
0.765
et
0.977,
ne
sont
pas
significativement
différentes des valeurs bootstrappées respectivement 0.352,
0.674
et 0.982.
Pour
l'efficacité
moyenne
em,
la valeur
estimée 0.768 est différente de la valeur bootstrapée 0.674.
Les
distributions
d'échantillonnage
présentent
une
allure
assez régulière.
1
• AIGNER, LOVELL et SCHMIDT (1977), dans leurs simulations
remarquent des difficultés au niveau du paramètre À qui est semblable à
o dans notre modèle.
127
Les
simulations
révèlent
que
globalement,
les
estimations des paramètres de la frontière ainsi que les
mesures
d'efficacité
individuelle
et
moyenne
sont
satisfaisantes.
Après les résultats et commentaires économétriques,
nous allons analyser les
résultats
plus
amplement
afin
d'essayer de mietJx comprendre les coopératives de production
et faire des suggestions en ce qui concerne les problèmes
d'efficacité.
CHAPITRE 5
ANALYSE DES RESULTATS
129
5 - ANALYSE DES RESULTATS
5.1 - INTERPRETATION DES RESULTATS
L'impression
générale
qui
se
dégage
des
résultats
économétriques est que les résultats sont différents d'un
secteur à un autre, tant en ce qui concerne la frontière que
l'efficacité moyenne, ce qui justifie une approche sectorielle.
On remarque que la spécification en terme de frontière
s'est avérée appropriée. On peut alors dire que la variation de
la production des coopératives se décompose en variation des
facteurs
de
production,
des
variables
participatives,
de
l'inefficacité et une variation résiduelle purement aléatoire.
Ce résultat est intéressant,
car il
suggère que l'analyse
habituelle de la production,
faite avec un terme d'erreur
symétrique est à remettre en cause dans la mesure où,
l'approche
traditionnelle
suppose
implicitement
que
l'efficacité technique est réalisée, ce qui n'est pas toujours
vrai.
En ce qui concerne la frontière de production, elle s'est
avérée de nature stochastique dans les secteurs considérés.
C'est
un
résultat
intéressant
car
dans
une
optique
comparative, il est important que les frontières soient de
même
nature.
En
effet,
la
nature
de
la
frontière
peut
influencer le niveau d'efficacité et par conséquent biaiser la
comparaison. Lorsque la nature peut être considérée comme
130
déterministe, les méthodes non paramétriques qui sont en
général déterministes sont utilisables.
Pour les paramètres de la frontière de production, dans
l'ensemble
les
rendements
d'échelle
sont
constants.
Par
contre, dans le secteur 53' les rendements
d'échelle sont
croissants et décroissants dans le secteur 54' On se rappelle
que
le
secteur 53 est
relatif aux activités
d'imprimerie,
caractérisées
par
la
présence
de
nombreuses
petites
.entreprises qui utilisent une technologie
élémentaire.
Les
rendements étant croissants, il y a intérêt à opter pour de plus
grandes
unités
de
production
afin
de
tirer
profit
de
la
croissance des rendements. Dans le secteur 54 qui est un
secteur du bâtiment, c'est par contre, l'inverse qui se produit,
il y a de très grandes firmes ; or nous savons que ces
entreprises posent des problèmes d'organisation du travail et
en particulier dans le cas des coopératives, cela peut entraver
le caractère d'autogestion. Dans le secteur 54' il est plus
intéressant d'avoir des entreprises de taille plus faible.
Les résultats confirment dans une certaine mesure ceux
de DEFOURNY(1987) pour les secteurs 53 et 54 tout en sachant
que les secteurs ne sont pas dé'finis exactement de la même
manière. Ne disposant pas de la matrice de variance covariance
des coefficients, nous nous contentons de la valeur numérique
des
rendements
d'échelle
sans
effectuer
de test.
Dans
DEFOURNY, LOVELL et N'GBO (1990) les rendements sont dans
l'ensemble constants mais les secteurs ne sont pas identiques.
131
Dans le cas des rendements d'échelle croissants, il y a
une tendance à l'exploitation monopolistique, surtout si les
rendements d'échelle sont croissants pour tous les niveaux de
production. GUESNERIE et LAFFONT (1984) ont analysé la
possibilité de réguler un monopole d'autogestion.
Dans la 'frontière de production, les coefficients B et
3
B sont également intéressants, car ils permettent d'apprécier
4
l'effet de la participation. On remarque que, dans aucun
secteur, B n'est significativement positif c'est à dire que,
4
soit
l'impact
n'est
pas
significatif
soit
que
le
taux
de
sociétariat (le complément à un de Ln/L) a une influence
·positive. Comment peut-on expliquer ce résultat ? Nous savons
que le resquillage des employés est une source d'inefficacité l
et en particulier dans une coopérative de production où nous
avons deux types d'employés ; les employés sociétaires et les
employés non coopérateurs. Dans la mesure où les employés
sociétaires sont également propriétaires, on peut présumer
qu'il y a une propension à resquiller plus forte chez les non
coopérateurs que chez les sociétaires. B peut être interprété
4
comme réflètant le comportement de resquillage. Lorsque le
coefficient B est significativement négatif comme dans les
4
secteurs S1 et S6' la baisse de Ln/L c'est à dire la diminution
relative du nombre d'employés non coopérateurs entraîne une
baisse du risque de resquillage et partant, provoque un effet
positif sur la production. On se rappelle que B = B (d-1), les
4
2
valeurs de d dans les secteurs S1 et S6 sont respectivement de
0.64 et de 0.46. Le coefficient d peut s'interpréter comme un
BOS et PETERS (1991)
132
indicateur
de
l'effort
fourni
par
les
travailleurs
non
coopérateurs
alors que c mesure l'effort des travailleurs
sociétaires. Dans la mesure où nous avons posé c=1, nous
pouvons dire que l'effort fourni par les coopérateurs est plus
important. Il n'apparait donc aucun frein au développement du
sociétariat.
Quant au coefficient ~3' il représente en quelque sorte,
l'impact de la structure du capital sur la production l
.
La
détention d'une part du capital ne confère pas seulement une
part du revenu mais un droit de vote donc un droit de contrôle.
On sait par ailleurs que les droits de contrôle sont importants
pour les incitations en cas de contrats incomplets2. Le signe à
priori du coefficient semble indéterminé. Il
peut être positif
dans le cas où l'entreprise a besoin d'une diversification des
risq ues et négatif par exemple dans les situations de conflit
d'intérêt entre membres extérieurs de la coopérative et les
travailleurs coopérateurs. Le coefficient ~3 résume très bien
le problème du financement des coopératives de production qui
est fondamental comme nous l'avons signalé au chapitre 2. Un
coefficien.t négatif signifie qu'on n'a pas intérêt à recourir au
capital extérieur ; dans le cas contraire il est intéressant de
le faire.
On note que dans la plupart des secteurs, l'impact de
KE/K n'est pas significatif ; ~3 est positif dans le secteur de
la
maçonnerie
et
du
béton
armé,
secteur
où
de
gros
1
- cene idée apparait dans JENSEN ET MECKING (1976)
2
- Voir HOLMSTROM et TIROLE (1989)
133
investissements en matériel sont souvent nécessaires. Dans le
secteur 58 des études techniques qui est un secteur de forte
technicité,
~3 est négatif, signifiant qu'il faudrait réduire
relativement l'apport extérieur en capital ou du moins que le
capital extérieur n'apporte pas un plus.
En ce qui concerne l'efficacité, l'évaluation montre la
présence d'inefficacité de l'ordre de 20 à 30 %. En comparant
les résultats avec ceux de DEFOU RNY (1987), on remarque que
le
secteur
"Etudes
Techniques"
présente
la
plus
faible
efficacité. DEFOURNY, toutefois n'a pas évalué les efficacités
individuelles. Quant aux résultats de DEFOU RNY, LOVELL et
N'GSO (1991), ils permettent de tirer quelques enseignements.
Dans leur étude, pour le secteur architecture qui est un sous
secteur de 58' on a em = 0.88 ; et pour le secteur imprimerie
qui est un sous secteur de 53' on a em = 0.76 ; ces résultats
sont relativement différents de nos résultats. On en déduit que
l'agrégation des secteurs conduit à des résultats différents.
5.2 • STRUCTURE DES FACTEURS DE PRODUCTION
Comme nous l'avons dit au chapitre 2, la coopérative de
production française est une unité de production caractérisée
par sa gestion démocratique. De plus, elle a une structure du
capital particulière au sens où elle peut faire appel à des
capitaux
extérieurs.
Elle
peut
également
embaucher des
travailleurs qui
ne sont pas coopérateurs.
Ainsi
dans la
coopérative,
cohabitent
les travailleurs
sociétaires
et
les
134
employés non coopérateurs. la structure du capital influence
les décisions de la coopérative. Dans cette étude nous retenons
ces deux éléments comme étant des éléments déterminants du
processus productif des SCOP françaises.
5.2.1. - STRUCTURE DU CAPITAL.
La structure du capital est importante car elle in11uence
le processus de décision de la coopérative de production,
processus qui doit être conforme à
l'esprit d'autogestion.
Comment s'exerce l'influence de la structure du capitaP. ?
L'idée est que les revenus de la production dépendent des
décisions d'investissement et de financement ; la structure du
capital affecte le schéma incitatif qui joue sur la répartition
des revenus. Lorsqu'il y a des changements dans la structure du
capital,
ces
variations
se
répercutent
sur
les
droits
de
contrOle qui sont également significatifs dans le processus
décisionnel. Le problème est alors l'arbitrage entre le recours
à du capital extérieur et le financement par emprunt.
Lorsque
le
capital
est
entièrement
détenu
par
les
travailleurs
de
la
coopérative
(il
n'y
a
pas
d'associés
extérieurs), ce n'est pas efficace dans la mesure où
- il Y a besoin de diversification du risque qui ne peut
être
satisfait.
1
- Cette idée est développée par HOLMSTROM et TIROLE déjà cité.
135
- il Y a des contraintes financières des employés de
sorte
que
le
niveau
des
dettes
de
l'entreprise
risque
d'augmenter car l'entreprise finance ses projets par emprunt.
On peut remarquer que le 'financement par le capital
extérieur et le 'financement par l'emprunt ne sont pas toujours
substituables car
le
recours
au
capital
extérieur aide
à
financer des investissements à revenus risqués alors que les
emprunts sont plutôt destinés à des projets moins risqués, à
cause des faillites éventuelles.
La question est alors de savoir comment va s'effectuer le
financement
des
investissements
des
coopératives
de
production. La réponse à cette question n'est pas tranchée car
le
mode
de
financement
dépend
de
la
nature
de
l'investissement comme nous venons de le mentionner. Ainsi
dans le's secteurs nécessitant de lourds investissements, il
est inévitable de recourir au capital extérieur. On peut noter
également que le choix des projets dépend aussi de la
structure du capital au sens où par exemple, les associés âgés
vont préférer des investissements rentables à court terme, ce
qui peut à terme gêner le développement de la SCOP.
Une implication intéressante de la généralisation des
résultats du chapitre 2, en présence de financement par action
est qu'un~ entreprise autogérée peut indifféremment négocier
avec ses
apporteurs de capitaux un contrat de financement ou
136
un contrat de travaiP. Nous reviendrons sur ce point par la
suite.
Dans la pratique des coopératives, elles recourent à du
capital
extérieur ce qui
a évidemment
un
impact sur la
structure du
capital.
Comment
peut
on
maintenir l'esprit
d'autogestion, tout en faisant appel au financement extérieur ?
C'est une situation délicate dans la mesure où les apporteurs
de capitaux voudront bien avoir un droit de contrôle sur la
prise du risque. C'est à dire participer à la prise de décision de
manière conforme à leur engagement en terme de capital. Dans
les SCOP françaises, on applique le principe coopératif, une
personne, une voix et de plus, le nombre de mandats des
membres extérieurs est limité au
niveau des organes de
direction 2 .
DREZE (1988) propose comme solution au problème de
financement d'accepter l'idée que la conclusion d'un contrat de
financement
avec
les
apporteur
de
capitaux
n'est
pas
incompatible avec l'idée d'autogestion. la caractéristique de ce
contrat étant de reporter sur le capital, l'essentiel des risques
d'entreprise et de spécifier quels risques sont admissibles.
Une fois que les risques admissibles sont clairement spécifiés
pour les apporteurs de capitaux, ceux-ci sont protégés et par
conséquent, ils peuvent normalement accepter de ne pas
participer
au
processus
de
décision
et
le
caractère
1
- DREZE (1989) p. 92
2
- Conférer chapitre 2.
137
d'autogestion est préservé mais ce type de contrat sera
probablement implicite.
Nous pensons qu'en plus de la rétribution du capital il
faudrait
envisager la possibilité d'une sorte d'indemnisation
aux apporteurs de capitaux ne participant pas à la prise de
décision en cas de dommage. En effet les gestionnaires leur
font
prendre
des
risques
sans
leur
participation
et
les
décisions peuvent leur causer des préjudices. Ce type de
contrat
serait
similaire
au
contrat
liant
une
entreprise
traditionnelle à son employé qui ne participe pas aux prises de
décision alors que les décisions peuvent coûter l'emploi au
salarié. Lorsque le risque est effectif par exemple en cas de
licenciement, le travailleur est indemnisé. Avec ce type de
contrat
de
financement,
contenant
une
bonne
clause
d'indemnisation,
il
ne serait
pas
difficile
aux
entreprises
coopératives de participer au marché du capital1. Ce type de
contrat
devrait
réconcilier
le
capital
et
l'autogestion
en
instaurant la confiance des investisseurs tout en conservant
les principes d'autogestion. De ce fait, le choix des projets
jugés rentables
ne va
pas
buter sur
une
contrainte
de
financement ce qui contribuerait à faciliter le développement
des coopératives de production.
Nous remarquons qu'avec les apporteurs internes de
capitaux, la coopérative signe un contrat de travail2, mais on
1
- Les coopératives ne participent pas au marché du capital ; récemment
une ouverture a été faite dans ce sens mais les conditions sont
restrictives.
2
- Obligation faite par la loi.
138
peut très bien imaginer une sorte de contrat hybride de
financeme'nt
et
de travail
faisant
supporter à
l'apporteur
interne de capital une partie des risques en tant qu'à la fois
employé, gestionnaire et détenteur de capital. Ce type de
contrat consisterait simplement à spécifier pour l'apporteur
interne de capital une rémunération fixe déterminée par son
apport en capital et une partie variable liée à son statut
d'employé sociétaire donc participant à la gestion. Ce contrat
ressemblerait plus à un contrat de financement plutôt qU'à un
contrat de travail. C'est un contrat qui fait supporter au
travailleur sociétaire les risques d'entreprises. Si l'employé
détenteur de capitaux préfère le contrat de travail (le risque
portant sur le capital et non sur le travail) au contrat de
financement (le risque porte à l'inverse sur le travail et non
sur le capital) alors ce choix
viendrait confirmer l'idée de
MEADE qui note que c'est le capital qui emploie le travail et
non les travailleurs qui empruntent et supportent les risques
tout simplement parce que les travailleurs ne peuvent pas
répartir les risques entre plusieurs entreprises.
L'institution
récente
du
titre
participatif
est
très
intéressante.
Toutefois,
le
fait
qu'une
partie
de
la
rémunération soit indexable sur les résultats de la firme peut
être
discutable.
En
effet,
les
détenteurs
de
titres
ne
participent pas à la gestion, ils n'ont pas à supporter les
risques d'entreprise. On peut néanmoins considérer sue la
partie variable est liée au risque collectif pourvu qu'elle soit
relativement faible ..
139
5.2.2 - FACTEUR TRAVAIL
Comme le souligne LAFFONTl, un bon partage des risques
est
une
des
conditions
que
se
doit
de
réaliser' toute
organisation économique. Il faut en plus que les participants
soient incités à fournir l'effort souhaité. La non observabilité
des actions de certains
par d'autres
peut compliquer la
recherche des règles de partage du produit entre les membres
de la coopérative et les employés.
Nous pensons que le partage du risque peut se faire par
l'intermédiaire
de
contrats
appropriés
comme
discutés
auparavant. Mais il y a également le problème de l'incitation à
fournir
le
niveau
d'effort
désiré.
On
peut
amener
les
participants à fournir le niveau d'effort par des mécanismes
incitatifs et de contrôle.
VARIAN (1989) fait remarquer que les niveaux d'effort et
les
caractéristiq ues
des
agents
ne
sont
pas
réellement
inobservables mais que le coût est plutôt prohibitif ; il montre
que c'est plus intéressant d'utiliser un système de contrôle qui
diminue le coût de l'action désirée plutôt qu'un mécanisme qui
augmente le coût de l'action alternative.
Dans le cas des coopératives de production, au niveau des
travailleurs associés, il y a un contrôle mutuel qui s'effectue ;
dans la mesure où ils partagent les mêmes risques au niveau
des
résultats
de
l'entreprise.
Il
est
par
contre
difficile
- Voir LAFFONT (1987).
140
d'utiliser un système de motivation purement financier à cause
de l'esprit coopératif.
Le système de contrôle serait plus
efficace dans le cas où on pourrait former des équipes de
travail autonomes. Dans cette situation, on peut proposer un
revenu d'équipe basé sur la production de l'équipe ; ce revenu
étant par la suite réparti entre les différents membres. Les
membres de l'équipe, sachant qu'ils partagent directement les
risques du revenu feront un contrôle mutuel efficace afin de
maximiser leurs revenus.
Dans de nombreux contextes, plusieurs entreprises de
même nature peuvent avoir la même mission. L'administration
responsable
de
toutes
ces
entreprises
peut
exploiter
la
compétition que se font les entreprises entre elles 1 Ainsi, on
peut imaginer un tournoi2 de coopératives basé sur l'efficacité
des coopératives. L'idée est simple, elle consiste à classer les
coopératives selon leur performance annuelle de sorte que les
membres de chaque coopérative soient incités à fournir le
maximum d'effort pour bénéficier des retombées du tournoi.
Concrètement,
on
peut organiser
un
tournoi
par secteur
d'activité
productive.
Pratiquement,
le
tournoi
n'est
pas
difficile à mettre en oeuvre car presque toutes les SCOP sont
regroupées au
sein
de la CGSCOP qui
peut alors être
l'organisateur du tournoi dans la mesure où elle a toutes les
données des coopératives de production.
1
• Voir LAFFONT (déjà cité).
2
• Sur la théorie des tournois voir par exemple GREEN et STOKEY
(1983), DYE (1984), MALCOMSON (1984) ou ROSEN (1986).
141
Nous-
pensons
que
le
problème
fondamental
des
coopératives de production françaises est un problème de
financement et partant de la structure du capital. Ce problème
peut être résolu par un partage approprié des risques entre les
apporteurs extérieurs de capitaux, les travailleurs sociétaires
et les employés de la coopérative au moyen de contrats
adéquats, respectant l'esprit d'autogestion ce qui n'est pas
chose facile. Nous pensons qu'une voie intéressante est de
proposer aux travailleurs associés un contrat de financement
plutôt qu'un contrat de travail de manière à partager ensemble
le risque d'entreprise et tirer bénéfice de leur prise du risque.
Si
le
problème
du
financement
n'est
pas
résolu,les
coopératives de production ne pourront se développer que dans
les activités où le capital à investir n'est pas très important
et où l'activité de production ne comporte pas beaucoup de
risque 1•
- DREZE (1988) p.
61 explique pourquoi il est difficile d'avoir par
exemple des coopératives de transports maritimes avec des
pétroliers géants.
CHAPITRE 6
CONCLUSION
143
6 • CONCLUSION
Dans
cette
étude,
nous
avons
analysé
l'efficacité
productive des SCOP françaises. Cette efficacité est évaluée à
partir de l'estimation d'une frontière stochastique, dans une
approche sectorielle.
La frontière utilisée est une fonction de Cobb-Douglas
incluant deux variables participatives ; à savoir la part des
employés non sociétaires et le taux du capital extérieur qui
mesure l'impact de la structure du capital sur la production.
Les caractéristiques de la frontière varient d'un secteur
à un autre ce qui confirme notre approche sectorielle. La
spécification en terme de frontière est acceptée à partir d'un
test du rapport de vraisemblance.
Les facteurs traditionnels de la fonction de production,
c'est-à-dire
le
travail
et
le
capital
contribuent
significativement à expliquer la
production.
On
remarque
également que l'impact du facteur travail est nettement plus
important que
l'impact
du
facteur
capital
ce
qui
laisse
présager que la technologie des SCOP est plutôt intensive en
travail. Dans une conjoncture économique difficile, c'est un
résultat qui
permet de
penser que
les
coopératives
de
production
poursuivent
un
de
leurs
objectifs
qui
est
le
maintien et la création d'emploi.
144
En ce qui concerne les variables participatives, leur
impact, en général, n'est pas significatif. Toutefois certaines
observations sont intéressantes à faire.
•
Le
taux
de
non
sociétariat
n'a
jamais
une
influence
significativement
positive,
ce
qui
implique
que
l'accroissement
du
taux
de
sociétariat
est
plutôt
désiré.
L'objectif des
SCOP,
visant à
intégrer les employés non
associés comme des sociétaires à
part entière peut être
poursuivi et atteint. De plus, si on accepte l'idée que les
sociétaires sont moins portés vers le resquillage, cela diminue
par
conséquent
les
risques
de
resquillage.
En
effet,
l'estimation
de
l'effort
montre
que
l'effort fourni
par
les
travailleurs
associés
n'est
jamais
inférieur
à
celui
des
employés non sociétaires .
• Le coefficient de la part de capital extérieur est significatif
dans deux secteurs. Dans l'un des secteurs du bâtiment,
l'impact est positif, ce qui implique qu'il est intéressant de
faire appel au capital extérieur. C'est un résultat important
car il peut paraître en contradi~tion
avec l'esprit coopératif
d'autogestion qui voudrait que le contrôle de la coopérative de
production soit aux mains des travailleurs. Il apparaît ainsi
clairement posé le problème du financement. Comment alors
recourir à des capitaux extérieurs sans que les intéressés ne
contrôlent la gestion de la SCOP ? C'est une question difficile
mais qui peut trouver sa réponse dans les titres participatifs.
145
. Les détenteurs de
ces titres
auront des revenus
garantis, ce qui signifie qu'ils ne seront pas touchés par les
risques
que
leur
font
courir
la
gestion
des
travailleurs
coopérateurs
ils accepteront de ne pas participer à
la
gestion.
Mais
ces
titres
en
peuvent
être
véritablement
attrayants que si les souscripteurs ont la garantie des revenus
prévus ; une manière de résoudre cette difficulté est de faire
appel à la garantie de l'Etat.
. Nous pensons qu'une autre possibilité consiste à faire
supporter
l'essentiel
des
risques
de
la
gestion
par
les
travailleurs. Pour ce faire, il faut proposer aux travailleurs
sociétaires un contrat qui n'est plus un contrat de travail au
sens strict mais une sorte de contrat de financement qui
établit la rémunération de la manière suivante : une partie fixe
liée
à
leur
apport
en
capital
(pour
tous
les
associés
travailleurs ou extérieurs) et une partie variable liée à leur
statut d'autogestionnaires. De ce fait, tous les apporteurs de
capitaux seront traités de la même manière et les travailleurs
gestionnaires supporterons les risques de leur gestion et en
tireront soit un gain soit une
perte.
Pour le test de la nature de la frontière, nous avons
utilisé le test de Wald qui confirme la nature stochastique de
la frontière. En pratique, le test du rapport de vraisemblance
est plus difficile , à mettre en oeuvre, car il exige l'estimation
du modèle sous les deux hypothèses Ho et H1 ; ce qui nécessite
l'utilisation d'une distribution de type gamma pour re terme
d'inefficacité.
146
Les coopératives de production, en ce qui concerne
l'efficacité
individuelle
et
sectorielle
présentent
une
forte
diversité ; il est donc difficile de dégager des invariants pour
pouvoir inférer quant à l'effet de la nature de la propriété ou
du mode de gestion. La distribution d'échantillonnage obtenue
par
la méthode
du
"bootstrap"
montre que
la
moyenne
conditionnelle est un estimateur acceptable de la mesure
individuelle
d'efficacité.
Certaines limites de notre étude peuvent être comblées
par des recherches futures.
• Dans ce travail,
nous
utilisons un modèle dans lequel
l'inefficacité ne varie pas dans le temps ; une telle hypothèse
est acceptable lorsque la période d'étude est courte comme
c'est le cas ici (max Ti = 3). Mais il apparaît au vu des
résultats que, pour mieux cerner l'efficacité des coopératives
de production et en identifier certaines caractéristiques, il
serait intéressant de procéder à une étude nettement plus
finie. Une étude moins agrégée et portant sur une période
beaucoup plus longue permettra d'analyser également les
problèmes de gain de productivité et de progrès technique l .
• Une autre limite tient à la méthodologie des frontières
lorsqu'on s'intéresse à l'évaluation de l'efficacité. En effet, il
1
- Pour les modèles avec une inefficacité variant dans le temps, voir par
exemple IVALDI, MONIER-DILHAN et SIMIONI (1991) et BATTESE et
COELLI (1991).
147
est difficile d'expliquer l'efficacité ; cette difficulté tient au
fait qu'il n'y a pas de modèle théorique de l'efficacité.
Malgré les difficultés que nous venons d'évoquer, les
résultats montrent que le mouvement coopératif de production
n'est
pas
uniforme.
Par
conséquent
toute
politique
de
promotion des SCOP devrait être différenciée. Par exemple
dans les secteurs ou dans les entreprises nécessitant des
investissements importants, une plus grande liberté devrait
être accordée aux coopératives de prod uction pour négocier des
contrats de financement.
Dans le cas contraire, les SCOP
risquent d'être obligées de se développer dans les secteurs et
activités à investissements légers, ce qui peut compromettre
à
terme leur vocation à. maintenir et à créer des emplois.
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ANNEXES
165
ANNEXE 1 . ELASTICITES
Les nombres entre parenthèses sont les statistiques de student
1 • ELASTICITE DES FACTEURS
Secteurs
e k
el
Kmin
Kmax
lmin
lmax
S1
0.236
0.337
0.812
1.055
(7.15)
(1.55 )
(12.10)
(6.33)
S2
0.243
0.334
0.758
0.768
(7.04)
(1 .46)
(11.24)
(5.22)
S3
0.238
0.365
0.844
0.797
(2.91)
(0.66)
(9.79)
(3.24 )
S4
0.21
- 0.101
0.692
0.691
(6.04)
(-
0.13)
(17.75)
(1.53)
S5
0.183
- 0.174
0.77
1.001
(1.98)
(-
1.13)
(7.24)
(2.99)
S6
0.06
0.013
1.0
1.40
(3.21 )
(0.18)
(15.8)
(8.32)
S7
0.219
0.25
0.782
0.880
(8.28)
(2.24)
(16.45)
(7.84)
S8
0.222
0.683
0.794
0.819
(10.83)
(4.60)
(14.57)
(5.47)
S9
0.218
0.048
0.731
1.101
(2.74)
(0.05)
(5.42)
(2.39)
166
ANNEXE 1 (suite)
2 - ELASTICITES D'ECHELLE
La statistique de student correspond à e
= 1
KL
Secteurs
Kmax Lmax
Kmax Lmov Kmax Lmin
Kmov Lmax
Kmov Lmin
S1
1.392
1.235
1.149
1.302
1.059
(1.77)
(1.09)
(0.66)
(1.94)
(1.03)
S2
1.103
1.096
1.092
1.022
1.011
(0.43)
(0.44 )
(0.42)
(0.15)
(0.18)
S3
1.064
1.162
1.209
0.949
1.095
(0.30)
(0.48 )
(0.39)
(-
0.08)
(2.38)
S4
0.590
0.591
0.591
0.870
0.871
(.
1.18)
c-
0.72)
(-
0.56)
(-
0.38)
(-
1.48)
S5
0.828
0.681
0.596
1.144
0.913
(.
0.81)
(-
3.75)
(-
3.74)
(0.48 )
(-
2.12)
S6
1.414
1.179
1.013
1.456
1.055
(2.18)
(1.08)
(0.08)
(2.80)
(0.83)
S7
1.130
1.072
1.032
1.102
1.004
(0.929)
(0.59)
(0.28)
(0.96)
(0.11)
S8
1.502
1.485
1.477
1.097
1.072
(2.56)
(3.07)
(3.20)
(0.67)
(1 .4)
S9
1.149
0.877
0.779
1.276
0.906
(0.21 )
(.
0.16)
(-
0.26)
(0.75)
(-
0.48)
167
ANNEXE 1 - (SUITE ELASTICITE D'ECHELLE)
5ecteurs
K
L
K
L
K
L
min
max
min
mov
min
min
51
1.291
1.134
1.048
(1 .77)
(1.S4)
(0.96)
52
1.012
1.00S
1.001
(0.08)
(O.OS)
(0.02)
53
0.936
1.03S
1.082
(-
0.09)
(1.46)
(2.0)
54
0.901
0.902
0.902
(-
0.24)
(-
0.6)
(-
3.0)
5S
1.184
1.038
0.93S
(O.S7)
(0.26)
(-
1.0)
56
1.462
1.227
1.061
(3.0)
(2.2)
( 1 .0)
57
1.099
1.041
1.001
(0.92)
(0.68)
(0.03)
58
1.041
1.024
1.016
(0.29)
(0.32)
(0.32)
59
1.319
1.047
0.949
(0.66)
(0.20S)
(-
0.346)
168
ANNEXE 2 - EFFICACITES INDIVIDUELLES
Secteur S1
NCNF
EFF
1
0.905666
2
0.967396
3
0.703307
4
0.7692'.9
5
0.768036
6
0.649707
7
0.634522
8
0.917443
9
0.918190
10
0.794077
11
0.792242
12
0.950182
13
0.636033
14
0.863465
15
0.686533
16
0.739612
17
0.765193
18
0.824116
19
0.920789
20
0.770029
21
0.727716
22
0.797966
23
0.804154
2'.
0.7 /.2786
25
0.836308
26
0.658435
27
0.548445
28
0.872321
29
0.803855
30
0.882186
31
0.795716
32
0.7 /,2779
33
0.761268
34
0.765039
35
0.601735
36
0.516202
37
0.759093
38
0.679518
39
0.628918
40
0.628690
41
0.6(;4514
42
0.6'.5399
43
0.689446
44
0.832931
45
0.474572
46
0.695767
47
0.759743
48
0.8'.8019
49
0.946177
50
0.819395
51
0.853362
52
0.659109
53
0.622662
54
0.907549
55
0.6't5665
56
0.679754
51
o.8245(;11
58
0.850192
169
Secteur S2
1
0.959236
2
0.747674
3
0.585006
4
0.797709
5
0.782170
6
0.697579
7
0.779705
8
0.595907
9
0.637989
10
0.343735
11
0.675565
12
0.665748
13
0.780260
14
0.611065
15
0.725078
16
0.622730
17
0.604174
lU
0.',247',0
19
0.721603
20
0.699675
21
0.770432
2.2
0.669966
23
0.711396
24
0.604594
25
0.840161
26
0.688638
27
0.850611
28
0.675054
29
0.819881
30
0.539472
31
0.561968
32
0.528309
33
0.779144
34
0.698695
35
0.7119111
36
0.490724
37
0.864181
38
0.941876
39
0.725020
40
0.871904
41
0.639495
42
0.667204
43
0.718470
44
0.694015
45
0.692067
46
0.536071
47
0.898433
48
0.386703
49
0.843224
50
0.699336
51
0.625608
52
0.3'31685
53
0.615501
S4
0.706021
S5
0.831021
S6
0.841116
57
0.619199
58
0.746089
S9
0.823701
60
0.812631
61
0.559441
62
0.756823
63
0.649124
64
0.876827
65
0.429459
66
0.487693
67
0.822200
68
0.874333
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6
0.499346
25
0.829182
7
0.567666
26
0.749657
8
0.804007
27
0.914251
9
0.593671
28
0.632674
la
0.770501
29
0.859545
11
0.887833
30
0.449511
12
0.800946
31
0.734544
13
0.474811
32
0.806791
14
0.574785
33
0.816926
15
0.690596
34
0.529582
16
0.863808
35
0.792187
17
0.616350
36
0.786706
18
0.751638
37
0.559467
19
0.835691
38
0.877768
39
0.783609
40
0.690827
41
0.693445
42
0.742603
43
0.689295
44
0.831974
45
0.873162
46
0.814566
47
0.910921
48
0.918294
49
0.697338
50
0.609609
51
0.543027
52
0.639882
53
0.855907
54
0.603117
55
0.921939
56
0.444661
57
0.882076
58
0.496118
59
0.885045
60
0.588891
61
0.642068
62
0.714530
63
0.956187
64
0.396538
65
0.882070
66
0.577131
67
0.415171
68
0.860551
6Q
0.573603
70
0.771700
71
0.698064
72
0.601687
73
0.467691
74
0.631756
75
0.926382
76
0.699855
77
0.754463
78
0.551421
79
0.655502
80
0.459817
81
0.866117
82
0.635020
83
0.736527
84
0.534429
85
0.908351
86
0.744041
87
0.735222
88
0.619096
89
0.416654
90
0.696560
91
0.478792
~2
0.754681
93
0.842401
176
Secteur S9
29
o.78115'i
1
0.666998
30
0.913<)23
2
0.312347
31
0.940035
3
0.248074
32
0.532875
4
0.678385
33
0.640673
5
0.360582
34
0.5CJ0171
6
0.783178
35
0.667317
7
0.817511
36
0.521525
8
0.475547
37
0.608598
9
0.789381
38
0.510178
10
0.371166
39
0.246209
11
0.826453
40
0.627450
12
0.937905
41
0.551048
13
0.682585
42
0.503744
14
0.295965
43
0.461504
15
0.317965
44
0.405581
16
0.428319
45
0.489507
17
0.731880
46
0.434219
18
0.349603
47
0.295342
19
0.225454
48
0.634430
20
0.545009
49
0.238434
21
0.751232
50
0.700014
22
0.444133
51
0.311085
23
0.542593
52
0.762360
24
0.679415
53
0.421570
25
0.834552
54
0.305790
26
0.536076
55
0.500273
27
0.920108
56
0.459456
28
0.557105
57
0.349893
58
0.277033
59
0.442559
60
0.693094
61
0.388310
62
0.221568
63
0.450706
64
0.339043
65
0.355395
66
0.676049
67
0.193161
68
0.524271
69
0.274462
70
0.248198
71
0.894780
72
0.428796
73
0.355877
74
0.869009
75
0.943565
76
0.238362
77
0.465708
78
0.200394
79
0.364861
80
0.355107
81
0.354148
82
0.486217
83
0.730264
TABLE DES MATIERES
1 - INTRODUCTION
1
2 - COOPERATIVE DE PRODUCTION ET THEORIE ECONOMIQUE
1 0
2.1 - LES COOPERATIVES DE PRODUCTION FRANCAISES
1 1
2.1.1 - Cadre juridique des SCOP
11
2.1.2 - Financement des coopératives de production
1 7
2.1.3 - Evolution des SCOP françaises
21
2.2 - THEORIE DE L'AUTOGESTION
30
2.2.1 - Equilibre de l'entreprise autogerée
31
2.2.2 - Equilibre d'autogestion
33
2.2.3 - Approche des droits de propriété
38
2.2.4 - Effets des l'autogestion
40
3 - FRONTIERES DE PRODUCTION ET MESURES D'EFFICACITE
44
3.1 - APPROCHE NON PARAMETRIQUE
46
3.2 - APPROCHE PARAMETRIQUE
50
3.2.1 • Frontière déterministe
51
3.2.2 • Frontière stochastique
55
3.3 - CHOIX DANS L'ANALYSE DES FRONTIERES
61
3.3.1 - Approche paramétrique "versus" approche non
paramétrique
61
3.3.2 - Modèles de frontières paramétriques
64
3.4 - TEST DE LA NATURE DE LA FRONTIERE
68
3.4.1 - Test du rapport de vraisemblance
68
3.6.1 - Test de Wald
69
3.5 - ANALYSE DE SENSIBILITE
71
4 - MODELE ET ESTIMATION
75
4.1 - MODELE
76
4.2 - METHODE D'ESTIMATION
83
4.2.1 - Estimation de la frontière de production
83
4.2.2 - Evaluation de l'efficacité productive
90
4.3 - SIMULATION PAR LA METHODE DU "BOOTSTRAP"
93
4.4 - DONNEES ET RESULTATS
94
4.4.1 - Données
97
4.4.2 - Résultats
100
4.4.2.1 - Frontière de production et efficacité
102
4.4.2.2 - Résultats des simulations
117
5 - ANALYSE DES RESULTATS
128
5.1 -INTERPRETATION DES RESULTATS
129
5.2 - STRUCTURE DES FACTEURS DE PRODUCTION
1 33
5.2.1 - Structure du capital
134
5.2.2 - Facteur travail
139
6 - CONCLUSION
1 42
BIBLIOGRAPHIE
148
ANNEXES
164
Vu le président de la thèse
Vu et permis d'imprimer
A Toulouse, le
Le Président de l'Université
L'objet
de
CG
travail
es(
l'évaluation
de
l'efficacité
des
sociétés coopérd t iv9s de productior.
(SCOP) fran.çaises dans neuf
secteurs
d'ac~i'jlté
Nou~; présento~s (J'aboro les cmacterisIiques des SCOP en
montran~ qu'elies sent autogérées, La référence à 13. theorie de
l'autogestiü:l est tait(~ pour rappeler qu'une économie d'autogestion
est
efticace sous
l'rYPo:hèse de
libre
entrée.
Les
SCOP
,)nt 18.
possibilité de recol1rir a du capitai extérieur '2
ia CGOpé r 2.tiV8) et
d'employer
des
travalllel1rs
non
ccopéràteurs.
Ces
deux
caractéristiques sont irnplirtantes Cé:r la prem!èrs fait le jien ,:tvec
Is~ problèmes de financement des SCCP ; quant 3 la seconde, elle
permet d'é'/iter le problème de sous 'Jtilisation Ju fact;3ur lréJJi!
Ensuite
nous
exposons
les
dlfTél·t:\\.1t8S
approches
de
la
littérature
des
frontières.
Nous
('rontrons
cemment
la
n2t~r8
(déterministe ou
stochéistiq:.Je) Ge la frontière
oe'Jt âtre choiSie a
partir de tests
usuels
(rapport de
v'rais8mblarlce,
'Nald)
da:1s
le
camo etes modl-)!es p3rai:'étriq ues.
Enr!n
nous
prooosons
un
modèle
de
fror.tière
stochastiqL;8
incluant
les
deux
caractéristiques.
essenti9iles
des
SCOP
trançaises. Le modèl6 est estimé par la méthcde rju maximum c!e
vraiserr.blancè avec des cannées de pan81 et !'8fflcâci~e é'/aiL:ée pdï
l'esp8ra::ce conoitio:lnelle.
La
nawr.g
stocnasriqu8
de
la frontiere
est
confirmée.
Lê
sensibilité
des
résultats
est
2.na:')'sée
par
men/ode dl; bootstrap. Les SCOP sont :létérogè,19s tant é'i i'interie:..H
d'un secteur qL;'entre les sec!ourc::.
Mi~l~__cl$-â
Cuopéra'civ8s
autogerées,
frontiere
de
prG(~uction,
2if i c2.c:itè
productive. maximum de vraisemblance, métnode jL! boots[rap, ~est
de la frontière (dét3rministe aL; sto(";hastique).