1Le Marché Commun du Sud (Mercosur) a été créé en 1991 avec le Traité d’Asunción signé par l’Argentine, le Brésil, le Paraguay et l’Uruguay. Si ce traité créait au départ une zone de libre-échange, les pays signataires ont envisagé un processus d’intégration économique et monétaire plus ambitieux au cours des années 1990. Un dispositif institutionnel favorable à la coordination des politiques économiques a ainsi été progressivement mis en place. Cependant, les crises mexicaine (1994), russe (1998), brésilienne (1999) et argentine (2001-2002) ont fortement accru la volatilité des variables macroéconomiques des pays de la région. Alors que la volonté d’intégration aurait pu conduire à des réactions coordonnées, les réactions des pays du Mercosur ont été très différentes, allant jusqu’à remettre en cause le processus d’intégration.

2Cette évolution soulève la question de la faisabilité d’une union monétaire régionale entre les pays du Mercosur. La littérature a étudié la formation d’une union monétaire au sein de cette zone en considérant soit l’ancrage à une monnaie commune — tel le dollar des États-Unis — soit l’adoption entre eux d’une nouvelle monnaie. Dans le premier cas, les liens avec les États-Unis jouent un rôle direct. L’approche traditionnelle en termes de zones monétaires optimales pose un certain nombre de critères destinés à établir les conditions d’un bon fonctionnement d’une union monétaire. Les principaux d’entre eux font référence au degré de mobilité des facteurs à l’intérieur de l’union, au degré d’ouverture des pays la composant, au degré de symétrie des chocs appréhendé à travers la diversification de la production au sein de la zone, au degré d’intégration financière et à la similarité des préférences entre les autorités des pays concernés. Cette approche a été appliquée à l’Amérique latine et centrale par Eichengreen (1998), Levy-Yeyati et Sturzenegger (2000), Larrain et Tavares (2003) et Eichengreen et Taylor (2004), entre autres. La conclusion de ces travaux — fondés pour la plupart sur des données en coupe instantanée ou de panel — est que les pays du Mercosur ne respectent pas les critères d’une zone monétaire optimale, et ce, contrairement à d’autres zones telles que l’Asie de l’Est.

3La formation d’une union monétaire peut être abordée sous l’angle d’une analyse coûts — bénéfices. Alesina et Barro (2002) proposent un modèle fondé sur cette approche. Ils identifient deux bénéfices : l’un lié au commerce international (baisse des coûts de transaction) et l’autre au degré d’engagement (baisse de l’inflation). Le principal coût associé à l’union monétaire est l’abandon d’une politique monétaire indépendante. Ce coût peut être élevé lorsque les perturbations asymétriques sont nombreuses. Alesina et alii (2003) ont testé empiriquement ce modèle. En utilisant des données annuelles sur le commerce international bilatéral, les taux d’inflation et les co-mouvements de prix et de production sur la période 1960-1997, leurs résultats montrent notamment que le dollar n’est pas une monnaie d’ancrage naturelle pour les pays du Mercosur. En effet, les co-mouvements de prix et de production ne sont pas particulièrement élevés avec les États-Unis, suggérant des problèmes d’ajustement en cas de formation d’une union monétaire [1].

4Notre approche est différente. Elle prend appui sur les propriétés cycliques des économies étudiées. Elle met ainsi l’accent sur la synchronisation des cycles entre les pays de la zone Mercosur, sur les mécanismes de propagation des chocs et sur l’identification de leurs composantes commune et spécifique. En outre, nous focalisons notre attention non pas sur un ancrage commun des pays du Mercosur aux États-Unis, mais sur la formation d’une union monétaire entre eux.

5Nous cherchons à répondre à un certain nombre de questions liées à la faisabilité d’une union monétaire et fondées sur les comportements des cycles. En premier lieu, les pays du Mercosur sont-ils frappés par des chocs de même nature — i.e. domestiques, extérieurs, réels, nominaux ou financiers — sur la période étudiée (1991-2006) ? En deuxième lieu, dans quelle mesure le fait que les pays aient adopté des régimes de change différents affecte-t-il leur réaction face aux chocs ? Autrement dit, la multiplicité des régimes de change au sein de la zone est-elle un obstacle à la convergence des politiques économiques ? L’identification de réactions différentes face à des chocs extérieurs et domestiques (i.e. propres à chaque pays mais de même nature) peut donner des indications sur le degré de convergence des politiques économiques entre les pays. En troisième lieu, quelle est l’importance respective des chocs communs et spécifiques dans les pays étudiés ? C’est un élément important pour apprécier la pertinence d’une zone monétaire. Ainsi, de faibles composantes communes impliquent d’importants ajustements des taux de change. Une union monétaire serait dans ce cas extrêmement difficile à gérer. Cette faiblesse peut aussi signifier des réactions différentes des économies aux chocs et donc une absence de convergence. Enfin, compte tenu de la sensibilité particulière des pays de la zone aux perturbations affectant les marchés financiers internationaux, on essaie de déterminer l’influence des perturbations financières internationales sur le comportement cyclique de ces économies.

6Cette étude se situe dans la lignée d’une littérature sur le comportement cyclique des pays du Mercosur. Une première série de travaux cherche à décomposer les cycles en composantes commune et spécifique. Ainsi, Karras (2003) étudie les fluctuations du produit réel pour un certain nombre d’économies d’Amérique centrale et latine et pour le Canada sur données annuelles au cours de la période 1950-1997. Les résultats montrent que les chocs spécifiques en Amérique centrale et latine sont à la fois importants et non synchronisés. En ce sens, ils ne forment pas une zone monétaire optimale. Utilisant de l’économétrie de données de panel, Loayza et alii (1999) élaborent un modèle d’erreurs composées pour estimer la fraction de la croissance annuelle de la valeur ajoutée en terme réel pour un pays donné qui peut être attribuée soit à des effets spécifiques au pays, soit à des effets communs affectant tous les secteurs et pays de la même manière, telle qu’une crise financière. Plus la proportion de la variabilité du taux de croissance de la production expliquée par des facteurs indépendants au pays sera élevée, plus ces derniers seront intégrés [2]. Sur la période 1970-1994, les auteurs obtiennent que les effets spécifiques sont dominants à la fois à court terme et à long terme.

7Une seconde série de travaux prend en compte un cadre macroéconomique plus large en privilégiant des modélisations VAR [3] ou VECM. Hallwood et alii (2004) proposent un modèle VAR bivarié en différence première appliqué aux pays du Mercosur comprenant les prix à la consommation et le PIB réel en données trimestrielles sur la période 1980-2002. Les auteurs montrent l’absence de tendances communes dans les chocs frappant ces pays, surtout avec les États-Unis. Il apparaît une intégration relativement étroite entre l’Argentine et l’Uruguay. Ahmed (2003) utilise un VAR en panel dynamique sur données annuelles entre 1983 et 1999 pour analyser les fluctuations dans un certain nombre de pays d’Amérique latine. Deux résultats sont particulièrement importants. D’une part, les pays latino-américains n’ont pas de chocs communs réels avec leurs principaux partenaires commerciaux, dont les États-Unis. D’autre part, les chocs sur le taux d’intérêt réel à trois mois américain expliquent une part significative des fluctuations de la production dans les pays concernés. En conséquence, la formation d’une union monétaire avec les États-Unis accentuerait les fluctuations en intensifiant les effets monétaires et financiers des chocs réels affectant l’économie américaine. Fanelli et González-Rozada (2003) utilisent une modélisation VAR bivariée en différence première — comprenant des données trimestrielles sur le PIB et sur un indicateur synthétique de prix — pour analyser les cycles et la coordination au sein du Mercosur au cours de la période 1980-2003. Ils identifient le degré de symétrie des cycles et identifient les sources de chocs. Les auteurs cherchent aussi à identifier les cycles régionaux communs et spécifiques, question qui sera développée ci-après. Les co-mouvements des chocs et leur composante commune sont faibles.

8Notre travail se distingue de la littérature précédente sur plusieurs points. En premier lieu, notre analyse focalise son attention sur la période postérieure à la création du Mercosur. En effet, non seulement la qualité des données en longue période dans les pays émergents est généralement médiocre, mais les pays étudiés ont connu d’importants chocs au cours des années 1980 qui rendent l’interprétation des données délicates. En conséquence, l’étude commence en 1991 en tenant compte des plans de stabilisation mis en œuvre et se termine en 2006. Notre approche de l’union monétaire étant fondée sur l’analyse des cycles, la fréquence des données est trimestrielle. En deuxième lieu, un VAR semi-structurel prenant en compte un plus grand nombre de variables que dans les études similaires souvent fondées sur des modèles bivariés est proposé. Ainsi, par rapport aux travaux fondés uniquement sur l’identification des composantes communes et spécifiques des cycles, nous sommes en mesure d’identifier la nature des chocs qui frappent les pays. Contrairement aux modèles VAR bi-variés, nous cherchons à identifier la présence de chocs externes et domestiques, ainsi que des chocs de politique économique.

9En troisième lieu, notre VAR semi-structurel intègre un choc financier international non seulement sous la forme d’un taux d’intérêt américain, mais aussi en prenant en compte l’évolution des spreads EMBI [4]. Il existe en effet une abondante littérature montrant, d’une part, l’influence des facteurs extérieurs à la situation macroéconomique des pays émergents sur les flux de capitaux qu’ils reçoivent (Calvo et alii, 1993 ; Fernández-Arias, 1995 ; Bruner et Rigobon, 2004) et, d’autre part, l’impact de l’instabilité de ces flux sur les fluctuations macroéconomiques dans les marchés émergents (Calvo, 2005). En outre, plusieurs études empiriques ont montré l’importance de la transmission financière (via les chocs de politique monétaire) par rapport à la transmission réelle, pour expliquer les fluctuations des pays latino-américains à la suite de chocs en provenance des États-Unis. Carrera et alii (2002) montrent ainsi dans le cas de l’Argentine la prédominance du canal financier par rapport au canal commercial pour expliquer l’influence des chocs américains sur les fluctuations de la production. Canova (2005) obtient un résultat similaire sur un échantillon plus large de pays d’Amérique latine et centrale au cours de la période 1990-2002.

10L’EMBI est une variable qui a été peu prise en compte dans la littérature. Fanelli et González-Rozada (2003) montrent que les spreads ont une influence significative et négative sur le cycle commun des pays du Mercosur et alii (2002) se demandent si les pays latino-américains sont fréquemment frappés par des chocs financiers communs, auquel cas une union monétaire — ou au moins une plus forte coopération monétaire — pourrait stabiliser la région. Les auteurs identifient à l’aide de matrices de corrélation les composantes communes de tous les spreads domestiques (ce qui revient à identifier les résidus des régressions de chaque spread pays sur le spread global). Ils montrent que le degré de co-mouvements des variables financières n’est pas plus élevé pour les pays latino américains que pour d’autre pays émergents. À partir d’un VAR sur données de panel portant sur 7 pays émergents sur la période 1994-2001, Uribe et Yue (2006) étudient l’importance respective des chocs sur le taux d’intérêt américain et des chocs sur les spreads pays pour rendre compte des fluctuations macroéconomiques. Ils montrent que l’EMBI amplifie les chocs sur le taux américain.

11Enfin, cette étude cherche à identifier les composantes commune et spécifique des cycles. Elle utilise à cette fin les modèles « espace-état » (Harvey, 1990). Ces modèles répondent aux limites rencontrées par les travaux cités, lesquels pour la quasi-totalité d’entre eux se concentrent sur la corrélation des chocs sans désagréger les chocs en composante commune et composante spécifique à chaque pays.

12La suite de cette étude est structurée de la manière suivante. La section 1 identifie l’origine des chocs qui frappent ces économies à partir d’un modèle VAR semi-structurel. La section 2 utilise une modélisation « espace-état » afin d’estimer dans quelle mesure les chocs — et en particulier les chocs de politique économique — ont une composante commune pouvant montrer l’esquisse d’une coordination. La section 3 conclut.

1 – Un modèle VAR « Mercosur » semi-structurel

13La littérature sur les zones monétaires optimales met l’accent sur l’identification des chocs communs, le degré de similarité dans le processus d’ajustement des économies et le degré de convergence des politiques économiques. Cette section analyse ces différents points. Compte tenu de la complexité des liens entre les variables macroéconomiques, notamment en termes d’effets de feedback, la modélisation VAR est une approche pertinente. Elle permet en effet d’analyser les conséquences de chocs orthogonaux exogènes sur les variables endogènes du modèle. Le choix d’un VAR en différence première est déduit du résultat négatif des tests de Johansen relatifs à la recherche de vecteurs de cointégration entre les variables non stationnaires retenues (cf. infra) : Allen et Fildes (2004) montrent en effet que dans ce cas, les solutions alternatives (VAR en niveau ou VECM) conduisent à des erreurs de prévision nettement supérieures.

14La corrélation des résidus issus de l’estimation des VARs réduits (formes multivariées strictement auto-régressives) — et donc l’existence de composants communs qui affectent plus d’une variable — pose le problème de l’identification de chocs orthogonaux permettant d’évaluer sans ambiguïté l’impact « pur » de la variation de l’une des variables sur l’ensemble du système. À la suite de Doan (2004), nous appellerons « semi-structurelle » la procédure qui consiste, comme nous le proposons, à s’appuyer sur la théorie économique pour définir l’ordre des variables dans la décomposition de Choleski permettant l’identification des chocs orthogonaux (et précise par là-même la structure des relations contemporaines entre variables). Ce choix est critiquable en ce qu’il préjuge d’une structure de causalité contemporaine récursive de l’économie. Toutefois, comme nous le verrons par la suite, une approche structurelle non strictement récursive, et préjugeant par là même l’existence d’une interaction contemporaine entre certaines variables, ne nous a pas paru s’imposer.

1.2 – Le modèle

23Deux modèles VAR en différence première du logarithme des variables (à l’exception du taux d’intérêt et de l’EMBI) ont été estimés pour chacun des trois pays. Un de nos objectifs est en effet de voir si les chocs sur l’EMBI produisent des fluctuations similaires ou différentes de celles provoquées par les chocs sur le taux d’intérêt américain. Comme le soulignent Borensztein et alii (2001), il n’y a a priori aucune raison de considérer que les deux chocs ont les mêmes effets. Ainsi, par exemple, les chocs sur l’EMBI tendent à être de plus grande ampleur et davantage sensibles à l’effet de contagion. En outre, les chocs sur l’EMBI étant plus fréquemment accompagnés d’un arrêt brutal des entrées de capitaux, ils peuvent induire non seulement des effets macroéconomiques plus importants, mais aussi des réactions plus fortes des autorités des pays considérés [12].

24Le nombre de retards a été choisi à partir des critères et des tests habituels à l’aide du logiciel Eviews [13]. Toutefois, il faut se rappeler que l’estimation d’un modèle VAR conduit trop fréquemment à sa sur-paramétrisation (en raison du grand nombre de variables explicatives). En outre, les modèles VAR étant des formes réduites dynamiques et les variables explicatives — observations retardées des variables endogènes — relativement colinéaires, la signification des coefficients et la robustesse des tests de significativité sont assez limitées. En résumé, des modèles sur-paramétrés ont de faibles qualités prévisionnelles. En conséquence, lorsque les critères d’optimisation (critère de Schwarz ou d’Akaike…) divergeaient quant à la détermination des retards à prendre en compte, nous avons choisi le nombre le plus faible (principe de « parcimonie »). Une approche Bayesienne (BVAR) nous aurait certes permis de conserver un nombre plus élevé de retards, mais au prix de la formulation d’hypothèses probablement contestables (Amisiano et Giannini, 1997). Cela nous a finalement conduit à adopter un seul retard dans l’ensemble de nos VARs. Les formes réduites des modèles pays avec constante et variables indicatrices respectives sont :

25pour l’Argentine :

26

27pour le Brésil :

28

29et enfin pour l’Uruguay :

30

31Certains chocs ayant affecté les pays et de la présence d’une tendance déterministe [14] — avant la réussite du plan Real pour le Brésil, et pour toute la période pour l’Uruguay — nous avons ajouté un certain nombre de variables indicatrices. Ainsi :

32DUM_A désigne le premier semestre de l’année 2002 pour l’Argentine en raison de l’effondrement de la caisse d’émission ;

33DUM_B désigne la période qui précède la création du Real à la fin du programme de stabilisation anti-inflationniste (troisième trimestre 1994) pour le Brésil ;

34DUM_U enfin désigne la totalité de l’année 2002 pour l’Uruguay : bien que le pays soit affecté par une profonde crise économique et politique de 1999 à 2002, c’est au cours de cette dernière année — marquée par des incertitudes électorales et la montée des forces de gauche dans les sondages — que nos variables semblent le plus affectées.

35Ces trois pays ont non seulement adopté des régimes de change différents, mais que ceux-ci ont évolué au cours de la période d’étude. Les principaux changements ont été les suivants :

• entre 1991 et 2001, l’Argentine a adopté une caisse d’émission puis après cette période un régime de flottement indépendant. Dans ce qui suit, la caisse d’émission est considérée comme de l’ancrage dur ;
• sur la plus grande partie de la période, i.e. entre 1991 et 1997, la Brésil a adopté un système de parités glissantes. Lors de la mise en place du Plan Real en 1994, le Brésil a momentanément recouru à un système de flottement étroitement contrôlé. En 1998, les autorités ont substitué à ce système un régime de bandes glissantes, puis à partir de 1999 un système de flottement indépendant avec cible d’inflation. Ainsi, sur la période 1991-1998, le Brésil a-t-il eu un régime de change intermédiaire ;
• entre 1991 et 2001, l’Uruguay a choisi un régime de change intermédiaire fondé sur des bandes glissantes. En juin 2002, un régime de flottement a été adopté.

Le cadre étant posé, nous proposons maintenant de mesurer l’impact de la variation d’une « innovation » sur les variables (ce que l’on désigne comme « fonction de réponse impulsionnelle ») et d’en analyser les résultats, conjointement avec ceux de l’analyse de la décomposition de variance [15].

36Les résultats (présentés en Annexes II et III) sont conditionnés par l’ordre des variables dans la décomposition de Choleski. Nous nous sommes donc livrés à un test de sensibilité relativement à l’ordre des variables dans la matrice récursive : les résultats ne changent pas de manière significative pour les décompositions les plus vraisemblables.

2 – Identification des composantes communes et spécifiques des chocs : un modèle espace-état

56La procédure d’identification des chocs « struturels » dans les VAR, qu’elle passe par une simple procédure de triangulation « à la Choleski » à partir d’une hypothèse d’exogénéité ad hoc sur les variables (comme dans la section précédente), ou par une décomposition « à la Blanchard et Quah (1989) » de type « nouvelle synthèse » (opposant chocs de demande n’ayant pas d’effets réels à long terme aux chocs offre) ne permet pas de dissocier les chocs entre composantes commune et spécifique à chaque pays. Or, il s’agit là d’un élément important pour apprécier la pertinence d’une zone monétaire. Ainsi, de fortes composantes spécifiques impliquent a priori d’importants ajustements des taux de change : une union monétaire serait dans ce cas extrêmement coûteuse. Ce poids peut en outre signifier des réactions différentes des économies aux chocs étant donné que nous prenons en compte dans notre modèle des variables de politique économique.

57Afin d’identifier les parts communes et spécifiques des différents chocs structurels (chocs de politique économique inclus), une décomposition en deux composantes inobservables à partir d’un filtre de Kalman est utilisée ici (Harvey, 1990 ; Kim et Nelson, 1999). Nous nous inspirons de la démarche suivie par Bosco N’Goma (2000) pour les pays de la zone CFA, à la suite des travaux de Chamie et alii (1994) pour l’Europe et les États-Unis et de Lalond et St-Amant (1993) pour la zone ALENA.

2.1 – Méthodologie

58Comme le rappellent Lemoine et Pelgrin (2003), les modèles espace-état distinguent les variables observées (le signal) et les variables cachées (l’état interne). Ils sont constitués :

• d’une ou plusieurs équation(s) de mesure décrivant la manière dont les variables observées sont générées par les variables cachées et les résidus ;
• d’une ou plusieurs équation(s) de transitions décrivant la manière dont les variables cachées sont générées à partir de leur retard et d’innovations.

Nous cherchons ici à décomposer les chocs affectant les trois partenaires du Mercosur (ou les pays pris deux à deux) en deux composantes inobservables : une composante commune aux trois pays (ou à deux des trois pays) et une composante spécifique à chaque pays.

59En notant :

• les trois pays i = A, B et U respectivement pour l’Argentine, le Brésil et l’Uruguay ;
• les chocs réels ou nominaux ε_{i_j,t}, en la date « t », avec j=IPI, CPI, En, R ;
• les composantes communes {n_{C_j,t}} ;
• les composantes spécifiques {n_{i_j,t}} ;
• la part des composantes commune dans les chocs ε_{i_j,t} : α_{i_j} et des composantes spécifiques (1 – α_{i_j}) ;
• la décomposition peut se résumer à l’estimation des paramètres α_{i_j} et des chroniques {n_{C_j,t}} et {n_{i_j,t}}.

60Dans notre modèle « espace-état [17] », ce bloc constitue le système d’équations « de mesure » où les chocs structurels (ici variables dépendantes) du modèle résultent, rappelons-le, de la décomposition des résidus d’estimation de la forme réduite du VAR.

61Pour estimer les paramètres α_{i_j} et les chroniques n_{C_j,t} et n_{i_j,t}, la procédure va consister à ajouter un second système d’équations dites « de transition ». Ce dernier bloc spécifie le comportement dynamique des différentes composantes inobservables du modèle.

62Concernant la dynamique des variables d’état, nous supposons un modèle invariant puisque les chocs structurels ne sont pas auto-corrélés. Nous admettrons que les composantes communes et spécifiques sont des bruits blancs. Dans une grande partie des logiciels, et en particulier ceux que nous utilisons ici [18], les innovations structurelles ε_{i_j,t} sont générées et normalisées en supposant des variances unitaires. Cette normalisation permet de comparer plus aisément des chocs structurels relatifs à une variable spécifique et générés à partir des résidus des VARs réduits nationaux estimés séparément. Nous normalisons également les composantes inobservables en imposant également une variance unitaire. Ces hypothèses déterminent la trajectoire des composantes puisqu’elles précisent la distribution de ces variables stochastiques : elles expriment ainsi les équations de transition.

63

64Enfin, l’estimation doit être « calée » sur la série représentative des chocs de l’un des pays qui sera pris comme choc de référence. Nous choisissons l’Argentine comme « pays de référence » et proposons l’initialisation α_{i_j} = 1 au démarrage des procédures itératives d’estimation. L’algorithme itératif que constitue le filtre de Kalman permettra de déterminer s’il existe une combinaison linéaire de chocs communs et spécifiques permettant de décomposer nos chocs et estimera la part de la composante commune dans chaque chronique nationale.

2.2 – Résultats

65Les résultats issus des trois modèles EMBI ne révèlent pas de composante commune aux trois pays pour aucun des chocs domestiques analysés.

66La procédure révèle cependant des composantes communes pour certaines variables par couples de pays. Ainsi, la trajectoire des chocs inflationnistes brésilien et argentin possède une composante commune significative de l’ordre de 9 % en utilisant le modèle incorporant l’EMBI. Cette composante dans le modèle US_R ne franchit pas la barre de significativité des 10 %. L’estimation donne cependant un même ordre de grandeur.

CPI_MB_AB Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) 0.992180 0.068671 14.44830 0.0000 C(2) 0.088781 0.036808 2.412014 0.0159

67On trouve une composante commune du même ordre pour les taux de change nominaux, et ce dans les deux modèles (EMBI et US_R) : compte tenu de la durée du régime de change rigide, cette composante rend compte de la volatilité commune et à peu près simultanée des années 2002-2003.

En_MB_AB Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) 0.992144 0.042701 23.23442 0.0000 C(2) 0.088986 0.037234 2.389951 0.0169 En_USR_AB Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) 0.994325 0.043934 22.63212 0.0000 C(2) 0.075551 0.029155 2.591353 0.0096

68Enfin, l’on retrouve cette faible composante commune pour l’IPI des deux économies (autour de 15 % cette fois si l’on fait une moyenne des estimations des deux modèles).

IPI_MB_AB Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) 0.979247 0.049178 19.91226 0.0000 C(2) 0.145616 0.072461 2.009569 0.0445 IPI_R AB Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) 0.972701 0.053771 18.08983 0.0000 C(2) 0.167561 0.070228 2.385960 0.0170

69Manifestement, la volatilité des chocs uruguayens — qui résulte directement de la forte volatilité observables sur les données primaires (Allegret et Sand-Zantman, 2006) — est beaucoup trop élevée pour que ces données révèlent une composante commune avec les deux grands partenaires.

70Cependant, les résultats sont légèrement différents pour les chocs de taux d’intérêt. Les deux modèles révèlent une faible composante commune entre le Brésil et l’Uruguay.

R_MB_BU Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(2) 0.993101 0.050234 19.76943 0.0000 C(3) 0.083350 0.041380 2.014267 0.0440 R_USR_BU Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(2) 0.992326 0.048442 20.48503 0.0000 C(3) 0.087946 0.042870 2.051480 0.0402

71Enfin, le modèle EMBI — mais lui seul — met en évidence une faible composante commune entre les chocs monétaires argentins et uruguayens.

R_USR_AU Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) 0.992901 0.041792 23.75830 0.0000 C(3) 0.084570 0.048152 1.756317 0.0790

72On peut donc en déduire pour l’Uruguay l’existence d’une composante commune avec chacun des deux partenaires, sans que pour autant, elle soit commune aux trois pays : le plus probable est que ces composantes communes prises deux à deux couvrent des périodes différentes, la convergence, faible au demeurant, étant de toute manière temporaire.

73En résumé, il est difficile de dégager une convergence macroéconomique significative de nos trois économies (à la fois en terme de poids relatif et de significativité statistique). Qu’il y ait une certaine interaction entre elles, et en particulier entre le Brésil et l’Argentine — dont les échanges avaient fortement progressé, à la suite de la signature du traité d’Asunción avant de s’effondrer après la crise de change brésilienne puis argentine — n’est pas absurde. Les résultats obtenus ont ainsi une pertinence certaine. Que cette composante commune ne soit pas partagée par l’Uruguay n’est pas non plus inexplicable compte tenu de l’instabilité tout à fait exceptionnelle de ce pays pendant la période.

74En définitive cependant, si ces pays subissent bien des chocs en partie communs — liés à la conjoncture régionale ou mondiale, ou au fonctionnement du marché des capitaux — les réactions de politique économique de ces pays sont tout à fait spécifiques.

3 – Conclusion

75Les résultats convergent pour indiquer que les pays du Mercosur ne sont pas prêts à former une union monétaire. En premier lieu, les VAR semi-structurels domestiques confirment la faible convergence des politiques économiques entre ces pays. En particulier, les chocs nominaux conduisent à des ajustements qui diffèrent très sensiblement. En deuxième lieu, le modèle espace-état montre la faible composante commune des chocs, et en tout premier lieu des chocs de politique économique domestiques (ici les politiques monétaire et cambiaire). Cela confirme notre hypothèse d’une faible corrélation des politiques économiques au sein de la zone. En troisième lieu, l’intégration de la variable EMBI montre que les pays de la zone réagissent différemment à un choc commun, et ce essentiellement en raison de régimes de change différents.

76Les résultats obtenus sont ainsi dans la lignée de la littérature sur les unions monétaires en Amérique latine et plus généralement sur les effets des régimes de change sur les ajustements face aux chocs. Il convient de souligner que ces résultats ont été obtenus à partir de modèles VAR plus riches que ceux employés dans la majorité des études.

77Cependant, il faut interpréter avec prudence les résultats obtenus ici. Si la prise en compte de l’EMBI a permis de mieux appréhender l’impact des chocs financiers internationaux sur la faisabilité d’une union monétaire, les conséquences macroéconomiques domestiques de ces chocs sont encore imparfaitement analysées. Il faudra donc approfondire cette étude en ajoutant à nos variables (ou en substituant à certaines d’entre elles) la balance commerciale (ou le compte courant) et/ou l’évolution des réserves de change, afin de tester l’impact d’une contraction brutale des variations de capitaux sur le solde de la balance commerciale et ensuite sur la production.