Des propositions pour que la statistique américaine rende mieux compte de la complexité de l’activité agricole

Si la production agricole états-unienne a longtemps reposé sur des exploitations familiales, la majorité de la production est aujourd’hui assurée par des structures complexes, que la statistique agricole peine à saisir. Partant de ce constat, l’Académie des sciences américaine a publié un rapport dans lequel elle formule des propositions de réforme du système statistique afin de l’adapter à ce nouveau contexte.

Le rapport comporte trois parties. La première présente les activités de la statistique agricole aux États-Unis. Elles comportent principalement le recensement exhaustif des exploitations tous les cinq ans (Census of Agriculture) et l’enquête sur la gestion des ressources agricoles (Agricultural Resource Management Survey), réalisée par sondages annuels. La deuxième partie du document explore les raisons de la complexification des entreprises agricoles : exploitations multi-sites, emploi de salariés et prestataires, origine variée des capitaux, diversification et pluri-activité, etc.

Dans la dernière partie, les auteurs formulent de nombreuses recommandations pour mieux saisir statistiquement cette complexité. Ils suggèrent d’abord de revoir la définition de l’exploitation et de distinguer l’établissement agricole, unité fonctionnelle de base, de l’entreprise agricole, laquelle peut regrouper plusieurs établissements détenus par une même personne ou société. Ils appellent également à la création d’un registre qui listerait l’ensemble des établissements et ferait apparaître leurs liens éventuels. De plus, dans la mesure où la production agricole implique aujourd’hui fréquemment des entreprises de services, les auteurs jugent nécessaire de s’intéresser de près à ces dernières. Ils suggèrent ainsi de relancer le programme de recensement des services agricoles (Census of Agricultural Services), suspendu en 1978, et d’intégrer ces entreprises dans le registre mentionné plus haut. Pour terminer, constatant que le taux de réponse aux enquêtes est d’autant plus faible que la structure de production est complexe, les auteurs recommandent de limiter autant que faire se peut le recours à des données d’enquêtes, et d'exploiter prioritairement les données administratives et commerciales disponibles.

Mickaël Hugonnet, Centre d'études et de prospective

Source : The National Academies of Science, Engineering, Medicine

Big data et indices des prix à la consommation

Publié le 17 septembre 2019 par l'Insee, le n°509 d'Économie et Statistique traite de l'utilisation possible des big data dans la construction des indices des prix à la consommation, complétant, sur la thématique « Big data et statistiques », une publication d'avril. S'appuyant sur les expériences des instituts de statistique français, suédois et néerlandais, les quatre articles s'intéressent aux apports des données massives (données de caisse et du Web) pour la production de ces indices. À titre d'exemple, l'un des articles présente une analyse des écarts spatiaux des niveaux de prix alimentaires entre régions et villes françaises, à partir de données de caisse transmises quotidiennement à l'Insee, en 2013, par une partie des enseignes de la grande distribution (représentant environ 30 % du chiffre d'affaires). Cette dispersion apparaît limitée, avec des prix plus élevés en région parisienne et en Corse, et peu évolutive dans le temps (résultats proches de ceux obtenus par des travaux conduits dans les années 1970 et 2000). Les données massives présentent des avantages par rapport aux relevés de prix : par exemple, accès à un ensemble de produits beaucoup plus large, avec un univers dynamique. En revanche, elles comportent différentes limites qui appellent leur combinaison avec des données classiques.

Source : Insee

Quel est l'impact des publications de l'USDA sur les marchés financiers ?

Un article récent publié dans l'American Journal of Agricultural Economics s'intéresse aux conséquences des rapports du département américain à l'agriculture (USDA) sur les marchés financiers. En effet, ces publications constituent une référence incontournable pour le suivi et l'analyse des marchés agricoles, notamment pour les céréales et oléagineux. Leur impact sur les marchés financiers dérivés de ces produits a été régulièrement étudié et mis en évidence, mais il pourrait être remis en cause par l'évolution des marchés eux-mêmes (dans leur ampleur et leur internationalisation), et surtout par la multiplication des sources d'information. La plupart des analyses développées jusqu'à présent révélaient un lien ponctuel entre la publication d'un rapport et l'évolution des marchés, ou cherchaient à identifier, par des approches économétriques, des effets seulement statiques.

Les trois auteurs, chercheurs à l'université de Géorgie (États-Unis), ont testé ces liens de façon dynamique dans le temps, entre 1995 et 2015, en étudiant les livraisons des dix principaux types de rapports de l'USDA. Ils analysent ainsi les relations entre ces publications et le rendement journalier des marchés à terme du maïs et du soja de Chicago. Leur modèle économétrique permet d'évaluer l'impact d'un document d'après sa date de parution, en le considérant comme une variable temporelle et en isolant les effets saisonniers. Les rapports publiés pendant les périodes de culture, des semis jusqu'aux récoltes (avril-octobre), engendrent ainsi les effets les plus significatifs. Trois séries (Acreage and Prospective Plantings - APP, Crop Progress et World Agricultural Supply and Demand Estimations - WASDE) montrent par ailleurs des corrélations significatives avec les évolutions des prix sur toute la période étudiée.

Impact temporel (1995-2015) de différents types de rapports de l'USDA sur le marché à terme du maïs (significativité : T-value)

Source : American Journal of Agricultural Economics

Ces analyses confirment qu'en dépit de la multiplicité des sources d'information, les rapports officiels publiés par les services statistiques fédéraux américains conservent un rôle central dans le fonctionnement des marchés. Soulignons enfin qu'à l'époque du trading algorithmique, cette recherche réalisée sur des données quotidiennes mériterait d'être déclinée au niveau infra-journalier.

Jean-Noël Depeyrot, Centre d'études et de prospective

Source : American Journal of Agricultural Economics