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Accélérer la justice

Florence Kondylis et Mattea Stein

Mai 2018

Mots clés : Procédure judiciaire, Droit civil, Bureaucratie, Développement économique, Entreprises.

Classification JEL : K41, D73, O12

Florence Kondylis, Groupe de recherche en économie du développement, Banque mondiale : Fkondylis@worldbank.org;;

Mattea Stein, École d'économie de Paris et EHESS : mattea.stein@psemail.eu. Nous remercions Molly Offer-Westort, Violaine

Pierre, Pape Lo, Félicité Gomis et Chloe Fernandez pour leur gestion exemplaire de toutes les saisies et extractions de

données au niveau du tribunal. Nous sommes reconnaissants au ministère de la Justice du Sénégal et au personnel du Projet

de gouvernance économique pour leur leadership dans ce travail. Nous sommes redevables aux présidents Ly, Ndiaye et

Lamotte du Tribunal de Grande Instance de Dakar et à leur personnel pour avoir mis à notre disposition toutes les données

judiciaires, avoir fait confiance à notre équipe tout au long du processus et nous avoir guidés dans le labyrinthe de la

procédure judiciaire. Nous avons bénéficié des conseils de magistrats de haut niveau tout au long du processus, notamment

Mandiogou Ndiaye, Souleymane Teliko et Klaus Decker. Les données de l'administration fiscale n’auraient pas été disponibles

sans le soutien de l'équipe WWID de PSE, notamment celui de Bassirou Sarr, et le leadership de Bassirou Niasse de la DGID.

Nous remercions également George Akerlof, Kaushik Basu, Denis Cogneau, Jishnu Das, Pascaline Dupas, Fred Finan, Marco

Gonzalez-Navarro, Sylvie Lambert, Arianna Legovini, John Loeser, Karen Macours, Marco Manacorda, Thomas Piketty, Caio

Piza, Simon Quinn, Anne-Sophie Robilliard, Dan Rogger, Tavneet Suri, Oliver Vanden Eyden, Christopher Woodruff et Guo

Xu pour leurs idées sur les différentes étapes du projet, ainsi les participants du séminaire de l'Université de Duke, de l’École

d’économie de Paris, de l’Université de Washington, de l’UE-CCR d’Ispra, Paris Nanterre, de la Banque mondiale et de

nombreuses conférences. La présente recherche a bénéficié de financements généreux d'EHESS Paris, du KCP, du RSB, du

bureau sénégalais de la Banque mondiale, du fonds i2i, et n'aurait pas été possible sans le soutien de DIME. Edina Mwangi,

Romaric Sodjahin et Cyprien Batut ont fourni une excellente assistance à la recherche. Toutes les clauses de non-

responsabilité habituelles s'appliquent, notamment que les opinions exprimées dans le présent document n'engagent pas le

point de vue de la Banque mondiale et de ses membres.

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I. Introduction

Une gouvernance publique plus forte est liée à un développement économique plus rapide

(Pande et Udry, 2005). Pourtant, la capacité des changements de politiques à affecter

l'efficacité de l’administration publique n'est pas claire, car il existe peu d'éléments

probants établissant un lien causal entre la réforme du secteur public et les performances

des fonctionnaires (Finan, Olken et Pande, 2017).

Dans la mesure où ce sont eux qui administrent la loi, les tribunaux constituent un

épicentre de la bonne gouvernance. Étant donné que leurs performances affectent les coûts

de transaction dans l'exécution des contrats et la récupération des gains du commerce, les

tribunaux jouent un rôle direct dans le renforcement des institutions vers le développement

économique (North, 1991). Des données transnationales montrent que l'efficacité juridique,

sous la forme d'un degré bas de formalisme procédural, est un puissant corrélat du

développement économique et de l'efficacité accrue du marché (Djankov et al., 2008,

Alencar et Ponticelli, 2016). Même si les origines juridiques expliquent en grande partie les

différences entre les pays en ce qui concerne le formalisme procédural (La Porta et al.,

2008), une question de politique centrale demeure : quel potentiel les réformes ont-elles

pour améliorer de facto l'efficacité juridique ?

Même si une certaine littérature a documenté les impacts de l’engorgement judiciaire sur

les résultats économiques, les preuves de l'impact des réformes juridiques sur l'amélioration

de l'efficacité des tribunaux sont rares (Chemin, 2009b). La plupart des réformes juridiques

sont déployées de manière non aléatoire sur les tribunaux, chambres, juges ou affaires.

Associées à des données annuelles agrégées, les preuves liant les réformes à une efficacité

juridique plus élevée et à des investissements au niveau des entreprises ne permettent pas

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d'établir une causalité (Aboal et al., 2014). Plus problématique encore peut-être, les

compromis de qualité et les conséquences en termes de bien-être de l'accélération des

jugements n'ont pas, à ce jour, fait l'objet d'études empiriques.

Pour combler ces lacunes dans la littérature, nous documentons l'impact causal d'une

réforme juridique sur le formalisme procédural et la qualité des décisions juridiques, et

suivons leurs impacts sur les entreprises impliquées dans le volume de contentieux. En

2013, le ministère de la Justice du Sénégal a introduit un décret visant à accroître la

célérité des jugements civils et commerciaux. La réforme a conféré aux juges de première

instance la responsabilité et les pouvoirs administratifs de respecter un délai de procédure

pendant la mise en état, qui représentait en moyenne plus des deux tiers de la durée totale

d'une affaire. À ce titre, la réforme visait explicitement à réduire le formalisme procédural,

caractéristique du système de droit civil en vigueur au Sénégal (Djankov et al., 2003). La

présente étude met en exergue l'impact d'une réduction marginale du formalisme

procédural de jure sur l'efficacité juridique de facto, en établissant des preuves causales sur

le rôle des réformes juridiques dans le renforcement des institutions.

Le changement des règles du jeu peut-il affecter les performances de l’administration

publique ? Existe-t-il des compromis efficacité-qualité ? Pouvons-nous cerner leur impact

sur les utilisateurs des services publics ? Nous apportons quatre éléments centraux de

réponse à ces questions dans le contexte du tribunal civil et commercial de Dakar au

Sénégal. Premièrement, nous fournissons des estimations causales de l'impact d'une

réforme judiciaire. Nous combinons des variations internes au tribunal de la couverture et

des données de dossiers à haute fréquence pour construire une étude d'événement autour

d'un changement dans la procédure légale. Nos données apportent une innovation dans la

littérature existante, car les études au niveau du tribunal sont généralement circonscrites

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aux économies plus riches (Chang et Schoar, 2006) et présentent peu de données au niveau

des affaires.1 Nous construisons un ensemble de données à haute fréquence de 5 297

affaires civiles et commerciales qui ont été introduites au Tribunal de Grande Instance

(TGI) de Dakar entre 2012 et début 2015. Nous exploitons un déploiement administratif

échelonné sur six chambres du tribunal pour construire une étude d’événement. Nous

utilisons les données d'administration fiscale pour faire valoir que les effets ne sont pas

déterminés par un changement dans le type d'entreprises impliquées dans les affaires

judiciaires.

Deuxièmement, nous apportons de nouvelles preuves sur les mécanismes reliant le

comportement individuel et les gains d'efficacité dans le contexte d'une grande bureaucratie

publique. La granularité de nos données judiciaires nous permet de retracer, pour chaque

affaire, l'ensemble de la procédure légale et de construire les marqueurs d'affaires du

formalisme procédural traditionnellement utilisés dans la littérature (durée, nombre

d'étapes de la procédure lors des phases de mise en état et de jugement, nombre d'étapes

renversées). Nous recueillons en outre des données sur les jugements définitifs et les

appels, en fournissant des mesures de la qualité des décisions. Des données détaillées sur

les audiences nous permettent de mesurer les étapes entreprises par les juges pour éviter

les actions dilatoires des parties.

Troisièmement, nous documentons formellement l'impact des délais sur le comportement

des juges. Les retards dans les procédures judiciaires peuvent résulter d'un comportement

1 Les données judiciaires généralement utilisées manquent de détails sur la procédure au-delà de la durée

(Alencar et Ponticelli, 2016; Chemin, 2009a&b; Coviello et al., 2015 ; Lichand et Soares, 2014). Chemin (2009a)

utilise des données annuelles au niveau du tribunal pour identifier l'impact d'une réforme juridique au

Pakistan, en exploitant les variations de la couverture au niveau district. Alencar et Ponticelli (2016) exploitent

les données annuelles sur la durée des procédures judiciaires (divisées par le nombre de juges) pour isoler le rôle

de l'efficacité des tribunaux sur les impacts d'une réforme de la faillite au Brésil.

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stratégique de la part des juges, dans la mesure où un temps de procédure supplémentaire

produit des preuves plus précises ou augmentent la probabilité de soutirer des rentes.

Alternativement, ils peuvent simplement être une manifestation de la propension

irrationnelle à reporter des affaires (Akerlof 1991) ou des problèmes d'action collective chez

les juges. La réforme que nous étudions partage certaines caractéristiques de

l'expérimentation du délai proposées par Chetty et al. (2014) où ils manipulent les délais

dans lesquels les arbitres de revue sont invités à effectuer leur examen. Une différence

importante dans notre configuration est qu’on ne rappelle pas explicitement aux juges la

date limite à aucun moment - par conséquent, ils ne sont pas « poussés » à l'action à

l’approche de la date limite. Nos résultats proviennent plutôt de l'introduction d'un délai

par défaut dans lequel les juges sont censés terminer leurs audiences de mise en état.

Le besoin de comprendre les compromis associés aux changements dans les incitations des

bureaucrates est particulièrement saillant dans les environnements complexes et

multitâches où les fonctionnaires ont une autorité et une indépendance substantielles

(Holmstrom et Milgrom 1983, Finan, Olken et Pande 2017). Les juges s'acquittent

régulièrement de diverses tâches complexes, passant d'activités préalables au procès

(audiences publiques) à des activités de délibération (examen de dossiers, réunions

collégiales et audiences publiques), ainsi qu'à un éventail de services professionnels au

tribunal. Même si la fixation de délais pour les procédures préliminaires peut augmenter la

cadence à ce stade du procès, elle peut réduire l'attention des juges dans la phase des

délibérations. Par exemple, les juges peuvent faire face à des problèmes de « bandwidth » et

adopter une « vision tunnel » par laquelle ils se concentreraient sur un nombre restreint de

tâche au détriment d’autres fonctions (Mullainathan et Shafir 2013). Une autre

préoccupation est que les juges peuvent faire preuve d’excès de zèle et vouloir tenir le

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nouveau délai coûte que coûte, affectant la qualité des preuves et, par conséquent, de la

procédure globale. La granularité de nos données nous permet de tester ces effets.

Enfin, nous apportons des preuves sur l'effet des retards sur les résultats au niveau des

entreprises. À l'image du résultat de l’auteur et al. (2015) selon lequel des délais de

traitement administratifs plus longs réduisent les résultats futurs en termes d’emploi et de

rémunération des demandeurs d'assurance-invalidité de l’État, nous supposons que les

entreprises qui ont de longues procédures risquent d'être confrontées à des résultats pires,

toutes choses étant égales par ailleurs, que les entreprises qui accusent des délais légaux

plus courts. Nous enquêtons auprès de ces entreprises et collectons des données sur leurs

perceptions du système judiciaire, et recueillons leurs préférences déclarées pour un

jugement plus rapide.

Nous trouvons que la réforme a considérablement réduit le formalisme procédural sans

aucun effet négatif sur la qualité des décisions judiciaires. Nous avons trouvé une réduction

importante de la durée de la mise en état de 42,9 jours (écart-type 0,29), les juges étant

47,4 % plus susceptibles d'appliquer le délai de quatre mois (une augmentation de 23,1

points par rapport à la référence de 48,7 %). Nous montrons que cet effet est attribuable à

une augmentation du caractère décisionnel de chaque audience, à mesure que le nombre

d'affaires rejetées et accélérées augmente (de 16,9 et de 9,1 pp respectivement), que les

audiences préliminaires relatives aux affaires sont réduites (écart-type 0,24), tandis que les

juges sont 48 % plus susceptibles de fixer un délai strict pour un renvoi. Nous constatons

que les litiges moins importants et plus importants sont équitablement touchés par la

réforme, tandis que le décret est équitablement appliqué par des juges initialement plus

rapides et plus lents.

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Ces gains de rapidité ne semblent pas se faire au détriment de la qualité, comme le

montrent les quatre dimensions. Premièrement, la qualité de la mise en état elle-même

n'est pas affectée, car l'intégralité des éléments de preuve rassemblés demeure inchangée.

Deuxièmement, nous ne trouvons pas de preuve du déplacement de l'effort des juges de la

décision à la mise en état sur trois mesures : les audiences de délibération sont

programmées à la même vitesse, le nombre global d'audiences de délibération n'augmente

pas et la qualité de la décision ne semble pas être affectée par la réforme. Troisièmement, le

décret n'affecte pas l'intention des parties d'interjeter appel des décisions du tribunal.

Enfin, les entretiens avec les entreprises qui ont recouru au tribunal dans notre période

d'étude laissent penser à des impacts positifs du décret en termes de bien-être, à la fois

dans une approche de préférence déclarée et de comparaison des perceptions des

entreprises sur le délai du décret.

Le reste du document est organisé comme suit. La section II fournit quelques éléments de

contexte sur le système judiciaire sénégalais et la procédure civile et commerciale juridique.

La section III place la réforme dans le contexte du code de procédure civile et commerciale

du Sénégal. La section IV présente une description des données. La section V présente un

cadre conceptuel et la section VI, la stratégie empirique. La section VII présente nos

principaux résultats empiriques et la section VIII nos conclusions.

II. La justice civile et commerciale au Sénégal

Comme la plupart des pays de droit civil, la procédure civile et commerciale du Sénégal est

associée à un degré élevé de formalisme et à une efficacité juridique faible (Djankov et al.,

2003). Le Sénégal se classe 166e sur 185 économies dans la catégorie « exécution des

contrats » du rapport Doing Business 2013, ce qui dénote une marge d'amélioration

8

considérable de la rapidité du règlement des différends commerciaux (Banque mondiale,

2013).2 Le montant total des litiges civiles et commerciaux que le TGI de Dakar juge chaque

année équivaut à 3 à 6 % du PIB du Sénégal. Étant donné que ce montant est bloqué dans

de longs litiges, il est facile de déduire que le coût économique direct d'une justice lente est

important (Barro, 1991, Mankiw, Romer et Weil, 1992). Nous détaillons maintenant

l'architecture du tribunal et la procédure judiciaire qui forment le contexte de notre étude.

Les juges du TGI sont organisés en chambres, composées d'un président et de deux juges

assesseurs (collégialité3). Même si le tribunal tranche tous les types d'affaires, nous nous

concentrons sur la justice civile et commerciale. Au moment de la réforme qui est au centre

de notre étude, il y avait quatre chambres commerciales et deux chambres civiles au TGI de

Dakar. Les tableaux 1 et 2 décrivent les variations du volume de contentieux auquel nous

avons accès aux niveaux des chambres et des dossiers, respectivement.

Le procès et le jugement civil et commercial au tribunal se composent des étapes générales

suivantes : répartition, mise en état, délibération et jugement. En 2012, 1 546 nouvelles

affaires civiles et commerciales ont été réparties. Cette étape consiste en la répartition du

nouveau volume de contentieux entre les chambres par le président du tribunal ; il est

théoriquement basé sur le volume existant et la spécialisation de chaque chambre.

2 L'indicateur Exécution des contrats du Rapport Doing Business rassemble ses données à travers une étude de

cas standardisée avec une valeur de plainte prédéfinie et des hypothèses très spécifiques. Parmi ces hypothèses,

l'affaire est contestée sur le fond et un expert est nommé. L'indicateur Procès et jugement du rapport Doing

Business comprend des procédures de mise en état et de délibération, ainsi que le temps nécessaire pour obtenir

un jugement écrit et le délai dans lequel une partie peut faire appel de la décision de première instance. En

2014, le rapport Doing Business indiquait une durée de 420 jours pour le procès et le jugement. À la demande

du ministère des Finances du Sénégal, et sur la base de l'analyse actuelle du décret n ° 2013-1071 combinée à sa

méthodologie, l'équipe de Doing Business a ramené ce chiffre à 390 jours dans le rapport de 2018 (et réduit la

durée rétroactivement à 2015). 3 C’est ce qu’on appelle la collégialité. Ce terme n’a pas d'équivalence directe dans le système de la common law.

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Dans la chambre qui lui est assignée, une affaire passe d'abord par la mise en état au cours

de laquelle les preuves sont rassemblées et les arguments exposés par les parties. Il s'agit

d'audiences publiques présidées par un juge de la mise en état au cours desquelles les

parties présentent des pièces justificatives et peuvent demander au juge d'ordonner des

mesures d’instruction. Le rôle du juge de la mise en état est largement administratif. Une

fois la mise en état terminée, l’affaire passe à l'étape de décision, qui consiste en des

délibérations collégiales à huis clos ; le jugement est annoncé lors d'une audience publique.

Si les pièces présentées dans les délibérations sont insuffisantes, les juges peuvent le

signifier aux parties et renvoyer une affaire à la phase de mise en état. Alternativement, la

décision peut être reportée pour permettre aux juges de procéder à des vérifications

supplémentaires.

Les chambres suivent un calendrier fixe d'audiences. Chaque chambre dispose de deux

dates par mois auxquelles des audiences sont programmées. Chaque audience commence

par la répartition de la charge de travail entrante entre les juges de la mise en état.

L'audience est présidée par le président de la chambre.4 Ensuite, chaque juge de la mise en

état préside ses audiences de mise en état. Pour chaque affaire entendue, le juge peut soit

programmer une audience supplémentaire à la demande de l'une des parties (renvoi), soit

clôturer la mise en état et passer en délibération. Si le juge estime que la partie demandant

le renvoi produit ses preuves trop lentement ou ralentit inutilement la procédure, il peut

prononcer un renvoi ferme (ou renvoi ultime). Si le juge estime que la partie ne fait toujours

pas preuve de diligence raisonnable, il peut faire passer l’affaire à l’étape de délibération.

Enfin, le président d'une chambre préside les audiences de délibération collégiale. En

4 Ainsi, la première audience d'une affaire est systématiquement menée collégialement, c'est-à-dire présidée par

le président en présence des deux juges de la mise en état. Dans certains cas, toutes les audiences de mise en

état sont menées collégialement.

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moyenne, une chambre reçoit 16,4 nouvelles affaires à chaque audience (deux fois par

mois), allant de 9,1 à 26,8 entre les chambres et les années (Tableau 1, Figure 1).5

Les différends commerciaux et civils varient grandement dans leur nature et leur

complexité. Les affaires commerciales comprennent principalement les litiges au sujet de

paiements et autres contrats, notamment les contrats de vente et de location impliquant

une personne morale (entreprise). De même, les affaires civiles comprennent les litiges au

sujet de paiements et de contrats entre les individus (par exemple, propriétaire et

locataire), ainsi que d'autres questions civiles comme les conflits d'héritage. 63 % des litiges

civils et commerciaux de notre échantillon comprennent une réclamation de paiement. Le

montant moyen des réclamations est de 71 542 000 FCFA (soit environ 135 000 USD),

allant de 75 000 FCFA à 7 400 000 000 FCFA (environ 160 USD à 13 912 000 USD,

Tableau 2).

III. La réforme de la mise en état de 2013.

La réforme juridique au centre de notre étude prévoit explicitement l'objectif d'accélérer la

résolution des différends pour attirer les investisseurs et les fonds de capital-

investissement (Ministère de la Justice, 2013). Le décret n ° 2013-1071 a été adopté par le

conseil des ministres le 18 juillet 2013 et publié le 6 août 2013. Il a modifié le code de

procédure civile de deux manières principales : premièrement, il a fixé une limite de quatre

mois à la durée de la procédure de mise en état et, deuxièmement, il a conféré de nouveaux

5 Au début de la période d'étude, en janvier 2012, il y avait 3 chambres commerciales et 2 chambres civiles. Au

cours de la période d'étude de janvier 2012 à juillet 2015, une chambre a été créée (3e civile) en 2012, une

chambre a été supprimée (2e civile) en 2013 et une chambre a été créée et supprimée à nouveau (4e

commerciale) en 2013 et 2014 respectivement (Figure 1). Ces suppressions de chambres ont conduit à

l'augmentation du volume de contentieux en cours dans d'autres chambres, car leurs affaires en cours ont été

redistribuées dans le tribunal par le président. Ces changements dans le volume de contentieux sont inégaux

d'une chambre à l'autre, en raison d'un certain degré de spécialisation de chaque chambre (Tableau 1).

11

pouvoirs aux juges de la mise en état. Avant l'application du décret, seule la moitié des

affaires avait achevé la procédure de mise en état en quatre mois ou moins (tableau 2).

Deuxièmement, les juges disposaient de plus de pouvoirs discrétionnaires pour contrôler la

rapidité de la mise en état. Plus précisément, la réforme a permis aux juges d'exercer une

pression sur les parties pour éviter des actions dilatoires, en gérant les rapports d'experts et

les enquêtes supplémentaires, et en déclarant irrecevable en l’état une affaire dès le début

de la procédure pour insuffisance manifeste de preuves.6

Nous exploitons deux caractéristiques de l'application du décret dans notre analyse

empirique. Premièrement, le nouveau délai ne faisait pas l'objet de sanctions formelles et

les juges conservaient une grande latitude dans son application, ce pour des raisons

pratiques et juridiques. En pratique, le tribunal ne disposait pas d'un système de gestion

des dossiers pour suivre l'adhésion au décret au niveau des dossiers. En termes juridiques,

les juges bénéficient d'une indépendance totale au Sénégal, ce qui rend l'application des

délais de procédure irréalisable. Cela implique que nous pouvons appliquer un cadre de

préférence révélée pour analyser les variations dans l'application du décret selon les juges

et les types d'affaires.

Une deuxième caractéristique importante du décret était que le nouvel instrument pour

déclarer une affaire irrecevable ne pouvait être utilisé que lors de la première audience de

mise en état, ce qui implique qu'il ne pouvait pas être utilisé pour les affaires en cours. De

même, les juges n'étaient pas tenus d'appliquer le nouveau délai aux affaires en cours. Nous

6 Dans la version précédente du code, les juges de la mise en état ne pouvaient pas rejeter une affaire portée

devant le tribunal sans preuves suffisantes. Ces affaires étaient plutôt soumises à la procédure de mise en état

pour une durée non spécifiée dans le code, au cours de laquelle les pièces justificatives allaient se matérialiser

ou finir par ne pas être rassemblées, avant de s’ensuivre les délibérations. Une affaire incomplète envoyée en

délibération serait soit renvoyée à l'étape de mise en état (déclarant les preuves insuffisantes pour qu'une

décision soit prise collégialement), soit vidée sur la base des preuves incomplètes.

12

utilisons cette caractéristique pour notre identification, car nous définissons les affaires

admises après le décret comme étant « traitées », tandis que celles qui sont admises avant

servent de groupe de comparaison dans une configuration d'étude d'événement. Il est

concevable qu'un juge essaie de tenir le nouveau délai même pour les affaires en cours

récemment entamées, bien que sans l'instrument de rejet d’une affaire à portée de main.

Alternativement, il est possible que, quelques mois plus tard, un juge soit incapable de faire

la distinction entre les affaires commencées juste avant et juste après et impose des délais

plus stricts pour les deux. Cela peut créer un certain flou dans l'application efficace du

décret dans un créneau serré autour du seuil.

IV. Les données

Nous mesurons l'impact de la réforme à l'aide de deux types de données : les données

administratives sur le volume de contentieux et les données d’enquêtes primaires et de

l'administration fiscale sur les entreprises.

1. Données relatives au volume de contentieux

Nous numérisons les archives des chambres civiles et commerciales du TGI de Dakar au

Sénégal, pour la période de janvier 2012 à juin 2015.7 Nous enregistrons les résultats au

niveau des audiences pour chaque affaire à la fois dans les phases de mise en état et de

délibération, et saisissons les informations sur le procès-verbal du jugement. Cette saisie

complète des données fournit des informations liées aux affaires sur l'ensemble du volume

de contentieux au cours de la période d'étude 2012/15. Pour chaque affaire, nous

enregistrons sa date d’admission au tribunal, la date d’affectation et la chambre à laquelle

7 Les données de tribunal n'étaient disponibles qu'au format papier au début du projet et peuvent être

consultées ici et ici.

13

elle a été affectée pour la procédure de mise en état (première audience), le juge qui a

présidé la mise en état, la date et l’issue de chaque mise en état et audience de délibération,

la date et la nature de la décision finale, le texte de la décision elle-même (procès-verbal de

jugement), ainsi que les caractéristiques des affaires (civiles ou commerciales, montant du

litige, nombre de parties).

La combinaison des archives d’affaires et d'audiences produit des données d'affaires et

d'audiences qui retracent toute la procédure de première instance pour toutes les affaires

admises au tribunal au cours de notre période d'étude. Ces données documentent les

affaires qui ont été entendues à chaque audience et l’issue correspondante de l'audience.

Les audiences sont programmées sur une base bimestrielle, selon un calendrier spécifique à

la chambre qui est fixé tous les six mois par le président du tribunal ; cela fait 21 audiences

par chambre par année.8 Tous les juges doivent tenir des audiences aux dates fixées dans le

calendrier de leur chambre. Pourtant, ce ne sont pas toutes les affaires en cours qui doivent

être entendues à chaque audience, ce qui entraîne des variations dans la durée et l'intensité

de la procédure dans les différentes affaires.

À partir de ces données, nous créons notre échantillon d'étude permettant à toutes les

affaires d'atteindre une maturité suffisante dans notre calendrier de collecte de données.

Ainsi, nous limitons notre analyse aux affaires admises au tribunal au plus tard en février

2015, ce qui permet à toutes les affaires d'avoir quatre mois pour boucler la phase de mise

en état. Les résultats des audiences et les décisions finales sont enregistrés jusqu'à la fin de

juin 2015. Cela donne un échantillon d'analyse de 5 297 affaires. Pour les spécifications où

8 Une pause estivale de six semaines est mise en place au niveau des chambres au cours de la période de trois

mois allant d'août à octobre, à tour de rôle dans les chambres. Tous les juges prennent des congés pendant la

période assignée à leur chambre respective, et aucune audience ne peut être programmée.

14

nous excluons une période d'ajustement de trois audiences de part et d'autre du seuil, nous

maintenons un échantillon d'analyse de 4 795 affaires, dont 2 671 affaires de référence. Les

résultats de la phase de délibération ne s'appliquent qu'aux affaires qui atteignent cette

phase, et nous accordons à toutes les affaires de notre échantillon un mois pour boucler la

phase de délibération. Pour cela, nous limitons l'analyse des résultats de la phase de

délibération aux affaires qui bouclent leur phase de mise en état avant juin 2015. Cela

donne un échantillon de 4 214 affaires documentant les résultats de la phase de

délibération, ou 3 844 observations pour les spécifications qui excluent la période

d'ajustement, dont 2 405 affaires de référence.

Le Tableau 2 présente les statistiques récapitulatives de référence pour les résultats et les

caractéristiques d'intérêt. Avant la réforme, en moyenne, 8,3 audiences de mise en état ont

eu lieu pendant une période de 156,9 jours. 48,7 % des cas ont bouclé la phase de mise en

état en quatre mois ou moins, et 14 % ont sauté l’étape de mise en état pour aller

directement en délibération. Les affaires ont eu en moyenne 2,6 audiences pendant la durée

de l'étape de délibération qui a duré en moyenne 63 jours, tandis que 49,9 % des affaires

l'ont bouclée en un mois tout au plus. Même si une affaire était en cours dans la phase de

mise en état, elle avait de fortes chances d’être entendue à une audience programmée

(85,4 %), et les juges imposaient des délais stricts pour seulement 12,3 % des renvois avant

la réforme (« juge plus strict »). La probabilité qu'une affaire soit entendue était légèrement

plus faible dans la phase de délibération (77,4 %). La mise en état a été déclarée

insuffisante dans 11,8 % des affaires et la délibération renvoyée dans 5,5 % des affaires.

Les affaires ont en moyenne 1,23 demandeurs (dont 0,54 sont des entreprises et 0,69 des

particuliers), et 1,32 défendeurs (dont 0,58 sont des entreprises, 0,65 des particuliers et

0,09 des institutions publiques). 25 % des affaires ont plus d'une partie impliquée dans l'un

15

ou les deux camps du conflit, un indicateur de la difficulté d’une affaire. Parmi les affaires

qui incluent une réclamation de paiement, le montant moyen de la demande est de

71,5 millions de FCFA, soit environ 135 000 USD, et la médiane est de 8 millions de FCFA,

soit environ 14 500 USD. Nous utilisons le montant médian des réclamations ci-dessus

comme deuxième indicateur de la difficulté d’une affaire.

2. Données d’entreprise

Notre souhait ultime est de documenter l'impact de la réforme sur les usagers des

tribunaux. Les affaires de notre échantillon d'étude impliquaient un total de 5 401 parties

qui sont des entreprises, soit un total de 2 154 entreprises différentes (c.-à-d., 2,5

comparutions devant le tribunal en moyenne). Premièrement, nous récupérons les données

de l'administration fiscale sur cet échantillon d'entreprises. Nous obtenons un numéro

d'identification fiscale pour 82 % des parties qui sont des entreprises et 66 % des

entreprises distinctes, ce qui nous permet d'obtenir des données de référence sur les

revenus (2012) pour 70 % des parties qui sont des entreprises (3 785 parties, dont 1 991

faisant partie de la référence) et 46 % des entreprises distinctes (993 entreprises). Celles-ci

sont impliquées dans un total de 2910 affaires. Nous utilisons principalement ces données

pour effectuer des tests de robustesse.

Deuxièmement, nous menons une enquête auprès des entreprises impliquées dans des

litiges commerciaux au cours de notre période d'étude. Nous récupérons des adresses et/ou

numéros de téléphone dans la région de Dakar pour 1 709 de ces 2 154 entreprises, à

travers une combinaison d’archives judiciaires, de fusion de noms avec un registre national

des entreprises opérant au Sénégal qui contient des champs d'information (Répertoire

National des Entreprises et Associations, RNEA), et recherche dans les annuaires publics

16

et un moteur de recherche web. Sur les 445 entreprises restantes, 218 étaient situées en

dehors de la zone d'enquête (à l'étranger ou dans une région différente du Sénégal) et on n’a

pas pu obtenir les coordonnées de 227 entreprises. Nous avons localisé 812 des entreprises

disposant de coordonnées,9 , et procédé à 277 entretiens. Pour les entreprises localisées,

notre taux de réponse est de 34 %. Ces 277 entreprises correspondent à un total de 925

parties qui sont des entreprises ; elles ont été impliquées dans 884 affaires différentes. Le

travail sur le terrain s'est déroulé entre août 2016 et février 2017 et nous avons interrogé le

directeur général, le conseiller juridique ou une autre personne appropriée, par ordre de

préférence. Nous examinons un éventail de perceptions du système judiciaire, et

enregistrons les préférences déclarées pour l'accélération des procédures de mise en état.

V. Cadre conceptuel

Comment cette réforme a-t-elle fonctionné pour réduire les durées de mise en état ? Une

explication est que l'effet est porté par tous les juges. Cela suppose que, avant la réforme,

tous les juges opèrent dans un équilibre faible avec un niveau de formalisme accepté et un

accord tacite sur une durée raisonnable. La réforme agit alors comme un levier de vitesse,

faisant passer tous les juges vers un équilibre plus élevé en changeant leur perception du

niveau acceptable de formalisme, avec une nouvelle cible de durée (explicite) en dessous de

la précédente (tacite). C’est ce mécanisme direct que les initiateurs de la réforme avaient en

tête.

Cependant, comme la réforme met l'accent sur l'une des nombreuses tâches du juge

(présider la mise en état) et l'une des plusieurs mesures de performance (la rapidité de la

9 Il s’est avéré que 133 autres n’existent plus et les 743 restantes étaient introuvables avec les coordonnées

disponibles.

17

mise en état), nous devons considérer les effets via une structure incitative modifiée. En

fait, avant la réforme, nous observons que les différences au niveau des juges dans les

durées de la mise en état ne sont pas expliquées par des caractéristiques d'affaires

observables, comme l'illustre la Figure A-1. Ces variations pourraient provenir des

différences individuelles d'intérêts en termes d’avantages privés : certains juges, plutôt que

de suivre la règle tacite, peuvent retarder activement certaines affaires pour obtenir un

avantage privé sous la forme d’une reconnaissance dans leur carrière ou de rente

personnelle (Banerjee et al. 2012). Ou alors, elles pourraient provenir d'inefficacités

individuelles, par exemple la propension des juges à remettre à plus tard ou leur incapacité

à affirmer leur autorité devant les parties. Par conséquent, si la réforme agit sur l'une de

ces marges, l'effet moyen peut en réalité être porté par un sous-ensemble spécifique de

juges plutôt qu'un changement global pour tous les juges. Pour orienter notre analyse

empirique, nous décrivons maintenant les motivations des juges et les déterminants pré-

réforme de la durée de la mise en état.

1. Motivations des juges

Nous adaptons Bandiera et al. (2009) à notre contexte La fonction objective des juges est :

Ω𝑖𝑗𝑘 = −𝑑𝑖𝑗𝑘𝑡 + 𝛽𝑖𝑗𝑏𝑖𝑗𝑘

Où 𝑑𝑖𝑗𝑘𝑡 est la durée de la mise en état d’une affaire 𝑘 gérée par juge 𝑖 dans la chambre 𝑗 à

la date d’entrée 𝑡. Un juge est motivé à contrôler les délais pour plusieurs raisons : des

mises en état plus longues impliquent de consacrer plus de temps aux audiences de mise en

état ; un juge peut être intrinsèquement motivé à maintenir des niveaux élevés d'efficacité ;

ou parce que des délais importants peuvent être préjudiciables à sa carrière. Le deuxième

terme permet à un juge de tirer un avantage personnel, 𝑏𝑖𝑗𝑘, en retardant une affaire ; 𝛽𝑖𝑗

18

reflète la motivation d'un juge à tirer des avantages privés en retardant des affaires.

Les avantages privés peuvent prendre la forme d’une reconnaissance professionnelle ou de

rentes. Dans notre contexte, les préoccupations liées à la carrière sont particulièrement

saillantes. Les juges sont des bureaucrates de carrière qui se disputent la promotion aux

échelons supérieurs de la magistrature.10 De ce fait, ils déploient des efforts pour

convaincre leurs pairs et leurs supérieurs de leur talent et, éventuellement, tirent d'autres

avantages privés de leur position (Dewatripont et al. 1999a&b).

Pourquoi les juges pourraient-ils choisir des mises en état plus longues (plutôt que plus

courtes) pour des raisons liées à leur carrière ? Pendant la mise en état, la rapidité

(cadence) d'un juge est le principal signal qu'il peut envoyer à ses supérieurs sur son niveau

de performance. Cependant, la rapidité influe sur la capacité d'un juge à accroître la

précision des preuves : des mises en état plus longues permettent de rassembler des

preuves plus détaillées.11 Au cours de la phase de délibération, la qualité de la justification

du jugement est le signal principal et dépend de la précision des preuves. Par conséquent, le

juge pourrait stratégiquement choisir de retarder les affaires, surtout si la rapidité de la

mise en état a peu ou pas d'importance dans l'évaluation des performances. Cela est

probablement vrai, car le rôle du juge dans les audiences de mise en état est purement

administratif. Ainsi, les retards stratégiques peuvent rapporter plus pour les affaires

10 La trajectoire pour devenir juge est concurrentielle. Les étudiants en droit rivalisent farouchement pour

intégrer un programme de formation des magistrats afin de devenir juge au terme de la formation Les

promotions qui s’ensuivent sont accompagnées d’une forte augmentation de leur rémunération. Au tribunal de

première classe de Dakar, le président du tribunal note les juges sur une échelle de 0 à 20 et transmet son

évaluation, y compris les commentaires écrits, au Conseil supérieur de la magistrature, qui fait une

recommandation finale de promotion. Toutes les promotions dépendent de l'ancienneté. Les processus

d'évaluation des performances sont décrits aux articles 33 et 56 de la loi n ° 92-27 du 30 mai 1992. 11 En outre, les incitations à des retards actifs peuvent provenir de la recherche de pots-de-vin. Cependant, nos

données ne nous permettent pas de les distinguer des préoccupations de carrière, car les implications sont

similaires : une mise en état plus longue peut augmenter la probabilité et les efforts de soutirer des rentes des

deux parties. Les avantages personnels sous la forme de pots-de-vin peuvent être particulièrement importants

pour les affaires plus importantes et plus complexes.

19

majeures ou plus complexes, car celles-ci portent de façon plausible un signal de qualité

plus solide que les affaires plus simples.

Par conséquent, 𝑑𝑖𝑗𝑘𝑡 est une fonction de l'avantage privé 𝑏𝑖𝑗𝑘, d'un paramètre d'inefficacité

bureaucratique partagée 𝜗𝑡 et d'un paramètre d'inefficacité bureaucratique individuelle 𝜇𝑖𝑗 :

𝑑𝑖𝑗𝑘𝑡 = 𝑓(𝑏𝑖𝑗𝑘 , 𝜗𝑡 , 𝜇𝑖𝑗)

Avec 𝜕𝑓

𝜕𝑏≥ 0 – plus l'avantage privé découlant d'une mise en état plus longue est élevé 𝑘,

plus le retard est long (𝛽𝑖𝑗 > 0 fourni) ; et 𝜕𝑓

𝜕𝜗𝑡> 0;

𝜕𝑓

𝜕𝜇𝑖𝑗> 0.

Les retards qui résultent d'inefficacités bureaucratiques ne profitent pas aux juges. Au

contraire, ils ont un coût, car ils multiplient le nombre d'audiences et, par conséquent, le

temps que les juges consacrent à chaque affaire. Les inefficacités bureaucratiques peuvent

résulter d'inefficacités individuelles (𝜇𝑖𝑗), telles qu'une capacité moindre ou une propension

à remettre à plus tard, où encore de règles et de normes communes dont les juges ne

peuvent dévier légalement ou dont il n'est pas optimal de dévier individuellement (𝜗𝑡). Ces

normes comprennent le degré de formalisme procédural considéré comme acceptable, et le

degré de liberté accordé légalement aux parties dans le déroulé de la mise en état. Elles

incluent également toutes les normes tacites qui existaient avant la réforme sur ce qui

constitue une durée « raisonnable » de la mise en état.12

12 Un juge ne peut, à lui seul, réduire ce coût. Cela peut être dû au fait que, légalement, les parties peuvent

utiliser certaines tactiques dilatoires ; par exemple, avant la réforme, les plaignants étaient légalement

autorisés à porter des affaires incomplètes devant les tribunaux, et les juges n'avaient aucun pouvoir pour

dissuader ce comportement. Ou peut-être parce que tout juge qui s'écarte unilatéralement d'une règle tacite sur

la durée de la mise en état se verra assigner un plus grand nombre de nouvelles affaires, annulant les gains

d'utilité des phases de mise en état plus rapides (le nombre d'affaires en cours est un facteur important dans la

détermination du juge auquel une nouvelle affaire est assignée. L'idée d'un accord tacite sur la durée de la mise

en état, dont les juges ne sont guère incités à s’en écarter, est tout à fait plausible compte tenu de la structure

collégiale des chambres. Étant donné que tous les juges de chaque chambre participent aux délibérations pour

toutes les affaires qui atterrissent dans leur chambre, un juge relativement rapide peut être sous pression pour

20

2. Impact de la réforme

La réforme a-t-elle principalement fonctionné en réduisant les retards collectifs ou

individuels ? Comme indiqué dans le programme du juge, la réforme peut réussir à réduire

les durées de la mise en état via une réduction de l'inefficacité collective ou individuelle, ou

via la modification de la propension des juges à soutirer des avantages personnels des

retards. Puisque les retards augmentent dans les trois configurations, l'estimation de l'effet

moyen de la réforme ne suffira pas à séparer ces canaux. Nous utilisons plutôt des données

d’affaires détaillées pour documenter les dimensions de l'hétérogénéité au niveau des

affaires et des juges, en mettant en lumière les canaux par lesquels la réforme affecte

l'efficacité juridique.

Premièrement, pour déterminer si les impacts de la réforme ont fonctionné par le biais de

canaux collectifs vs canaux individuels, nous estimons les effets différentiels de la réforme

par rapidité de référence du juge (c.-à-d. la distance vers le seuil d’application). Les juges

qui sont plus lents que la moyenne de référence sont soit inefficaces (c'est-à-dire, ont un 𝜇𝑖𝑗

plus élevé), soit choisissent d'être plus lents pour tirer un avantage personnel (c'est-à-dire,

ont un 𝛽𝑖𝑗 plus élevé), ou les deux. Si le canal principal de l'impact de la réforme était de

réduire les inefficacités individuelles ou de modifier les motivations à rechercher des

avantages personnels, nous verrions des juges plus lents réagir différemment par rapport

aux juges plus rapides.

Deuxièmement, nous étudions les effets différentiels selon l’importance de l'affaire

(montant de la réclamation). À l'équilibre, les juges recherchant des gains privés différents

ralentir. En effet, sa rapidité pourrait attirer plus d'affaires vers la chambre et, par conséquent, accroître la

charge de travail de tous les juges. Dans ce cas, les inefficacités bureaucratiques communes résulteraient d'un

problème de coordination.

21

(𝛽𝑖𝑗) devraient choisir différents niveaux d’avantages privés 𝑏𝑖𝑗𝑘 dans des affaires simples

ou de moindre envergure, ainsi que dans les affaires majeures ou complexes. Si la réforme a

affecté les retards surtout par le biais de juges ayant un plus fort penchant pour les

avantages privés, nous devrions noter que les juges réagissent en se spécialisant dans l'art

de soutirer des avantages privés d’affaires majeures ou plus complexes Dans ce cas, ils

réduiraient les retards mais augmenteraient l'intensité des audiences sur les affaires

majeures et plus complexes. En conséquence, l'intensité des audiences resterait la même

sur les affaires de moindre envergure et plus simples. Si, au contraire, l'impact de la

réforme s'est fait sentir principalement par une réduction des inefficacités bureaucratiques

collectives, nous devrions alors constater que les juges réagissent en réduisant la durée de

toutes les affaires et en réduisant le nombre d'audiences dans tous les types d'affaires. Les

juges devraient probablement recourir à leurs nouveaux pouvoirs pour accroître le caractère

décisionnel des audiences de mise en état et se rapprocher de la frontière d’exécution.

VI. Stratégie empirique

1. Spécifications empiriques

Nous employons un plan d'étude d'événement avec des seuils multiples pour cerner l'impact

causal de la réforme sur la rapidité de la justice au Tribunal régional de première classe de

Dakar.13 Nous exploitons le fait que, même si le décret a été ratifié en juillet/août 2013 et

publié en octobre 2013, il a été appliqué à différentes périodes dans les 6 chambres civiles et

commerciales du tribunal régional, n’atteignant une couverture totale qu'en mars 2014

13 L'approche de l'étude d’événements s'apparente à celle utilisée par Jensen (2007), Guidolin et La Ferrara

(2007), et Atkin et al. (2018).

22

(Figure 1).14

Nous utilisons des données à haute fréquence autour de ces seuils multiples et deux années

de données pré-intervention pour identifier l'effet causal de la réforme, net de tous les

autres facteurs contemporains, dans un cadre d'étude d'événements flexible. Si la réforme a

eu un impact, nous nous attendons à voir un changement structurel dans ce résultat au

moment de l'application de la réforme. Par exemple, nous devrions assister à une forte

augmentation de la rapidité du jugement pour les affaires inscrites au tribunal juste autour

du seuil d'application, par rapport à celles qui ont été inscrites plus tôt. La nature

pluriannuelle à haute fréquence des données de tribunal, conjuguée à l'introduction

échelonnée de la réforme dans les différentes chambres, nous permet d'attribuer ce

changement à la réforme, car nous pouvons exclure comme causes la saisonnalité ou

d'autres événements, et aux changements structurels extérieurs au tribunal. En effet, pour

qu'un événement extérieur soit responsable du changement structurel observé dans le

résultat d'intérêt, il aurait fallu qu'il affecte chaque chambre au moment précis où la

réforme a été introduite, ce qui est peu probable.15 Nous estimons trois principaux modèles

pour mesurer l'impact du décret sur la rapidité et la nature des procédures judiciaires. Le

premier est notre principal modèle d'étude d'événement. En pratique, nous estimons une

14 La 2ème chambre civile a fermé au début de 2013, avant la publication du décret (voir Figure 1). Elle ne

contribue pas à la conception de l'étude d'événement, pour deux raisons. Premièrement, nous ne savons pas

quand le décret aurait été présenté dans cette chambre. Par conséquent, il n'y a pas de moyen simple d'assigner

à ses affaires d'avant réforme une période d'entrée relativement à l'application du décret (voir spécification de

l'étude d'événement ci-dessous). Deuxièmement, nous ne savons pas quelles affaires auraient été attribuées à

cette chambre si elle n'avait pas été fermée. Nous vérifions que cela n'affecte pas nos conclusions en vérifiant la

nature du volume de contentieux assignée à cette chambre au cours de notre période d'étude. L'une des

principales sources d'inquiétude serait que les affaires de la deuxième chambre civile aient fait l’objet d'une

mise en état systématiquement plus rapide que dans le reste du tribunal. Par conséquent, l'exclusion de ces

affaires rendrait le pré-décret artificiellement lent. Une simple comparaison au cours de la pré-période indique

que ce n'est pas le cas, puisque la mise en état pour les affaires confiées à la 2ème chambre dure en moyenne 163

jours comparativement à 157 dans notre échantillon d'étude. 15 Les événements et les actions internes au tribunal sont une source d'endogénéité plus plausible, que nous

aborderons dans la section suivante sur la robustesse.

23

forme fonctionnelle flexible qui assigne un effet de traitement par période d’entrée d’une

affaire, comme suit :

𝑦𝑖𝑗 = 𝛼 + ∑ 𝛽𝜏

20

𝜏=−38

𝟙(𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 == 𝜏) + 𝐷𝑚 + 𝐷𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (1)

𝑦𝑖𝑗 est un résultat de l'affaire i, de la chambre j; 𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 indique le nombre de périodes

d'audience (demi-mois) entre la période au cours de laquelle i a été inscrite à la chambre j et

l'application du décret dans cette chambre. Ainsi, 0 est indexé pour être la première

audience de l'application du décret dans chaque chambre (quelle que soit la date

d'application réelle) : les valeurs négatives indiquent qu'une affaire est inscrite avant

l'application du décret, tandis que 0 et les valeurs positives font référence à l’entrée après

l’application. 𝟙(𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 == 𝜏) est une fonction indicatrice qui prend la valeur 1 si l'affaire i a

été inscrite à 𝜏 périodes de l’application du décret par la chambre j (« valeurs fictives t-

depuis-application »).16 En d'autres termes, nous incluons une valeur fictive par période

d'entrée par rapport à l'application du décret dans la chambre, ce qui permet d'estimer un

effet de traitement par période d’inscription d'une affaire. Si la réforme a eu un effet, nous

nous attendons à voir un saut significatif dans ces coefficients fictifs autour de 𝜏 = 0. 𝐷𝑚 Et

𝐷𝑗 correspondent au mois calendaire et aux effets fixes de la chambre. Les erreurs types

sont groupées au niveau (chambre x période d'entrée).

La durée du traitement des affaires, l'un de nos principaux résultats d'intérêt, est une

variable censurée. En effet, toutes les affaires n’étaient pas vidées au moment de la

dernière extraction de données, et pour une période d'entrée donnée, c'est la durée des

affaires les plus longues qui manque. Si cette censuration ne devrait provoquer qu’une

16 Nous construisons la même fenêtre temporelle autour de chacune des dates d'application du décret au niveau

des chambres. Ainsi, notre analyse comprend une fenêtre de 38 périodes d’audience pré-décret et 21 périodes

d'audience post-décret (périodes 0 à 20 relatives à l’application du décret).

24

tendance négative de nos coefficients fictifs, et non un bond, nous estimons néanmoins un

second modèle qui prend en compte la censuration de la durée. Nous estimons un modèle de

risque proportionnel de Cox, combinant l'approche de l'étude d'événement avec l'analyse de

survie pour estimer l'effet de la réforme sur la durée des affaires,17 comme suit :

ℎ𝑖𝑗(𝑡|𝐷𝑚 , 𝐷𝑗) = ℎ0(𝑡) exp [ ∑ 𝛽𝜏

20

𝜏=−38

𝟙(𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 == 𝜏) + 𝐷𝑚 + 𝐷𝑗] (2)

�̂�𝜏 est maintenant interprété comme l'impact de l'entrée dans le tribunal à 𝜏 sur le risque

de sortie de la phase de mise en état, par rapport à une valeur fictive de référence avec un

rapport de risque de un. Par conséquent, les coefficients inférieurs à 1 impliquent une

probabilité plus faible de sortie, et au-dessus de 1, une probabilité plus élevée.

Enfin, nous calculons l'effet moyen du décret à travers le seuil, en utilisant une valeur

fictive de traitement global et en tenant compte des différentes pentes. Pour cela, nous

estimons le modèle suivant

𝑦𝑖𝑗 = 𝛼 + 𝛽𝟙(𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 ≥ 0) + 𝜂𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 + 𝛾𝟙(𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 ≥ 0) ∗ 𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 + 𝐷𝑚 + 𝐷𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (3)

où 𝛽𝟙(𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 ≥ 0) est une fonction indicatrice qui prend la valeur 1 si l'affaire est entrée

après l'application du décret dans la chambre j, 𝑡𝐴𝐸𝑖𝑗 est une tendance linéaire dans l'entrée

après l'application, et 𝐷𝑚 et 𝐷𝑗 correspondent au mois calendaire et aux effets fixes de la

chambre comme précédemment ; nous regroupons nos erreurs types au niveau (chambre x

période d'entrée).18 Puisque ces estimations sont utilisées pour attribuer une valeur au

17 Dans la pratique, nous estimons le taux de risque ℎ(𝑡), d'une affaire sortant de la phase de mise en état à la

période d'audience 𝑡, conditionnel aux mêmes covariables que dans (1). Cette approche s'ajoute à l'estimation

simple OLS proposée dans (1) en ce qu'elle corrige la censuration sans être soumise à un biais de sélection,

conditionnel au taux de risque de référence. ℎ0(𝑡). Ici, l'échec correspond à la sortie de la phase de mise en état. 18 Notre configuration se distingue des différences de base dans le modèle de différences en ce sens que nous

n'observons pas les mêmes affaires plusieurs fois, mais plutôt un ensemble d'affaires différentes dans chaque

période. Par conséquent, la question de la corrélation sérielle en tirant des conclusions des différences dans les

estimations de différences soulevées par Bertrand et al. (2004) n'est pas aussi saillante dans notre cas.

Cependant, nous suivons et adaptons Drukker (2003) pour tester la corrélation sérielle dans nos principaux

résultats d'intérêt, et ne parvenons pas à rejeter la nullité d'aucune corrélation sérielle. De plus, nous suivons

Cameron et Miller (2015) et mettons en œuvre la méthode du bootstrap en grappes brutes à 6 points adapté à

25

bond associé à notre étude d'événement, nous excluons une période d'ajustement de trois

audiences de part et d'autre du seuil pour purger nos estimations des ajustements à court

terme.19

2. Robustesse

Notre hypothèse d'identification est que l'introduction du décret est la principale source de

variations de la rapidité de la justice dans les deux années suivant l'application de la

réforme et que, en l'absence de la réforme, la rapidité de la justice aurait suivi une tendance

stable à l'intérieur et à travers les différentes chambres. Comme mentionné ci-dessus, en

raison de la nature pluriannuelle à haute fréquence des données et de l'introduction

progressive de la réforme, notre identification résiste à la saisonnalité et aux événements

qui affectent simultanément l'ensemble du tribunal. Cependant, l'assignation d'affaires aux

chambres à l'intérieur du tribunal est non aléatoire et le moment de l'introduction dans les

différentes chambres est probablement endogène aux caractéristiques de la chambre. Cela

implique que les principales menaces à notre identification sont les changements

structurels au niveau du tribunal et des chambres qui ont pu survenir à l'occasion de

l'introduction du décret.

Premièrement, nous examinons si le volume de la charge de travail entrant au tribunal

n'est pas affecté par l'adoption du décret. Les plaignants ont peut-être anticipé la

promulgation du décret et ont accéléré le traitement de leurs dossiers devant le tribunal

juste avant l’application dans l'une quelconque des chambres ou, inversement, ont peut-être

un petit nombre de grappes. Même si nous perdons en précision, cet ajustement ne modifie pas qualitativement

nos déductions. 19 L'inclusion de la période d'ajustement réduit la valeur (absolue) de nos estimations ponctuelles mais ne

change pas nos conclusions. Les Tableaux A-2 et A-3 présentent nos principaux résultats, y compris la période

d'ajustement dans l'échantillon.

26

attendu l'application du décret dans toutes les chambres pour déposer leurs dossiers. Nous

établissons la charge de travail entrante et en cours du tribunal au fil du temps (figure 2).

Cela montre que le nombre d'affaires qui entrent au tribunal au fil du temps suit une

tendance stable avec des variations saisonnières.20

Ensuite, nous testons l'hypothèse d'une évolution en douceur du volume de contentieux

entrant au niveau chambre.21 Dans la mesure où le président du tribunal aurait pu

assigner moins (ou inversement plus) d’affaires aux chambres qui étaient sur le point

d'appliquer le décret, les changements au niveau de la chambre pour les affaires entrantes

lors de l’introduction du décret menaceraient notre identification. Alternativement, le

président du tribunal aurait pu décider du moment de l'application du décret dans les

chambres en réaction aux chocs anticipés spécifiques à chaque chambre. Nous effectuons un

diagnostic de rupture structurelle, proche de nos spécifications principales mais au niveau

des audiences de la chambre. Dans la spécification d'étude d’événement (semblable à (1)),

les valeurs fictives d'intérêt indiquent maintenant combien de périodes s'écoulent à partir

de la date d'application de la chambre où l'audience a lieu ; nous régressons ainsi le nombre

d'affaires entrantes sur les valeurs fictives t-depuis-application et les effets fixes du mois

civil et de la chambre. Nous adaptons de manière similaire l'équation (3), en régressant le

nombre d’affaires entrantes sur une valeur fictive post-application (traitement), une

tendance linéaire, et leur interaction, avec les effets fixes du mois civil et de la chambre.

Les coefficients sur la variable de traitement sont insignifiants, avec ou sans période

d'ajustement (volet A, Figure 3, col 1, Tableau A-1). Ces résultats confortent l'hypothèse

20 Notez que le volume de contentieux entrant atteint un sommet chaque année après les vacances d'été, ce que

nous contrôlons en incluant les effets fixes du mois civil dans toutes les spécifications. 21 Comme indiqué à la section 2, le volume de contentieux à traiter varie d'une chambre à l'autre. Cela est

attribuable à un certain degré de spécialisation dans chaque chambre.

27

selon laquelle il n'y aurait pas eu de rupture significative en termes de tendance pour le

volume de contentieux entrant de la chambre au tour de ces multiples seuils.

Deuxièmement, nous vérifions qu'il n'y a pas de changement dans la composition du volume

de contentieux. Même si nous vérifions que le président du tribunal n'a pas assigné moins

d’affaires aux chambres qui ont commencé à appliquer la réforme, il aurait pu assigner des

affaires différentes. Pour cela, nous estimons l'équation (1) et montrons que la taille des

plaintes ou l'implication de plusieurs parties de l’un ou l'autre côté du litige n'est pas

affectée par l'introduction de la réforme (volets B, C, Figure 3, col 2 et 3, Tableau A-1). De

même, nous utilisons les données de l'administration fiscale pour montrer qu'il n'y a pas de

bond en termes de taille d'entreprise (mesurée par les revenus de 2012) au seuil, ni

globalement, ni pour le demandeur, ni pour le défendeur (volet D, Figure 3 ; col. 4-6,

Tableau A-1). Cela indique que l'effet n'est ni impulsé par différentes entreprises engageant

des poursuites devant le tribunal après la réforme, ni par le fait que différentes entreprises

soient poursuivies en justice.

Enfin, nous ne trouvons aucune trace de changements au niveau du tribunal dans la

structure des chambres au cours de notre période d'étude, à part l'introduction du décret.22

Ces vérifications corroborent à l'unanimité la validité de la conception de notre étude

d'événement pour cerner l'impact causal de la réforme sur la rapidité de la justice.

VII. Résultats

Dans cette section, nous examinons d'abord l'impact causal de la réforme sur la durée et la

22 Le seul changement dans le tribunal est la fermeture de deux chambres, comme mentionné dans la section 2.

Ces fermetures ne coïncident avec aucun de nos seuils. Étant donné qu'une réduction du nombre de chambres

implique une réduction du nombre de juges, ces fermetures devraient atténuer l'effet du décret sur la rapidité de

traitement des dossiers.

28

structure de la procédure de mise en état. Nous présentons des résultats sur l'effet global

sur les retards judiciaires, en utilisant des données de procédure riches pour documenter

les canaux d'impact. Nous considérons également les compromis entre qualité et efficacité.

Deuxièmement, nous évaluons les impacts économiques d'un jugement plus rapide au

niveau des entreprises.

A. Impacts sur la procédure de mise en état

1. Délais de traitement

La réforme a-t-elle affecté la célérité des procédures de mise en état ? Nous commençons

par estimer la spécification de notre étude d'événement (1). Le volet A, Figure 4 présente

les coefficients des variables fictives indiquant le nombre d'audiences dans lesquelles une

affaire a été inscrite par rapport à la date d'application du décret par la chambre 𝑇𝑗. Les

résultats sont frappants, révélant une nette diminution de la durée de la mise en état pour

les affaires inscrites dans une chambre vers la période proche de l'application du décret

dans cette chambre. L'estimation (3) indique une réduction moyenne de la durée de la mise

en état de 42,9 jours (valeur p <0,01, col 1, Tableau 3). C'est un effet important, de l'ordre

de 0,29 d'un écart-type pré-réforme.

Ensuite, nous reproduisons le résultat de l'étude d'événement, en tenant compte de la

censuration dans notre variable de durée de la mise en état.23 Nous estimons un modèle de

23 Cette censuration est documentée à la Figure 4, qui montre une tendance à la baisse de l'effet des valeurs

fictives de la période d'entrée sur la durée de la mise en état. En effet, pour toute cohorte d'entrée tardive, les

affaires les plus longues sont toujours en cours et, par conséquent, omises dans cet échantillon. Même si la

censuration est présente, les résultats de l'étude d'événement de la Figure 4 indiquent qu'il y a une rupture

significative par rapport à cette pré-tendance au niveau du seuil. De même, les effets moyens montrent un effet

de traitement important et significatif malgré le contrôle d'une pré-tendance linéaire (et le fait qu’on permette à

cette tendance d'être affectée par la réforme ; Tableau 5, col 1 et 2). Par conséquent, nous pouvons exclure que la

censuration explique le bond observé dans la durée de la mise en état.

29

risque proportionnel de Cox tel qu'exprimé dans (2). Encore une fois, l'estimation de la

spécification de l'étude d'événement expose un net bond dans le rapport de risque de sortie

de la mise en état au seuil d'introduction du décret (panneau B, figure 4). L'estimation de

l'effet moyen indique que l'introduction du décret a considérablement augmenté de 32 % le

ratio de risque qu’une affaire boucle la mise en état (col 2, tableau 3). Pour établir

davantage la robustesse, nous vérifions que ces résultats tiennent qualitativement dans

chaque chambre individuelle. Nous traçons la durée moyenne (incontrôlée) des affaires

autour de chaque seuil individuel d'introduction du décret (figure A-2) et nous affichons

l'effet moyen de l'introduction du décret au niveau de la chambre (volet A, Figure A-3). Les

résultats sont frappants, car les données brutes de chaque chambre affichent des bonds à

chaque seuil, tandis que l'effet moyen dans chaque chambre tombe dans l'intervalle de

confiance de l'effet combiné.

L'une des innovations du décret a été d’introduire un délai de quatre mois pour les

audiences de mise en état. La conclusion d'une réduction de la durée de la mise en état est

également étayée par la preuve d'un bond similaire dans la probabilité de terminer la phase

de mise en état dans les quatre mois (volet C, Figure 4), un résultat qui n'est pas affecté par

la censuration.24 En moyenne, la probabilité de respecter cette échéance augmente

considérablement d'environ 23,1 points de pourcentage, à 47,4 % de hausse (valeur p <0,01 ;

col 3, Tableau 3).

Pour éclairer la nature de la réduction des délais, nous comparons la répartition des durées

de mise en état par rapport à l'application de la réforme. Nous établissons les densités de

24 Rappelons que l'échantillon et la fenêtre d'analyse (jusqu'à 21 audiences post-décret) ont été choisis de sorte

que nous observions quatre mois de données d'application post-décret pour toutes les affaires de l'échantillon.

30

noyau des retards procéduraux entre les cohortes d’affaires25 et les estimations de survie de

Kaplan-Meier avant et après la réforme (parties D, E, Figure 4). Les résultats sont

frappants : après l'application du décret, l’essentiel des affaires voient leur durée de mise en

état passer à gauche. Ceci s'applique à toutes les plages de la distribution d'avant la

réforme. Cela laisse entendre que les juges appliquent uniformément des délais plus courts

à tous les types d'affaires.

2. Mécanismes

Nous utilisons maintenant nos riches données de dossiers et d’audiences judiciaires pour

documenter les canaux par lesquels le décret a affecté l'efficacité de la procédure au stade

de la mise en état.

Premièrement, nous évaluons dans quelle mesure la réforme conduit à des affaires qui

échappent à la phase de mise en état. La réforme donne aux juges le pouvoir de rejeter les

dossiers peu motivés. Nous constatons que les juges de la mise en état ont fait usage de ce

nouveau pouvoir, avec un net bond de la probabilité de renvoi après le seuil (volet A, Figure

5). L'effet moyen est important, soit une augmentation de 16,9 pp par rapport à la valeur

initiale zéro (valeur p <0,01 ; colonne 4, Tableau 3).26

À l'autre extrémité du spectre de la préparation, les affaires qui entrent au tribunal avec

des preuves solides peuvent être directement envoyé en délibérations sans passer par la

25 Nous divisons les données par cohortes pour tenir compte de la censuration dans la durée des affaires, ce qui

induit une tendance mécanique vers des durées plus courtes. Alors que nous constatons des preuves de la

tendance mécanique dans le volet D, Figure 4, un bond clair reste manifeste, ce qui est confirmé par le taux de

survie (volet E, Figure 4). 26 La forte baisse de la durée et l'augmentation de la probabilité de respecter le délai présentées précédemment

sont en partie, mais pas entièrement, attribuables aux situations d’irrecevabilité. En omettant les rejets dans

nos calculs d'effets moyens, on réduit l'effet sur la durée à 24 jours (valeur p = 0,055) et la probabilité de

respecter le délai augmente de 17,3 p.p. (valeur p=0.000). (Résultats disponibles sur demande.)

31

mise en état. Nous documentons une forte augmentation de la propension des juges à

accélérer les procédures après l'introduction (volet B, Figure 5), avec un effet moyen de 9,1

pp sur une base de référence de 14 pour cent (p <0,05 ; col 5, Tableau 3). Cela peut, d'une

part, provenir d'un ajustement de la qualité des preuves présentées par les demandeurs ou,

d’autre part, uniquement de juges essayant avec zèle de respecter le nouveau délai.27

La réforme a entraîné des changements significatifs dans la procédure de mise en état elle-

même. Premièrement, nous examinons le nombre d'audiences de mise en état par lesquelles

les affaires doivent passer. Encore une fois, nous présentons les résultats de la conception

de l'étude d'événement, en estimant (1), et rapportons les effets moyens à l’aide de (3).

Nous constatons une baisse importante et soudaine du nombre d'audiences de mise en état

pour les affaires inscrites à la chambre vers la période proche de l'application du décret

(volet C, Figure 5). Les affaires entrant dans une chambre après le décret ont connu en

moyenne 1 996 audience de mise en état, ce qui équivaut à un écart-type de 0,31 (valeur p

<0,01 ; col 6, Tableau 3).

Les juges n'ont pas augmenté l'intensité de la procédure, car la probabilité qu'une affaire

soit convoquée en audience n'était pas affectée par le décret (volet D, Figure 5, col 7,

Tableau 3). Cela n'est peut-être pas surprenant compte tenu de la moyenne de référence de

88,7 %.

Les rejets et accélérations d'affaires ne sont pas les seules marges autour desquelles les

juges adaptent leur comportement en réponse au décret. Nous utilisons les résultats au

niveau audience pour examiner dans quelle mesure les juges ont imposé des délais stricts

27 Nous vérifions également que le décret n'a pas affecté la propension des parties à trouver un arrangement. Au

départ, seulement 3,5 % des affaires se terminent par un arrangement (Tableau 1). Nous constatons que la

réforme n'a pas changé cette part (résultats non rapportés, disponibles sur demande).

32

aux parties demandant un renvoi pendant la période de mise en état. Encore une fois, nous

trouvons une rupture nette d’avec la tendance au moment de l'application du décret (volet

E, Figure 5). Cet effet est important, car les juges ont une probabilité de 5,9 pp plus grande

d'imposer un délai strict aux parties demandant un renvoi, à partir d'une référence de

12,3 % (valeur p <0,01, col 8, Tableau 3). Cela est d'autant plus frappant que ces effets sont

conditionnels à ce qu'ils ne soient pas déclarés irrecevables et, par conséquent, concernent

la part vraisemblablement mieux préparée du volume de contentieux.

En somme, nous constatons que les juges répondent au décret en renforçant le caractère

décisif de la procédure de mise en état. Les affaires sont plus susceptibles d'être déclarées

irrecevables ou accélérés pour aller en délibéré. Dans le cadre de la procédure de mise en

état, les juges programment moins d'audiences sans changement de rythme et sont plus

susceptibles de dispenser des renvois stricts. Ces résultats corroborent l'idée que le décret a

conduit à des gains d'efficacité réels à chaque étape de la procédure de mise en état.

3. Hétérogénéité

Nous explorons maintenant les dimensions de l'hétérogénéité motivées par notre cadre

conceptuel. Nous commençons par tenir compte des impacts différentiels de la réforme dans

les affaires de petite/grande envergure ou simples/complexes, en utilisant le montant du

contentieux pour indiquer la taille et la complexité d'une affaire. En pratique, nous

estimons une version interactive de l'équation (1), permettant différents effets de

traitement et tendances sur les affaires aux montants de contentieux supérieurs et

inférieurs à la moyenne (Tableau 4). Nous faisons quatre observations centrales.

Tout d'abord, nos résultats confirment l'idée qu'un montant de contentieux plus grand est

associé à des retards de procédure plus longs, en moyenne. Deuxièmement, nous constatons

33

que le décret a équitablement augmenté la rapidité des contentieux de petite et de grande

envergure (col 1, tableau 4). En outre, l'impact du décret sur la probabilité de terminer la

phase de mise en état en quatre mois est indiscernable dans tous les types d'affaires (col 2,

Tableau 4). Troisièmement, la taille du contentieux ne permet pas de prédire le rythme

auquel les affaires sont rejetées ou accélérées, et nous n'avons pu détecter aucune

intensification différentielle de la procédure de mise en état sur le montant des contentieux

(col 3 à 6, Tableau 4). Enfin, nous constatons que les juges ont 10,6 points de pourcentage

plus de chances d’exercer des pressions sur les parties après le décret, tandis que l'effet sur

les affaires de moindre envergure n'est pas significatif (différence et estimation ponctuelle

significative de l’ordre de 1 % ; col 7, Tableau 4). Ces résultats confortent l'idée que les juges

appliquent le décret de manière égale à tous les types d’affaires. Pour ce faire, ils ont dû

exercer relativement plus de pression sur les parties pour les affaires de plus grande

envergure, a priori plus complexes. Plus précisément, l'absence d'intensification de la

procédure pour les grandes affaires va à l'encontre de la notion que les juges manipulent les

retards à des fins personnelles.

Nous ne trouvons aucune preuve d'effets différentiels sur la célérité de la mise en état selon

la rapidité de référence des juges28 : la probabilité de terminer la phase de mise en état

dans les 4 mois augmente considérablement tant pour les affaires assignées aux juges

rapides que pour celles assignées aux juges lents entre ces effets (col 2, Tableau 5). Nous

trouvons un modèle similaire pour la durée de la mise en état, car le coefficient sur le terme

28 La Figure A-1 montre les variations au niveau des juges dans la rapidité de référence par catégorie de

montant de contentieux (quintiles, avec une sixième catégorie pour les affaires sans montant de contentieux).

Cette dimension de l'hétérogénéité peut être conçue comme une distance de référence à la frontière de

l'application. L'indicateur juge rapide prend la valeur 1 lorsque l'affaire est assignée à un juge qui a traité ses

affaires de référence avec une vitesse supérieure à la médiane, cette dernière étant dérivée en comparant la part

des juges des mises en état achevées dans les quatre mois (avec une catégorie de montant de contentieux et en

traitant séparément les mises en état normaux et collégiaux). Les régressions contrôlent la catégorie de

montant et la mise en état collégiale.

34

d'interaction est petit et insignifiant (col 1, Tableau 5). Les juges rapides et lents sont

invariablement susceptibles de recourir aux rejets et aux procédures accélérées.

Chose intéressante, nous observons que la réforme a affecté différemment la propension des

juges lents et rapides à réduire le formalisme procédural à d'autres marges. Les juges

rapides réduisent le nombre d'audiences et sont plus susceptibles de prononcer des renvois

stricts (colonnes 5 et 7, Tableau 5). Il est frappant de constater que les juges lents ne

parviennent pas à réduire considérablement le nombre total d'audiences de mise en état. Ils

augmentent plutôt la vitesse à la fois en intensifiant le calendrier des audiences et en

augmentant la pression sur les parties sous la forme de renvois stricts (col 5 à 7, Tableau 5).

Nous concluons que la réforme a agi comme un levier de vitesse, faisant passer tous les

types d'affaires et les juges vers un nouvel équilibre avec des procédures plus rapides de

mise en état.

B. Résultats sur l'étape de délibération

Bien que la réforme visait à améliorer l'efficacité procédurale à la phase de mise en état,

elle a peut-être influencé la phase de délibération tant par l'efficacité procédurale que par la

qualité des preuves et des délibérations, soit via des externalités positives, soit via un

déplacement d'effort. Nous utilisons nos riches données judiciaires pour faire la lumière sur

ces effets.29

1. Durée

Nous examinons maintenant les changements potentiels dans le comportement des juges

29 Étant donné que ces mesures de l'impact de la réforme ne sont disponibles que pour les affaires ayant atteint

les délibérations, nous ne pouvons pas exclure que l'introduction de rejets ait pu entraîner une modification de

la composition du volume de contentieux à travers le seuil d'application du décret.

35

au stade des délibérations. Un impact involontaire possible de la réforme est que le zèle des

juges au cours de la phase de mise en état a éloigné l'attention de leurs délibérations. Cela

pourrait entraîner une augmentation de la durée et du nombre d'audiences de délibération.

Nous n'estimons pas un bond significatif dans la durée des délibérations (volet A, Figure 6 ;

col 1 Tableau 6), le ratio de risque de terminer les délibérations (volet B, Figure 6, col 2,

Tableau 6),30 ni la probabilité d'achèvement de cette phase en un mois (volet C, Figure 6,

Col 3, Tableau 6). De plus, les affaires inscrites dans une chambre après le décret n'ont pas,

en moyenne, connu un nombre différent d'audiences de délibération (volet D, Figure 6,

colonne 4, Tableau 6). De même, nous ne constatons aucun bond dans la probabilité qu’une

affaire soit entendue à une audience programmée au cours de la procédure de délibération

(volet E, Figure 6, col 5, Tableau 6).

2. Qualité

Enfin, nous examinons les compromis potentiels qualité-célérité. Comme nous l'avons vu

plus haut, la procédure de mise en état vise à préparer une affaire pour jugement dans la

phase de délibération du procès. Nous cernons la qualité de la phase de mise en état selon

une dimension - l'exhaustivité des preuves présentées - et la qualité du jugement selon deux

dimensions - la documentation de la décision par les juges et l'intention des parties de faire

appel de la décision.

Premièrement, nous évaluons l'exhaustivité des preuves en examinant l'incidence de deux

issues d'une audience de décision : l'échec dans la phase de mise en état (insuffisant) et le

renvoi de la décision. Cela offre une mesure plausible de la qualité de la mise en état dans

30 Bien que le calcul du ratio de risque au stade de la mise en état nous ait permis de pleinement rendre compte

de la censuration à droite de l'issue de la durée, cela ne s’applique pas au stade des délibérations. En effet, notre

échantillon d'affaires en délibéré est lui-même censuré : il est limité aux affaires qui comportent une étape de

délibération et ont bouclé leur phase de mise en état avant juin 2015.

36

la mesure où les délibérations sont faites collégialement, où chaque affaire est étudiée par

tous les juges de la chambre. Le volet A, Figure 7, ne montre aucun bond perceptible dans

la probabilité qu'une affaire retourne à la phase de mise en état après l'introduction du

décret. Cela est corroboré par un effet moyen faible et insignifiant (Col 1, Tableau 7). De

même, nous ne trouvons aucun changement significatif dans la probabilité qu’une décision

soit renvoyée (volet B, Figure 7, col 2, Tableau 7). Pour les deux résultats, il n'y a pas de

changement de tendance dans l'introduction de la réforme.

Deuxièmement, nous estimons l'impact de la réforme sur la longueur des justifications des

décisions des juges et le nombre d'éléments qui y sont cités. Encore une fois, nous ne

sommes pas en mesure de détecter un quelconque impact du décret sur ces issues tant à

travers l’étude d'événement qu’à travers les estimations moyennes des effets (volets C, D,

Figure 7, col 3 et 4, Tableau 7).

Enfin, une mesure importante de la qualité d'un jugement en première instance est la

probabilité que la décision fasse l’objet d'un appel (Coviello et al., 2014). Encore une fois,

nous ne parvenons pas à déceler un impact de la réforme sur l'intention des parties de faire

appel, ni dans la conception de l'étude d'événement ni en moyenne à travers le seuil

d'introduction (volet E, Figure 7, col 5, Tableau 7).

Pris ensemble, les résultats sur la procédure de délibération et la qualité de la mise en état

et des décisions donnent à penser que l'accélération du rythme de la procédure de mise en

état n'a pas éloigné l'attention des juges des délibérations et n'a pas conduit à une baisse de

la qualité soit des preuves, soit de la justification légale.

C. Le volume de contentieux des juges

37

Qui supporte le coût de la réforme ? Pour répondre à cette question au niveau tribunal,

nous documentons les changements dans le volume de contentieux des juges, en adaptant la

spécification de l'étude d'événement. En pratique, nous signalons les changements globaux

dans la charge de travail entrante et en cours autour du seuil d'introduction du décret

(Figure 8). Bien que l'agrégation de nos données au niveau des juges affaiblisse la précision

de nos estimations, nous observons que le nombre d'affaires entendues à chaque audience

augmente parallèlement à la tendance à la hausse du volume de contentieux entrant au

niveau des juges (volets A et C, Figure 8). Il est intéressant de noter que le volume de

contentieux des juges demeure relativement stable (volet B, Figure 8). Bien que nous

manquions de pouvoir statistique pour mesurer précisément ces effets, les tendances

indiquent que la réforme n'a pas abouti à un engorgement croissant des dossiers des juges,

car il n'y a pas de changement perceptible dans le volume de contentieux du juge au cours

de la période d'étude. Cela laisse penser que la réforme a réduit le temps que chaque affaire

passe devant le tribunal sans affecter la charge de travail globale des juges.

D. Valoriser une justice plus rapide

Nous documentons maintenant la valeur économique de la réforme chez les entreprises

impliquées dans la charge de travail. Nous commençons par évaluer les préférences

déclarées pour des délais plus courts. Nous présentons deux scénarios de délais de mise en

état, à l'aide de nos estimations empiriques de l'impact moyen de la réforme. Tout d'abord,

on dit à l'entreprise qu'elle devrait engager un avocat pour régler un différend d'un montant

médian.31 Deux types d'avocats sont disponibles : celui qui peut accomplir de manière fiable

les procédures de mise en état à la vitesse moyenne d'avant la réforme (5 mois) ; et celui qui

31 Nous utilisons le montant médian du litige dans notre charge de travail, soit 8 000 000 FCFA (environ 14 500

USD) (Tableau 2).

38

peut accomplir de manière fiable les procédures de mise en état à la vitesse moyenne

d’après réforme (3,5 mois). Nous avons ensuite demandé à l'entreprise combien elle serait

disposée à payer pour chaque avocat, de manière ouverte.32 Les densités de noyau

correspondant à chaque réponse sont illustrées à la Figure 9 avec des statistiques

pertinentes. Nous constatons que les entreprises déclarent à l'unanimité être disposées à

payer plus cher pour un avocat plus rapide, en moyenne 853 522 FCFA (environ 1 610

USD), par rapport à un avocat qui fonctionne à un rythme d'avant réforme, pour lequel

elles paieraient 559 462 FCFA (environ 1 056 USD). La différence moyenne de 294 060

FCFA (environ 555 USD) est significative au niveau de 1 %.33

Deuxièmement, nous exploitons le fait que certaines entreprises ont utilisé le tribunal

seulement avant l'application du décret, tandis que d'autres ont eu une ou plusieurs

affaires après l'application du décret, pour documenter les changements dans les

perceptions des entreprises du système judiciaire autour de l'introduction du décret. Pour la

robustesse, nous présentons les résultats sur deux échantillons : toutes les entreprises

interrogées, et un sous-échantillon d'entreprises qui ont eu une seule affaire, soit avant, soit

après le décret. Le Tableau 8 montre les résultats sur ces deux échantillons pour chaque

résultat d'intérêt : les colonnes paires rapportent les résultats sur l'échantillon complet, et

les colonnes impaires rapportent les résultats sur l'échantillon restreint.34

Nous faisons trois observations centrales. Premièrement, la durée perçue et les coûts

32 Il y a des limites claires à cette méthode (Diamond et Hausman 1994). L'idée est d'utiliser les réponses comme

un « sondage d'opinion » pour évaluer si les entreprises voient une valeur positive dans les différends plus

courts, et non pour établir la « vraie valeur » de la réforme (Chetty 2015). 33 Des résultats qualitativement similaires sont obtenus lorsque nous demandons aux entreprises interrogées

de fixer des frais de justices administratifs supplémentaires pour garantir ces délais. 34 Nous contrôlons le nombre d'employés au niveau de la référence (rappelés) et le type d’entreprise interrogée

dans les deux spécifications. Lorsque nous utilisons l'échantillon non restreint, nous contrôlons également le

nombre d’affaires que l'entreprise a dans notre échantillon, car plus l’entreprise a des affaires, plus elle a de

chances d'en avoir au moins une après l’application du décret.

39

d'avocat des entreprises n'ont pas changé de façon significative sur l’application du décret

(colonnes 1-4, tableau 8). Deuxièmement, nous discernons une petite différence, estimée de

manière imprécise, dans l'utilisation future hypothétique du tribunal pour les litiges

commerciaux (colonnes 5 et 6, Tableau 8). Troisièmement, les entreprises impliquées dans

des différends juridiques après la réforme ont, en moyenne, une perception plus positive du

système judiciaire (colonnes 7 et 8, Tableau 8).35

Pris ensemble, ces résultats au niveau de l'entreprise indiquent que la perception du

système de justice s'est améliorée après le décret. Nos résultats de préférences déclarées

laissent penser à un impact économique positif de l'accélération des procédures judiciaires,

car les entreprises sont prêtes à payer pour obtenir des gains de vitesse équivalents à ceux

créés par la réforme.

VIII. Conclusion

Nous documentons formellement l'impact d'une réforme juridique qui a modifié les règles

du jeu pour la justice civile et commerciale au Sénégal. La réforme a imposé une durée

maximale de 4 mois pour la mise en état et a conféré aux juges le pouvoir de déclarer

irrecevables des affaires. Nous exploitons le déploiement progressif dans les chambres ainsi

que les données de volume de contentieux riches et à haute fréquence pour estimer l'impact

causal de la réforme sur l'efficacité juridique et les résultats au niveau de l'entreprise.

Nous montrons qu'une simple réforme procédurale peut avoir des impacts importants sur la

rapidité de la justice. Lorsque les juges ont la possibilité de rejeter des affaires mal

préparées, le raccourcissement du délai d'un jour par rapport à la date pré-décret réduit les

35 Cet indice imite une mesure utilisée dans l'enquête sur les entreprises de la Banque mondiale.

40

retards moyens de 1,16 jour (43 jours/(157 jours - 120 jours)). Ces gains importants en

termes de rapidité ne proviennent pas de l'intensification procédurale. Au contraire, les

juges sont plus susceptibles de rejeter ou d'accélérer des dossiers, de limiter le nombre

d'audiences et d'appliquer des délais stricts aux renvois.

Ces améliorations de l'efficacité procédurale ne semblent pas compromettre la qualité de la

procédure de mise en état et des délibérations, et les décisions des parties de faire appel ne

sont pas affectées. En laissant les impacts varier avec la taille du contentieux et la rapidité

de référence des juges, on ne relève pas une hétérogénéité significative. Cela donne à penser

que la réforme a joué le rôle de levier de vitesse, faisant passer tous les juges vers un nouvel

équilibre plus rapide. Le suivi des entreprises impliquées dans des contentieux au cours de

la période d'étude fournit des preuves des impacts positifs de la réforme, mesurés par

l'évaluation des préférences déclarées ainsi que des perceptions du système de justice.

Le changement des règles du jeu peut-il affecter les performances de l’administration

publique ? Pris ensemble, nos résultats laissent penser que, une fois alignés sur les

motivations des juges, de simples changements procéduraux peuvent aider à combattre les

degrés élevés de complexité procédurale et d'inefficacité bureaucratique.

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Figure 1: Introduction du décret dans les chambres

014

00

0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72hearing

1st Commercial2nd Commercial3rd Commercial4th Commercial

1st Civil2nd Civil3rd Civil

Figure 2: Volume du contentieux entrant au Tribunal au �l du temps

Incoming

Ongoing

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72hearing

43

Figure 3: Volume et composition du contentieux

−20

020

4060

80−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

A. Size of incoming caseload (chamber−level)

−.4

−.2

0.2

.4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

B. Incidence of above−median claims

−.4

−.2

0.2

.4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

C. More than one party on either side

−4

−2

02

4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

D. Firm revenue (IHS transformation, pooled)

Figure 4: Impact sur la célérité de la mise en état

−15

0−

100

−50

050

100

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

A. Duration (days)

−.5

0.5

1

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

B. Hazard ratio (exiting pre−trial)

−.2

0.2

.4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

C. Likelihood of concluding in 4 months

0.0

02.0

04.0

06.0

08

1200 200 400 600 800 1000

−35 to −28−27 to −22−21 to −16−15 to −10−9 to −4

−3 to +2+3 to +8+9 to +14+15 to +20

Time of entry

D. Distributions of pre−trial duration

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

0 20 40 60t

BeforeAfter

Time of entry

E. Kaplan−Meier survival estimates

44

Figure 5: Mécanismes d'impact sur la mise en état

−.1

0.1

.2.3

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

A. Likelihood of desk rejection

−.2

0.2

.4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

B. Likelihood of fast−tracked

−4

−2

02

4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

C. Number of hearings

−.2

−.1

0.1

.2

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

D. Likelihood of being heard

−.1

0.1

.2

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

E. Share judge strict

Figure 6: Impact sur la célérité de la délibération

−50

050

100

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

A. Decision duration (days)

−1

−.5

0.5

1

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

B. Hazard ratio (exiting decision)

−.6

−.4

−.2

0.2

.4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

C. Likelihood of completion in 1 month

−2

−1

01

23

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

D. Number of hearings

−.4

−.2

0.2

.4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

E. Likelihood of being heard

45

Figure 7: Impact sur la qualité

−.3

−.2

−.1

0.1

.2

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

A. Pre−trial insufficient

−.2

−.1

0.1

.2.3

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

B. Decision post−poned

−1.

5−

1−

.50

.51

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

C. Number of articles cited

−2

−1

01

2

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

D. Length of decision justification

−.4

−.2

0.2

.4

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

E. Intention to appeal

Figure 8: Charge de travail des juges

−10

010

20

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

A. Incoming caseload

−40

−20

020

40

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

B. Ongoing caseload

−40

−20

020

40

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

C. Cases heard

46

Figure 9: Volonté de payer (densités)

Mean difference: 0.294 million FCFAP−value = 0.000

0.5

11.

5

0 1 2 3 4 5mio FCFA

Pre−reform avg. duration (5 months)Post−reform avg. duration (3.5 months)

kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.0990

47

Table 1: Statistiques récapitulatives au niveau des chambres

1st Com-mercial

2nd Com-mercial

3rd Com-mercial

4th Com-mercial

1st Civil 2nd Civil 3rd Civil

Average number 2012 11.0 13.5 18.7 . 13.3 13.7 12.3of incoming cases 2013 11.5 13.4 12.0 13.2 14.6 4.9 15.7per hearing 2014 21.2 19.2 24.4 9.1 19.0 . 23.9

2015 19.5 21.8 26.8 . 15.1 . 25.8Average number 2012 142.9 188.9 149.2 . 228.0 166.7 37.0of ongoing cases 2013 116.0 208.7 109.3 63.2 195.8 85.4 89.7in pre-trial 2014 151.8 200.8 140.0 69.3 156.3 . 119.1

2015 178.0 269.6 163.8 . 154.0 . 136.0Average number 2012 25.5 26.8 46.9 . 52.9 50.1 3.0of ongoing cases 2013 26.8 49.1 44.6 16.8 69.0 33.8 31.1in decision stage 2014 50.3 97.5 86.0 28.0 99.4 . 49.9

2015 62.8 118.7 127.0 . 96.7 . 72.5

Note: The table shows yearly descriptive statistics at the chamber level over the 2012/15 period. The �rstpanel reports the average incoming number of cases per hearing. The second panel reports the averagenumber of cases undergoing pre-trial stage per hearing. The third panel reports the average number of casesundergoing decision stage per hearing.

48

Table 2: Statistiques récapitulatives au niveau des cas

N Mean StD Median Min MaxPANEL A: Case-level characteristics and outcomesDuration of pre-trial hearings (in days) 2665 156.941 146.025 126.000 0.000 980.000Likelihood of pre-trial completion in 4 months 2671 0.487 0.500 0.000 0.000 1.000Duration of decision stage (in days) 2380 63.119 82.701 29.000 14.000 761.000Likelihood of decision completion in 1 month 2405 0.499 0.500 0.000 0.000 1.000Final outcome: Judgment 2639 0.884 0.320 1.000 0.000 1.000Final outcome: Settlement 2639 0.035 0.184 0.000 0.000 1.000Final outcome: Other 2639 0.080 0.272 0.000 0.000 1.000Case fast-tracked to decision stage 2671 0.140 0.347 0.000 0.000 1.000Judge more strict (share) 2287 0.123 0.151 0.063 0.000 1.000Number of pretrial hearings 2671 8.259 6.468 7.000 0.000 42.000Number of decision stage hearings 2405 2.599 3.399 1.000 1.000 36.000Pre-trial likelihood of being heard 2287 0.854 0.149 0.875 0.167 1.000Decision stage likelihood of being heard 2405 0.774 0.246 0.875 0.167 1.000Pre-trial insu�cient 2405 0.118 0.323 0.000 0.000 1.000Decision postponed 2405 0.055 0.228 0.000 0.000 1.000Claim amount (in million FCFA) 1675 71.542 339.338 8.000 0.075 7,400.000Number of plainti�s 2541 1.232 1.542 1.000 0.000 38.000Number of plainti�s which are �rms 2541 0.541 0.515 1.000 0.000 3.000Number of plainti�s which are private individuals 2541 0.685 1.682 0.000 0.000 38.000Number of defendants 2541 1.318 1.057 1.000 0.000 22.000Number of defendants which are �rms 2541 0.579 0.634 1.000 0.000 11.000Number of defendants which are private individuals 2541 0.650 1.072 1.000 0.000 21.000More than one party on either side 2541 0.253 0.435 0.000 0.000 1.000PANEL B: Party-level characteristics2012 revenues (in billion FCFA) 1992 21.806 81.054 2.516 0.000 720.0572012 revenues (IHS transformation) 1992 20.443 6.349 22.339 0.000 27.996

Note: Baseline summary statistics, for cases entering between 38 and 4 hearings before decree application. 2671baseline observations for pre-trial and overall outcomes, except for rows 1, 5-7 (censoring), 9 (only for cases thathave any adjournments), 12 (only for cases that have more than one hearing). 2405 baseline observations fordecision stage outcomes, except for row 3 (censoring). Fewer observations for case characteristics 16-22 (notavailable for all cases). IHS transformation: Inverse hyperbolic sine transformation.

49

Table3:Im

pact

surla

miseen

état

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

Durationof

pre-trial

hearings(in

days)

Hazard

ratio-

�nishing

pre-trial

Likelihood

ofpre-trial

completion

in4months

Desk

rejection

Fast-tracked

Number

of

pretrial

hearings

Pre-trial

likelihoodof

beingheard

Judgemore

strict

(share)

Enteredafter

decree

-42.929***

1.320***

0.231***

0.169***

0.091**

-1.996***

0.025

0.059***

application

(12.943)

(0.129)

(0.046)

(0.023)

(0.039)

(0.489)

(0.026)

(0.017)

Trend

-1.115***

1.005**

0.001

-0.000

0.003***

-0.043***

-0.001**

-0.001**

(0.375)

(0.002)

(0.001)

(0.000)

(0.001)

(0.015)

(0.001)

(0.000)

Interaction

0.455

0.986**

-0.011***

-0.004***

-0.004

0.075**

0.003

0.003***

(0.811)

(0.006)

(0.003)

(0.002)

(0.003)

(0.030)

(0.002)

(0.001)

Constant

138.165***

0.397***

0.027**

0.119***

8.497***

0.853***

0.121***

(11.600)

(0.039)

(0.012)

(0.035)

(0.614)

(0.026)

(0.013)

Chamber

FEs

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Calendarmonth

FEs

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Withoutadj.period

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Pre-m

ean

156.941

0.487

0.000

0.140

8.259

0.854

0.123

Pre-sd

146.025

0.500

0.000

0.347

6.468

0.149

0.151

R-Squared

0.203

0.130

0.078

0.070

0.143

0.182

0.062

Observations

4568

4795

4795

4795

4795

4795

3533

3537

Note:Estim

atesofcase-levelim

pactsofthereform

onpre-trialproceedings.Enteredafter

decreeapplicationisadummythat

takesvalue1when

acase

entereditsassigned

chamber

after

theapplicationofthedecree.

Controlsincludealineartrend-

allow

edto

changeafter

thedecree(Interaction)-,andchamber

andcalendarmonth

�xed

e�ects.AllmodelsestimatedbyOLS.

Standard

errorsin

parentheses,clustered

atthe(chamber

xhearingofentry)level.Window

includes

casesenteringbetween38

and4hearingsbefore

andbetween4and21hearingsafter

decreeapplication.4795observations,exceptforcol1(censoring),

col7(only

forcasesthathavemore

thanonehearing),col8(only

forcasesthathaveanyadjournments).

Signi�cance

levels

are

denotedasfollow

s:*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01.

50

Table4:Im

pact

di�érentielpardi�

cultéducas(m

ontantducontentieux)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

Durationof

pre-trial

hearings(in

days)

Likelihood

ofpre-trial

completion

in4months

Desk

rejection

delibwopt

Number

of

pretrial

hearings

Pre-trial

likelihoodof

beingheard

Judgemore

strict

(share)

Abovemedianclaim

27.360**

-0.089*

0.018**

-0.113**

1.480**

0.013

-0.026

(13.102)

(0.051)

(0.008)

(0.054)

(0.611)

(0.019)

(0.019)

Enteredafter

decree

-54.966***

0.254***

0.164***

0.104

-2.770***

0.018

0.015

application

(16.583)

(0.065)

(0.044)

(0.080)

(0.759)

(0.035)

(0.028)

Abovemedianclaim

X26.363

-0.112

-0.077

-0.054

1.352

-0.008

0.090***

Enteredafter

decree

(19.223)

(0.076)

(0.050)

(0.091)

(0.900)

(0.034)

(0.032)

Trend

0.303

-0.002

-0.000

0.004**

0.011

-0.002**

-0.000

(0.515)

(0.002)

(0.000)

(0.002)

(0.024)

(0.001)

(0.001)

Enteredafter

decree

-0.185

-0.007*

-0.002

-0.008*

0.050

0.004*

0.005***

applicationXTrend

(0.879)

(0.004)

(0.003)

(0.005)

(0.040)

(0.002)

(0.002)

Abovemedianclaim

X-1.606***

0.004*

0.000

-0.001

-0.057**

0.001

-0.002**

Trend

(0.616)

(0.002)

(0.000)

(0.002)

(0.028)

(0.001)

(0.001)

Tripleinteraction

-1.315

0.001

0.000

0.009

-0.062

-0.002

-0.002

(1.233)

(0.005)

(0.003)

(0.006)

(0.052)

(0.002)

(0.002)

Constant

75.160***

0.476***

-0.011

0.190***

8.055***

0.877***

0.140***

(16.414)

(0.064)

(0.021)

(0.057)

(0.775)

(0.023)

(0.032)

E�ectforlargecases

-28.603

0.142

0.087

0.050

-1.417

0.011

0.106

P-value:

e�ectforlargecases

0.074

0.025

0.000

0.413

0.046

0.722

0.000

Chamber

FEs

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Calendarmonth

FEs

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Withoutadjustmentperiod

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Pre-m

ean

102.655

0.661

0.000

0.235

6.030

0.894

0.109

Pre-sd

118.656

0.474

0.000

0.424

5.423

0.145

0.147

R-Squared

0.237

0.150

0.075

0.087

0.183

0.199

0.099

Observations

3114

3286

3286

3286

3286

2303

2305

Note:Estim

atesofcase-levelim

pactsofthereform

onpre-trialproceedings.

Enteredafter

decreeapplicationisadummy

thattakesvalue1when

acase

entereditsassigned

chamber

after

theapplicationofthedecree;abovemedianclaim

isa

dummythattakesvalue1when

acase'sclaim

amountisabovethemedianclaim

amountrecorded

over

thestudyperiod.

Controls

includealineartrend-allow

edto

changeafter

thedecree(Interaction),

chamber

andcalendarmonth

�xed

e�ects.AllmodelsestimatedbyOLS.Standard

errorsin

parentheses,clustered

atthe(chamber

xhearingofentry)level.

Window

includes

casesenteringbetween38and4hearingsbefore

andbetween4and21hearingsafter

decreeapplication.

Di�erence

innumber

ofobservationscomparedto

Table3dueto

missingclaim

amounts.Signi�cance

levelsare

denoted

asfollow

s:*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01.

51

Table5:Im

pact

di�érentielparvitesse

dujuge

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

Durationof

pre-trial

hearings(in

days)

Likelihood

ofpre-trial

completion

in4months

Desk

rejection

delibwopt

Number

of

pretrial

hearings

Pre-trial

likelihoodof

beingheard

Judgemore

strict

(share)

Fast

judge

-42.788***

0.195***

-0.003

0.185***

-1.800***

0.035

0.044***

(11.341)

(0.041)

(0.010)

(0.031)

(0.555)

(0.024)

(0.017)

Enteredafter

decree

-21.662

0.196***

0.118***

0.028

-0.724

0.052*

0.054**

application

(16.621)

(0.065)

(0.039)

(0.035)

(0.757)

(0.030)

(0.022)

Fast

judgeXEntered

-1.399

-0.055

0.044

-0.014

-0.419

-0.075*

0.010

after

decreeapplication

(18.224)

(0.081)

(0.052)

(0.065)

(0.941)

(0.039)

(0.037)

Trend

-1.914***

0.003**

-0.000

0.002

-0.075***

-0.001

-0.002***

(0.420)

(0.001)

(0.000)

(0.001)

(0.019)

(0.001)

(0.001)

Enteredafter

decree

-0.616

-0.010**

-0.004

-0.001

0.029

0.001

0.005***

applicationXTrend

(1.061)

(0.005)

(0.003)

(0.002)

(0.047)

(0.002)

(0.001)

Fast

judgeXTrend

1.002**

-0.001

0.000

0.006***

0.028

-0.001

0.003***

(0.481)

(0.002)

(0.000)

(0.001)

(0.023)

(0.001)

(0.001)

Tripleinteraction

2.864**

-0.004

0.001

-0.012**

0.096

0.003

-0.005*

(1.150)

(0.006)

(0.004)

(0.005)

(0.063)

(0.003)

(0.003)

Collegialpre-trial

-122.116***

0.450***

0.064***

0.357***

-5.875***

0.034***

-0.037***

(5.094)

(0.021)

(0.010)

(0.018)

(0.235)

(0.009)

(0.007)

Constant

263.210***

0.364***

-0.016

0.043

9.278***

0.831***

0.080***

(11.058)

(0.048)

(0.019)

(0.034)

(0.677)

(0.022)

(0.021)

E�ectforfast

judges

-23.061

0.140

0.162

0.014

-1.144

-0.023

0.064

P-value:

e�ectforfast

judges

0.076

0.016

0.000

0.816

0.089

0.488

0.030

Chamber

FEs

No

No

No

No

No

No

No

Calendarmonth

FEs

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Amountcategory

controls

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Withoutadjustmentperiod

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Comparisonmean

207.417

0.314

0.000

0.071

10.273

0.829

0.132

Comparisonsd

151.257

0.464

0.000

0.257

6.601

0.144

0.148

R-Squared

0.395

0.345

0.119

0.312

0.381

0.067

0.083

Observations

4315

4534

4534

4534

4534

3394

3396

Note:Estim

atesofcase-levelim

pactsofthereform

onpre-trialproceedings.

Enteredafter

decreeapplicationisadummy

thattakesvalue1when

acase

entereditsassigned

chamber

after

theapplicationofthedecree;

fast

judgeisadummy

thattakesvalue1when

ajudge'sbaselinepre-trialspeedisabovethemedianbaselinepre-trialspeed.Controlsinclude

alineartrend-allow

edto

changeafter

thedecree(Interaction),calendarmonth

�xed

e�ects,amountcategorydummies,

andacollegiate

pre-trialdummy.

AllmodelsestimatedbyOLS.Standard

errorsin

parentheses,clustered

atthe(chamber

xhearingofentry)level.Window

includes

casesenteringbetween38and4hearingsbefore

andbetween4and21hearings

after

decreeapplication.Di�erence

innumber

ofobservationscomparedto

Table3dueto

missingbaselinespeedofcase

judge.

Signi�cance

levelsare

denotedasfollow

s:*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01.

52

Table 6: Impact sur la délibération

(1) (2) (3) (4) (5)Duration ofdecisionstage (indays)

Hazardratio -�nishingdecisionstage

Likelihoodof decisioncompletionin 1 month

Number ofdecisionstage

hearings

Decisionstage

likelihood ofbeing heard

Entered after decree 5.762 1.150 -0.017 -0.070 0.047application (8.727) (0.101) (0.055) (0.372) (0.038)Trend 0.835*** 0.985*** -0.008*** 0.023*** -0.006***

(0.198) (0.002) (0.001) (0.008) (0.001)Interaction -2.733*** 1.003 0.006** -0.056** 0.005*

(0.546) (0.006) (0.003) (0.025) (0.003)Constant 70.195*** 0.416*** 2.795*** 0.742***

(9.794) (0.078) (0.398) (0.039)Chamber FEs Yes Yes Yes Yes YesCalendar month FEs Yes Yes Yes Yes YesWithout adj. period Yes Yes Yes Yes YesPre-mean 63.119 0.499 2.599 0.774Pre-sd 82.701 0.500 3.399 0.246R-Squared 0.066 0.153 0.029 0.325Observations 3608 3844 3844 3844 3844

Note: Estimates of case-level impacts of the reform on decision-stage proceedings. SeeNotes on Table 3. 3844 observations for decision stage outcomes, except col 1 (censor-ing).

Table 7: Impact sur la qualité

(1) (2) (3) (4) (5)Pre-trialinsu�cient

Decisionpostponed

Number ofarticles

Decisionlength

Appeal

Entered after decree 0.009 -0.010 -0.167 -0.140 0.027application (0.040) (0.028) (0.157) (0.216) (0.054)Trend 0.001 0.002*** 0.004 -0.001 0.001

(0.001) (0.001) (0.004) (0.006) (0.001)Interaction 0.003 -0.001 0.008 0.023 0.001

(0.003) (0.002) (0.011) (0.015) (0.004)Constant 0.121*** 0.017 2.908*** 5.339*** 0.596***

(0.042) (0.023) (0.237) (0.200) (0.069)Chamber FEs Yes Yes Yes Yes YesCalendar month FEs Yes Yes Yes Yes YesWithout adj. period Yes Yes Yes Yes YesPre-mean 0.118 0.055 2.838 5.538 0.536Pre-sd 0.323 0.228 1.591 2.555 0.499R-Squared 0.021 0.042 0.006 0.037 0.040Observations 3832 3832 2742 2741 2742

Note: Estimates of case-level impacts of the reform on the quality of pre-trial anddeliberation proceedings. See Notes on Table 3. 3844 observations for decisoin stageoutcomes, except cols 1-2 (censoring as only for cases with at least one decision stagehearing), and cols 3-5 (missing outcomes).

53

Table 8: Résultats entreprises

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)Duration Duration Costs (in

1000FCFA)

Costs (in1000FCFA)

Hypothe-tical

Hypothe-tical

Perceptionindex

Perceptionindex

Case(s) after 1.300 193.314 0.050 0.056*(2.237) (241.585) (0.054) (0.031)

After -0.605 37.666 0.136* 0.057(2.750) (257.980) (0.072) (0.044)

Number of cases -0.049 2.378 0.003 -0.001(0.124) (13.287) (0.003) (0.002)

Constant 20.900*** 20.905*** 961.845*** 865.561*** 0.730*** 0.743*** 0.483*** 0.482***(1.869) (2.130) (199.824) (196.512) (0.045) (0.056) (0.026) (0.034)

Pre-mean 21.508 21.508 1140.051 1140.051 0.750 0.750 0.494 0.494R-Squared 0.008 0.060 0.099 0.169 0.018 0.045 0.030 0.043Observations 275 152 272 151 251 139 277 153

Note: Estimates of �rm-level impacts of the reform on perceived duration and costs, hypothetical use, andperception of the justice system. Uneven cols: sample is all �rms, Case(s) after is a dummy that takes valueone if a �rm has had at least one case after decree application, controls include the number of cases the �rmhad. Even cols: sample restricted to �rms that had only one case, After is a dummy that indicates the casewas after the introduction of the decree. All models control for baseline number of employees and respondenttype dummies and are estimated by OLS. Signi�cance levels are denoted as follows: * p<0.10, ** p<0.05, ***p<0.01.

54

Annexe

Figure A-1: Variations des durées de traitement par juge et par montant de la dispute0

.2.4

.6.8

10

.2.4

.6.8

10

.2.4

.6.8

10

.2.4

.6.8

10

.2.4

.6.8

1

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

Judge A Judge B Judge C Judge D Judge E Judge F

Judge G Judge H Judge I Judge J Judge K Judge L

Judge M Judge N Judge O Judge P Judge Q Collegial: President A

Collegial: President B Collegial: President C Collegial: President D Collegial: President E Collegial: President F Collegial: President G

Collegial: President H Collegial: President I

Fast judges: A−I; Fast Collegial: A−D

55

Figure A-2: Durées de traitement de la mise en état au niveau des chambres

−10

00

100

200

300

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

1st Commercial

−10

00

100

200

300

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

2nd Commercial

−10

00

100

200

300

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

3rd Commercial

−10

00

100

200

300

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

4th Commercial

−10

00

100

200

300

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

1st Civil

−10

00

100

200

300

−40 −32 −24 −16 −8 0 8 16

3rd Civil

Figure A-3: E�et moyen combiné et au niveau des chambres

Combined

1st com

2nd com

3rd com

4th com

1st civ

3rd civ

−150 −100 −50 0 50

A. Duration of pre−trial hearings (in days)

Combined

1st com

2nd com

3rd com

4th com

1st civ

3rd civ

0 .2 .4 .6 .8

B. Likelihood of pre−trial completion in 4 months

56

Table A-1: Test de robustesse

(1) (2) (3) (4) (5) (6)Number ofincomingcases

Abovemedianclaim

Moreparties

2012revenues(IHS

transf.)

2012revenues(IHST,plainti�)

2012revenues(IHST,

defendant)

Hearing after decree 6.140application (4.203)Trend -0.086

(0.113)Interaction 0.460

(0.295)Entered after decree -0.037 -0.011 -0.150 0.837 -0.735application (0.047) (0.035) (0.658) (0.811) (1.079)Trend 0.004*** -0.002* -0.026* -0.039* -0.013

(0.001) (0.001) (0.014) (0.020) (0.023)Interaction -0.006** 0.003 0.115*** 0.073 0.120*

(0.003) (0.002) (0.042) (0.055) (0.069)Constant 6.572 0.668*** 0.441*** 17.862*** 17.570*** 19.173***

(4.992) (0.059) (0.058) (1.067) (0.884) (0.978)

Chamber FEs Yes Yes Yes Yes Yes YesCalendar month FEs Yes Yes Yes Yes Yes YesWithout adj. period Yes Yes Yes Yes Yes YesPre-mean 14.283 0.506 0.253 20.443 21.050 19.850Pre-sd 11.717 0.500 0.435 6.349 5.614 6.943R-Squared 0.433 0.194 0.077 0.013 0.036 0.017Observations 274 3286 4534 3437 1692 1745

Note: Structural break diagnostic at the chamber-hearing (col 1) and case (cols 2-4) levels. Col 1:Hearing after decree application is a dummy that takes value 1 if the hearing is taking place afterthe chamber's application of the decree. Cols 2-6: Entered after decree application is a dummy thattakes value 1 when a case entered its assigned chamber after the application of the decree. Cols1-6: Controls include a linear trend - allowed to change after the decree (Interaction) and chamberand calendar month �xed e�ects. Col 1: standard errors clustered at the hearing level. Cols 2-6: standard errors are clustered at the (chamber x hearing of entry) level. Window includes casesentering between 38 and 4 hearings before and between 4 and 21 hearings after decree application.Signi�cance levels are denoted as follows: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01.

57

TableA-2:Im

pact

surla

miseen

état(périoded'ajustem

entincluse)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

Number

of

incoming

cases

Above

median

claim

More

parties

2012

revenues

(IHS

transf.)

2012

revenues

(IHST,

plainti�)

2012

revenues

(IHST,

defendant)

Pre-trial

likelihoodof

beingheard

Judgemore

strict

(share)

Enteredafter

decree

-33.561***

1.203**

0.165***

0.167***

0.030

-1.480***

0.034*

0.051***

application

(10.454)

(0.091)

(0.035)

(0.019)

(0.029)

(0.404)

(0.019)

(0.012)

Trend

-1.404***

1.007***

0.002**

-0.000

0.004***

-0.059***

-0.001**

-0.001***

(0.326)

(0.002)

(0.001)

(0.000)

(0.001)

(0.013)

(0.000)

(0.000)

Interaction

0.698

0.985***

-0.009***

-0.005***

-0.002

0.085***

0.002

0.004***

(0.668)

(0.005)

(0.002)

(0.001)

(0.002)

(0.026)

(0.001)

(0.001)

Constant

132.431***

0.718***

0.001

0.277***

5.547***

0.907***

0.129***

(8.825)

(0.043)

(0.011)

(0.042)

(0.544)

(0.021)

(0.023)

Chamber

FEs

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Calendarmonth

FEs

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Withoutadj.period

No

No

No

No

No

No

No

No

Pre-m

ean

152.462

0.501

0.000

0.148

8.059

0.852

0.122

Pre-sd

144.237

0.500

0.019

0.355

6.415

0.152

0.151

R-Squared

0.192

0.127

0.077

0.068

0.137

0.173

0.058

Observations

5064

5297

5297

5297

5297

5297

3879

3883

Note:Estim

atesofcase-levelim

pactsofthereform

onpre-trialproceedings.See

notesforcols2-4,TableA-1.5297observations,

exceptforcol1(censoring),

col7(only

forcasesthathavemore

thanonehearing),

col8(only

forcasesthathaveany

adjournments).

58

Table A-3: Impact sur la délibération (période d'ajustement incluse)

(1) (2) (3) (4) (5)Number ofincomingcases

Abovemedianclaim

Moreparties

2012revenues(IHS

transf.)

2012revenues(IHST,plainti�)

Entered after decree 3.779 1.072 -0.041 -0.127 0.020application (6.581) (0.076) (0.040) (0.294) (0.025)Trend 0.746*** 0.986*** -0.007*** 0.022*** -0.005***

(0.172) (0.002) (0.001) (0.007) (0.001)Interaction -2.330*** 1.005 0.006** -0.050** 0.004*

(0.399) (0.005) (0.002) (0.019) (0.002)Constant 96.852*** 0.436*** 2.660*** 0.749***

(6.885) (0.077) (0.385) (0.038)

Chamber FEs Yes Yes Yes Yes YesCalendar month FEs Yes Yes Yes Yes YesWithout adj. period No No No No NoPre-mean 63.442 0.496 2.625 0.772Pre-sd 82.632 0.500 3.445 0.248R-Squared 0.064 0.155 0.027 0.328Observations 3963 4214 4214 4214 4214

Note: Estimates of case-level impacts of the reform on decision-stage proceedings. SeeNotes for cols 2-4, Table A-1. 4214 observations for decision stage outcomes, except col1 (censoring).

59