Même s’il existe un lien entre les technologies de l’information et de la communication (TIC) et la croissance de l’économie européenne, les mesures politiques spécifiques décrivant comment les TIC peuvent stimuler la croissance sont souvent trop génériques. Bien qu’une grande partie du débat se soit focalisée sur le niveau des investissements numériques, cette note d’orientation offre un cadre pour l’examen de recommandations politiques plus adaptées. Les pays doivent se concentrer sur l’exploitation de leurs avantages comparatifs dans l’économie des données et tout le monde ne peut pas être un leader dans la dotation des données. Une attention politique est également nécessaire pour les facteurs politiques dits d’intermédiation qui peuvent améliorer les performances économiques grâce aux TIC dans les secteurs non numériques. Augmenter l’investissement numérique d’un pays est une chose, mais la plupart des facteurs qui auront un impact réel sur le lien entre le capital TIC et la croissance économique sont spécifiques au pays et nécessitent une analyse minutieuse et des réformes politiques adaptées.
L’investissement numérique et l’utilisation des données sont de plus en plus importants pour la santé de l’économie. Il ne fait aucun doute que de nombreux modèles d’entreprise des entreprises européennes dépendent de manière critique de l’utilisation du commerce numérique et des transferts de données transfrontaliers. Il est également devenu clair que les consommateurs européens bénéficient de plus en plus de l’utilisation d’Internet.
Cependant, tous les pays ne profitent pas des opportunités économiques numériques qui se présentent à eux et plusieurs obstacles empêchent les particuliers, les entreprises et des économies entières de récolter les bénéfices potentiels. Toutes les économies ne s’unissent pas non plus dans les perspectives du type de croissance qui pourrait découler d’un plus grand investissement dans les données et pour les pays qui souhaitent accroître l’impact économique des données, il est important de comprendre leur potentiel et les conclusions politiques adaptées qui en découlent. . En d’autres termes, il doit y avoir un cadre politique cohérent pour les décideurs politiques. Ce mémoire essaie de le faire. Il relie plusieurs documents récents qui ont abordé la question des investissements numériques et élargit la discussion sur leurs sujets couverts, à savoir les données, les investissements dans les logiciels, la manière dont il peut induire la croissance économique au sein de l’UE et le type de réformes politiques nécessaires par la suite.
Dans tous ces travaux antérieurs, le lien est établi entre l’utilisation des technologies de l’information et de la communication (TIC) et son effet sur les performances économiques. Tout d’abord, Hofheinz et Mandel (2015) montrent que les investissements dans les biens dits intangibles »sont corrélés avec la production et l’utilisation de données au sein d’une économie. Les actifs incorporels sont des investissements réalisés par des entreprises, par exemple dans la recherche et le développement (R&D), l’information informatisée, le développement ou la formation de produits et l’image de marque. Ce lien entre les actifs incorporels et les données est important car il génère de nouvelles sources de croissance économique. Cela se produit en partie parce que ces nouveaux types d’investissements n’avaient pas été correctement pris en compte par les économistes dans le passé et sont devenus de plus en plus importants pour les revenus et les bénéfices des entreprises.
Deuxièmement, dans un document précédent, j’ai franchi une étape supplémentaire et montré quelles mesures politiques devraient être envisagées afin que les TIC améliorent les performances économiques. Plus précisément, j’ai analysé les mesures politiques spécifiques qui sont nécessaires pour que la croissance économique se produise avec l’utilisation d’un type d’investissement immatériel lié aux TIC, à savoir les informations informatisées (c’est-à-dire les logiciels). De nombreux investissements dans les TIC ont lieu dans des secteurs non numériques et, par conséquent, des mesures politiques supplémentaires sont nécessaires pour renforcer la croissance. Enfin, un troisième article de Bauer et Erixon (2016) reprend également cet angle et met en avant l’importance de réformes favorisant la concurrence dans les secteurs non numériques, si nécessaire pour accroître la croissance potentielle de l’utilisation accrue des TIC.
En somme, chacun de ces trois travaux montre l’importance des investissements numériques et des performances économiques en Europe, directement ou indirectement, mais une structure de soutien sur la façon de penser à ces questions a jusqu’à présent quelque peu manqué.
Deuxièmement, sur une note plus technique, plutôt que de tracer la valeur nominale des investissements, j’utilise l’utilisation corrigée de la valeur réelle des investissements accumulés au fil des ans, à savoir le capital. En fin de compte, ce qui compte pour les économistes, c’est le montant du stock de capital accumulé dans une économie. Ce stock de capital de la figure 1 corrige également toute dépréciation au fil du temps et, en tant que tel, ne peut être comparé qu’à d’autres déterminants de la croissance ou à d’autres facteurs de production tels que le capital physique traditionnel et le capital humain. Une fois cela fait, il est possible de comparer la qualité d’un pays avec ces facteurs et de déterminer si un pays possède ou non un avantage comparatif.
Troisièmement, les deux axes sont inversés: placer les investissements numériques sur l’axe horizontal dans le graphique ci-dessous implique que le montant des investissements numériques (ou des stocks dans mon cas) détermine la mesure dans laquelle un pays produit et utilise des données, pas l’autre autour. Il est vrai que les auteurs parlent de corrélations et non de causalité de sorte qu’aucun des facteurs n’a réellement d’effet sur l’autre. Les deux éléments sont en effet fortement interdépendants, et on peut se demander si une production et une utilisation accrues des données (c’est-à-dire une densité de données) stimulent des investissements plus importants dans les logiciels – ou si des investissements plus importants dans les logiciels créent un plus grand niveau de densité de données? D’une certaine manière, le fonctionnement de cette relation n’est pas encore clair.
Cependant, à mon avis, et comme souligné dans Christensen et Etro (2013), les données peuvent également être considérées comme un facteur de production, à côté du capital immatériel, physique et humain discuté précédemment. Comme dans le cas de la main-d’œuvre, la génération de compétences plus élevées dans une économie fait suite à des niveaux plus élevés d’investissement dans l’éducation. Dans un tel scénario, un niveau plus élevé d’investissements dans les logiciels (par travailleur) en 2010 entraînerait une production et une utilisation des données plus importantes (par travailleur) quatre ans plus tard (c’est-à-dire 2014). Par conséquent, il serait plus logique de tracer nos variables de densité de données sur l’axe vertical et d’investissement dans les actifs incorporels sur l’axe horizontal.
Si nous suivons une telle approche, quel est le résultat? La figure 1 ci-dessous montre le résultat pour seulement six pays européens (sans les États-Unis) car ce sont les pays qui se chevauchent pour lesquels deux variables sont disponibles. Encore une fois, une corrélation claire semble suggérer que le stock de logiciels et le trafic de données sont fortement associés les uns aux autres. Il fallait s’y attendre en tant que proxy pour le même facteur de production. Cependant, certaines différences entre les pays apparaissent dans ce graphique. D’une part, des pays comme la Suède et le Royaume-Uni, placés dans le coin supérieur droit, affichent un trafic de données et un niveau de capital logiciel beaucoup plus élevés que l’Espagne, l’Italie ou l’Allemagne, qui sont placés dans le coin inférieur gauche.
La question est: ce dernier groupe de pays devrait-il se préoccuper de sa position? Pas nécessairement. Ces différences pourraient tout aussi bien indiquer des avantages comparatifs différents selon les économies européennes. À titre d’exemple, par le passé, la Suède a beaucoup investi dans l’information informatisée, qui s’est maintenant traduite en de nombreuses activités économiques à l’aide de données, telles que Spotify. D’autres pays n’ont pas fait le même montant d’investissement et, par conséquent, l’Allemagne, l’Espagne et l’Italie sont tout simplement meilleures pour produire d’autres choses dans leurs économies respectives qui utilisent moins de données. Par conséquent, tous les pays n’ont pas besoin d’être également dotés de ressources numériques »et, par conséquent, tous les pays n’ont pas besoin d’être entièrement spécialisés dans la fourniture de services utilisant des données.
Cependant, les différences entre les pays pourraient devenir un problème si nous pensons que l’introduction des logiciels et des TIC sert de technologie à usage général »dans l’ensemble de l’économie et est associée à de meilleures performances économiques ou simplement à la croissance économique. Il est communément admis maintenant que la mesure dans laquelle les TIC s’intègrent dans d’autres secteurs non numériques est fortement associée à des gains d’efficacité plus importants, et donc à des performances économiques dans l’ensemble de l’économie non numérique. Sur la base d’une telle analyse, la figure 1 nous dit également autre chose: certains pays font mieux que d’autres en termes de production et d’utilisation de données par rapport à la façon dont ces pays sont dotés de TIC, ou dans notre cas, de logiciels.
Prenons l’exemple de la France. Sur la base de son stock de logiciels, il génère une activité de trafic de données (ou densité de données) plus faible que prévu puisque la France est placée en dessous de la ligne de tendance, qui sur cette figure s’étend en diagonale du coin inférieur gauche au coin supérieur droit. De même, l’Espagne est également placée en dessous de la ligne de tendance, indiquant que même si ses stocks de logiciels sont faibles, elle démontre des activités dans les données encore plus faibles que ce à quoi on pourrait raisonnablement s’attendre. En revanche, l’Allemagne, le Royaume-Uni et la Suède affichent des niveaux de densité de données plus élevés que ce à quoi on pourrait s’attendre sur la base des stocks de logiciels respectifs de ces pays.
Alors que la tendance politique consiste désormais pour tout le monde à sauter sans discernement sur les données, la figure 1 indique une conclusion politique plus adaptée. Il ne s’agit pas tant de voir l’Italie, l’Espagne ou l’Allemagne devenir comme la Suède ou le Royaume-Uni – savoir si la politique devrait viser à sauter »du coin inférieur gauche au coin supérieur droit. Un problème beaucoup plus immédiat est de savoir comment, par exemple, la France et l’Espagne peuvent se rapprocher de la ligne de tendance qui prédit combien un pays devrait «avoir des activités dans les données en fonction de son niveau de stocks de logiciels. En d’autres termes, les questions ne devraient pas être de savoir pourquoi les pays sont à la traîne des meilleurs résultats, mais plutôt pourquoi les pays s’écartent de leurs propres performances attendues.
Cette question est entièrement différente et constitue un cadre politique plus réaliste. Il indique également un autre type de programme de réforme, axé sur l’exploitation des avantages comparatifs plutôt que sur la création d’une dotation. Cette approche ne compromet pas la nécessité de constituer une dotation à long terme, mais tout comme les autres formes d’échanges économiques, il est extrêmement important pour la contribution économique du capital numérique qu’il soit utilisé efficacement car, à son tour, il encourage les investissements .
Ce cadre reconnaît également le contexte spécifique au pays dans lequel chaque économie européenne est placée car il indique des facteurs au sein du pays qui pourraient aider à expliquer pourquoi un pays ne rattrape pas son retard. Par exemple, la France n’est pas en mesure de se rapprocher de la ligne de tendance car elle est à la traîne en termes de production de données par rapport à son niveau cumulé de stock de capital logiciel (ou peut-être à son stock immatériel plus important si l’on pense que c’est une mesure plus appropriée). Par conséquent, il doit y avoir certains facteurs en France qui font qu’elle n’est pas en mesure de se mettre sur un pied d’égalité.
Qu’est-ce qui pourrait expliquer ces écarts par rapport à la ligne de tendance? Et comment sont-ils liés à la croissance? Cela a été le point focal dans les deux publications récentes et la réponse indique l’utilisation des TIC dans les secteurs non numériques. Bauer et Erixon (2016) soutiennent que la réglementation fragmentée du marché des produits empêche une allocation optimale des ressources (c’est-à-dire la concurrence) qui pourrait autrement être améliorée grâce à une utilisation accrue des TIC dans l’économie. L’hétérogénéité des réglementations empêche les TIC d’entrer dans les secteurs non numériques, empêchant ainsi toute amélioration des modèles commerciaux.
Compte tenu de certains de ces indicateurs des marchés de produits et de services, il est en effet vrai que la réglementation des services est encore relativement élevée en Italie, en Espagne ainsi qu’en France dans de nombreux secteurs, mesurée par l’indice STRI de l’OCDE. La Suède et le Royaume-Uni, en revanche, ont des restrictions beaucoup plus faibles dans les services, ou tout simplement moins d’interventions réglementaires sur les marchés de produits, de sorte que la concurrence peut forcer une utilisation supplémentaire des TIC dans les secteurs non numériques.
Un article précédent de moi confirme ce résultat en utilisant une analyse plus formelle et relie cette question aux performances de croissance économique. En fait, ce document demande quelles mesures politiques spécifiques peuvent expliquer des performances de productivité plus ou moins élevées dans les secteurs non numériques utilisant précisément les TIC. Il s’avère que les réglementations des marchés de produits, en plus d’autres mesures politiques spécifiques, ont en effet une importance considérable en termes de génération de gains d’efficacité grâce à l’utilisation d’informations informatisées dans des secteurs non numériques allant de l’exploitation minière et de l’agriculture aux industries manufacturières et aux services de vente au détail.
La question devient alors de savoir comment les logiciels peuvent alors être mieux absorbés ou intégrés dans d’autres secteurs non numériques. Les mesures politiques spécifiques prises dans ce document peuvent donc apporter une réponse supplémentaire à côté du besoin de concurrence. Par exemple, cela montre qu’à côté des réglementations du marché des produits, la protection de l’emploi, l’octroi de crédit privé et la demande de brevet ouverts aux non-résidents ainsi que des dépenses de R&D élevées sont des facteurs importants pour créer de meilleurs niveaux de performance dans les secteurs non numériques lors de l’utilisation de investissements logiciels. Autrement dit, afin de permettre aux logiciels de jouer leur rôle d’accélérateur de croissance, ces mesures politiques spécifiques devraient être simultanément et suffisamment traitées au fur et à mesure qu’elles vont de pair.
Plus concrètement, cela signifie, par exemple, qu’en examinant le graphique 1, la position de la France en dessous de la ligne de tendance peut en fait être due à l’un de ces facteurs de politique intérieure. En effet, la France dispose toujours d’une protection élevée de l’emploi, ce qui peut donc expliquer pourquoi elle ne rattrape pas son retard en termes de densité de données. D’un autre côté, l’Allemagne est placée au-dessus de la ligne de tendance et bien qu’elle ait également une protection élevée de l’emploi en place, elle a un niveau extrêmement élevé de dépôts de brevets par des étrangers, qui, comme nous l’avons vu, est un déterminant politique important pour générer de la croissance grâce aux TIC dans les secteurs non numériques. L’Allemagne a également des dépenses de R&D légèrement plus élevées que les autres pays. Ces mesures politiques spécifiques expliquent de manière plausible pourquoi les pays ont une activité des données plus faible ou plus élevée que prévu.
En outre, il peut y avoir un autre problème que ces deux études ont négligé et qui peut expliquer les performances «excessives» et «insuffisantes» des pays. Diverses études ont constaté que l’esprit d’entreprise était un déterminant important pour les secteurs non numériques à forte intensité logicielle tels que la conception, les services aux entreprises ou les services financiers. Cela peut probablement être étendu à d’autres secteurs de l’économie, car de nombreuses petites entreprises en démarrage utilisent beaucoup d’informations informatisées, de bases de données virtuelles et de logiciels pour être compétitives. Sans TIC ou logiciel, un petit entrepreneur ne peut pas créer correctement de la valeur car tout son modèle économique en dépend.
Par conséquent, il est raisonnable de s’attendre à ce que les pays dans lesquels il est plus facile de créer une start-up et qui ont un niveau élevé d’investissement dans les logiciels affichent également de meilleures performances dans les activités liées aux données. En vérifiant la base de données Doing Business de la Banque mondiale, cela montre que parmi les 189 pays retenus dans l’échantillon, la Suède et le Royaume-Uni se classent respectivement 16 et 18 pour la facilité de démarrer une entreprise alors que, par contre, l’Allemagne est classée 107 L’Italie se classe au 50e rang et l’Espagne au 82e rang.