UMR LERNA Toulouse et département SAE2 INRA

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1 UMR LERNA Toulouse et département SAE2 INRA
Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008 L’analyse micro-économétrique dans l’évaluation des politiques de gestion de la ressource en eau Alban Thomas UMR LERNA Toulouse et département SAE2 INRA Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

2 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Plan de l’exposé Introduction 2. Impacts de la réforme des politiques agricoles 3. Tarification de l’eau potable 4. Régulation de la pollution industrielle de l’eau Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

3 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Introduction Objectif : évaluation de la performance de politiques de gestion de la ressource en eau Utilisation de relations fonctionnelles entre instruments de politique et choix d’agents économiques individuels - industriels pollueurs - irrigants - ménages domestiques Description - des comportements (« modèles en forme réduite ») - et des préférences (« modèles en forme structurelle ») Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

4 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Introduction (2) 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,…) Activités économiques et impact sur les ressources naturelles Prélèvements et consommations d’eau Pollutions diffuses et ponctuelles (azote, pesticides) Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

5 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Introduction (3) 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 Nature restrictive des modèles présentés ici : Pas de dynamique d’évolution des ressources Pas (peu) d’aspects territoriaux ( « gouvernance locale » ) Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

6 2. Impacts de la réforme des politiques agricoles
Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau 2. Impacts de la réforme des politiques agricoles 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 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

7 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Instruments économiques (politiques publiques) Instruments réglementaires (normes, etc.) Modèle économique d’exploitation Variables de contexte (prix mondiaux, …) Sensibilité du milieu Surface 1 Surface c Surface C Rendement 1 Rendement c Rendement C Pressions sur l’environnement Intrants 1 Intrants c Intrants C Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

8 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Impact environnemental : réforme de la PAC 2003 Autres intrants Prix de marché Engrais Modèle de production Rendement x Surface Paiements / ha Réfome PAC Simulateur environnemental Concentration en nitrates (zone racinaire) Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

9 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Simulateur de fuites d’azote (Nitrogen run-off) STICS Surface Taux application engrais Rendement Réserve utile Précipitations Durée inter-saison Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

10 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

11 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Hypothèse simplificatrice : neutralité au risque Utilisation d’une forme flexible (Translog, quadratique,…) Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

12 Approche duale (technologie identifiée via prix uniquement)
Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

13 1046 observations issues du RICA (t.q. surfaces >0)
Les données 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 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

14 produits phytosanitaires semences énergie eau d’irrigation
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 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

15 Résultats d’estimation
Ajustement du modèle : Coefficients de détermination R2 Production maïs Production céréales Production oléo-prot Surface maïs Surface céréales Surface oléo-prot Surface jachère volontaire Engrais Travail salarié Phytosanitaires Semences Energie Eau d’irrigation Coût variable (log) Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

16 Elasticités de la surface aux prix de vente Surface / Subv. Maïs
0.6531 Céréales 0.2082 0.0190 Oléo-protéag. 0.0183 0.2785 Jachère 0.0948 1.5070 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

17 Elasticités de la surface aux subventions / ha
Surface / Subv. Maïs 4.1959 Céréales 1.5075 0.1631 0.1224 Oléo-protéag. 0.2313 0.8025 Jachère 0.6182 5.3891 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

18 Elasticités de la production aux subventions / ha
Surface / Subv. Maïs 1.5219 Céréales 0.6775 0.0331 Oléo-protéag. 0.1565 1.6896 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

19 Elasticités des demandes d’intrants aux prix des inputs
Engrais 0.3210 0.0047 0.0778 0.0316 Phyto. 0.3479 0.1276 0.1439 Travail 0.0571 0.1210 Semences 0.1126 0.1951 0.0095 0.0274 Energie 0.4519 0.0417 0.0154 Irrigation 0.3487 0.3078 0.2083 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

20 Elasticités des demandes d’intrants aux prix de vente Maïs Céréales
Oléo-prot. Engrais 0.2841 0.4277 Phyto. 0.2204 0.3816 Travail 0.2499 0.3937 Semences 0.2227 0.3505 Energie 0.2614 0.4028 Irrigation 0.1782 0.2401 MEEDAT Agrocarburants et modes d’exploitation mai 2008

21 3. Tarification de l’eau potable
Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau 3. Tarification de l’eau potable Influence du mode de gestion ( public / privé ) Prix eau potable privé >> public : - profits « anormaux » des opérateurs privés ou - sélection des communes entre privé / public selon difficultés d’exploitation du service d’eau ? Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

22 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 > hab.) Prix moyen FF/m3 Nombre de communes Echantillon complet 7,88 3 135 Gestion déléguée 8,85 1 793 Gestion par régie 6,58 1 342 Ecart délégation/régie + 34% Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

23 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Problèmes principaux 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 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

24 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 moyennex ; u0i et u1i : termes inobservables en gestion publique et privée ; a0 et a1 : paramètres associés aux déterminants xi Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

25 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 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

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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 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

27 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Effets moyens de la délégation Effet moyen de la délégation ATE = % Effet moyen de la délégation ATE1 = % pour les communes en gestion déléguée Ecart des prix moyens % FF Effet moyen de la délégation % FF Sélection sur composantes observées des prix -0.8 % FF Sélection sur composantes inobservées des prix -6.3 % FF Sélection sur conditions d’exploitation observées 11.8 % FF Sélection sur conditions d’exploitation inobservées 14.8 % FF Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

28 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  C’est « l’effet des conditions d’exploitation ». ► 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 prix » (des communes en gestion déléguée). Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

29 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 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

30 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Coût de production de l’eau Régie Délégation Prix D écart pertinent Prix R Difficultés d’exploitation Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

31 3. Régulation de la pollution industrielle de l’eau
Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau 3. Régulation de la pollution industrielle 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 Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

32 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Programme de l’industriel : Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

33 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Spécification paramétrique Cobb-Douglas : Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

34 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Sensibilité du taux d’abattement à la taxe : Sensibilité du taux d’abattement au stock de pollution à abattre : Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

35 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

36 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Estimation semi-paramétrique (Robinson 1988) Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

37 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
Variable Estimation OLS Estimation IV log t ** ** (0.1910) (0.1933) log B (0.0522) (0.0612) alpha_ ** ** (0.0723) (0.0917) alpha_ ** ** (0.4151) (0.4270) Modélisation des ressources naturelles – Montpellier juin 2008

38 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
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39 Analyse micro-économétrique et politiques de gestion de l’eau
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