L’intérêt pour l’analyse économique
2.2.3. Le riz : une matière première agricole emblématique en Afrique subsaharienne
Mon arrivée au CIRAD m’a permis de reprendre contact avec la recherche des matières premières agricoles. Le riz y est un produit phare dans tous les secteurs de la recherche : agronomique, technique et économique27. Depuis sa création, le CIRAD participe à l’amélioration des conditions de vie dans les pays des Suds où le riz est une denrée incontournable, qualifiée de « matière première emblématique de la consommation
27 Mes travaux sur le riz s’inscrivent en transversale dans les axes de recherche du CIRAD. Ils participent notamment aux axes 3 sur la sécurité alimentaire et 5 sur les actions de politiques publiques.
52 alimentaire des pays pauvres » (LANÇON & MENDEZ DEL VILLAR, 2008). Le riz est consommé dans les pays producteurs, exportateurs et importateurs.
Jusqu’en 2007 le prix du riz (dans les diverses économies africaines, y compris le prix international) était relativement stable, voire orienté historiquement à la baisse étant donné la dégradation constatée des termes de l’échange des pays en développement face aux pays industrialisés (hypothèse de PREBISCH : 1950, 1959, et SINGER : 1950). La culture du riz dans la plupart des zones chaudes de la planète favorisait jusque-là une stabilité de l’offre en termes de rendements et de stocks, parvenait aussi à compenser les aléas climatiques éventuels. Puis l’année 2007 s’est caractérisée par des dérèglements économiques considérables conduisant, après le chaos économico-financier international, à une flambée des prix des matières premières agricoles, dont le riz. Les répercussions de ce choc économique ont envahi les divers pans de l’économie : les quantités et les prix des stocks d’importations de céréales, les stratégies adaptatives des décideurs politiques, les prix des produits dérivés, les prix des produits substituts, les prix au consommateur dont l’explosion a conduit à l’épisode malheureusement célèbre des « émeutes de la faim ». Les ondes de choc se sont cependant transmises avec une intensité selon le degré d’influence, de permissivité, des économies nationales aux turbulences internationales (MEURIOT, 2012b).
L’étude de ce chaos en Afrique subsaharienne est intéressante à bien des égards : la diversité de la dépendance économique au produit riz notamment, l’hétérogénéité des économies rizicoles ouest-africaines, le rôle de l’ethnographie… ce qui nous ramène à l’histoire de ces territoires, à l’histoire de la colonisation.
Un bref détour historique
On ne peut pas raisonnablement travailler sur le riz en Afrique subsaharienne sans connaître l’épisode historique de la colonisation. Le cas du Sénégal est certainement le plus significatif, qui a conduit aux « émeutes de la faim » en 2008. Il nous faut pour cela nous plonger dans l’Afrique du XIXe siècle…
En 1854, le gouverneur français FAIDHERBE, en poste au Sénégal, se doit de mettre en place la politique française de l’époque consistant à déplacer la culture du riz – ancestrale au Sénégal en Casamance – vers les nouveaux comptoirs d’Indochine en particulier, et de la remplacer par la culture de l’arachide à des fins d’exportation (MAÏGA, 1995 ; BARRY, 1998 ; AMIN, 1969). Ce changement de culture a entraîné des modifications sensibles dans la consommation des ménages sénégalais : ils devaient s’habituer à consommer du riz d’importation puisque le riz local allait disparaître (MEURIOT, 2012b).
Le Sénégal reste encore aujourd’hui l’un des plus gros importateurs de riz d’Afrique de l’Ouest. Depuis les années 1990, l’État a privilégié la libéralisation de la filière riz, sa privatisation (BOUSSARD – GERARD - PIKETTY, 2005). Ainsi, l’ensemble des importateurs de riz sénégalais – qui se comporte en oligopole – contrôle ce marché de bout en bout : depuis l’achat de stocks sur les bourses internationales jusqu’aux circuits de distribution, ce qui en Afrique conditionne également les marchands de rue (FALL et SY, 2003). Des jeux d’acteurs se sont mis en place, exacerbés par la flambée du prix international du riz ; une pratique
53 répandue consiste par exemple à maintenir les bateaux (apportant les stocks de riz importés par containers) à quai en attendant une évolution à la hausse du prix international.
A l’opposé, le Mali est un producteur net de riz sur les bords du fleuve Niger notamment. Ici, la préférence des consommateurs va au riz local, le riz importé étant dénigré. La flambée du prix international du riz n’a donc eu qu’un impact mineur comme nous le verrons.
Un cas plus contrasté est incarné par le Cameroun qui non seulement dispose de biens substituts (plantain, manioc), mais a su faire jouer également le facteur ethnographique pour amoindrir les effets économiques de la flambée des prix (MEURIOT-TEMPLE-MADI, 2011).
Un contexte économique contrasté
L’hétérogénéité des économies ouest-africaines a conduit à des situations contrastées en réaction à la flambée des prix de 2007 / 2008. Les premières interrogations se sont portées sur une mesure de la transmission des chocs (MEURIOT et al., 2008), puis sur une analyse de volatilité des prix du riz (MEURIOT et al., 2009)28. Alors que nombre d’économistes pensaient que cette hausse des prix serait une aubaine pour les producteurs africains, force est de constater que rien de tel ne s’est produit (LANÇON – MEURIOT et al., 2011). L’Afrique de l’Ouest s’est orientée vers un nouvel épisode de résilience. Les facteurs avancés sont :
• l’augmentation de la demande mondiale : répondre à l’accroissement démographique quand les surfaces cultivées entre en concurrence avec les agro-carburants,
• les facteurs naturels tels que les aléas climatiques qui entraînent une baisse des stocks, • la hausse du prix du pétrole qui vient percuter le prix des intrants pour les producteurs,
et entraîne les coûts de transport à la hausse pour les consommateurs,
• la dépréciation du dollar dont le corollaire est l’augmentation des transactions financières sur les marchés des produits dérivés des produits agricoles.
Il n’existe pas de consensus sur l’importance de ces facteurs, seulement un constat de paupérisation des économies africaines.
Dans ce contexte, l’économétrie des séries temporelles peut apporter deux types d’information : l’une sur le degré de transmission entre les mouvements internationaux et nationaux, l’autre sur une mesure de volatilité des prix du riz.
LES MECANISMES DE TRANSMISSION : D’UN DIPTYQUE ANALYTIQUE AUX MESURES ECONOMIQUES
La hausse brutale du prix international du riz a eu des répercussions à divers niveaux dans les économies ouest-africaines. Au-delà des cas polaires que représentent le Sénégal et le Mali – entre transmission parfaite et absence de transmission (MEURIOT, 2012b ; MEURIOT & LANÇON, 2013) –, j’ai était amenée à analyser des situations hybrides. Cette hétérogénéité, comme je l’ai rappelé auparavant, est conditionnée par l’existence de produits substituts au riz
28
Ces études ont fait l’objet de rapports de recherche à la demande de la Fondation FARM dans lesquels j’ai dirigé les travaux économétriques qui structuraient l’analyse.
54 qui conditionnent les préférences des consommateurs et donc l’organisation des marchés domestiques des céréales.
J’effectue cette analyse des mécanismes de transmission dans trois dimensions : • une transmission verticale : du prix international vers le prix du riz national,
• une transmission horizontale : du prix du riz national sur les autres produits substituts, • une transmission horizontale indirecte (lorsque cela est possible) : du prix international
sur les prix des produits substituts.
La méthodologie mise en place est une étude dynamique entre les différentes séries de prix. Au terme de cette investigation, j’ai élaboré une grille d’analyse des actions de politiques publiques pour les pays ouest-africains (MEURIOT, 2012b ; MEURIOT & LANÇON, 2013).
L’analyse des mécanismes de transmission
Identifier des mécanismes de transmission entre séries de prix relève de la modélisation dynamique. L’idée première est que s’il y a transmission parfaite alors les séries doivent suivre une même évolution. Nous sommes alors dans un cas de cointégration qui identifie une relation de long terme commune entre séries (GRANGER, 1983 ; ENGLE et GRANGER, 1987). Cependant, l’hétérogénéité des économies d’Afrique de l’Ouest conduit à des situations beaucoup plus contrastées. La cointégration ne peut révéler qu’un cas de transmission (quasi)parfaite, comme je l’ai souligné à plusieurs reprises (MEURIOT, 2008, 2009, 2011, 2012b). Bien des travaux d’économétrie « agricole » s’arrêtent à l’identification d’une relation de cointégration (par exemple HALLAM et al., 2003)… Or, une transmission imparfaite, c’est-à-dire non régulière au cours du temps ou apparaissant par à-coups, ne se manifestera pas par une relation de cointégration : les tests de cointégration seront rejetés.
En revanche, une transmission imparfaite devrait pouvoir être identifiée par un modèle VAR qui exploite les relations causales instantanées et retardées entre les séries (SIMS, 1980). Ce type de modèle, qui n’est finalement que la partie dynamique de court terme du modèle vectoriel à correction d’erreur en l’absence de relation de cointégration (VECM29 : GRANGER, 1983) récupère les influences de court terme entre les séries de prix. Il est donc adapté à la mesure des mécanismes de transmission imparfaite. Bien entendu, l’étude des fonctions de réponse impulsionnelles complèteront cette analyse dynamique. Ces fonctions de réponse comme prolongement du modèle VAR sont déjà présentes dans l’article de SIMS (1980), bien qu’il n’en donne pas d’exemple30. Il faudra attendre 1992 et les travaux de LÜTKEHPOL et REIMERS pour une rationalisation entre cointégration, modèle VAR et fonctions de réponse impulsionnelles.
FEVE (2005) pointe cependant une faiblesse de ces fonctions, comme le manque de précision lié à des intervalles de confiance trop larges. Mais ce constat est valable pour toute l’estimation économétrique qui évolue dans un univers probabiliste depuis les travaux de
29 Le modèle VECM accole la dynamique de long terme (cointégration) à la dynamique de court terme entre séries. Il ne peut exister de VECM qu’entre séries cointégrées sinon on tombe dans le champ des « spurious regressions » mis en exergue par GRANGER et NEWBOLD (1974).
30
55 HAAVELMO (1944). L’imprécision dont parle FEVE devrait nous amener à raisonner en terme d’« indicateurs » d’évolution plus qu’en valeurs absolues. Les dynamiques révélées par ces fonctions sont intéressantes pour l’économiste parce qu’elles nous renseignent sur les délais
de transmission. En présence d’une transmission imparfaite, l’analyste doit être capable de
mesurer l’intensité du degré de transmission mais également les délais nécessaires à ces mécanismes de transmission : des délais importants seront révélateurs d’une capacité de résistance du marché observé. De façon analogue, un degré d’intensité de transmission faible témoignera de la déconnexion (étanchéité) du marché par rapport aux fluctuations internationales.
Le modèle VAR et ses extensions ont été conçus par SIMS pour analyser les interrelations entre variables à l’intérieur d’un système économique. Ces interrelations reposent sur des relations causales « au sens de Granger ». Elles exploitent toutes les directions et les temporalités entre les séries.
J’ai donc élaboré un organigramme depuis 2008 pour analyser le polymorphisme des mécanismes de transmission :
Graphique 1 – Organigramme pour l’étude des mécanismes de transmission
MEURIOT et al. (2011)
La réponse des marchés locaux : quelles mesures de politique économique ?
Les résultats économétriques obtenus au cours de plusieurs types d’investigation ont été reçus avec enthousiasme de la part des partenaires d’Afrique de l’Ouest – des chercheurs autant que des politiques. Mais à ce stade de l’analyse, leurs connaissances du terrain m’étaient
Identification de la série :
Tests racine unitaire
Série intégrée I(1) : DS Subit des chocs
permanents
Série non intégrée I(0) : TS Subit des chocs transitoires
Modélisation multivariée
Toutes les séries sont I(1)
Tests de causalité (Granger 1969)
Modèle VECM
Décomposition
Dynamique de long terme : coefficient de la variable
de cointégration dans le modèle
Dynamique de court terme: coefficients sur ∆Yt, ∆Xit
et cointégrées Sans relation de cointégration Quelques séries sont I(1)
et cointégrées
Toutes les séries sont I(0) Sans relation de
cointégration Estimation de la
variable de cointégration Zt qui
remplace les séries cointégrées pour la
suite de la modélisation
Modèle VAR sur variables stationnarisées Fonctions de réponse
impulsionnelles
56 nécessaires pour boucler le travail d’économétrie tel que je l’ai toujours conçu, à savoir le retour à la réalité économique. Ainsi, les partenaires m’ont permis de comprendre ce que j’observais depuis mes résultats économétriques : pourquoi tel délai, pourquoi telle résistance sur tel marché, etc. Pour eux, ces résultats avaient quelque chose de magique puisqu’ils attestaient des pratiques et des jeux d’acteurs. J’ai ainsi poursuivi ce travail en mettant en parallèle les résultats économétriques et les mesures économiques potentielles. J’ai construit une grille d’analyse économique en réponse aux différents mécanismes de transmission :
Tableau 1 – Grille d’analyse des actions de politiques publiques
Nature de la transmission
parfaite imparfaite absence
Conséquences économiques
Dépendance totale aux fluctuations du prix
international
Impact relatif des fluctuations du prix
international
Indépendance totale aux fluctuations du prix
international
Poids des actions de politiques publiques
Faible : Dépend des conditions
économiques pour s’affranchir du produit importé (ces conditions
sont généralement quasi-inexistantes) Ne peuvent intervenir
dans le court terme.
Relatif : Encourager le développement des
cultures locales y compris des produits
substituts. Soutien aux agricultures locales. Maintien de l’offre locale. Fort :
Améliorer les conditions de production et de commercialisation des produits
locaux pour renforcer cette indépendance. Régulation par l’offre et la
demande. Mesures économiques Politique de stockage en fonction du niveau du prix à l’importation. Accords bilatéraux ? Promouvoir l’agriculture locale par un développement agro-économique. Diversification alimentaire du marché intérieur. Mise en place de barrières douanières à l’importation. Suspension des taxes sur les produits locaux.
Subventions en faveur de la production
nationale. Politique des « stocks
régulateurs »
Développement agro-économique pour améliorer les
conditions de production et de commercialisation des produits
locaux.
Côté court du marché
L’extérieur : contraignant pour les
économies
Arbitrage sur l’influence de l’extérieur par les acteurs et décideurs nationaux et locaux
Acteurs et décideurs nationaux et locaux : pas de contrainte
extérieure
MEURIOT (2012b)
La combinaison de l’organigramme et de cette grille d’analyse nous conduit à la conclusion que le degré de transmission est inversement proportionnel à la liberté d’action des acteurs et
des décideurs politiques, comme j’ai pu le mentionner (MEURIOT, 2012b). Cette grille est transposable à d’autres types d’analyse de marchés à condition de bien identifier le côté court du marché.
57 Mais l’analyse des mécanismes de transmission n’est qu’une partie du travail d’analyse des répercussions du choc initié par la flambée des prix des matières premières. Les économistes se sont rapidement interrogés sur la contagion induite dans les économies des pays en développement et donc sur une éventuelle volatilité des prix des matières premières agricoles.
LA VOLATILITE DES PRIX : LES JEUX D’ACTEURS REVELES ?
Il persiste une confusion en économie agricole sur ce qu’est réellement la volatilité. Nombre d’économistes considèrent qu’un mouvement quelconque du prix est signe de volatilité. Ainsi voyons-nous encore de nombreux travaux sur la volatilité qui se résument à des analyses en coefficients de variation. Or, la volatilité telle qu’analysée en économétrie des séries temporelles (ENGLE, 1982 ; BOLLERSLEV, 1986) est bien plus précise.
La modélisation de la volatilité à partir du processus d’anticipation (ENGLE, 1982)
Lorsque ENGLE met au point le modèle autorégressif à hétéroscédasticité conditionnelle (ARCH), il est à la recherche d’une capture des processus d’anticipation des agents (MEURIOT, 2012a). Son intuition est que l’anticipation ‒ non prévisible ‒ échappe à l’identification du processus générateur de la série. Elle ne peut alors se loger que dans la variance du processus, et uniquement dans un domaine hors de la loi normale. Il s’agit de mouvements erratiques de la variance et dépendant du temps. L’analyse de ENGLE est qu’il reste un autre processus générateur dans la variance, conditionné par l’historique du processus, différent de celui qui anime la partie déterministe. C’est cette dépendance temporelle dans la chronique résiduelle qui caractérise un processus de type ARCH. Cette particularité viole l’hypothèse d’homoscédasticité des résidus requise pour modélisation. Le modèle ARCH est donc construit à partir de la chronique résiduelle des séries et recherche un nouveau processus générateur (différent du processus générateur initial) dans cette série. Dès le résumé de l’article de 1982, ENGLE insiste sur la particularité des modèles ARCH et en circonscrit l’analyse :
« Ce sont des modèles de moyenne nulle, des processus non corrélés sériellement avec des variances conditionnelles à leur passé non constantes, mais dont les variances non conditionnelles sont constantes. […] Pour tester si les résidus suivent un processus ARCH, nous employons la procédure du multiplicateur de Lagrange. Le test est simplement basé sur l’autocorrélation du carré des résidus des MCO. »
Ainsi, si les processus ARCH identifient des processus d’anticipation, alors ils sont adaptés à l’identification de la volatilité qui se traduit par ces mêmes mouvements erratiques. En conséquence, tout mouvement de variance n’est pas assimilable à de la volatilité : la volatilité, telle qu’elle est appréhendée en économétrie des séries temporelles, est cette partie d’un mouvement tendanciel qui échappe à une quelconque forme de régularité apparente (tendance, saisonnalité, cycle déterministe). Par conséquent, lancer des analyses de
58 volatilité à partir des coefficients de variation risque de conduire à une surestimation de la volatilité.
En 1986, BOLLERSLEV généralisera dans le temps le modèle ARCH de ENGLE en adaptant le modèle à des structures de retard plus longues. L’un des intérêts de ces modèles est de distinguer entre l’influence de l’historique du processus observé et celle des variables exogènes conditionnant l’évolution de ce processus. L’estimation se décompose en deux étapes :
• l’estimation d’un processus par rapport à des variables exogènes supposées contribuer à son évolution,
•
l’estimation du processus résiduel en distinguant la contribution du processus initial et celle des variables exogènes.Les jeux d’acteurs révélés ?
Au cours des différentes analyses que j’ai menées, il est apparu manifeste que les deux coefficients d’un processus GARCH(p,q) avait un rôle particulier dans la manifestation de la volatilité des prix. Si nous reprenons l’écriture d’un processus GARCH, alors les deux éléments qui le composent représentent deux types de volatilité distincts :
• le premier ( ) 1 2
∑
= − p i i t iεα intègre les influences environnementales du processus donc un aspect exogène de cette volatilité,
• tandis que le second ( )
1 2
∑
= − q j j t jhβ
incarne un aspect endogène de la volatilité.Ainsi, en remontant à l’analyse économique des marchés étudiés, nous pouvons distinguer entre31 :
une volatilité de nature conjoncturelle qui est conditionnée par des événements
extérieurs d’échange associés à la formation du prix (aléa climatiques, techniques, etc.) qui s’écrit ( )
1 2
∑
= − p i i t iεα et est appréciée par le passé des résidus. On capture ici les effets fréquents (exogènes).
Une volatilité de nature structurelle qui est conditionnée par des variations de
prix parfaitement imprévisibles et résultant essentiellement du comportement des agents. Cette volatilité est endogène au marché. Elle peut être considérée comme un indicateur de performance des marchés. Elle se manifeste par
) ( 1 2
∑
= − q j j t jhβ
, expression dans laquelle intervient la mémoire de la volatilité, les influences de long terme. Nous sommes vraisemblablement dans ce cas dans la manifestation d’une volatilité pure, qui ne s’explique par aucun événement extérieur et demeure par conséquent non prévisible.
31
59 Ces conclusions apparaissent dans MEURIOT et al., 2009.
Les comportements à risque des acteurs : la décomposition en ondelettes
Plus récemment, j’ai collaboré à un travail exploratoire sur la stratification des comportements anticipatifs des agents à partir d’une décomposition en ondelettes (DIALLO – MEURIOT – TERRAZA, 2012a et 2012b). Face à l’émergence d’une nouvelle instabilité du prix des matières premières agricoles, la question se pose de comprendre le rôle des acteurs financiers sur le cours de ces matières premières.
Les transactions ont plus que triplé entre 2002 et 2008. Parmi les raisons invoquées, SCHERER et HE (2008) estiment que cet accroissement des transactions sur les marchés des matières premières agricoles est dû au type de prime de risque – unique et non reproductible – associée à ces produits. DOMANSKI & HEALTH (2007) ont observé une corrélation positive du cours de ces produits avec l’inflation, et une corrélation négative avec le dollar. Ainsi, ces cours joueraient le rôle d’une couverture et confèrerait ainsi un statut financier particulier aux matières premières agricoles, ce que résument GORTON et ROUWENHORST (2004) en définissant ces produits comme des actifs particuliers. Mais quel est le rôle des opérateurs dans l’accroissement de l’instabilité des prix des matières premières ?