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Portail d'apprentissage - Approches de la modélisation

Ces outils polyvalents vont des simples équations aux modèles complexes multi-pays et multi-produits. Ils sont essentiels pour estimer des facteurs économiques ou comportementaux invisibles (comme les élasticités de prix) et sont très utiles dans l'évaluation des programmes pour effectuer des simulations de politiques basées sur certaines hypothèses.

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Principes de base

En bref

Les modèles structurels et autres approches de modélisation peuvent aller d'une équation unique à des équations à plusieurs étapes, en passant par des modèles multi-pays et multi-produits. Un modèle structurel peut estimer des paramètres économiques ou comportementaux non observés qui ne pourraient pas être déduits de données non expérimentales (par exemple, élasticité des prix, rendements d'échelle, etc.)

Dans l'évaluation des programmes, l'application d'approches de modélisation structurelle permet de calculer des simulations de politiques conditionnelles à un ensemble d'hypothèses (par exemple, les préférences et la technologie). Les approches de modélisation structurelle et d'autres types de modélisation similaires (y compris les modèles économétriques d'entrée-sortie ou d'équilibre général calculable (EGC)) ont été principalement appliquées aux évaluations ex ante afin de déterminer comment les différents programmes sont liés au comportement des bénéficiaires pour mieux comprendre les mécanismes et prévoir les effets potentiels des programmes dans divers environnements économiques.

Avantages et inconvénients

Avantages	Inconvénients
Permet d'examiner les relations entre les variables endogènes (telles que les résultats des exploitations agricoles) et les variables ou facteurs exogènes, y compris les dépenses budgétaires pour les programmes. Permet d'estimer les effets anticipés et non anticipés des programmes. Permet d'estimer les effets directs (au niveau du bénéficiaire) et indirects ainsi que les effets induits (c'est-à-dire les effets multiplicateurs) d'un programme donné.	Les modèles d'entrées-sorties partent du principe que les relations technologiques ou économiques sont fixes dans le temps et ne réagissent pas aux variations de prix/coûts. Bien que les tableaux d'entrées-sorties soient normalement disponibles à des niveaux d'agrégation relativement élevés, leur remise à l'échelle au niveau local nécessite l'utilisation de diverses procédures (souvent non transparentes). Les modèles EGC couramment utilisés ne présentent généralement pas un niveau détaillé de désagrégation sectorielle et sont généralement statiques. La modélisation empirique des EGC au niveau régional est souvent impossible en raison du manque de données statistiques pertinentes et de paramètres valables au niveau local ou régional. L'estimation des paramètres structurels dans ces modèles n'est généralement pas simple. Dans les modèles EGC, l'hétérogénéité du comportement des entreprises est largement ignorée. La modification des modèles EGC ou d'autres modèles structurels pour refléter les circonstances locales est généralement un effort considérable qui prend beaucoup de temps et qui ne peut pas être entrepris par quelques évaluateurs externes seulement. Elle nécessite une coopération importante avec la communauté des modélisateurs, les autorités locales et les parties prenantes locales. La complexité de l'utilisation des modèles requiert un niveau élevé d'expertise et de compétences quantitatives. Lors de l'application des modèles susmentionnés, des problèmes d'actualité des données clés, notamment des tableaux d'entrées-sorties, soulèvent des questions quant à la validité des résultats.

Quand les utiliser ?

Les modèles structurels et autres sont principalement utilisés dans les évaluations ex ante des effets d'un programme donné. Dans le cadre ex ante, l'estimation des effets du programme est réalisée en introduisant des chocs exogènes modélisés, imitant les dépenses budgétaires d'un programme. L'utilisation de modèles pour l'estimation ex post des effets macroéconomiques d'un programme n'est possible que sous certaines conditions, par exemple si les données reflètent les résultats/impacts réels du programme au niveau microéconomique et si les mécanismes de transfert supposés des chocs externes dans l'ensemble de l'économie (par exemple, diverses élasticités) reflètent la situation réelle de l'économie au début du programme, etc. En outre, l'évaluateur est généralement confronté à de nombreux problèmes lorsqu'il adapte les modèles macroéconomiques existants aux besoins de l'évaluation au niveau régional.

Conditions préalables

Existence de modèles régionaux ou macroéconomiques bien adaptés aux besoins d'une évaluation ex post.
Informations et données actualisées reflétant une situation réelle au cours de la mise en œuvre d'un programme donné.
Compétences quantitatives élevées des évaluateurs.

La technique peut être appliquée pour évaluer l'effet du soutien de la PAC sur l'évolution des valeurs des indicateurs d'impact énumérés dans le tableau suivant.

Indicateur d'impact du PDR	Indicateur d'impact du plan stratégique relevant de la PAC
I.01 - Revenu d'entreprise agricole	I.2 - Evolution du revenu agricole par rapport à l'économie générale
I.02 - Revenu des facteurs agricoles	I.3 - Évolution du revenu agricole
I.03 - Productivité totale des facteurs dans l'agriculture	I.6 - Productivité totale des facteurs dans l'agriculture
I.07 - Émissions de l'agriculture	I.10 - Émissions de gaz à effet de serre provenant de l'agriculture I.14 - Émissions d'ammoniac provenant de l'agriculture
I.08 - Indice des oiseaux des terres agricoles	I.19 - Indice des oiseaux des terres agricoles
I.09 - Agriculture à haute valeur naturelle (HNV)
I.10 - Prélèvements d'eau dans l'agriculture	I.17 - Indice d'exploitation de l'eau plus (WEI+)
I.11 - Qualité de l'eau	I.15 - Bilan brut des éléments nutritifs sur les terres agricoles I.16 - Nitrates dans les eaux souterraines
I.13 - Erosion des sols par l'eau	I.13 - Pourcentage de terres agricoles soumises à une érosion modérée et sévère des sols
I.14 - Taux d'emploi rural	I.24 - Évolution du taux d'emploi dans les zones rurales, incluant une décomposition selon les sexes
I.15 - Degré de pauvreté rurale	I.27 - Évolution de l'indice de pauvreté en zone rurale
I.16 - PIB rural par habitant	I.25 - Évolution du produit intérieur brut (PIB) par habitant dans les zones rurales

Pas à pas

Étape 1 - Construire le modèle avec les données appropriées : Dans le cas de l'EGC récursif-dynamique, les besoins en données les plus exigeants sont associés à la construction du modèle. La base d'un modèle EGC régional/rural est une matrice de comptabilité sociale (MCS) construite mécaniquement. Étant donné que les informations nécessaires à la construction de la MCS requièrent des données régionales sur l'emploi et la comptabilité au niveau sectoriel, il est conseillé de construire le modèle EGC au niveau des régions rurales NUTS 3 pertinentes, telles que définies par la typologie urbaine-rurale d'Eurostat.
- les données sectorielles sur l'emploi sont nécessaires pour adapter le tableau national d'entrées-sorties disponible (qui devrait idéalement porter sur une année proche du début d'une période de mise en œuvre) pour le niveau de la zone du programme ;
- les données nécessaires pour remplir les flux interinstitutionnels et les flux entre facteurs et institutions peuvent (généralement) être obtenues à partir des comptes régionaux et des enquêtes sur les revenus et les dépenses des ménages ;
- ces dernières doivent également être utilisées dans le cas (très fréquent) où les ménages sont décomposés en différents types (par exemple, niveaux de revenus).
Étape 2 - Calibrer le modèle : L'étalonnage du modèle EGC dynamique nécessite la spécification d'un large éventail d'élasticités de la production, du commerce et de la consommation des ménages. Lorsque l'analyse est effectuée au niveau régional, ces élasticités sont souvent basées sur des analyses de la littérature pertinente. Il en va de même pour la définition des paramètres exogènes, qui sont souvent disponibles au niveau national et, par conséquent, un ajustement important est souvent nécessaire pour les réduire. Des connaissances approfondies (et souvent des avis d'experts) sont utilisées pour spécifier les règles de clôture spécifiques à la zone d'étude sur les marchés des facteurs, le budget du gouvernement, le compte courant régional et le compte d'investissement et d'épargne. Dans le cas des flux financiers spécifiques à une mesure, les informations nécessaires sont les dépenses annuelles (qui doivent être converties en prix de référence du modèle) et les données sur le ciblage sectoriel des flux pour chaque mesure.
Étape 3 - Contrôler la dynamique du modèle par des ajustements appropriés : Pour contrôler la dynamique du modèle, un certain nombre d'ajustements exogènes « entre les périodes » sur les variables peuvent être imposés dans la version récursive-dynamique du modèle, comme la croissance de la productivité, les dépenses publiques, la population et l'offre de travail. Ces ajustements doivent être imposés par l'utilisation de données réelles pour la période de mise en œuvre et de projections pour la période pour laquelle il n'existe pas d'observations réelles. L'ajustement du capital pour chaque secteur entre les périodes est généralement endogène, l'investissement par produit dans la solution du modèle à la « période t-1 » étant utilisé pour mettre à jour les stocks de capital avant la solution du modèle à la « période t ». En supposant que la composition du stock de capital par produit est identique dans toutes les activités, l'allocation du nouveau capital entre les activités utilise un mécanisme d'ajustement partiel, les activités où les rendements sont plus élevés que la moyenne obtenant une part plus élevée que la moyenne du capital disponible.
Étape 4 - Estimer les indicateurs d'impact à l'aide de données supplémentaires appropriées : Les rendements du modèle EGC comprennent les impacts annuels spécifiques au programme sur l'emploi, le revenu des ménages et le PIB. Par conséquent, pour estimer les indicateurs d'impact susmentionnés, il convient d'obtenir les données supplémentaires suivantes :
- Emploi rural - changements spécifiques à la zone d'étude dans la population âgée de 15 à 20 ans et plus, depuis le début d'une période de programmation, nets des effets non liés au programme. Ces estimations peuvent être générées par l'application d'une méthode qualitative.
- Taux de pauvreté et PIB rural - changements spécifiques à la zone d'étude dans la population totale, depuis le début de la période de programmation, nets des effets non liés au programme. Ces estimations peuvent être générées par l'application d'une méthode qualitative.
- PIB rural - taux de conversion en SPA disponibles auprès d'Eurostat.
En résumé, à l'exception des données relatives à la mise en œuvre du programme, qui devraient normalement être disponibles auprès des autorités chargées de la mise en œuvre du programme, la disponibilité des données pour la construction et l'étalonnage du modèle est une question plutôt spécifique à chaque cas. L'expérience de la recherche a montré que la disponibilité des données varie considérablement d'une étude de cas à l'autre, ce qui conduit (dans le cas des restrictions) à des choix de second ordre dans la conception d'un modèle avec une structure sectorielle plus agrégée.

Principaux points à retenir

Les modèles structurels sont essentiels pour estimer les facteurs économiques ou comportementaux non observables dans l'évaluation des programmes.
Ils permettent d'effectuer des simulations politiques complètes et de prévoir les effets dans différents scénarios économiques.
Capables de couvrir un large éventail de complexités, ces modèles sont polyvalents.
Leur utilisation, en particulier pour la prévision et l'évaluation des programmes, exige des compétences quantitatives de haut niveau et des données détaillées.

Apprendre de la pratique

Pour en savoir plus

Réseau européen d'évaluation du développement rural pour la PAC (2014)
Capturing the success of your RDP: Guidelines for the ex post evaluation of 2007-2013 RDPs