Modélisation des ressources naturelles – Montpellier 18-19 juin 2008
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Modélisation des ressources naturelles – Montpellier 18-19 juin 2008
L’analyse micro-économétrique dans l’évaluation des politiques de gestion de la ressource en eau
Alban ThomasUMR LERNA Toulouse et département SAE2 INRA
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1. Introduction
2. Impacts de la réforme des politiques agricoles
3. Tarification de l’eau potable
4. Régulation de la pollution industrielle de l’eau
Plan de l’exposé
Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
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Objectif : évaluation de la performance de politiques de gestion
de la ressource en eau
Introduction
Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
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Description - des comportements (« modèles en forme réduite »)- et des préférences (« modèles en forme structurelle »)
Utilisation de relations fonctionnelles entre instruments de politique et choix d’agents économiques individuels
- industriels pollueurs- irrigants- ménages domestiques
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Analyse à un niveau intermédiaire :
- Entre des modélisations « macro » (données agrégées)
(secteur, région, pays)
- Et des modélisations fines des aspects techniques
(équipement des ménages, ensemble des pratiques agricoles,…)
Introduction (2)
Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
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Activités économiques et impact sur les ressources naturelles
- Prélèvements et consommations d’eau- Pollutions diffuses et ponctuelles (azote, pesticides)
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Utilisation possible des modèles :
- Couplage en amont avec un module explicitant la construction des politiques
(économie politique, choix social, …)
- Couplage en aval avec des modules d’impact environnemental
Introduction (3)
Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
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Nature restrictive des modèles présentés ici :
- Pas de dynamique d’évolution des ressources- Pas (peu) d’aspects territoriaux ( « gouvernance locale » )
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2. Impacts de la réforme des politiques agricoles
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Paiements compensatoires à la surface (ha) Prix de production et prix des intrants
Choix d’assolement en grandes cultures Choix du niveau optimal des niveaux d’intrants
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Modèle économique d’exploitation
Instruments économiques (politiques publiques)
Surface 1
Intrants 1
Pressions surl’environnement
Variables de contexte (prix mondiaux, …)
Sensibilité du milieu
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Instruments réglementaires (normes, etc.)
Rendement 1
Surface c Surface C
Rendement c Rendement C
Intrants c Intrants C
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Impact environnemental : réforme de la PAC 2003
Engrais
Prix de marché
Paiements / ha
Simulateur environnemental
Rendement x Surface
Autres intrants
Concentration en nitrates (zone racinaire)
Mod
èle
de
pro
du
ctio
n Réfom
e PA
C
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Simulateur de fuites d’azote (Nitrogen run-off) STICS
(Equation d'emission) c c j j c c cc j c
E d S a N b Y S
Taux application engraisRendement
Surface
1
(Equation hydrologique) ( )n
t
D P ETP RU
PrécipitationsRéserve utile
(Lessivage) 8.64 0.39 41.182
0.13 * 0.27
DL E
RU
E TR IN
Durée inter-saison
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1 1 1
max t.q. ,,
: fonction d'utilité (préférences)
: profit
: surface culture (ha)
: prix de vente unitaire (€ / q)
: rendement (q
C K C
c c c c j j cc j c
c
c
c
E U l p q x r x l Ll x
U
l c
p
q
3
/ ha)
: paiement compensatoire public unitaire (€ / ha)
: prix unitaire de l'intrant
: niveau de l'intrant (kg ou m / ha)
c
j
j
r j
x
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
*Solution : , , , , , , , , , ,F q x p r L l p r L F p r L
Hypothèse simplificatrice : neutralité au risque
Utilisation d’une forme flexible (Translog, quadratique,…)
*0
1 1 1 1 1 1 1
' ' ' ' ' ' ' '1 ' 1 1 ' 1 1 ' 1 1 ' 1
1 1
1 1 1
2 2 2
C C K C K C Kp r pr r
c c c c k k ck c k ck c kc c k c k c k
C C C C C C K Kpp p rr
cc c c cc c c cc c c kk k kc c c c c c k k
C CLp Lc c c
c c
p r p r r
p p p r r
Lp L
1
KLr
c k kk
Lr
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' ' ' '1 ' 1 ' 1
(production)K C C
p pr pp p Lpc c c ck k cc c cc c c
k c cc
q l r p Lp
' ' ' '1 ' 1 ' 1
(surface)K C C
r p Lc c ck k cc c cc c c
k c cc
l r p L
' '1 1 ' 1
(intrant)C C K
r pr r rr Lrk k ck c ck c kk k c
c c kk
x p r Lr
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Approche duale (technologie identifiée via prix uniquement)
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1046 observations issues du RICA (t.q. surfaces >0)
OTEX grandes cultures
Tous départements
Période : 1999 – 2004 (6 ans)
3 cultures : maïs, autres céréales, oléagineux et protéagineux
4 surfaces : les mêmes plus la jachère volontaire
Les données
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7 intrants :
- travail salarié- engrais azotés- produits phytosanitaires- semences- énergie- eau d’irrigation- autres intrants (variables)
Subventions à la surface (par ha) : par département
Prix des intrants : indices régionaux IPAMPA, convertis au niveau départemental
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Résultats d’estimation
Ajustement du modèle : Coefficients de détermination R2
Production maïs 0.56Production céréales 0.62Production oléo-prot. 0.33Surface maïs 0.69Surface céréales 0.69Surface oléo-prot. 0.28Surface jachère volontaire 0.21Engrais 0.14Travail salarié 0.10Phytosanitaires 0.34Semences 0.32Energie 0.03Eau d’irrigation 0.30Coût variable (log) 0.27
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maïsp céréalesp .oléo protp Surface / Subv.
Maïs 0.6531 -0.4604 -0.3422
Céréales -0.2136 0.2082 0.0190
Oléo-protéag. -0.1541 0.0183 0.2785
Jachère -0.7834 0.0948 1.5070
Elasticités de la surface aux prix de vente
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maïs céréales .oléo prot jachèreSurface / Subv.
Maïs 4.1959 -2.2435 -0.7630 -1.3029
Céréales -2.8487 1.5075 0.1631 0.1224
Oléo-protéag. -1.1364 0.2313 0.8025 -0.0043
Jachère -4.1805 0.6182 -0.0238 5.3891
Elasticités de la surface aux subventions / ha
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maïs céréales .oléo prot Surface / Subv.
Maïs 1.5219 -0.8744 -0.5115
Céréales -0.4994 0.6775 0.0331
Oléo-protéag. -1.3214 0.1565 1.6896
Elasticités de la production aux subventions / ha
-0.1298
-0.2900
-0.7031
jachère
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engraisr phytor travailr
Elasticités des demandes d’intrants aux prix des inputs
semencesr énergierirrigationr
Engrais -0.4300 0.3210 0.0047 0.0778 -0.0051 0.0316
Phyto. 0.3479 -0.5323 -0.0780 0.1276 0.1439 -0.0091
Travail -0.0666 -0.4616 -0.5263 -0.1762 0.0571 0.1210
Semences 0.1126 0.1951 -0.0414 -0.3032 0.0095 0.0274
Energie -0.0540 0.4519 0.0417 0.0154 -0.4538 -0.0011
Irrigation 0.3487 -0.2567 0.3078 0.2083 -0.0298 -0.5783
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Elasticités des demandes d’intrants aux prix de vente
Maïs Céréales Oléo-prot.
Engrais 0.2841 0.4277 -0.1403
Phyto. 0.2204 0.3816 -0.1050
Travail 0.2499 0.3937 -0.1200
Semences 0.2227 0.3505 -0.1015
Energie 0.2614 0.4028 -0.1292
Irrigation 0.1782 0.2401 -0.0645
MEEDAT Agrocarburants et modes d’exploitation - 22 mai 2008
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3. Tarification de l’eau potable
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Influence du mode de gestion ( public / privé )
Prix eau potable privé >> public :
- profits « anormaux » des opérateurs privésou
- sélection des communes entre privé / publicselon difficultés d’exploitation du service d’eau ?
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Enquête Agences de l’eau-IFEN-SCEES (1999).
Echantillon de 3135 communes (exhaustif pour communes > 10 000 hab.)
Prix moyen
FF/m3
Nombrede
communes
Echantillon complet 7,88 3 135
Gestion déléguée 8,85 1 793
Gestion par régie 6,58 1 342
Ecart délégation/régie + 34%
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Observation seulement partielle de l’effet « délégation » :
Le prix pratiqué par une commune dans un régime autre que le sien n’est pas observable
Hétérogénéité non observée :
Des déterminants inobservés peuvent influencer le prix et/ou le choix du mode de gestion
Endogénéité des choix de la commune :
Le choix public - privé peut dépendre de variables explicatives du prix
Problèmes principaux
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
où di = 1 si la commune i est en gestion privée, 0 sinon ;
m0 et m1 : prix moyen en gestion publique et privée ;
xi : vecteur de variables explicatives du prix, de moyennex ;
u0i et u1i : termes inobservables en gestion publique et privée ;
a0 et a1 : paramètres associés aux déterminants xi
0 1
Commune , 1,2,...,
Soit le prix de l'eau en gestion publique, celui en délégationi i
i i N
p p
0 1 0 0 1 0 1 0 0
Prix de l'eau dans la commune :
( ) ( ) ( )( ) ( )i i i i i i i i i
i
p m m m d a x x a a x x d u u d u
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Effets moyens de la délégation à partir de cette équation
Effet moyen de la délégation pour toutes les communes :
ATE = E(p1i – p0i) = m1 – m0 ,
Effet moyen pour les communes en gestion privée :
ATE1 = E(p1i – p0i | di = 1),
où E(.) représente l’espérance mathématique,
p0i et p1i : prix en gestion publique et privée respectivement
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
E ( p1i | di = 1) – E ( p0i | di = 0) =
m1 – m0 ATE, effet moyen délégation
Biais de sélection
+ E ( u0i | di = 1) – E (u0i | di = 0) effet « conditions
d’exploitation» : spécificités de la commune
la délégation est préférée car la régie aurait entraîné un prix plus élevé si >0
Auto-sélection+ E ( u1i | di = 1) – E (u0i | di = 1) effet « prix » :
spécificités de la commune prix plus intéressant qu’en régie si <0
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Effet moyen de la délégation ATE = + 13.8 %
Effet moyen de la délégation ATE1 = + 5.7 %pour les communes en gestion déléguée
Ecart des prix moyens 36 % + 2.27 FF
Effet moyen de la délégation 13.8 % + 0.90 FF
Sélection sur composantes observées des prix -0.8 % - 0.05 FFSélection sur composantes inobservées des prix -6.3 % - 0.41 FF
Sélection sur conditions d’exploitation observées 11.8 % + 0.77 FFSélection sur conditions d’exploitation inobservées 14.8 % + 0.97 FF
Effets moyens de la délégation
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
► Effet de sélection positif pour les communes qui ont choisi la délégation :
ces communes ont des caractéristiques inobservées qui auraient conduit à des prix plus élevés si elles avaient choisi la gestion en régie
► Effet d’auto-sélection négatif :
les spécificités des communes en délégation leur permettent d’obtenir des prix moins élevés que dans une gestion directe.
C’est « l’effet des conditions d’exploitation ».
C’est « l’effet prix » (des communes en gestion déléguée).
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
ATE : 13,8 %
Si toutes les communes déléguaient au privé, elles paieraient l’eau
15,2 % plus cher que si elles étaient toutes en régie
ATE1 = 5,6 %
C’est le surcoût pour les communes qui ont opté pour la délégation, par rapport au cas où elles auraient choisi la régie
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Coût de production de l’eau
Difficultés d’exploitation
Régie
Délégation
Prix R
Prix D
écart pertinent
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3. Régulation de la pollution industrielle de l’eau
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Modélisation de la relation industriel – Agence de l’Eau
Hétérogénéité inobservable dans la technologie d’abattement (dépollution)
Estimation du taux d’abattement en fonction de la redevance pollution
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Coût d'abattement ( , , )
où
: indice de performance
: pollution brute (avant dépollution) 0 ; 0
: taux d'abattement, 0 1 0 ; 0
B BB
C B
B C C
C C
Programme de l’industriel :
max ( , , ) (1 ) ( , , )
( , , )
où : pollution nette (après dépollution)
: taxe sur la pollution (nette)
N C B B C B
B B C B
N
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Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
( , , )( ) = 0
C BFOC B
Spécification paramétrique Cobb-Douglas : 1 2
1 2( , , ) , 0 ; 0C B A B
2
1 2 1
1/( 1)
1 12
2
1
2 2
22 2
11log log log
1 1
1 1log log
1 1
B A B BA
B
A
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Sensibilité du taux d’abattement à la taxe :
2
2
log 1
log 1
0 car 1 ( 0)C
Sensibilité du taux d’abattement au stock de pollution à abattre :
1
2
1log
log 1
0 si rendements d'échelle décroissants ( 0)BB
B
C
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2
1 2
0 1 2 3
1 1 2 1
Paramètres , : identifiés
log log log log
1 1/ , 1 /
B
Fonction ( ) : méthode semiparamétriqueg Z
2
0 1 2
1Hyp. log ( )
1
log ( ) , , 0
où 1, log , log ; , ,
g Z U
X g Z U E U X Z
X B
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Estimation semi-paramétrique (Robinson 1988)
( ) (log ) , (1)
log (log ) (2)
g Z E Z E X Z
E Z X E X Z U
Etape 1 . (log ) et estimées non paramétriquement
Etape 2. Construction de ( ) à partir de (1)
Etape 3. estimé par 2SLS à partir de (2)
E Z E X Z
g Z
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Variable Estimation OLS Estimation IV
log t 0.6830 ** 0.6729 **(0.1910) (0.1933)
log B 0.0050 -0.0179(0.0522) (0.0612)
alpha_1 0.9927 ** 1.0266**(0.0723) (0.0917)
alpha_2 2.4641 ** 2.4861 **(0.4151) (0.4270)
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