Alimentation animale et dynamique des prix des matières premières sur le marché français

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Alimentation animale et dynamique des prix des

matières premières sur le marché français

Yves Dronne, Christophe Tavéra

To cite this version:

Yves Dronne, Christophe Tavéra. Alimentation animale et dynamique des prix des matières premières sur le marché français. [Rapport de recherche] INRA. 1990, 41 p. �hal-01891734�

·:TY~i05ll9G

I

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!

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1 1

l

1 1 1 ALIMENTATION ANIMALE E T

DYNAMIQUE DES PRIX

DES MATIERES PREMIERES SUR LE

MARCHE FRANCAIS

par

Y. DRON?Œ", C. TAVERA*

*

I.N.R.A. -

Station d'Economie et Sociologie Rurales de Rennes

-65, rue de St-Brieuc - 35042 Rennes Cédex (France)

INTRODUCTION

Plusieurs auteurs ont cherché à représenter le comportement de demande de matières premières du secteur français de l'aliment composé. La plupart de ces travaux utilisent un modèle économétrique identifié à partir de la théorie néoclassique du producteur et de la théorie de la dualité. Sous diverses hpothèses relatives aux caractéristiques de la fonction de production d'aliments composés, i l est alors possible d'estimer les élasticités de substitutions directes et croisées entre les différents ingrédients utilisés par ce secteur (voir par exemple Surry 1984, 1990 ou Dronne 1990) ..

Or ce type d'approche souffre de trois inconvénients majeurs

Tout d'abord, les différentes matières premières regroupées par familles sur la base d'un examen - a priori leurs compositions nutritionnelles. Le découpage standard se

sont - de fait généralement en céréales, produits riches en protéine et produits de substitution des céréales. Une telle méthode est justifiée par le fait que l'estimation simultanée d'un modèle de demande dérivée comprenant autant d'équations que de produits deviendrait vite ingérable. Une autre justification peut être trouvée dans le fait que la fonction de production utilisée étant fréquemment une fonction translog les équations de demande estimées sont en fait des équations de parts des différents produits dans le coüt total du secteur. Or les résultats économétriques sont rarement convenables lorsque ces parts sont faibles. Ce type de procédure pose donc le problème de la dépendance des résultats obtenus par rapport au regroupement retenu. De plus, certains produits utilisés par ce secteur (pulpe de betterave, sons . . . ) ont parfois

une composition nutritionnelle "mixte·. Il est alors difficile de les inclure - a priori - dans telle ou telle famille.

- En second lieu, la majeure partie de ces travaux est basée sur l'estimation de fonctions de demandes dérivées statiques où les décisions des producteurs sont basées sur les prix observés. Or i l est difficile d'imaginer que les firmes de l'aliment composé réalisent instantanément leurs plans optimum. Il semble en effet beaucoup plus concevable que ces firmes n'adaptent que graduellement leur demande de matière première à leur niveau désiré selon un mécanisme d'ajustement dynamique. De plus, si ces entreprises réagissent non pas aux prix observés des matières premières mais plutôt aux prix anticipés, i l est alors possible de montrer que les fonctions de demande doivent être réécrites sous forme dynamique (Sargent 1978). Sous certaines hypothèses le modèle économétrique adéquat est alors un modèle Vectoriel Autorégressif (VAR) contraint (Rossi 1988). Il faut cependant reconnaitre ici que les modèles dynamiques du comportement de la firme n'ont été que peu étudiés en comparaison de la quantité de travaux sur les formes fonctionnelles flexibles.

Enfin, les résultats obtenus la forme fonctionnelle retenue pour

(Cobb-Douglas, Translog . . . ).

sont souvent sensibles à

la fonction de production

L'objectif de ce travail est de proposer une méthode alternative d'analyse des relations de substituabilité/ complémentarité de court-terme entre les matières premières de l'alimentation animale fondée sur l'estimation d'un modèle VAR des prix de ces produits. Une telle procédure possède deux types d'avantages. D'une part elle ne repose que sur les régularités observées entre les séries de prix et aucune contrainte théorique (si ce n'est le choix du vecteur de prix retenu) n'est donc imposée aux données. Ce type de technique de modélisation s'inspire donc d'une approche de type séries temporelles où seule

données est

de regrouper

l'information contenue dans les

part, i l n'est Plus nécessaire

famille et i l est donc possible d'examiner

utilisée. D'autre

les produits par

le comportement de

chacune des matières premières Prises individuellement.

Par contre, les résultats obtenus ne peuvent pas être

interprétés en termes d'élasticités de substitution. Ils doivent

être considérés comme des indicateurs du degré de

substituabilité/complémentarité à court terme des produits

retenus. Le vecteur des produits, considéré dans ce travail,

couvre à peu près 70 % du volume des matières premières utilisées par le secteur français de l'aliment composé et l'estimation porte sur la période janvier 1977-novembre 1987.

I-

CARACTERISTIQUES DU MARCHE FRANCAIS DES MATIERES PREMIERES POUR L'ALIMENTATION ANIMALE

Le secteur de 1 'alimentation animale représente

en 1988 une consommation d'environ 30 millions de

produits concentrés (autres que les fourrages).

en France

tonnes de

Il constitue de loin le premier débouché intérieur pour un certain nombre de grandes cultures françaises (à commencer oar les céréales, les oléagineux et les protéagineux) mais utilise aussi

des tonnages très importants de produits imoortés tels que le

tourteau de soja ou le manioc. A côté de ces grands produits on

trouve également, pour des tonnages sans cesse croissants, un

très grand nombre de produits divers, obtenus en France ou

importés, qui sont dans la olupert des cas des sous-orodui ts

d'industries agro-alimentaires comme le corn-gluten-feed, les

Globalement la structure de ce secteur est représentée par le schéma suivant.

Schéma 1. Utilisation d'ingrédients en alimentation

(France-1988, Unités : millions de tonnes)

aliments composés céréales 5, 0 (31 HRP 4 , 1 PSC 3, 3 autres 3,7 %)

r

,•h•••-•1••••••

1

1, 2 î 1, 4 0,8 0,2

'

1

i

1 autoconsommation 10, 1

-

-

- -

- - - -

-

- -

-

- - ---

---

"'1

_j

---

~: '.: '. ----'. --'.

~

:~ ---

---/:~ _____

j

~

---t---t

__

...

_

...

__

j

Total : 19,7 , (dont céréales 31 %)

!

~ - - -

'

_

---

---r

--

Alimentation_ animale

--

j

Total : 29,8 (dont céréales 55 %) 1 10, 1 animale

On constate qu'il y a en fait trois sous-secteurs de poids différents.

Le premier correspond à l'autoconsommation (presque

uniquement de c~réales). Bien qu'il représente un tonnage très

important (10 millions de tonnes), i l ne se trouve pas pris en compte dans notre étude car ces produits ne sont

- Les achats directs par les éleveurs constituent le second sous-secteur. Ces metières premières sont destinées à complèter les produits autoconsommés. Elles sont, soit utilisées en l'état, soit incorporées dans des aliments composés fermiers soit complémentées par des aliments composés achetés à l'industrie. Dans tous les cas, compte tenu du faible nombre de cellules de stockage dont disposent les éleveurs,

premières utilisées est faible.

la variété des matières

- Enfin le sous-secteur le plus important à la fois par son tonnage et par son rôle dans la détermination des prix des différents ingrédients est celui de l'industrie des aliments

composés. Celle-ci a utilisé 16,1 millions de tonnes1 de matières

premières en 1988. Les matières premières représentent en fait plus de 80 % du coQt de production des aliments composés. Cette industrie a donc mis au point des techniques efficaces visant à diversifier ses consommations de matières premières pour ne pas trop dépendre de quelques marchés et pour optimiser la composition

de ses divers types d'aliments.

La formulation, basée sur la programmation linéaire, est au coeur de la stratégie d'approvisionnement de ces firmes. Elle part du Principe que les différents types d'animaux n'ont pas besoin sp~cifiquement de telle ou telle matière première, mais seulement

d'un ensemble de nutriments (énergie, protéine, acides aminés, cellulose) en quantité minimum ou maximum. Avec le développement des moyens informatiques, la fréquence des calculs des rations

1

Ce chiffre ne prend fabrication des aliments

très spécifiques et

pas en compte les d'allaitement qui peu substituables aliments pour porcs, volailles, bovins, etc . . .

produits utilisés pour la sont pour la plupart avec ceux destinés aux

correspondant au coût minimum du kilo d'aliment est devenue très grande. Ce procédé détermine donc très directement, lorsque les prix de marché sont connus, la consommation dans chaque ration de

chaque matière première. Même si quelques matières premières jouent un rôle prédominant (céréales, tourteaux, . . . ) i l existe en fait un très grand nombre de produits régulièrement utilisés par l'industrie des aliments composés2. Cependant ceux-ci peuvent être

regroupés en quelques grandes familles. _{Les trois catégories}

standard sont les céréales (principalement le maïs, le blé,

l'orge et dans une moindre mesure l'avoine et le sorgho) , les matières riches en protéines (MRP) qui comprennent les tourteaux

d'oléagineux et les farines de viande et de poissons et les

produits de substitution des céréales (PSC) qui, selon la

définition règlementaire comprennent le manioc, la ·patate douce, les sons de blé, de riz et d'autres céréales, les drêches de

distillerie, le corn-gluten-feed, la pulpe de betterave, les

pulpes d'agrumes et les déchets de fruits.

Cependant, bien que consacrée par l'usage, cette répartition

de l'ensemble des matières premières en quatre familles (en

incluant la catégorie "divers"), pose divers problèmes pour l'analyse des interactions entre les différents marchés.

Le premier tient à l'hétérogénéité de la composition des

matières à l'intérieur d'une même famille. Ce phénomène qui est particulièrement important pour les MRP, les PSC et a fortiori les

divers, laisse prévoir que les comportements de

complémentarité-substitution des différents produits d'une même

2

L'enquête périodique du SCEES sur les consommations de matières

famille peuvent être en fait très différents3.

Le second problème tient au fait que tous les produits d'une même famille ne dépendent pas toujours d'une même organisation de marché. En dehors de la catégorie "diversN (qui représente 23 % du tonnage total), cela est particulièrement net pour les PSC oü l'on trouve aussi bien des produits soumis à un système de prélèvement

comme le son, que des produits soumis à un système de

contingentement comme le manioc et la patate douce ou des produits dont le marché est totalement libre sans aucun droit de douane ni aucune limite quantitative à l'importation comme le corn-gluten-feed et les pulpes d'agrumes. De même à l'intérieur des MRP i l existe jusqu'à la période actuelle, une différence d'organisation de marché importante entre le secteur du soja dans lequel la plupart des tourteaux sont importés librement des pays-tiers et celui du colza-tournesol dans lequel la plupart des tourteaux sont produits dans la CEE après avoir bénéficié d'aides communautaires versées aux triturateurs et destinées à combler l'écart entre les Prix communautaires et les prix mondiaux de ces graines.

L'objectif de ce travail est donc d'étudier le degré de

substituabilité-complémentarité des différentes matières premières

sans regrouper a priori les produits en plusieurs catégories. Nous avons pour cela recours à l'analyse des relations dynamiques entre les prix de marché de chaque matière première prise individuellement.

Nous avons retenu dans ce travail _{les 11 matières premières}

3 Dans la familles est ou faible so us-estime-r-ingrédients plupart des supposée a sont rarement modèles priori et réalisés. les élasticités-prix

individuels mais cela

économétriques les tests

l'existence de ces forte de séparabilité

Cela conduit, généralement, à directes et croisées des a .par contre l'avantage de simplifier les modèles et de les rendre plus stables.

présentées dans la partie supérieure du Tableau 1. Celles-ci représentent globalement un tonnage de 11,2 millions de tonnes soit 70 % des ingrédients utilisés dans les aliments composés ..

Tableau 1 Utilisation des ingrédients en alimentation animale. Données Françaises pour l'année 1988 (unité milliers de tonnes)

blé maï s orge T. de T. de

"'

soja ,_, colza T. de tournesol pulpe de betterave luzerne son de blé matières grasses manioc aliments composés 1 972 2 293 632 2 158 575 504 195 384 1 448 304 685 achats t o t a l des co mmer-éleveurs c i a l i s é

~

300 500 200 1 277 75 800 186

~

2 300

~

2 800 830 3 435 650 504 1 000 570 1 448 304 685 non commer-c i a l i s é 3 600 1 700 3 500 TOTAL 11 150

~

3 338 14 488

~

8 800

---

oléagineux/protéagineux 1 498 € 1 498 € CGF+solubles de maï s 793 € 793 € f a r i n e s animales 506 506 autres tourteaux 379 31 410 divers 1 773 200 1 973 1 300

---

TOTAL 16 099 3 569 19 668 10 100

"' T. de Soja Tourteau de Soja T. de Co lza Tourteau de Colza

T. de Tournesol Tourteau de Tournesol

Sources SCEES/OHIC/Estimations

On constate oue 4 produits représentent un tonnage particulièrement important i l s'agit dans l'ordre, du maïs, du tourteau de soja, du blé et du son. Ils représentent ensemble 49 % du tonnage total. Par rapport aux catégories définies précédemment, on voit oue 3 appartiennent à la famille "céréales" (blé, maïs, orge), 3 à la famille MRP (tourteau de soja, de colza

et de tournesol),

de betterave) et

matières grasses).

3 à la catégorie PSC (manioc, son de blé, pulpe 2 à la catégorie di vers ( luzerne déshydratée,

Par rapport au tonnage total représenté par

chaque famille, les produits sélectionnés correspondent à 97 %

pour les céréales, 70 % pour les MRP, 71 % pour les PSC et seulement 19 % pour les "divers". En dehors de cette dernière

catégorie les produits retenus fournissent donc une assez bonne

représentation des familles d'ingrédients.

La sélection des matières premières pour l'étude a été faite en tenant compte du tonnage représenté par chaque produit, mais aussi de la disponibilité d'une série de prix mensuels homogènes sur une assez longue période. L'absence de telles séries explique la non prise en compte de produits qui sont devenus en 1988 aussi importants que le pois protéagineux et le corn gluten feed (ou soluble de distillerie). En effet le développement de la

consommation de ces produits étant, en France, assez récent, les

séries de prix sont trop courtes pour se prêter à une analyse statistique efficace.

II-

DERIVATION

THEORIQUE

INGREDIENTS

DES

RELATIONS

ENTRE

LES

PRIX

DES

Dans cette partie nous établissons les liaisons théoriques entre les prix des matières premières de l'alimentation animale à

partir du programme de production du secteur français de l'aliment

composé. Nous supposons pour cela que dans le court-terme, ce

production étant donné le vecteur des volumes d'aliments composés

produits Q , le vecteur des prix P=(P1, . . . ,Pn) associé au vecteur

des inputs variables X=(X1, . . . ,Xn ) et le vecteur des inputs

quasi-fixes Z. Il existe alors une fonction de coQt restreinte

duale de la fonction de transformation sous-jacente F :

RC = min [P'.X

X

= RC (P Q,Z)

F (Q , X, Z ) = 0 ]

En supposant que RC vérifie

(1)

( 1, )

les conditions usuelles de

régularité4 , l'application du lemme de Shephard permet d'établir

la fonction de demande compensée conditionnelle de chaque input i:

D i

=

oRC ( • ) /

o

p

i

=

D i ( P ; Q, Z) pour (2)

A court terme, l'offre de chaque matière première i sur le

marché de Rotterdam est supposée prédéterminée et constante au

niveau Si. En supposant que chaque marché est en position

d'équilibre (Si= Di), i l vient alors :

EDi (P 0i) = 0 pour = 1, .... ,n (3)

où EDi est la fonction d'excès de demande du bien i et 0i =(Q,Z,Si)

4

RC est décroissante par rapport aux prix inputs, non

décroissante non

par rapport à l'output, non croissante

des

par rapport

homogène, aux prix

aux facteurs quasi-fixes,

et deux fois

concave, continue des inputs variables.

positive, différentiable

linéairement par rapport

Le système (3) permet alors de calculer le système des prix

*

*

*

d'équilibre P = (P1, . . . ,Pn) en fonction des valeurs d'équilibre

-:o:

des déplaceurs d'excès de demande 8i , i = 1, . . . ,n :

"'

-ED i ( P , 8 i ) = 0 pour = 1, . . . ,n (4)

A partir de cette position d'équilibre, toute modification

exogène du déplaceur d'excès de demande d'un bien k

_

..

éh va produire un déséquilibre sur le marché du bien k qui va

affecter l'ensemble des autres marchés. Durant le processus

d'ajustement vers la nouvelle position d'équilibre, les variations

des prix des différents ingrédients consécutives au choc d8k

dépendent des relations de subst i tuabili té-complémentarité entre

les différents ingrédients.

Dans le cas d'une variation exogène d8k du déplaceur d'excès

de demande du bien k, la linéarisation de (4) au voisinage de

l'équilibre conduit à n

t~l

e . . . ( dP j / d 8 k ) ₌ 0 pour = 1, . . . , n et "#- k (Sa) l J e k j . ( dP j / d 8 k ) + oEDk/o~k

=

0 pour

=

k (Sb) j=l

où e . . est la dérivée partielle de la fonction de demande de

l J

produit i par rapport au prix du produit j alors que oEDk/oBk

représente la dérivée de la fonction d'excès de demande de produit

k par rapport à 8k .

Le système (5) peut être réécrit sous forme matricielle

selon :

où E=[e .. ] est la matrice (nxn) des dérivées partielles des l J

fonctions de demande, P ek est le vecteur colonne (nx1) dont les

composantes sont dPi/d0k (i=1, . . . ,n) et Dek est le vecteur

colonne (nx1) dont le kième élément est égal à la dérivée de la

fonction d'excès de demande du bien k par rapport à 0k (ôEDk/ô0k)

et tous les autres éléments sont égaux à zéro. La solution de (6)

est alors donnée par

dPi/d0k = -(Eik/lEl).(ÔEDk/ô8k) 'rli=1, . . . ,n. (7)

(i,k) de la matrice E et IEI

valeur du multiplicateur

des dérivées partielles des

où Eik est le cofacteur de l'élément

est le déterminant de E. La

dP i / dBk dépend donc de l'ensemble

fonctions de demande d'ingrédients.

Dans le court terme, les relations de

substitution-complémentarité entre les différents ingrédients sont

essentiellement basées sur leur teneur en énergie et en orotéine5 .

Nous supposons donc ici que deux produits riches en énergie (ou en

protéine) se comportent comme des produits substituts alors que deux produits, l'un riche en protéine et l'autre riche en énergie,

se comportent plutôt comme des produits complémentaires. Dans ce

papier, nous supposons de plus que la matrice E des dérivées

partielles des fonctions de demande vérifie la règle de

Morishima : 5 En nous considération qui peuvent si tuant dans les éventuels le court effets

transformer certaines

terme nous

d'expansion

relations de complémentarité. Voir

relations par Vermersch ( 1989) ne de prenons pas en plus long terme de substitution en exemple Guyomard

signe(e.

1.e1 .)

=

signe(e .. )

j J 1 J ~ i,j,l distincts (8)

où signe(x) représente le signe du terme x.

Cela revient à supposer que (a) si le bien i est le substitut

d'un substitut ( ou le complément d'un complément) du bien j , le

bien i est alors un substitut du bien j (b) si le bien i est un

complément d'un substitut (ou un substitut d'un complément) du

bien j , le bien i est complémentaire du bien j .

Sous les hypothèses de stabilité usuelles du système (5) i l

est alors possible de montrer à partir de l'équation (6) que

(Murata, 1986)

signe ( dP i / d 8 k) = signe ( ( e

1 k. ( OED k / 08 k) )

pour = 1, . . . ,n et 1 #- k

et Eii/ IE

I

<

O soit signe(dPk/d8k ) = signe(OEDk /o8k)

pour 1 = k

(9a)

(9b)

En d'autres termes une augmentation exogène de l'excès de

demande de bien k aboutit à une hausse du prix du bien k et à

une augmentation (réduction) du prix des produits substituts

(compléments) du bien k. Par conséquent, si l'on suppose que sur

les prix des matières premières de l'alimentation animale sont

principalement déterminés à court-terme par la demande du secteur

de l'aliment composé, i l est possible de clarifier les relations

de substitution-complémentarité entre ces produits en analysant les réactions des prix de ces ingrédients à la sui te d'un choc exogène sur l'un d'entre eux.

III-

LE MODELE ECONOMETRIQUE

Dans ce travai 1, nous faisons tout d'abord l'hypothèse que du fait des coats d'ajustements ou des effets d'anticipations dans le comportement du secteur de l'aliment composé, les relations du système (6) ne sont pas réalisées à chaque instant et que la

transmission des variations des prix prend un certain temps.

L'ensemble des interactions dynamiques des prix des différents produits est alors estimé à l'aide du modèle vectoriel autorégressif (VAR) suivant

(8)

oû est un processus stochastique station:-iaire dont les composantes sont les prix des matières premières de l'alimentation animale, D(L) est une matrice dont les éléments sont des polynômes retard d'ordre p e t Ut est un bruit blanc vectoriel (de matrice des variances E) qui représente les innovations de Pt. Le vecteur Ut représente donc les chocs imprévisibles pouvant faire dévier les prix de leur niveau d'équilibre.

Cependant, les coefficients de la forme autorégressive d'un modèle VAR n'étant pas directement interprétables, les relations de complémentarité de substitution entre les produits seront donc analysés à partir des multiplicateurs dérivés du modèle VAR. 6

6 Notons i Ci des coOts justification Les relations résultats du produits que le modèle (4) statique ne doit d'une ( 4 ) modèle de modélisation ne sont VAR là quant l'alimentation dérivé pas VAR qui d'un être programme considéré de nature mimisation comme 1 a dynamique. que aux pour est par

permettre d'interpréter les

des de relations animale entre en les prix termes

Il existe plusieurs techniques pour déterminer le degré d'autorégressivité d'un modèle VAR. Cependant leur application se restreint aux modèles où toutes les variables entrent dans le système avec le même ordre d'autorégressivité. Or cette restriction peut non seulement réduire l'efficacité de la procédure de détermination de l'ordre du système mais elle peut également biaiser la valeur retenue pour l'ordre du modèle (Akaike 1970). Qui Plus est, lorsque chaque variable influence les autres variables avec un retard du même ordre - ce qui est le cas avec les modèles VAR usuels le nombre de paramètres croit avec le carré du nombre de variables et épuise rapidement le nombre de degrés de liberté.

La procédure proposée par Caines-Keng et Sethi (1981) permet d'identifier les coefficients de la matrice D(L) sans imposer l'égalité des retards de chaque variable et sans faire appel à un quelconque a priori théorique : toute l'information utilisée dans cette procédure de spécification est extraite des données disponibles. Cette méthode est une approche séquentielle basée sur le concept de causalité de Granger et le FPE d'Akaike. Elle aboutit à une réduction du nombre de coefficients estimés en autorisant chaque variable à intervenir avec un nombre de retards spécifique et en permettant à chaque variable d'être expliquée par un sous-ensemble de l'espace des variables. Le détail de cette méthode est présenté en Annexe A.

Les propriétés dynamiques du système finalement identifié sont déterminées à partir du calcul des multiplicateurs dynamiques. Les multiplicateurs résument en fait l'ensemble des interactions qui existent entre les variables du modèle. Or, dans le cadre d'une modélisation VAR toutes les variables prédéterminées sont des endogènes retardés et les multiplicateurs dynamiques sont donc calculés à partir d'un choc stochastique unitaire sur le terme d'erreur et sur la base de la

représentation moyenne mobile multivariée (VMA) du modèle VAR

(9)

Dans ce papier, seuls les multiplicateurs totaux seront commentés. Ces derniers représentent alors par exemple l'effet total d'une variation exogène du prix Pj du bien j sur la valeur prévue du d'équilibre prix Pi du atteinte. bien Plus i une fois précisément si la nouvelle position (m)

IM1J est le multi-plicateur instantané qui mesure l'impact sur l'évolution prévue de la variable Pi à la période (t+m) d'une modification de la variable Pj en t, le multiplicateur total correspondant (LMij) représente la variation totale de l'évolution prévue de Pi lorsque m tend vers l'infini :

0 E [pi ] 0 E _{[ èip i t+h]}

t+m ('() _<O

IM i / h)

LM i j ::: _{lim = E = E (10)}

m,.<:0 0 _Pjt h:::1 0 _Pjt h==l

où E(.) est l'opérateur espérance.

Un multiplicateur positif (négatif) révèle alors une relation de substituabilité (complémentarité) entre les ingrédients i et J.

IV- DEFINITION ET CARACTERISTIQUES DES DONNEES

Les prix utilisés dans cette analyse sont les prix mensuels du blé (Blé), du maïs (Maïs), de l'orge (Orge), du tourteau de soja (Soj), du tourteau de tournesol (Tour), du tourteau de colza (Col), de la pulpe de betterave (Bet), de la luzerne (Luz), du son

gros (Son), de la graisse (Gra) et du manioc (Man), pour la

période janvier 1977-novembre 1987.

Comme la plupart des

les modèles méthodes d'analyse VAR s'appliquent à des des séries séries temporelles,

stationnaires. Or aucune des séries retenues n'est immédiatement

stationnaire. Elles incorporent toutes une tendance et/ou une

composante saisonnière.

Etant donné que les résultats des tests de causalité de

Granger sont parfois sensibles à la procédure de stationnarisation

retenue (Stock-Watson 1989), la méthode de stationnarisation

adéquate pour chacune de ces séries est déterminée à l'aide des

tests de Dickey-Fuller (1979 et saisonnières saisonnières. et de Hasza-Fuller 1981) pour les ( 1982) pour séries non les séries

Pour chaque série xt ces tests sont basés sur les estimations

oar MCO des modèles suivants :

- Séries non saisonnières

p = a +

/3t

+ px t _ 1 + I:

e

_

l:lx t _ + ut i=1 1 - 1 p = a + pxt-l + L 8.6x . + ut i=l 1 t - 1 - Séries saisonnières q + L e_M X - + ut . l 1 s t - 1 1=

q

(e) xt = ôlxt-1 + 62~xt-s + Ô3Âsxt-1 +i;leiMsxt-i + ut

où s est l'ordre de la saisonnalité (s=12 pour les séries mensuelles), Âxt = (xt-xt_₁), Âsxt = (xt- xt-s)' Djt représente des variables indicatrices saisonnières : Djt = 1 si t=j et

Djt

=

0 si t~j et ut est un processus aléatoire iid(O;ou2 )

Le nombre de retards (pet q) à retenir est choisi de façon à

ce que les erreurs soient de type bruit blanc. Pour tous les tests

l'hypothèse nulle testée est que la série incorpore une

composante de tendance stochastique (avec ou sans terme constant)

et/ou une composante saisonnière stochastique. Sous l'hypothèse

nulle, la série xt doit donc être différenciée afin d'être rendue stationnaire.

Les statistiques utilisées pour ces tests sont les Student

des paramètres concernés et des rapports de vraisemblance. Les

valeurs cri tiques adéquates sont cependant non standard car les

statistiques retenues ne suivent pas les lois usuelles sous

l'hypothèse de non stationnarité. Le détail des tests effectués

ainsi que les tables de valeurs critiques à utiliser sont

Tableau 2 Tests de non stationnarité de Dickey-Fuller et

Hasza-Fuller (modèles, hypothèses nulles, statistiques de test et

valeurs critiques)

Modèle Hypothèse nulle S t a t i s t i q u e ( 1 ) Valeurs c r i t i q u e s

Séries non saisonnières

( a ) (X _{= 0} 't (St) <X't Dickey-Ful 1er (1981) ( a ) _{/3 =} 0 'C /3 't ( s t ) " ( a ) p ₌ 1 'C 't ( s t ) Fuller (1976)

( a ) (<X,/3,p):(O,O, 1) _{<P 2} ( RV) Dickey-Ful 1er ( 1 9 8 1 )

( a ) </3,Pl =CO, 1 ) _{<P 3} ( R V ) _" ( b) (X _{= 0 'C} au ( s t ) " ( b ) p _{= 1} 't ( s t ) Fuller ( 197 6 ) IJ ( b) _ca,P>=<o,1> <P 1 ( RV ) Dickey-Fuller ( 1 9 8 1 ) ( C ) p

.

1 'C ( s t ) Fuller (1976) Séries saisonni~res ( d) p = 1 t" (St) 't Fuller (1976) q,3 (RV) n-d-4 Hasza-fuller (1982) ( d ) { ( <X ,

/3

, 'J,

1 'I n ) = ( 0 , 0 , 0 ,

c8

₁

,l\,~~;~<

1, 1 ,0> ( R V ) ( e ) _{p = 1} ( s t ) Fuller (1976) 3 q, (RV) n-3 Hasza-FUller (1982)

( 1 ) St s t a t i s t i q u e de Student RV rapport de vraisemblance

L'examen de la fonction d'autocorrélation des séries révèle

que seules les séries du prix du blé et du prix de l'orge

Les tests sont effectués sur les niveaux et les différences

premières des séries non saisonnières et sur les niveaux. les

différences premières et les différences saisonnières des séries

saisonnières avec un nombre de retards choisi entre 1 et 8 pour

les séries non saisonnières et entre 1 et 13 pour les séries

saisonnières. Les résultats sont regroupés dans les tableaux 3 et

Tableau 3 Te

sts de Dickey-Fuller

(séries

non saisonnières}

,

'

i

:noâèle !!!Oâèle \3) ]Odèie lb) : r;ioàèle le!

tescs Î>t

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r t r Ji ,J3 t O' ~ : u ~t T jérie !p) t ~ais 161 IJ. 94 -ù.i9

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U4

2.21

D

Mais

161 2.d3 -2.06 -6. 3 3 • 13.481 20 .191 _{2.45 -5. d9• 17. 52}1 _.,

..

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-

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BO

-J.36 i.37 2.79 2.23 -2.28 2.50 0.05 DCoi 12 l 0.46 -0. 4 2 -4.64' 7. 8 21 _{li. 70}1 _{O.i7 -L 93}1 _{11.75' -LBS'} ':'our 1 l l i.97 -1. 37 -l.d5 1 _,oo • - 2. 47 1.75 -l. 76 l. 53 0.10 DTcur 1 ll l. i6 ·l.i8 -6. 7

o

·

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2.04 -2.03 2.~4 0.31 j3oJ ( 1) 0.83 -0.74 -6. 30' 13. 2 6· 19. 8 $ • 0. 39 -6.50' 19. 1

o

·

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\ 2) !. 7 4 -0. 77 -1. 51 1.

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2.52 2. il -2' i2 2.24 0.06 )Luz \ 2) 1 _.. - • _{n -1. 59 -6 .10}1 _11.ô41 _{17.46' l.d -~. ôî' i 5. 9 4• -5.S7'}

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Tableau -4 Tests de Dickey-Fruler et Hasza-F1ùler {séries saisonnières) :,i tesrs

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Les résultats semblent indiquer

-,,: I ! I -~. ~2· -1). ₉₇ -).ii

-

o

.

où

'

que les U9 21.63' 26. B' séries non

saisonnières Prises en niveau incorporent toutes une racine unité.

La constante et le trend linéaire ne sont jamais apparus

significatifs. Enfin l'hypothèse nulle de non stationnarité est systématiquement rejetée ê 5 % lorsque ces séries sont Prises en

différence première. Pour les _{niveaux des séries saisonnières,}

l'hypothèse nulle d'une tendance et d'une composante saisonnières

stochastiques n'est jamais rejetée par les données. Par

contre, une fois différenciées, à l'ordre 1 et à l'ordre 12 ces

V- RESULTATS EMPIRIQUES

e) Causelité instentenée

A l'issue de la première étape de la procédure CKS, un modèle autorégressif univarié est estimé par MCO pour chaque série de prix. Pour chacun de ces modèles, le nombre de retards est déterminé â l'aide du FPE d' Alaike. Les résidus de ces modèles sont alors utilisés pour effectuer des tests de causalité instantanée de Pierce-Haugh7 entre les séries de prix retenues. Les résultats sont reportés dans le Tableau 5.

Tablea

u

5: Mèxièles

lillivariés

et tests

de

causalité instantanée

d

e

Pierce-Haugh

Série

Blé

Mais Orçe SOJ Coi Tour Bec Luz Son Gra

Sér:2 fp)I

B

l

é

2 0.04 17.651 0.01 0.99 l. 51 0.01 9. 4 5' 0.01 3. 03'' ~ais 6 0.01 0.99 3.0311 0.17 2.06 0.01 l. 77 5.55' Orge 2 9. 4 5' 3.0Jtl 3.40" 0.04 7. 09 • 2.69 0.85 SoJ 1 32.)}i 10. 09' 4. 20• 6.56' 1. 77' i.05 Col l 3.03 j. 2 3' 9 ', ld • . 5.08' 1. 94' Tour 2 4. 07• 2.69' 0.67 0.01 3ec & 8.23• l O. 7 5' 0 .67' 1 _{Luz 2} i0.75• _6.05' Son 6 5.

o

s

•

Gra Man

( 1) _{p représente le nombre de retards !etenus àans les moàèies un1var:és.}

q ;,i _{: reJet de l'hypothèse nulle de non causai1té instantanée au ;eu1i 5 \ ( l O , l}

7

Le test de causalité instantanée de

A2

Pierce-Haugh est Tp (0)

Man

0.17 1 3.W•! l. 77 1 3. 40'

!

0.09 2.59 4 _• r ₀ • t _j 2. 06' 8. 2 J• 3.03uj

i

OÙ T

est le nombre d'observations et p(O) est la valeur estimée de la

corrélation croisée à l ' ordre zéro des séries de résidus retenues.

Sous l'hypothèse nulle de non causal i t é instantanée, cette

Aucun modèle univarié est un processus autorégressif d'ordre zéro. Selon la définition de Fama d'efficacité faible d'un marché tous les marchés étudiés ici apparaissent donc inefficaces le prix de marché ne révèle jamais la totalité de l'information disponible.

Les résultats des tests de Haugh-Pierce montrent qu'il existe un grand nombre de relations instantanées entre les prix des différentes matières premières. Cela s'explique aisément par le fait que les prix utilisés dans cette étude sont des moyennes mensuelles. Or, de plus en plus, les grandes firmes d'aliments du bétail qui ont un rôle dominant sur le marché des matières premières, augmentent leur fréquence de formulation. A l'intérieur d'un même mois, elles actualisent à plusieurs reprises leurs

calculs, ajustent la composition de leurs aliments et modifient leurs achats pour tenir compte des changements dans les prix de marché des matières premières. Le tableau 2 montre donc que, pour une bonne part, la période d'ajustement des prix est inférieure au mois et que pour étudier la dynamique de ceux-ci à très court terme, i l serait préférable de travailler sur des données hebdomadaires.

Si l'on retient momentanément une structuration des produits en quatre familles

luzerne, pulpe),

céréales, MRP, produits intermédiaires8 (son,

produits énergétiques9 (graisse, manioc), i l

8

Ces produits sont intermédiaires

est intermédiaire entre ce 11 e

en ce que

des tourteaux leur et teneur celle en des protéine céréales et du élevé

manioc. Par contre

valeur

définie

leur taux de cellulose est généralement

et leur classification en fonction manioc valeur a a des résultats été absolue inclus de de dans son énergie/protéine est très élevé.

a

énergétique très variable. Cette priori

l'analyse.

et

cette catégorie

énergie, mais

sera naturellement revue

non parce pas en que raison de le ratio

apparait que les liaisons instantanées correspondent selon les

cas à des liaisons internes aux produits d'une même famille ou à

des liaisons entre produits de familles différentes.

Les relations instantanées intra-groupe sont significatives

dans toutes les familles, mais plus particulièrement pour les MRP

et les "produits intermédiaires".

Dans ces deux cas on trouve en effet des coefficients élevés

significativement différents de zéro au seuil de 5 ou 10 % qui

démontrent des interactions immédiates entre soja, colza,

tournesol d'une part et pulpe-luzerne et son d'autre part. En ce

qui concerne la part des ajustements de prix qui s'effectuent à

l'intérieur du mois, i l est naturellement impossible d'en

indiquer le sens. Cependant ces résultats montrent clairement que

toute variation du prix de l'un de ces produits se transmet très

rapidement à tous les autres produits de la même famille. Cela

s'explique par le fait que ces différents produits ont des

compositions plus ou moins voisines, mais également par le fait

qu'ils sont tous soumis à la même organisation de marché : liberté

totale des importations et libre détermination des prix sans

intervention directe des pouvoirs publics.

peu particulier dans la mesure où ce

Le cas du son est

produit dépend

un de

l'organisation commune de

soumis à un prélèvement

français étant largement

marché (OCM) des céréales et est donc

à l'importation. En fait le marché

excédentaire et la CEE important de

moins en moins de ce produit par suite des ajustements successifs

des coefficients de calcul des prélèvements le marché mondial

n'a presque plus aucun rôle. Le prix en France du son se fixe donc

en fonction des conditions de l'offre et de la demande,

c'est-à-dire du prix des principaux produits substituts.

En ce qui concerne les céréales, la seule relation

instantanée qui apparaisse est celle entre le blé et l'orge. Cela

peut s'expliquer à la fois par les caractéristiques des fonctions

produits qui ont les valeurs énergétiques les plus voisines sont

principalement utilisées dans les aliments pour porcs et, dans une

moindre mesure, bovins, alors que le maïs plus énergétique l'est

essentiellement dans les aliments pour volailles), mais aussi par

un facteur lié à l'offre. La CEE est nettement excédentaire depuis

une dizaine d'années en blé et en orge alors qu'elle reste

déficitaire en maïs. Les prix de ces deux produits sont donc avant

tout pilotés par les prix d'intervention et les majorations

mensuelles déterminées par Bruxelles (et commun depuis la mise en

place du schéma silo) alors que celui du maïs peut évoluer plus

librement entre le prix d'intervention et le prix de seuil en

fonction de la demande intérieure pour l'alimentation animale.

En dehors de ces relations intra-famille, apparaît un bloc de

relations entre les deux familles MRP et produits intermédiaires.

Le fait que la diffusion des prix à l'intérieur de tous ces

produits s'effectue très rapidement (à l'intérieur du mois)

s'explique - comme nous l'avons dit - par une même organisation de

marché et par le fait que - à l'exception du tourteau de soja qui

est plus concentré en protéine et énergie i l y a en fait une

continuité de composition et de valeur alimentaire entre les

tourteaux secondaires et les produits intermédiaires.

Notons enfin parmi les autres liaisons instantanées, la

relation entre l'orge

tonnage et qui a la

différents tourteaux

la céréale qui représente le plus faible

valeur énergétique la plus basse et les

ainsi que les relations entre le manioc avec

d'une part un de ses substituts indirects le maïs et d'autre part

2- Lieisons dynemiques et rel et ions de substitution/

compl~menterit6 entre les produits

Les résultats des tests de causalité bivariés réalisés à la

seconde étape de la procédure CKS sont présentés en Annexe dans le

Tableau A. Une grande partie des relations causales unilatérales

et bilatérales testées ne sont pas rejetées par les données au

seuil de 5 %. Les prix de marché des ingrédients de l'alimentation

animale semblent donc étroitement reliés.

Nombre de ces relations causales bivariées disparaissent lorsque les tests de causalité sont réalisés en information multivariée. Le tableau 6 représente le modèle YAR finalement

identifié au seuil de 5 % à l'issue de la procédure CKs10.

10 Afin de successivement vérifier ajouté 1 a un qualité du et deux modèle retards

retenu, nous avons

à chaque polynôme

autorégressif. Plusieurs tests

n'étaient

en F ont alors montré que les retards additionnels jamais significativement différents

de zéro. testée à variable

en Annexe,

du modèle finalement retenu a été La capacité prédictive l'aide de la statistique pour une prévision à 6 Tableau B. du mois . u de Les Theil associé résultats sont à chaque fourni s

T

ableau 6 Nanbre de retards

retenu l)Jur

chaque

variable

dans

chaque équat

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à

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'd! ~i30i représente la vaieur de ~a stac:sc:aue je ~yun9-aox ~our i QI'

-·" 30 pr('!llère, 3ucocorr~in1on ~es :~siàus.

A peu près 50 % des relations causales retenues en information bivariée ne sont pas rejetées à l'issue de la procédure CKS. Ce résultat illustre donc le résultat connu que l'analyse des causalités en information bivariée peut conduire au non rejet de relations causales artificielles. Ces résultats

montrent de plus que de nombreuses anal y ses d'économie agricole

qui examinent les relations dynamiques entre les prix de certains produits à l'aide de modèles bivariés (for instance Brorsen et al.1985, Boyd-Brorsen 1986 ou Grant et al. 1983) peuvent aboutir à

une surestimation du degré d'interactions entre les prix retenus.

1) Multipliceteurs dynemiques

Afin de mesurer le degré de substitution-complémentarité

entre les produits retenus, les multiplicateurs totaux sont

VAR estimé. Les résultats sont présentés dans le tableau 7.

Tableau 7 Multiplicateurs totaux

~ff~

c

~uit

i

p

i1

ca

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eur total d'un

cho

c

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tère

exogène àe ia variaoia en iigne.

Les multiplicateurs totaux fournissent une mesure de

l'intensité des différentes relations dynamiques. Les résultats

obtenus suggèrent les commentaires suivants :

- Deux produits apparaissent exogènes _{le tourteau de soja}

et la graisse. Les prix de ces produits semblent donc ne pas subir l'influence des prix des autres matières premières. En fait, dans

le cas du soja, la demande française ne représente que 5 % de la

consommation mondiale et n'a donc qu'une influence très faible sur

la détermination des cours mondiaux à Chicago. Ceux-ci dépendent

avant tout des conditions et des perspectives de production de

graines aux Etats-Unis, au Brésil, et en Argentine, de la demande

dans d' autres pays comme l'URSS, le Japon et les Etats-Unis

eux-mêmes et des cours du dollar. Les prix "internationaux" se

différents pays de la CEE en fonction de la valeur de leur monnaie et des frais de transport depuis Rotterdam qui reste la place de référence, même si une grande partie des approvisionnements (en

particulier en Bretagne) s'effectue dorénavant directement à

partir des pays producteurs (principalement le Brésil).

L'exogénéité de la graisse par rapport aux prix des autres

matières premières de l'alimentation animale peut s'expliquer par le fait que ce sont les conditions de production (niveau des abattages de porcs et de bovins), de l'approvisionnement extérieur

de la CEE (notamment en provenance des Etats-Unis) et de la

conjoncture générale du marché des corps gras (en particulier de celle des huiles de palme et de soja) qui jouent le rôle dominant

dans la fixation du prix de ce produit. De plus les graisses

animales sont surtout utilisées dans le secteur des aliments

d'allaitement pour veaux qui constitue un ensemble presque

totalement séparé de celui des aliments pour porcs, volailles et bovins et dépend très fortement de l'évolution de la demande en

viande de veau et de la nature des interventions communautaires

sur le marché de la poudre de lait écrémé.

Globalement, ce sont les céréales qui semblent avoir le plus d'influence sur les prix des autres matières premières. Elles

apparaissent complémentaires par rapport aux tourteaux

secondaires, à la luzerne et au son et au contraire substituts par

rapport au manioc. Ce comportement correspond en fait parfaitement

à la composition des produits. Une hausse exogène du prix des

céréales conduira donc à une diminution de leur utilisation et

-avec un certain décalage - à une augmentation de la demande de

produits riches en énergie (le manioc dans le cas des porcs) et à

une diminution selon l'espèce considérée de tourteaux

secondaires (colza, tournesol) ou de produits intermédiaires

(luzerne, son). Tout se passe en fait comme si l'ensemble céréales tourteau secondaire ou produit intermédiaire était en partie

remplacé par un mélange manioc et soja ayant la même valeur énergétique et le même apport en protéine.

- A l'intérieur du bloc céréales, on constate que tous les produits sont substi tuables entre eux. L'orge influençant à la fois le prix du blé et du maïs alors que le blé n'influence que celui du maïs. On peut penser que la relation blé-orge est en fait induite par l'influence commune sur ces deux marchés des décisions communautaires (prix d'intervention, majorations mensuelles), alors que celle entre ces deux céréales et le maïs traduit bien un comportement économique. Une hausse du prix de l'un de ces deux produits rend plus compétitif le maïs dans tous les aliments et une augmentation de la demande de celui-ci peut se traduire par une hausse de prix compte tenu de la marge de fluctuation qui existe entre le prix d'intervention et le prix de seuil.

- En ce qui concerne les MRP, on constate que les prix de ces produits influencent ceux des produits secondaires (luzerne, son) et du manioc, mais pas ceux des céréales. Cette constatation n'est pas contradictoire avec l'hypothèse généralement admise que le Prix des tourteaux (en particulier de celui du soja), influence la consommation de céréales. En effet le tableau n°2 montrait l'existence de relations instantanées entre les prix des céréales et des tourteaux (en particulier orge-soja, orge-colza, orge-tournesol et maïs-colza). On peut donc conclure que l'ensemble des ajustements de prix allant des tourteaux vers les céréales s • effectue à l'intérieur du mois. Le fait que les MRP soient des substituts de luzerne et de son et au contraire des compléments de

type MRP et

manioc, s'explique dans ce cas par une relation de manioc remplaçant des produits intermédiaires riches en protéines. La pulpe de betteraves Plus mais plus pauvre en protéines n'est pas concernée par relativement

énergétique, ce processus.

A l'intérieur du bloc MRP tous les produits sont bien des substituts mais tandis que le soja influence les deux autres, le colza n'influence que le tournesol et le tournesol n'influence que le colza.

- Dans le cas des produits intermédiaires, i l apparait une différence de comportement totale entre, d'une part la luzerne et le son et d'autre part la pulpe. L'examen des relations à l'intérieur du bloc montre que seuls la luzerne et le son sont des substituts. La pulpe présente un comportement de produit "énergétique" (complément de colza et substitut de manioc) alors que la luzerne présente des relations exactement inverses. Ce secteur bien que subissant principalement l'influence des deux premiers (céréales, MRP) a cependant une certaine influence sur les produits des autres familles.

La graisse qui comme nous exogène, se présente comme un énergétiques tels que le colza, la

1' avons dit, est un produit complément de produits peu luzerne et le son. Enfin le manioc riche en énergie et pauvre en protéine est un complément du colza et un substitut de l'orge et de la pulpe.

2) Schéme ceusal estimé en information multivariée

L'interprétation des différents

nutritionnel n'est pas toujours

essentiellement à trois facteurs.

résultats évidente, en cela terme tient

l'alimentation animale est en fait constituée de trois sous-secteurs différents (les aliments pour porcs, pour volailles et pour bovins) dans lesquels les matières premières utilisées et les critères nutritionnels sont totalement différents. Cela

explique que les "équations de substitut ion" valables dans une

conjoncture donnée sont totalement différentes d'une espèce à

l'autre.

- les trois sous-secteurs ne sont pas "étanches". Ainsi, par exemple, une augmentation du prix du manioc (produit

essentiellement utilisé dans les aliments porcs) conduira à une aw;;imentation du prix d'intérêt des céréales dans cet aliment. Celles- ci étant mieux valorisées dans cette ration, les fabricants d'aliments composés auront tendance à utiliser en priorité les quantités dont i l s disposent dans cet aliment et donc

à rechercher des substituts de celles-ci pour les autres formules où i l s utilisaient précédemment des céréales (même en faible quantité). Dans le cas de l'aliment bovin i l s peuvent augmenter la part de la pulpe de betterave pour remplacer des céréales. On voit donc sur cet exemple que globalement une relation s'est établie entre le prix du manioc et la demande donc le prix différé - de pulpe alors même que ces deux produits ne sont pas utilisés dans les mêmes aliments et ne sont pas même "nutri tionnellement"

substituables. On doit penser qu' un grand nombre de relations mises en évidence correspondent à des phénomènes de ce genre.

- le type de substitution qui s'effectue entre les matières premières dépend de la conjoncture. On peut ·prendre deux exemples extrêmes. Dans une conjoncture où le prix de l'énergie est très élevé et celui de la protéine très faible, les rations

contiendront le minimum requis d'énergie mais un taux de protéine nettement supérieur au minimum nécessaire (c'est le cas général dans la CEE lorsque le prix du manioc est élevé et celui du

tourteau de soja bon marché). Si une baisse du prix du manioc survient, celui-ci pourra jusqu'à ce que la contrainte protéine soit saturée, remplacer du soja. Le manioc apparait alors comme un

substitut de soja. Au contraire dans une conjoncture de prix élevé

de la protéine, cette contrainte est saturée. Les céréales par

et de tourteau de soja. Dans ce cas, le manioc et le tourteau de soja apparaissent bien comme des compléments,

suggéraient leurs compositions analytiques.

ainsi que le

Malgré ces réserves, le modèle identifié par la procédure CKS est compatible avec le schéma causal suivant.

Figure 2. Schéma causal identifié par la méthode CKS

l

Cereales

I

•

__

~(+)+)~ -_ -

r:::7

(+

- > - ~

)

r::::-7

(- ) (- -(-)

\.

\

\

Col

~ - 1 + L

_Luz

___

(

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)

--:,.~-

Son

1

Tou

(

+,r; ✓/'

'

(+ ~

~ -

--

(- )

Le signe entre parenthèses indiaue le sicrne du multinlicatc·::::. to~nl.

---~•~:

multiplicateur supérieur à 0~20 en valeur absolu~.

___ ->-:

multiplicateur compris entre C.05 et 0.20 en valeur absolue.

On s'aperçoit alors qu'il existe globalement deux grandes familles de produits :

les produits essentiellement énergétiques

(blé, orge, maïs), manioc et pulpe de betterave.

les produits essentiellement protéiques

graisse, céréales

tourteau de soja, tourteaux secondaires (colza, tournesol) et deux produits intermédiaires (luzerne déshydrstée et son).