La logique de prix

Cette variable correspond à tout ce qui va influencer sur le prix rendu des blés et de leurs dérivés. Elle comprend le coût du transport, celui des produits avant transport et les taxes accompagnant la marchandise lors de son entrée dans le marché du pays importateur. Cette variable évolue en fonction du pays importateur i, du pays exportateur j, du produit k et de l’année t. Nous nous attendons à ce que les coefficients associés à cette variable lors de l’estimation de la régression de l’équation de sélection et de l’équation gravitationnelle soient négatifs. En effet, une augmentation de cette variable signifie une augmentation du prix.

Indrix _ijkt = [(100-PSE_jkt)* prix prod_jt* dist_ij*B.I_t*(100+EAV_ijkt)]/ P_ikt (23) Nous choisissons de scinder cette proxy en 3 composantes :

7.3.2.2.1.1. La variable proxy prix de production:

Nous construisons la variable p_prixijkt. Cette variable est constituée du prix producteur

prix prodjtet des subventions ou taxes éventuelles au niveau des agriculteurs divisés par le prix du produit k l’année t dans le pays i. Cette variable varie en fonction du pays importateur, du produit, du pays exportateur et de l’année.

p_prixijkt= [(100-PSEjt )* prix_prodjt]/ Pikt (24)

Avec :

Les prix de productions prix_prodjtnous sont donnés par la base de données FAOSTAT. Malheureusement, celle-ci ne différencie pas le blé dur du blé tendre. Nous avons donc décidé de considérer que ces deux produits avaient le même coût. Ces prix varient en fonction du pays exportateur et de l’année

Un autre problème des données FAOSTAT sur les coûts de production est que nous n’avons pas celui des matières transformées. Nous supposons donc que ces coûts peuvent être construits à partir des coûts de la matière première en multipliant celle-ci par un coefficient identique pour chaque pays. Nous avons fabriqué ce multiplicateur en prenant le coût de production de la farine en fonction du prix du blé pour une entreprise française. Nous avons par la suite considéré que le coefficient qui permet de passer du coût de production du blé à celui de la farine était le même que celui qui permet de passer du coût de la farine à celui des produits de deuxième transformation. Cette méthode fragilise notre proxy, mais nous considérons qu’elle le fait moins que si nous nous en étions tenus aux prix de production du blé.

PSE_jkt représente les Producer support estimate c'est-à-dire l’estimation du soutien aux producteurs des pays de l’OCDE. Il s’agit d’une évaluation des aides aux producteurs en fonction de leur production. Ces aides faisant baisser les coûts de production, c’est pourquoi nous soustrayons ces PSEjkt aux coûts de production. La difficulté avec cette variable est qu’elle n’existe pas pour tous les pays exportateurs de notre modèle. Elle provient en effet des bases de données de l’OCDE et ne concerne que les pays appartenant à cette organisation. Toutefois, les principaux pays subventionnant leur agriculture sont ceux de l’Union Européenne et les États-Unis, et ces pays sont tous dans l’OCDE. Cette variable évolue en fonction du pays exportateur j et de l’année. PSEjktvarie en fonction du produit considéré.

Les tableaux 17 et 18 présentent les statistiques descriptives de la variable p_prix et de son logarithme.

Tableau 17: description de la variable p_prixijkten prenant en compte les ESP

Variable Obs Mean Std. Dev Min Max

p_prix 1382 16,88036 35,0259 0,0004967 422,9355

Tableau 18: description du logarithme de la variable p_prixijkten prenant en compte les ESP

Variable Obs Mean Std. Dev Min Max

lnp_prix 1382 0,0999343 3,495775 -7,607511 6,04722

7.3.2.2.1.2. Les coûts de transport

Les coûts de transport sont relativement difficiles à appréhender de façon directe. En conséquent, une proxy classique de ces coûts de production est la distance séparant les deux pays commerçant entre eux. Toutefois, cette proxy nous semble un peu trop grossière, car elle ne tient pas compte des différences de moyen de transport, des ruptures de charge et donc de coûts pouvant apparaître dans la réalité des échanges.

coûts_transportijtconstitué d’un indice du coût du fret et de la distance variant en fonction du pays importateur, du pays exportateur et de l’année

coûts_transportijt= distij*B.It (25)

Avec :

B.It étant le Baltic Index, il s’agit d’un indice synthétique du prix du fret des matières sèches établi en prenant en compte 24 routes maritimes. Cette variable nous donne un élément concernant les variations du coût du fret. Notre intuition est que cette variable va influer l’impact de la distance sur le commerce des blés. C’est un indice composite de différentes tailles de bateaux. Seuls trois types de bateaux nous intéressent les panamax (60 000 T), les supramax (45000-59000T.) et les handysizes (15 000- 25 000T) c ar ce sont ceux utilisés pour le commerce des céréales d’après nos enquêtes.

Figure 12: évolution de l’indice de fret Baltic Dry index sur la période 1995-2008 Sources : Baltic Exchange (2010)

La distance entre le pays i importateur et le pays j exportateur distijest obtenue en prenant les distances entre les capitales des deux pays, ces données sont issues du CEPII. Cette variable n’évolue qu’en fonction du pays importateur et du pays exportateur

7.3.2.2.1.3. Les barrières douanières.

Les protections douanières sont appréhendées en équivalent ad valorem c'est-à-dire en droits de douane qui auraient théoriquement les mêmes impacts sur les échanges que l’ensemble des barrières tarifaires (Bouët, Decreux et al. 2004). L’équivalent ad valorem est donc un indicateur synthétique qui prend en compte l’ensemble des instruments de protection tarifaire (droits ad valorem, droits spécifiques, contingents tarifaires).

Les droits ad valorem sont pris sur la base de données Trade Analysis and Information System (Trains) publiée par le CNUCED.

Les droits spécifiques sont consultés sur les sites des douanes des pays concernés et les contingents tarifaires en consultant les accords préférentiels disponibles en ce qui concerne les accords avec l’Union européenne sur le site de la commission et en ce qui concerne l’accord de libre-échange entre le Maroc et les États-Unis sur le site dédié.

Dans les cas des pays pour qui les taxes d’entrée du blé sont fonction du prix d’entrée, c’est notamment le cas du Maroc pour le blé dur, nous utilisons comme prix moyen la valeur unitaire des importations de blé pour chaque produit. Cette valeur moyenne n’est pas représentative de la diversité des prix des blés importés par ces pays. En effet, certains blés peuvent être en dessous du prix de déclenchement, même si le prix moyen est en dessus. Nous considérons donc qu’un quart des blés importés par origines ont un prix 10 % inférieur au prix moyen, qu’un quart des blés importés par origine ont un prix supérieur de 10 % au prix moyen et qu’enfin, la moitié des blés importés le sont au prix moyen.

Dans le cas de pays bénéficiant d’avantages sous forme de contingents tarifaires, nous regardons le taux de remplissage des contingents en comparant les exportations effectives de produits k contingentés de i vers j avec le contingent. Si ceux-ci sont partiellement remplis, le taux utilisé est celui de l’avantage préférentiel. Si le contingent est entièrement rempli les droits préférentiels ne sont appliqués qu’au volume du quota, pour le reste des importations les droits prévus hors-contingent s’appliquent. Les tableaux 19 et 20 présentent les calculs du taux de remplissage des contingents et les droits de douane effectifs pour les importations de blés en provenance respectivement de l’Union Européenne et des Etats Unis.

Enfin, le cas des pays dont les droits de douane varient au cours de l’année nous pose un problème dans la mesure où nous ne disposons que de données annuelles. Nous considérons alors que les échanges sont négligeables pendant la période où les droits sont maximums et nous appliquons donc le contingent le plus faible pour la totalité des échanges.

Tableau 19: Calcul des droits ad valorem entre les pays du Maghreb et l'Union Européenne

2000 2001 2004 2005 2006

Algérie

échanges totaux (tonnes) 188 000 227 000 832 000 ^{865 00}

0 ^{806 000}

Contingent (tonnes) 0 0 0 0 300 000

taux remplissage contingent 100 %

part des importations hors contingent 100 % 100 % 100 % 100 % 63 %

droits de douane hors contingents 5 % 5 % 5 % 5 % 5 %

droits de douane du contingent 0 0 0 0 0

droits de douane (EAV) 5 % 5 % 5 % 5 % 3 %

Maroc

échanges totaux (tonnes) 8 621 12 700 103 000 ^{141 00}

0 ^{4 075}

Contingent (tonnes) 0 0 5000 5000 5 000

taux remplissage contingent - 100 % 100 % 82 %

part des importations hors contingent 100 % 100 % 95 % 96 % 0 %

droits de douane hors contingents 75 % 75 % 75 % 75 % 75 %

droits de douane du contingent 25 % 25 % 25 % 25 % 25 %

droits de douane (EAV) 75 % 75 % 73 % 73 % 25 %

Tunisie

échanges totaux (tonnes) 30 900 11 100 17 000 51 200 18 600

Contingent (tonnes) 0 17 000 17 000 17 000 17 000

taux remplissage contingent 65 % 100 % 100 % 100 %

part des importations hors contingent 100 % 0 % 0 % 67 % 9 %

droits de douane hors contingents 17 % 17 % 17 % 17 % 17 %

droits de douane du contingent 0 0 0 0 0

droits de douane (EAV) 17 % 0 % 0 % 11 % 2 %

Algérie

échanges totaux (tonnes) 2 100 000 2 080 000 1 910 000 2 450 000 2 850 000

Contingent (tonnes) 0 0 0 0 100 000

taux remplissage contingent 100 %

part des importations hors contingent 100 % 100 % 100 % 100 % 96 %

droits de douane hors contingents 5 % 5 % 5 % 5 % 5 %

droits de douane du contingent 0 0 0 0 0

droits de douane (EAV) 5 % 5 % 5 % 5 % 5 %

Maroc

échanges totaux (tonnes) 2 080 000 1 540 000 650 000 1 050 000 841 000

Contingent (tonnes) 0 0 1 060 000 1 060 000 1 060 000

taux remplissage contingent 61 % 99 % 79 %

part des importations hors contingent 100 % 100 % 0 % 0 % 0 %

droits de douane hors contingents 135 % 135 % 135 % 135 % 135 %

droits de douane du contingent 38 % 38 % 38 % 38 % 38 %

droits de douane (EAV) 135 % 135 % 38 % 38 % 38 %

Tableau 20 (suite): Calcul des droits ad valorem entre les pays du Maghreb et l'Union Européenne

2000 2001 2004 2005 2006

Tunisie

échanges totaux (tonnes) 848 000 563 000 168 000 86 700 390 000

Contingent (tonnes) 0 230 000 230 000 230 000 230 000

taux remplissage contingent 100 % 73 % 38 % 100 %

part des importations hors contingent 100 % 59 % 0 % 0 % 41 %

droits de douane hors contingents 17 % 17 % 17 % 17 % 17 %

droits de douane du contingent 0 0 0 0 0

droits de douane (EAV) 17 % 10 % 0 % 0 % 7 %

Sources : Commission Européenne : Treaties Office Database (2009)

Tableau 21: Calcul des droits ad valorem entre le Maroc et les Etats-Unis en 2006 Blé Dur Blé Tendre

Contingent (tonnes) 250 000 700 000

échanges totaux (tonnes) 180 800 22 075

taux remplissage contingent 72 % 3 %

part des importations hors contingent 0 % 0 %

droits de douane hors contingents 75 % 135 %

droits de douane du contingent 25 % 38 %

droits de douane (EAV) 25 % 38 %

Source : Accord USA/Maroc (2009)

Tableau 22: description de la variable douaneijkt

Variable Obs Mean Std. Dev Min Max

Douane 1352 154,7324 55,60087 100 250

Tableau 23: description du logarithme de la variable douaneijkt

Variable Obs Mean Std. Dev Min Max