Le coût du protectionnisme des données

* Ce blog est rédigé en collaboration avec Janez Kren, doctorant à l'Université de Louvain, qui est co-auteur d'une des études présentées ci-dessous.

Les décideurs politiques ont aujourd'hui la difficile tâche de comprendre l'impact transformationnel de la révolution des données sur l'économie. Alors que la quantité de trafic de données continue d'augmenter, les données représentent une part croissante de l'économie mondiale. Certaines estimations montrent que la contribution des flux de données au PIB mondial est déjà plus importante que la contribution des flux de marchandises (Manyika et al., 2016).

Cependant, les pays imposent de plus en plus de nouvelles politiques de données qui restreignent à la fois l'utilisation nationale des données et le flux de données à travers les frontières. Cette tendance a entraîné un niveau croissant de caractère restrictif des données dans de nombreux pays (figure 1) et entraîne des coûts importants pour les entreprises nationales et étrangères et, en fin de compte, pour les consommateurs.

Figure 1: Tendance du niveau mondial de restrictivité des données (2006-2017) *

Figure 1 BP

Source: ECIPE Digital Trade Restrictiveness (DTRI), Ferracane et al. (2018b). L'indice varie entre 0 (complètement ouvert) et 1 (pratiquement restreint), des niveaux plus élevés indiquant des niveaux croissants de restriction des données. * L'indice couvre 64 pays à travers le monde, représentant plus de 95% du contenu à valeur ajoutée des exportations brutes.

Alors que le débat sur la question de savoir si les restrictions des données représentent un obstacle au commerce qui pourraient potentiellement être contestées à l'OMC en est encore à ses balbutiements (Burri, 2017; Ferracane, 2017; et Tuthill, 2017), les preuves empiriques sur l'impact économique des politiques restrictives en matière de données reste rare, sinon inexistant. Dans cette colonne, nous présentons les résultats de deux études récentes qui comblent cette importante lacune dans la littérature.

Les deux études examinent l'impact des politiques de données restrictives sur deux facteurs économiques, à savoir la productivité des entreprises locales et le commerce international des services (c'est-à-dire les importations). Il le fait en examinant spécifiquement si des politiques de données plus strictes ont un impact plus fort sur les secteurs qui dépendent davantage des données.

Quels pays imposent des politiques de données plus strictes?

Nous définissons les politiques de données comme les mesures réglementaires qui restreignent l'utilisation commerciale des données électroniques. Nous limitons notre analyse aux mesures mises en œuvre au niveau national ou supranational (comme l'UE). (1) Nous identifions deux catégories principales de politiques de données. La première catégorie couvre les politiques qui ont un impact sur le transfert transfrontalier de données tandis que la deuxième catégorie couvre les politiques qui s'appliquent à l'utilisation des données au niveau national (voir Ferracane et al., 2018b).

La première catégorie concerne toutes les mesures qui augmentent le coût de la conduite des affaires au-delà des frontières. Ces mesures obligent les entreprises à conserver les données à l'intérieur d'une certaine frontière ou imposent des exigences supplémentaires pour que les données soient transférées à l'étranger. Plus précisément, ces mesures comprennent l'interdiction de transférer des données à l'étranger, les exigences de traitement local, les exigences de stockage local et les régimes de flux conditionnels (voir Ferracane, 2017). La caractéristique commune de ces mesures est qu'elles créent des frontières numériques «épaisses» entre les pays.

La deuxième catégorie de politiques de données fait référence à toutes les mesures qui imposent certaines exigences aux entreprises pour accéder, stocker, traiter ou plus généralement utiliser commercialement les données dans une certaine juridiction. Ces mesures s'appliquent aux entreprises locales et étrangères et comprennent des exigences de conservation des données, des exigences administratives telles que la nécessité de préparer une évaluation de l'impact sur la confidentialité des données (DPIA) et d'embaucher un délégué à la protection des données (DPO), des notifications de violation de données aux autorités gouvernementales, et l'obligation de fournir au gouvernement un accès direct aux données personnelles (2).

Sur la base de ces définitions, nous créons un indice de restrictivité des politiques de données pour 64 grandes économies du monde pour la période 2006-2017 (figure 1). (3) Cet indice est développé en adoptant la méthodologie du Digital Trade Restrictiveness Index (DTRI ) décrit dans Ferracane et al. (2018b) et en utilisant les informations de la base de données Digital Trade Estimates (DTE). L'indice varie de 0 (complètement ouvert) à 1 (pratiquement fermé), des valeurs plus élevées indiquant des politiques de données plus strictes. (4)

L'indice montre que la Russie, la Chine et la Turquie sont les pays les plus restrictifs en ce qui concerne l'environnement réglementaire pour le déplacement et l'utilisation des données (figure 2). Ces pays sont suivis de deux grandes économies européennes, la France et l'Allemagne. Il est intéressant de noter que les cinq pays sont relativement grands, souvent dotés d'une solide base manufacturière par rapport à leurs activités de services.

Figure 2: Restrictions dans les politiques de données, par pays (2017)

Figure 2 BP

Source: Ferracane et al. (2018b).

Les gains perdus du commerce

Dans Ferracane et van der Marel (2018), nous examinons si des politiques de données plus strictes entravent le commerce des services. Nous analysons économétriquement si les politiques de données réduisent les importations de services, et en particulier de services à forte intensité de données, tels que les services informatiques, les services techniques, les droits de propriété intellectuelle et les services de R&D. Nous constatons que les restrictions sur les mouvements transfrontières de données, par opposition aux restrictions sur l'utilisation intérieure des données, réduisent considérablement les importations de services. Cela n'est pas surprenant, car les restrictions aux frontières ont généralement un impact direct sur le commerce.

figure 3: Gains commerciaux grâce à la levée des restrictions sur les données, par pays

Figure 3 BP

Source: Ferracane et van der Marel (2018).

Notre analyse prédit que, si les pays levaient leurs restrictions sur le flux transfrontalier de données, les importations de services augmenteraient en moyenne de 5% dans tous les pays, avec des avantages évidents pour les entreprises locales et les consommateurs qui pourraient accéder à des services en ligne moins chers et de meilleure qualité (5) Ces chiffres représentent une part substantielle des gains perdus du commerce en mettant en place des politiques de données restrictives. À titre de comparaison, les exportations totales de services commerciaux ont augmenté de plus de 7% en 2017 (6).

De plus, si les deux pays les plus restreints, la Russie et la Chine, supprimaient les restrictions à la circulation transfrontalière des données, ils connaîtraient une augmentation vertigineuse des importations de services de plus de 50% (figure 3) (7). ces gains commerciaux se manifesteraient dans des secteurs à forte intensité de données tels que les services informatiques, les services financiers et d'assurance, ainsi que les services de télécommunications et de R&D.

Des gains de productivité perdus

À Ferracane et al. (2018a), nous utilisons une approche empirique similaire pour déterminer si des politiques de données plus strictes ont un impact sur la productivité des entreprises locales dans les secteurs et les industries qui dépendent des données. (8) Pour cet exercice économétrique, nous utilisons des mesures de productivité avancées, telles que le niveau de l'entreprise et l'industrie. de la productivité totale des facteurs (PTF) au niveau national, ainsi que de la productivité du travail. (9)

Nous constatons que des politiques de données restrictives entraînent une perte de productivité substantielle pour les entreprises locales dans les secteurs des industries et des services plus dépendants des données. Les restrictions à la circulation transfrontalière des données et à l'utilisation domestique des données se sont révélées avoir un impact négatif et significatif sur la productivité. Pourtant, nous constatons également que les restrictions à l'utilisation intérieure des données ont un impact légèrement plus fort sur la productivité par rapport aux politiques sur les mouvements transfrontières de données.

La suppression des restrictions sur les données aurait donc un impact positif sur les performances de productivité des entreprises locales. En moyenne, nous prévoyons que la levée de ces restrictions entraînerait une augmentation de la PTF d'environ 4,5% dans tous les pays (figure 4), avec des avantages plus importants dans les secteurs à forte intensité de données tels que la vente au détail et les services d'information. (10)

Pour contextualiser l'ampleur de ce gain de productivité, nous pouvons comparer les résultats avec Iootty et al. (2016), qui a exploré l'impact potentiel de la réforme des politiques dans les services en utilisant une approche similaire. Les gains de PTF prévus que ces auteurs ont obtenus en abaissant les restrictions sur les services sont d'environ 3%. Les avantages de la réforme des restrictions sur les données sont plus importants et peuvent s’expliquer par le rôle des idées en tant que facteur important dans l’économie d’aujourd’hui. Souvent, les idées sont incorporées dans des technologies utilisant des données.

Figure 4: Gains de productivité fermes grâce à la levée des restrictions sur les données, par pays

Figure 4 Article de blog

Source: Ferracane et al. (2018a).

Implications politiques

Nos résultats montrent que les restrictions qui s'appliquent au mouvement transfrontalier de données ont d'abord et avant tout un effet inhibiteur sur le commerce des services. Des politiques transfrontières strictes en matière de données ont également un impact sur la productivité des entreprises et des industries locales, bien que dans une moindre mesure que les politiques liées à l'utilisation nationale des données. Ces résultats peuvent aider à analyser en quoi les deux catégories distinctes de politiques de données ont un impact différent sur l'économie.

Le fait que les politiques visant l'international mouvement des données sont les principales affectant le commerce des services est intuitivement logique, car la fourniture de services au-delà des frontières se fait souvent par transfert de données. De plus, les services numériques exportés par de nombreux pays dépendent fortement des intrants à forte intensité de données importés de l'étranger. Cela est particulièrement vrai pour l'UE (panneau de gauche de la figure 5). Dans le contexte des chaînes de valeur mondiales, la restriction du flux de données peut avoir un impact substantiel sur l'origine des intrants des services numériques.

Politiques ciblant le utilisation en revanche, les données ont un effet comparativement plus important sur la productivité. Cette constatation a également un sens intuitif. Dans de nombreux pays, la majorité de la valeur ajoutée créée par les services de données et numériques est principalement employée au niveau national avant d'être exportée indirectement. En d'autres termes, la plupart des données et des services liés aux données sont utilisés comme intrants dans d'autres biens et services au pays et ne sont ensuite exportés en tant qu'éléments intégrés par d'autres secteurs (panneau de droite de la figure 5).

Figure 5: Exportations à valeur ajoutée directes, indirectes et étrangères de services numériques

blog photo 2.001

Source: calculs des auteurs à l’aide du TiVA de l’OCDE.

Des politiques de données strictes sont également susceptibles d'affecter la façon dont les services sont échangés. Une étude récente de l'OCDE (Andrenelli, 2018) a révélé qu'une gamme de services gourmands en données, des services informatiques aux services de vente au détail et d'information, sont de plus en plus échangés sur Internet plutôt que par d'autres moyens tels que les établissements étrangers. La restriction des données empêcherait donc également les entreprises de choisir le canal le plus efficace pour échanger de nombreux services.

À plus grande échelle, inhiber le mouvement et l'utilisation des données avec des politiques restrictives est également susceptible de retarder toute solution à la «maladie» largement connue de la faible productivité dans de nombreux services aujourd'hui. Les premières études (par exemple Baumol, 1967) ont montré que les services souffrent intrinsèquement d'une faible croissance de la productivité. À mesure que les services deviennent la partie dominante de l'économie, ils deviennent un frein à l'économie. Des recherches récentes montrent que les TIC peuvent grandement contribuer à résoudre cette maladie de la productivité (Triplett et Bosworth, 2003). La levée des restrictions sur les données peut être particulièrement importante car les données font partie des TIC.

En outre, d'autres études (par exemple van Ark, 2018) constatent que les technologies et les services de données TIC doivent encore être «  infusés '' dans de nombreuses économies avant d'être témoins de gains de productivité importants. Le fait d'empêcher le déploiement efficace des données, au niveau national ou transfrontalier, peut donc entraver les développements économiques potentiels de l'intégration des technologies des TIC dans l'économie plus large de nombreux pays.

Enfin, à l'ère du cloud computing et de l'analyse des données, les restrictions de données engendrent des coûts importants lors de l'accès à des services étrangers et peuvent empêcher les entreprises locales d'utiliser des solutions en ligne efficaces et sécurisées pour créer de nouveaux produits et services. Ces dernières années, les TIC et Internet ont élevé le niveau de productivité d'un certain nombre de services à celui du secteur manufacturier. Des politiques restrictives en matière de données, qui peuvent en fait également être considérées comme une restriction de la technologie des TIC, ralentiraient la contribution positive que les services à forte intensité de données sont venues jouer dans l'ensemble de l'économie et entraveraient les gains potentiels découlant des nouvelles technologies innovantes (Goldbarb et Trefler, 2018).

Conclusion

S'il est évident que certaines mesures sont nécessaires pour protéger la vie privée des citoyens et la sécurité nationale, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour évaluer quelles mesures permettent aux pays de protéger au mieux ces importantes priorités de politique non économique et qui créent en fait des coûts inutiles pour l'économie nationale et sur les entreprises étrangères.

Au contraire, l'impact économique des restrictions politiques sur les données doit être soigneusement pesé afin de trouver le bon équilibre entre les différentes priorités politiques importantes, sans augmenter excessivement les coûts pour les entreprises et, finalement, les consommateurs. À cet égard, nous espérons que nos résultats informeront les décideurs politiques dans le processus de pondération des objectifs sociaux et des gains d'efficacité économique lors de l'élaboration et de la mise en œuvre des politiques de données.

Remarques:

(1) Bien qu'un grand nombre de politiques de données soient appliquées par des entités publiques locales, ce ne sont pas les politiques sur lesquelles nous nous concentrons.

(2) Pour une analyse détaillée des raisons pour lesquelles ces mesures constituent une restriction aux échanges, voir Ferracane et al. (2018b).

(3) La base de données DTE peut être consultée sur le lien: www.ecipe.org/dte/database

(4) Ferracane et al. (2018b) présente le DTRI complet. L'un des domaines couverts dans le DTRI complet sont les politiques de données. Nous basons notre méthodologie sur cette partie du DTRI, mais nous l'étendons davantage pour mettre à jour les données et créer un paramètre de panel pour les années 2006-2017. Les résultats sont présentés dans la figure 1.

(5) Nous obtenons cette conclusion en calculant les effets marginaux en utilisant les résultats des coefficients de Ferracane et van der Marel (2018). Une méthodologie similaire est utilisée concernant les effets sur la productivité en utilisant les résultats des coefficients de Ferracane et al. (2018a). Cette méthode est courante dans la littérature commerciale empirique utilisant des techniques économétriques.

(6) https://www.wto.org/english/news_e/pres18_e/pr820_e.htm

(7) Pour être plus précis, nous estimons l'augmentation moyenne et par pays des importations au cas où les pays de notre étude réduiraient leurs restrictions de données à la moyenne des trois pays ayant le niveau de restrictions de données le plus bas. Cela donne une approche plus réaliste de la réforme des politiques.

(8) À noter, dans Ferracane et al. (2018a), nous analysons les effets de la productivité pour 26 pays développés uniquement parce que la variable de calcul de la productivité au niveau de l'entreprise pour un ensemble plus large de pays n'est pas disponible. Dans Ferracane et van der Marel (2018), nous analysons l'impact du commerce des services pour les 64 pays couverts par notre indice de politique des données, car les données sur le commerce des services utilisées dans le document permettent une plus grande portée des pays.

(9) Les résultats présentés dans cette note d'orientation sont obtenus en utilisant notre mesure de référence pour la productivité, qui est la PTF au niveau de l'entreprise développée par Ackerberg et al. (2015). Diverses autres mesures de la PTF au niveau de l'entreprise courantes dans la littérature sont également utilisées dans Ferracane et al. (2018a) avec des résultats similaires. La PTF est considérée comme le facteur le plus important pour la croissance du PIB à long terme et elle représente la part de la production économique due à l'efficacité et à la technologie.

(10) Là encore, les restrictions seraient levées au niveau moyen des restrictions de données des trois pays les moins restreints.

Les références

Ackerberg, D., K. Caves et G. Frazer (2015) «Propriétés d'identification des estimateurs récents des fonctions de production», Econometrica, vol. 83, numéro 6, pages 2411-2451.

Andrenelli, A., C. Cadestin, K. de Backer, S. Miroudot, D. Rigo et M. Ye (2018), «Multinational Production and Trade in Services», OECD Trade Policy Papers, n ° 212, Éditions OCDE, Paris.

Baumol, W.J. (1967) «Macroéconomie de la croissance déséquilibrée: l'anatomie des crises urbaines». American Economic Review, vol. 57, n ° 3, pages 415-26.

Burri, M. (2017) «The Regulation of Data Flows Through Trade Agreements», Georgetown Journal of International Law, vol. 48, n ° 1, 2017.

Ferracane, M.F. (2017), «Restrictions on Cross-Border Data Flows: A Taxonomy», ECIPE Working Paper n ° 1/2018, Centre européen d'économie politique internationale, Bruxelles: ECIPE.

Ferracane, M.F., J. Kren et E. van der Marel (2018a) «Do Data Policy Restrictions Impact the Productivity Performance of Firms and Industries?», ECIPE DTE Working Paper Series No.1, Bruxelles: ECIPE.

Ferracane, M.F., H.L. Makiyama et E. van der Marel (2018b) «Digital Trade Restrictiveness Index», Centre européen d'économie politique internationale, Bruxelles: ECIPE.

Ferracane, M.F. et E. van der Marel (2018), «Les flux de données restreignent-ils le commerce des services?», ECIPE DTE Working Paper Series No.2, Bruxelles: ECIPE.

Goldfarb, A. et D. Trefler (2018) «AI and International Trade», NBER Working Paper Series No.24254, National Bureau of Economic Research, Cambridge MA: NBER.

Iootty M. J. Kren et E. van der Marel (2016) «Les services dans l'Union européenne: quels types de politiques réglementaires améliorent la productivité?» Document de travail de recherche sur les politiques n ° 7919. Banque mondiale, Washington, DC

Manyika, J., S. Lund, J. Bughin, J. Woetzel, K. Stamenov et D. Dhringra (2016) «Digital Globalization: The New Era of Global Flows», McKinsey Global Institute Report, mars.

Triplett. J.E. et B.P. Bosworth (2003) «Problèmes de mesure de la productivité dans les industries de services: la maladie de Baumol a été guérie» Revue de politique économique, vol. 9, n ° 3, pages 23-33.

Tuthill, L. (2017) «Implications of the GATS for Digital Trade and Digital Trade Barriers in Services», DigiWorld Economic Journal, 3e trimestre, numéro 107, pages 95-115.

van Ark, B. (2018) «  Le paradoxe de la productivité de la nouvelle économie numérique '', International Productivity Monitor, Center for the Study of Living Standards, vol. 31, pages 3-18.

Vous pourriez également aimer...