Une méta-analyse de l'élasticité des prix et des revenus de la demande alimentaire

Dans les modèles d’équilibre général ou partiels utilisés actuellement pour évaluer les impacts des réformes des politiques agricoles, les élasticités des prix et des revenus de la demande alimentaire sont rarement calculées à partir des données propres de ces modèles, mais sont plutôt tirées d’autres études disponibles dans la littérature économique. Ce sont pourtant des paramètres cruciaux dans le calibrage. À partir des élasticités des prix et des revenus (environ 3 300 estimations dans chaque cas), tirées de 93 études primaires publiées entre 1973 et 2014 au niveau mondial, l'auteure de ce document de travail a effectué une méta-régression pour les caractériser et mettre en exergue les causes de leurs variabilités.

Les résultats montrent que plus le revenu est élevé, plus le niveau d'élasticité est faible. De plus, les élasticités présentent des valeurs différenciées selon les régions du monde, indépendamment de toute considération liée au niveau de revenu. Enfin, les formes des fonctions retenues pour représenter la demande alimentaire ont une incidence importante sur les estimations : les stratégies méthodologiques influenceraient la valeur des élasticités estimées. Ces résultats soulignent ainsi l’importance de la forme des fonctions de demande et exigent, de la part des utilisateurs de ces estimations, d’effectuer des tests de sensibilité.

Source : EconPapers

Variabilité des rendements et circulation atmosphérique à grande échelle en Europe

Afin de mieux évaluer la résilience des systèmes agricoles face aux changements climatiques, un groupe de chercheurs italiens et espagnols a testé un modèle de prévision des rendements européens du blé d'hiver et du maïs, en fonction des quatre mouvements de circulation atmosphérique européens dominants : ceux de l'Atlantique Nord, de l'Atlantique Est, de la Scandinavie et de l'est de l'Atlantique-Russie occidentale (article publié en mars dans Agricultural and Forest Meteorology). Ceux-ci expliqueraient, suivant les pays, entre 20 et 70 % de la variabilité inter-annuelle du rendement pour le blé tendre d'hiver et entre 20 et 58 % pour le maïs.

Ce niveau d'explication reste généralement inférieur à celui des modèles classiques exploitant les variables agro-climatiques au sol (ex. pluviométrie). Cette faiblesse provient, entre autres, du fait que la variabilité atmosphérique à grande échelle ne peut expliquer qu'une partie de la variabilité locale des variables agro-climatiques, en particulier lors des étapes de floraison et de remplissage du grain, les plus sensibles pour l'élaboration du rendement de la culture. Néanmoins, la prévisibilité saisonnière des mouvements atmosphériques à grande échelle est, en Europe, supérieure à celle des variables météorologiques de surface. Selon les auteurs, un couplage de ces deux types de modèles améliorerait donc leur précision et allongerait leurs horizons de prédiction.

Sources : Agricultural and Forest Meteorology, Commission européenne