EFFET DE LA POLITIQUE MONETAIRE SUR LA CROISSANCE

Quelques notions de base

La production Production vient du mot latin productio qui signifie allongement, prolongation. Il est construit à partir de pro, en avant et de ducere, conduire. Etymologiquement, la production se définit donc comme un processus ou une action conduite dans le temps. Au sens large, la production est une activité économique qui consiste à créer des biens ou des services pour satisfaire des besoins individuels ou collectifs. En fait, il existe deux grandes catégories de productions :
– la production marchande étant celle réalisée en vue d’être vendue sur le marché ;
– la production non marchande qui est souvent celle fournie gratuitement.
Dans le premier cas, le prix de vente doit couvrir au moins son cout de production. La production marchande est donc réalisée, dans un but lucratif, par des entreprises aussi bien privées que publiques. Par contre, la production non marchande est les fruits des activités à but non lucratif, notamment celles des administrations publiques. Dans un processus de production, on utilise des inputs appelés aussi « intrants » pour produire des outputs. L’objectif principal est de maximiser la satisfaction que ce soit pour les producteurs ou pour les consommateurs. Les inputs sont les différents facteurs de productions utilisés par l’entreprise. Ils englobent les facteurs terre, travail et capital. Récemment, on a introduit les services et l’énergie. Ces inputs peuvent être fixes ou variables selon la période, plus souvent les fixes sont utilisés pour des périodes de court terme et les inputs variables pour le long terme. Cependant, l’output concerne les produits finaux c’est-à-dire les biens et services produites par les facteurs de productions. Les firmes rencontrent souvent des difficultés dans la mesure multi-inputs multi outputs surtout pour les différents secteurs de service comme l’éducation, la santé, les transports qui ont des grands intérêts du point de vue économique. Ainsi ils nécessitent une attention particulière.
La fonction de production on peut présenter l’ensemble de la production inputs et outputs par un graphe qu’on note GR et représenté par :𝐺𝑅 = {(𝑥, 𝑦) ∈ 𝐼𝑅+𝑚+𝑛: 𝑥 peut produire y}. En plus des caractéristiques qui sont définis précédemment, on peut constater à partir de cette graphe que l’ensemble de production est borné c’est à dire qu’il est impossible de produire une quantité infinie d’output en utilisant une quantité finie d’input. Cette représentation est importante du fait qu’elle permet de définir une technologie de production. Toutefois la modélisation économique de la technologie se fait à travers la fonction de production qui est défini par la fonction f :𝐼𝑅+𝑛 → 𝐼𝑅+ suivant GR : {(x, y) Є 𝐼𝑅+𝑛∗ 𝐼𝑅+: y≤ 𝑓(𝑥)} Cette fonction doit aussi respecter l’hypothèse de monotonicité c’est-à-dire qu’une augmentation de quantité d’input ne peut aboutir à une diminution de la quantité d’output Une technologie de production est un processus qui transforme des inputs x en output y. Notons x= (x1, x2, …, xn) Є IR un vecteur d’input et y= (y1, y2, …, yn) Є IR un vecteur d’output. On peut alors présenter l’ensemble de production par trois manières différentes : correspondance en input, correspondance en output et le graphe.
a) La Correspondance en input : Ici l’output est donné et on cherche l’ensemble des inputs pour le produire. Soit 𝐿 ∶ 𝐼𝑅+𝑚 →2𝐼𝑅+𝑛. Elle est défini par :L(y) = {x Є 𝐼𝑅+𝑛: y est productible par x} En effet, si l’input est nul, il n’y aura pas de production. De plus, une quantité finie d’output ne peut être produite qu’à partir d’une quantité finie d’input et que l’augmentation de facteur de production ne peut aboutir à une production moindre c’est ce que traduit l’hypothèse de la libre disposition forte en input.
b) La correspondance en output : Cette correspondance donne l’ensemble des outputs qui peuvent être produits pour un niveau d’input donné. On peut le définir par P : 𝐼𝑅+𝑛 → 2𝐼𝑅+𝑚P(x) = {y Є 𝐼𝑅+𝑚: y est produit par x} Il est possible de ne pas produire d’output, mais par contre, on ne peut produire une quantité d’output non nulle avec une quantité d’input nulle. Une quantité finie d’inputs ne peut produire qu’une quantité finie d’outputs. L’hypothèse de libre disposition forte est encore valable dans le cas de l’output, il énonce que si une certaine quantité d’inputs permettent de produire un niveau d’outputs, elle peut de surcroît permettre de produire une quantité moindre. Il n’est pas nécessaire que la diminution soit proportionnelle ; en d’autres termes, il s’agit de l’hypothèse de libre disposition faible.

Les différentes catégories d’efficiences.

                    En matière de production, il existe plusieurs formes d’efficiences mais les plus utilisées sont : l’efficience allocative, l’efficience technique, l’efficience économique et l’efficience d’échelle.
L’efficience allocative Parfois appelée efficience de prix, l’efficience allocative concerne « la capacité à combiner les inputs et les outputs dans les proportions optimales-compte tenu des prix donnés sur le marché »10. Autrement dit elle consiste à déterminer le coût de production total d’une unité de production ou entreprise, puis à situer ce coût total par rapport à l’efficience technique. Elle décrit l’ajustement des inputs et des outputs pour refléter les prix relatifs, la technologie de production étant déjà choisie.
L’efficience technique Appelée aussi efficience physique, l’efficience technique met en relation les intrants11, c’està- dire les ressources consommées dans le processus de production, avec les extrants ou les résultats obtenus. Cette catégorie d’efficience concerne donc « la capacité à éviter le gaspillage ». Dans ce cas, une entreprise est considérée comme techniquement efficiente si, pour le niveau d’inputs utilisé et d’output produit, il lui est impossible d’augmenter la quantité d’un ou plusieurs inputs ou de réduire la quantité d’un autre output.
L’efficience économique Elle prend simultanément en compte les deux premières catégories d’efficiences : technique et allocative. Lorsque ces deux efficiences se recoupent, l’entreprise est économiquement efficiente.
L’efficience d’échelle Elle cherche à déterminer dans quelle mesure une entreprise ou autre unité de production fonctionne avec des rendements d’échelle croissants ou décroissants, ce qui permet de définir la taille optimale de cette unité productive

Avantages et limites de la méthode DEA

Avantages DEA fournit une image globale de la performance organisationnelle. En fonction de l’orientation de l’erreur (entrée-orienté, ou de sortie orientée vers le modèle de base), DEA présente trois caractéristiques très utiles15 :
 Il caractérise chaque DMU par un score d’efficacité unique; En projetant unités inefficaces sur l’enveloppe efficace, il met en évidence des améliorations pour chaque DMU unique;
 Il facilite de faire des inférences sur le profil général de l’EAE. Charnes et al (1994) donnent une liste complémentaire d’autres avantages de DEA, notamment :
 La possibilité de traiter des multiples entrées et sorties indiquées en unités de mesure différente ;
 L’accent étant mis sur une frontière de meilleures pratiques, plutôt que sur la population centrales tendances. Chaque unité est comparée à une unité ou une combinaison efficace d’unités efficaces. La comparaison, par conséquent, conduit à des sources d’inefficacité des unités qui n’appartiennent pas à la frontière;
 aucune restriction n’est imposée sur la forme fonctionnelle concernant les entrées aux sorties. Ces caractéristiques ont rendu le DEA une méthode populaire dans l’évaluation d’efficacité. Toutefois, les modèles standards DEA comportent certaines limites inhérentes.
Limites de la méthode DEA Les mêmes caractéristiques citées ci-dessus peuvent également créer des problèmes. En effet, un analyste doit garder à l’esprit ces limites au moment de choisir si oui ou non l’utilisation de la DEA. Depuis DEA est une technique de pointe extrême, le « bruit blanc » tel que l’erreur de mesure peut causer des problèmes importants. Depuis DEA est une technique non paramétrique, les tests d’hypothèses statistiques sont difficiles et font l’objet de recherches en cours. Depuis une formulation standard de DEA crée un programme distinct linéaire pour chaque DMU, des problèmes importants peuvent être des calculs intensifs. Certains paquets sont disponibles qui facilitent le traitement de grandes quantités de données. L’analyse traditionnelle DEA a d’autres limites16 :
 limites de l’agrégation des différents aspects de l’efficacité, en particulier dans le cas où DMU est effectué en multiples activités.
 insensibilité aux éléments incorporels et catégorique (par exemple, la qualité de service dans un cadre succursale bancaire).
Un autre problème est lié à la difficulté de mélanger les différentes dimensions de l’analyse. Considérons un DMU assurant deux fonctions différentes. Le DMU peut être trouvé efficace dans la première fonction et très inefficace dans la seconde fonction. Par exemple, les agences bancaires sont une plate-forme unique de gestion utilise pour vendre des services financiers à des clients ainsi que la fourniture de services bancaires plus traditionnelles telles que le traitement des dépôts ou de prêts. En d’autres termes, il est difficile d’étudier l’efficacité des ventes et l’efficacité des services de la branche dans le même temps. Un problème similaire serait l’étude de la productivité et de la rentabilité de la branche en même temps que la première dimension implique l’utilisation d’intrants et les extrants opérationnels et le second implique en utilisant les financiers. Depuis intrants et extrants pertinents pour chaque dimension ne sont pas directement comparables, l’analyste aura à exécuter deux modèles DEA, un modèle de productivité et une rentabilité. Ensuite, le problème de compromettre les résultats des deux modèles »se pose. Cook et al (1998) a développé une méthodologie visant à évaluer l’efficacité des ventes et de services dans les agences bancaires. Leur travail est venu comme une extension de Beasley (1991). Ils tentèrent d’évaluer simultanément l’efficacité de la recherche et de l’enseignement pour les différents départements universitaires. Enfin, la DEA est conçu pour estimer l’efficacité relative d’un DMU mais il ne traite pas spécifiquement de l’efficacité absolue. En d’autres termes, il raconte comment le DMU est fait par rapport aux pairs (ensemble d’unités efficaces), mais pas par rapport à un maximum théorique. Les deux inconvénients majeurs qui en résultent sont:
 l’impossibilité de classer les unités efficaces; voire toutes les unités efficaces ont un score d’efficience de 100%;
 d’un point de vue managérial, il peut être plus utile de comparer les branches d’une frontière de meilleure performance absolue. Par conséquent, l’analyste serait en mesure de mieux détecter, par exemple, un réseau de succursale de la banque de véritables inefficacités.
En fait, on pourrait soutenir que les unités efficaces peuvent ne pas être suffisamment efficaces et que la frontière créée ne reflète pas le potentiel réel du réseau d’agences. Il convient de souligner à nouveau que le cadre dans lequel DEA est le plus utile sont celles où il n’est pas possible de générer vaguement normes de l’industrie, d’où une frontière absolue n’est pas possible. Enfin, il n’existe pas de méthodologie spécifique pour prédire ou de tester la pertinence d’un ensemble de facteurs dans une étude d’efficacité. Un modèle DEA peut indiquer sur un ensemble de facteurs, l’efficacité d’un DMU spécifique est, et quel est son score d’efficacité est. Il n’indique pas, cependant, si les facteurs choisis sont les bons à utiliser.

CONCLUSION

                 Ce mémoire avait pour objectif d’analyser les effets de la politique monétaire sur la croissance économique par le biais d’une analyse des données par la méthode DEA. La méthode DEA est considérée comme la méthode la plus appropriée et la plus facile à utiliser. Elle a permis de mesurer l’efficacité de la politique monétaire de la Banque Centrale de Madagascar sur les dix dernières années. Il ressort de cette étude que la politique monétaire axée sur les agrégats de monnaie a effet non significatif sur la croissance économique. Ceci se justifie par la situation de surliquidité du système bancaire. Par ailleurs, cet état de chose est de nature à conforter le fait que la stabilité des prix soit au centre des préoccupations de la Banque Centrale dans la plupart des pays aujourd’hui. Car en maintenant la stabilité des prix, la Banque Centrale garantie un cadre macro-économique stable, indispensable à toute croissance économique soutenue. L’analyse des données par la méthode DEA a révélé une relation étroite entre politique monétaire et croissance économique. Le développement d’un système bancaire encore précaire et une meilleur gestion des agrégats monétaires peut donc favoriser une forte croissance économiques à Madagascar. Une autre question suscitée par cette étude est de savoir si les effets de la politique monétaire sur l’activité ne passent pas plutôt par la maitrise de l’inflation en d’autres termes, il s’agit de questionner la relation entre stabilité des prix et croissance économique.

Table des matières

Introduction
PARTIE I : THEORIE DE LA FONCTION DE PRODUCTION ET DE L’EFFICIENCE
Chapitre I : La fonction de production
1. Quelques notions de base
1.1. La production
1.2. La fonction de production
2. Approche théorique de la fonction de production
2.1. Définition
2.2. Inputs et outputs
2.3. Ensemble de production
2.4. Les différentes sortes de fonction de production
2.4.1. La fonction de production Cobb-Douglas
2.5. Les Rendements D’échelles
Chapitre II : Concept d’efficience
1. Définition
2. Efficience et efficacité
3. Les différentes catégories d’efficiences
3.1. L’efficience allocative
3.2. L’efficience technique
3.3. L’efficience économique
3.4. L’efficience d’échelle
4. Mesure d’efficience
4.1. L’approche paramétrique
4.2. L’approche non paramétrique
5. L’efficacité au sens de Pareto
5.1. Au niveau du consommateur
5.2. Au niveau du producteur
5.3. Au niveau de la combinaison des biens produits
PARTIE II :ANALYSE QUANTITATIVE DE LA POLITIQUE MONETAIRE DE LA BANQUE CENTRAL DE MADAGASCAR
Chapitre 1 : La méthode DEA
1. Historique
2. Définition du DEA
3. Description du logiciel DEA
3.1. Le logiciel DEA
3.2. Manipulation
3.3. Les résultats
4. Avantages et limites de la méthode DEA
4.1. Avantages
4.2. Limites de la méthode DEA
Chapitre 2 : Les caractéristiques du DEA
1. L’efficacité en méthode DEA
1.1. Cas d’une entrée avec une sortie
1.2. Cas multiple input et multiple output
2. Les différentes sortes de modèles en DEA
2.1. Le modèle CCR
2.2. Le modèle BCC
Chapitre 3 : Traitement des données
1. Description des données
1.1. Les unités de décisions
1.2. Inputs et outputs
2. Les données
3. Application
3.1. Les scores d’efficience et les rangs
3.2. Les écarts
4. Orientations économique et politiques
4.1. Recommandation technique
4.2. Recommandations de la Banque Centrale
CONCLUSION
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
ANNEXES

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