1La nouvelle politique forestière du Gabon décidée en 2001, a comme principal objectif environnemental, l’amélioration des pratiques d’exploitation et la gestion durable des forêts. On estime en effet que l’exploitation forestière provoque la perte en moyenne de 10 % de la canopée, mais que jusqu’à 50 % de la canopée peut être perturbée car plusieurs arbres sont endommagés ou détruits lors des travaux d’approche et d’abattage d’un seul arbre [1]. De même, lors du transport des grumes, 5 % du volume est abandonné soit sur les berges des rivières ou au bord de la route. Ce gaspillage de ressources forestières et ces dommages collatéraux peuvent s’expliquer par des comportements de tire au flan et un relâchement du contrôle hiérarchique que favorise l’éparpillement des activités sur des sites ou des chantiers éloignés les uns des autres.

2Dans un contexte mondial caractérisé par une baisse de la demande internationale de bois et des préoccupations écologiques, la conquête des nouveaux marchés est de plus en plus conditionnée au respect des normes environnementales [2], à la garantie de traçabilité, et au label FSC, les entreprises forestières se doivent d’améliorer leur comportement productif pour être compétitive, tout en préservant la forêt. Cet objectif est d’autant plus impérieux que le Gabon, principal producteur de bois de l’Afrique Centrale, ambitionne d’industrialiser la filière bois pour améliorer sa contribution à l’économie. Les frontières stochastiques constituent dans ce cadre un outil d’aide à la décision permettant de fournir un éclairage sur l’organisation matérielle et technique de l’activité de production et notamment sur l’impact positif des incitants managériaux sur les performances productives des entreprises forestières et la gestion durable des forêts.

3La présente étude présente une double motivation portant aussi bien sur les instruments de la politique forestière de l’État, que sur les stratégies de gestion des ressources humaines des entreprises pouvant réduire les inefficiences. Sur le plan de la politique forestière la plupart des pays forestiers se sont attelés ces dernières années et sur recommandation de la Banque Mondiale, à accroître les impôts et taxes forestiers amont, afin d’obliger les entreprises à améliorer leur comportement productif, tout en aménageant durablement. Dans la littérature économique, l’efficacité d’une telle politique est controversée. Certains auteurs considèrent en effet la fiscalité forestière comme une écotaxe pigouvienne, pouvant amener les firmes à modifier favorablement les pratiques d’exploitation et la gestion durable des forêts tropicales (Liepietz, 1999 ; Karsenty, 1999 ; 2002). Hyde et Sedjo (1992) remettent en cause cette influence positive de la fiscalité dans les pays tropicaux. Le coût administratif [3] du prélèvement de la rente forestière est trop élevé pour ces pays. Ce coût risque d’ailleurs d’être supérieur au gain financier envisagé. Leruth et al., (2001) estiment que celle-ci contribuerait à encourager les mauvaises pratiques compte tenu de la baisse des taux de profit qu’elle engendrerait, surtout pour les petites exploitations. L’efficacité d’une telle mesure fiscale dépend donc non seulement du montant des impôts envisagés, de la capacité financière de chaque entreprise, mais également de l’influence des groupes d’intérêt représentant les forestiers (Glachant, 2008).

4Sur le plan de la gestion des ressources humaines, l’idée d’une liaison entre les facteurs intra organisationnels et les performances techniques d’une firme n’est pas nouvelle. On trouve une application dans les modèles de salaires d’efficience de Yellen (1984), Akerlof et Yellen (1986). Les modèles de tricherie sont des exemples typiques dans lesquels l’incitant salarial ou la menace de sanction par le licenciement constituent les seules solutions contre des comportements de rent-seeking en situation d’aléa moral (Lesueur, Plane, 1995). Le modèle du « tire-au-flanc » développé par Shapiro et Stiglitz (1984), considère que dans un contexte d’asymétries informationnelles qui conduisent à un aléa de moralité et une sélection adverse, l’entreprise a intérêt à proposer un salaire élevé, supérieur au salaire d’équilibre du marché du travail, pour accroître sa productivité [4].

5Appliqué dans le domaine forestier, cela revient à dire que les incitants managériaux peuvent être utilisés pour diminuer les gaspillages constatés et donc être une alternative crédible à la politique fiscale. Cette voie a été peu explorée jusqu’à présent. L’internalisation par les entreprises forestières elles-mêmes des objectifs environnementaux peut s’avérer plus efficace. En effet l’amélioration de la compétitivité passe également par des efforts internes de planification à long terme [5] d’une part, et par des mesures visant à réduire le gaspillage notamment par l’institution d’un système de traçabilité [6], la récupération et le traitement des chutes provenant des opérations d’exploitation, d’autre part. De telles mesures ne sont pas du ressort de la réglementation seulement, mais des pratiques managériales.

6Toutefois, la vérification empirique de ces modèles reste difficile surtout dans les pays en développement. La principale difficulté réside dans la formulation des déterminants de l’effort. Se basant sur le modèle d’agence de Eaton et White (1983), Lesueur et Plane (1995), adopte l’hypothèse d’un arbitrage entre le salaire d’efficience et le contrôle hiérarchique. Par contre considérant que le principal rétribue l’agent sur le résultat observable de son travail et non sur son effort sur lequel il ne dispose pas d’informations, Mouelhy et Goaid (2001) optent pour l’hypothèse d’un effort exprimé par les salaires et qui est inclus dans la fonction de production sous la forme d’une fonction polynomiale.
En somme, l’objet de la présente réflexion est précisément d’appréhender le comportement productif d’un panel cylindré d’entreprises de la branche exploitation forestière du Gabon. À cette fin, nous estimerons une frontière de production tenant compte explicitement outre, des facteurs traditionnels, capital et travail, mais aussi des incitants managériaux, salaire et contrôle hiérarchique d’une part, et mesurerons les niveaux d’inefficience technique qui en découlent par entreprise, d’autre part.
Nous démontrons que les incitants managériaux expliquent les scores d’efficience technique élevés de certaines entreprises notamment les plus grosses. Compte tenu du coût d’une stratégie d’aménagement et de surveillance dans laquelle le salaire et le niveau de contrôle hiérarchique sont les deux variables de décision, les grosses entreprises sont les seules à pouvoir financer de telles réformes internes. Une politique forestière crédible doit tenir compte de cette réalité. Le reste de l’article est organisé de la manière suivante : la deuxième partie présente les caractéristiques et la représentativité des entreprises du panel. La troisième partie décrit le modèle utilisé et les résultats de son estimation. La quatrième partie mesure et analyse les niveaux d’efficience des entreprises. Dans la dernière partie, nous concluons.

Caractéristiques et représentativité du panel

7L’échantillon a été construit à partir de la stratification d’un panel cylindré de 14 entreprises de cette branche. Les données utilisées proviennent des liasses fiscales de la Direction Générale de la Statistique et des Études Économiques et de la Direction Générale des Impôts. Elles portent sur la période 2001 - 2006. Le choix de la période est justifié par le manque de données fiables pour toutes les entreprises avant 2001 d’une part, et par le fait que la nouvelle fiscalité forestière a été mise en application en 2002, d’autre part.

Caractéristiques du panel

8Notre échantillon est composé d’entreprises ayant pour activité principale, la production de bois en grumes. Quelques-unes parmi elles, ont une activité secondaire dans l’industrie du bois, notamment dans la fabrication des placages, le sciage, le rabotage, la fabrication des planches, etc. En 2006, les concessions forestières (CFAD) attribuées à chaque entreprise de l’échantillon se répartissaient comme suit :

Tableau 1

Répartition des concessions forestières par entreprise en 2006

BORDAM EGG ROUGIER LEROY CBG NSG ASSALA Superficie CFAD en ha 277900 200365 655000 576642 352100 N.S 93140 CFA EFM IFK SBL THANRY RYMB BSO Superficie CFAD en ha 330498 160860 200000 335954 581500 216650 200182 Source : Ministère de l’économie forestière

Répartition des concessions forestières par entreprise en 2006

9Pour l’année 2006, trois grandes entreprises détiennent 45 % des superficies octroyées à l’échantillon. Ce sont ROUGIER, LEROY et THANRY. Le tableau 2 montre que ces mêmes entreprises ont également les taux d’encadrement les plus élevés de la période, mais pas les taux de salaire moyens les plus élevés. Ce sont en effet les entreprises BSO, LEROY et NSG qui ont donné les salaires les plus attrayants de la période. Ces données montrent que dans leur politique managériale, certaines entreprises forestières préfèrent donner des salaires relativement élevés pour améliorer la productivité de leurs employés, d’autres misent sur le contrôle hiérarchique.

Tableau 2

Salaire moyen et taux d’encadrement moyen des entreprises de l’échantillon

BORDAM EGG ROUGIER LEROY CBG NSG ASSALA T E M % 6,81 5,90 7,44 5,63 3,62 5,48 5,44 Salaire moyen en millions CFA 2,39 5,94 5,70 7,93 3,47 7,33 5,28 CFA EFM IFK SBL THANRY RYMB BSO T E M % 4,84 3,68 7,17 3,78 6,05 1,23 1,1 Salaire moyen en millions CFA 3,73 3,52 5,98 6,81 6,09 2,08 9,20 Source : Direction Générale des Impôts

Salaire moyen et taux d’encadrement moyen des entreprises de l’échantillon

Représentativité du panel

10Pour la période étudiée, le tableau 3 décrit la représentativité de l’échantillon en termes de valeur ajoutée et d’emploi.

Tableau 3

Représentativité du panel

2002 2004 2006 Moyenne Emploi Panel / Emploi branche en % 92,10 78,58 93,48 88,05 VA Panel / VA branche en % 86,20 82,70 87,41 85,43 Concession panel/concession branche en % 92 90 91 91

Représentativité du panel

11Il en ressort globalement que les 14 entreprises de notre échantillon représentent en moyenne 85,43 % de la valeur ajoutée, 88,05 % des effectifs de la branche, et détiennent 91 % des concessions forestières. Nous pouvons donc considérer cet échantillon comme suffisamment représentatif de la situation de la branche.

Méthodologie d’estimation des niveaux d’efficience

12Du point de vue théorique, une entreprise est techniquement inefficiente, si elle ne se situe pas sur la frontière des possibilités de production. Cette inefficience implique souvent un gaspillage de ressources utilisées (capital, travail, matières premières). Les méthodes d’estimation des inefficiences ou des scores d’efficience sont relativement connues. Deux approches sont souvent utilisées pour des données de panel ayant une dimension coupe et une dimension temporelle. La première approche est en deux étapes. Dans une première étape, les termes d’inefficience sont déduits de l’estimation d’une fonction de production, puis régresser à des facteurs plus au moins exogènes dans une deuxième étape. Dans ce cas les termes d’inefficience sont supposés indépendamment et identiquement distribués. Nous avons choisi l’approche de Battese et Coelli (1988) qui consiste à calculer les inefficiences à partir de l’estimation d’une frontière stochastique regroupant en dehors des facteurs de production traditionnels (capital et travail) d’autres facteurs (intra ou extra organisationnels) pouvant influencer la production.

Spécification du modèle

13L’exploitation forestière est représentée par une frontière de production translog dont l’avantage est de pouvoir décrire toute technologie, et dans laquelle on tient compte d’un effet salaire d’efficience saisi soit par une fonction d’effort inspirée de Huang et al. (1998) et qui agit de manière multiplicative sur le produit (modèle 1), soit par une fonction d’effort arbitrant entre salaire et contrôle hiérarchique (modèle 2).

14

15Y_it La variable dépendante retenue ici est la valeur ajoutée de l’entreprise forestière i à la période t ;
X_it le vecteur des variables explicatives observées à la période t pour l’entreprise i. Conformément à La méthodologie de Battese et Coelli (1995), les variables explicatives sont divisées en deux groupes. Nous distinguons d’une part les facteurs traditionnels de production et d’autre part, les variables de contrôle qui expliquent l’inefficience technique exogène à l’exploitation. Dans le premier groupe, nous avons :

16

• le travail, mesuré par les effectifs employés par chaque firme i à la période t (TRAV_it)
• le stock de capital saisi par les immobilisations nettes issues des comptes de patrimoine de la firme i à la période t (CAP_it).

Dans le deuxième groupe, nous avons les facteurs intra organisationnels dont les principaux incitants managériaux suivants :

17

• le contrôle hiérarchique de l’entreprise i à la période t (CSSUB_it) est saisi par le rapport entre l’effectif des cadres (CS_it) et le nombre total des employés subalternes (SUB_it) de l’entreprise i à la période t. Lorsque ce contrôle hiérarchique est faible, les employés ont tendance à ne pas respecter les consignes environnementales venant des dirigeants de l’entreprise.

18

• l’incitant salarial de l’entreprise i à la période t (w_it) est mesuré par le salaire moyen. En effet, nous considérons que l’effort des travailleurs de l’entreprise i au temps t (e_it) est corrélatif au salaire relatif mesuré par le rapport du salaire moyen proposé par l’entreprise i à l’instant t (SALM_it) au salaire minimum interprofessionnel garanti (SMIG) de la période t.

19La théorie du salaire d’efficience nous permet de penser que pour atteindre un certain niveau d’efficacité, les entrepreneurs vont lier l’effort au salaire. Dans ce cas, ils peuvent payer moins ou plus que le SMIG, en fonction du degré de contrôle hiérarchique ou en fonction de leur stratégie interne (fidélisation de la main-d’œuvre, expérience de la main-d’œuvre, etc.). Il y a en effet deux façons d’obtenir à la fois une certaine intensité et une certaine qualité du travail : l’organisation d’un contrôle par les contremaîtres, ou la mise en œuvre des procédures salariales incitatives. C’est la stratégie dite « de la carotte et du bâton » (Reynaud, 1995).

20Toutefois, il reste ardu de tester l’hypothèse de salaire d’efficience, en raison de la difficulté à relier l’évolution salariale d’un individu et son effort. La plupart des études réalisées ne permettent pas d’attribuer la dispersion des salaires uniquement à l’hypothèse de salaire d’efficience. C’est pourquoi, à l’instar de Mouelhy et Goaid (2001), nous inclurons l’effort exprimé par les salaires moyens relatifs dans la fonction de production. Dans un premier modèle, la fonction d’effort est de type polynomial et est de la forme :

21

22Tandis que le contrôle hiérarchique agit comme n’importe quel facteur de production.

23Dans le deuxième modèle, la fonction d’effort saisit l’arbitrage salaire-contrôle hiérarchique. L’employeur soupçonne son personnel d’une certaine propension à la paresse, dès lors qu’il ne peut observer avec certitude l’effort fourni par celui-ci. L’établissement d’une contrainte salariale incitative peut dans ce cas se substituer à l’établissement d’une structure hiérarchique. Cette deuxième fonction est de la forme :

24

25Modèle 1 :

26En remplaçant les expressions (4), (3) et (2) dans l’équation (1) et en adoptant une forme translog, le modèle 1 s’écrit :

27

28Modèle 2 :

29Le modèle 2 par contre, qui prend en compte une fonction d’effort avec arbitrage salaire / contrôle hiérarchique s’écrit :

30

31L’introduction d’une fonction d’effort dans nos deux spécifications a l’avantage de mesurer une composante observable de l’inefficience technique variable à travers le temps et imputable à un manque d’effort des travailleurs traduisant un manque d’incitant salariale, et/ou un faible contrôle hiérarchique. À l’instar de Mouelhi, le problème d’identification du paramètre ?, a été contourné en adoptant la démarche de Kumbhakar (1991) [7].
Dans les deux modèles les u_it ont une valeur positive et supposés représenter l’efficience technique de chaque firme i à la date t. Par hypothèse, ils sont supposés indépendamment distribués.
Quant à v_it, il représente le résidu standard de moyenne nulle et de variance ??². Il est indépendant de u_it. L’efficience technique est définie dans les deux cas par :

Estimation des modèles

32Avant de réaliser l’estimation des modèles, nous avons procédé au test de Hausman. Celui-ci teste l’hypothèse d’une non corrélation entre les effets spécifiques et les variables explicatives et permet donc de choisir entre le modèle à effets fixes et le modèle à effets aléatoires. Les résultats de ce test regroupés dans les tableaux en annexe, concluent au rejet de cette hypothèse. En conséquence, le modèle le mieux adapté à notre étude est le modèle à effets fixes individuels. En effet, la probabilité du test est inférieure chaque fois à 5 %.

33L’estimation des deux modèles en modèle à effets fixes a donné des R² between et within faibles. Or c’est ce deuxième qui donne une idée de la variabilité intra-individuelle de la variable dépendante expliquée par celles des variables explicatives. La statistique de Fischer qui teste la significativité conjointe des variables explicatives a une probabilité supérieure à 5 % dans les deux cas. Ces résultats sont le signe de la présence de l’hétéroxédasticité. Nous l’avons corrigé pour avoir des estimateurs plus robustes. Bien que l’estimateur within soit convergent, il ne permet pas d’identifier l’effet des variables explicatives à travers le temps. Aussi, nous avons choisi une approche plus efficace consistant à estimer le modèle à effets fixes avec des variables instrumentales. Les instruments retenus sont l’ensemble des variables explicatives. Les résultats de cette estimation sont regroupés dans le tableau ci-dessous :

Tableau 4

Résultats de l’estimation des deux modèles

variables Coefficients (t de student) Modèle 2 Modèle 1 Lncap -2.82 (-0.78) -1,99 (-0,54) Lntrav 4.47 (1,55) 5,17 (1.54) lncapd 0,49 (1,13) 0,48 (1,09) lntravd 1,80 (2,65) 2,22 (3,66) lncssub 0,21 (1,93) 3,61 (1,33) lnsalm 0,20 (0,88) -31,81 (-1,89) lnlkl -1,63 -1,90) -1,87 (-2,20) Lnsalmd 4,89 (1,78) lnsalmt -0,24 (-1,65) lcssubd 0,070 (0,34) Lncapcs 0,30 (1,00) lntravcs 0,38 (1,02) Constante 15,30 (0,96) 76,89 (2,04) R 2 0,58 0,70

Résultats de l’estimation des deux modèles

34La plupart des coefficients de nos variables instrumentales ont les signes attendus. L’incitant salarial a un effet positif sur la production dans le deuxième modèle, mais n’est pas significatif. Dans le premier modèle cette variable n’est significative que lorsque l’on considère cette variable au carré. Par ailleurs, le contrôle hiérarchique agit bien positivement sur la production. Cet effet est significatif dans le deuxième modèle. Les principales hypothèses de la théorie des incitations sont relativement vérifiées ici.

Présentation et analyse des niveaux d’efficience

35Les résultats de cette estimation permettent de calculer les scores d’efficiences ci-après par entreprise. Bien que les niveaux d’efficience diffèrent d’un modèle à l’autre, le classement par score d’efficience reste le même quel que soit le modèle utilisé, comme le montre le tableau 5.

Tableau 5

Scores moyens d’efficience par entreprise

Modèle 1 Modèle 2 Entreprise Efficience moyenne Efficience moyenne BORDAMUR 0,77 0,52 EGG 0,72 0,43 ROUGIER 0,97 0,80 LEROY 0,69 0,42 CBG 0,73 0,49 NSG 0,56 0,31 ASSALA 0,45 0,24 CFA 0,62 0,36 EFM 0,55 0,30 IFK 0,68 0,41 SBL 0,66 0,39 THANRY 0,79 0,51 RYMBUYAN 0,61 0,41 BSO 0,54 0,33 Moyenne du panel 0,66 0,422 Score d’efficience le plus élevé de la période 1 1 Score d’efficience le plus bas de la période 0,40 0,23

Scores moyens d’efficience par entreprise

36Pour le modèle 1, le niveau d’efficience moyen pour le panel est de 66 %. Pour le modèle 2, il est de 42 %. Les entreprises de l’échantillon auraient donc pu économiser entre 58 % et 34 % de leurs facteurs de production et avoir la même production. En général, ce sont les grosses entreprises notamment celles qui ont un taux d’encadrement élevé et une relative forte capacité managériale qui font moins de gaspillages. L’entreprise la plus efficiente techniquement ici est en effet, ROUGIER, suivi de BORDAMUR et THANRY. Les petites entreprises forestières par contre ont des niveaux d’inefficience élevés ; c’est le cas d’ASSALA ou de EFM.

37L’effet contrôle hiérarchique joue plus que l’effet salaire. Les entreprises donnant des salaires moyens relativement élevés, n’ont pas forcément les meilleurs scores d’efficience. Ces résultats montrent que malgré des salaires relativement élevés, l’éparpillement des sites de production rend encore possible des comportements de tire au flan. Dans ce cas, l’arbitrage entre l’incitant salarial et le contrôle hiérarchique n’est pas crédible. Les deux mesures doivent être appliquées conjointement pour espérer diminuer les inefficiences productives. L’étendue des concessions forestières et l’éparpillement des chantiers ou des sites d’exploitation du bois à travers le territoire expliquent ce résultat.

38Prise individuellement, certaines entreprises améliorent leur efficience d’année en année ; C’est le cas de la firme EGG, de BORDAMUR et de RYMBUYAN. D’autres, par contre, enregistrent des niveaux d’efficience qui diminuent d’année en année. C’est le cas de LEROY, EFM, et ASSALA.
Ces résultats montrent qu’il est possible de gérer durablement la forêt par des mesures internes aux entreprises. Le rôle de l’État dans ce cas se limiterait à vérifier, à orienter les plans d’aménagement, et à veiller sur la concurrence entre les forestiers, qui naîtra d’une plus grande industrialisation.

Conclusion générale

39La présente réflexion avait pour but de saisir les comportements productifs des entreprises forestières du Gabon. Une frontière de production flexible est utilisée à cet effet incorporant outre, les facteurs traditionnels de production capital et travail, mais aussi les incitants managériaux que sont l’incitant salarial et le contrôle hiérarchique saisis à partir de fonctions d’effort.

40Nos résultats montrent qu’une bonne organisation managériale a un effet positif sur la production. Elle peut en outre, permettre de diminuer les inefficiences techniques. Toutefois, une telle organisation n’est possible que par certaines grosses entreprises, car elle a un coût. Globalement, les grosses entreprises sont plus proches de la frontière de production que les petites entreprises forestières, compte tenu du coût d’une stratégie d’aménagement et de surveillance dans laquelle le salaire et le niveau de contrôle hiérarchique sont les deux variables de décision. Ce positionnement a une interprétation en matière de politique fiscale. L’accroissement des impôts et taxes en amont est certes de nature à faire changer les comportements productifs, toutefois, il est possible d’atteindre les mêmes résultats lorsque les entreprises internalisent cet objectif environnemental tout en prenant des mesures intra organisationnelles conséquentes. Toutefois, cette politique ne peut être pleinement efficace que si elle s’accompagne d’une obligation explicite d’industrialiser.

41Une autre solution intermédiaire serait de différencier les taxes fiscales en fonction de l’internalisation de la politique d’aménagement. Celles qui grâce aux niveaux des incitants managériaux peuvent aménager les forêts seraient taxées faiblement par rapport à celles qui ne pratiqueraient pas une politique d’aménagement. Taxer sévèrement dès lors, les grosses entreprises qui ont des plans d’aménagement internes au même titre que celles qui n’en ont pas serait préjudiciable à la politique d’aménagement elle-même.
Enfin, cette étude montre indirectement l’effet négatif d’une petite taille pour la politique d’aménagement. Dès lors, l’État devrait plutôt pousser les exploitants gabonais détenteurs de petits permis, à fusionner leurs entreprises. Il y va de leur survie dans un marché fortement concurrentiel et où l’objectif environnemental serait une contrainte majeure pour la maximisation du profit. Une autre piste pouvant permettre la réduction des inefficiences serait l’obligation de transformer tout ou une grande partie de la production de grumes localement.