152 – 8. ANALYSE DE SENSIBILITÉ
LES LIENS ENTRE LES POLITIQUES AGRICOLES ET LEURS EFFETS SUR L’ENVIRONNEMENT - OCDE 2010
Le paramètre de courbure (ȕ) étant négatif, la modification du seul coefficient de
pente (Į) devrait entraîner une plus forte réponse de la culture que la modification de Į et
de ȕ. C’est effectivement le cas pour les études concernant les États-Unis et le Japon, où
les changements d’affectation des terres sont rares (Japon) ou inexistants (États-Unis).
Dans le cas du Japon, par exemple, une augmentation de 25 % du coefficient Į induit une
conversion minime des surfaces rizicoles à la culture du blé du simple fait que la pente de
la courbe de réaction du blé est plus forte que celle du riz ( wheat
wheat
rice
rice
y
x
y
x
w
w
> w
w
).
On observe parallèlement une intensification des apports azotés. L’impact global dépasse
25 %, alors que si l’on fait varier ces deux paramètres de 25 %, l’impact sur les profits et
le ruissellement est inférieur à 25 % car l’effet de la variation de Į est en partie compensé
par celui de ȕ.
Néanmoins, dans les études de cas finlandaise et suisse, les changements d’utilisation
des terres ont une incidence notable sur les profits et le ruissellement. Il n’est alors pas
possible a priori de prédire si, en faisant varier Į et ȕ indépendamment, l’impact sera plus
important ou non qu’en les faisant varier simultanément.
Résumé de l’analyse de sensibilité
L’analyse de sensibilité présentée dans les tableaux 8.1 à 8.4 ne reflète qu’une petite
partie des options qui pourraient être étudiées, mais elle prend néanmoins en compte
d’importantes variables ainsi qu’une fourchette d’incertitude comprise entre 10 % et
30 %. S’il est vrai que les résultats concernant, entre autres, les profits des agriculteurs,
les excédents d’azote et la réaction à l’azote sont tous très largement subordonnés aux
hypothèses du modèle, l’analyse présentée dans ce rapport ne dépend pas de façon
déterminante du niveau absolu des résultats obtenus. Les modèles ont été soigneusement
calibrés de manière à reproduire des exemples concrets pour chaque pays étudié. A priori,
l’analyse de sensibilité présentée (ainsi que toute autre combinaison raisonnable de chocs)
ne devrait pas déboucher sur des résultats inattendus. Il est vrai par ailleurs que certaines
des principales hypothèses du modèle en déterminent les résultats, comme dans le cas des
chocs sur le prix des engrais, pour lesquels la forme de la fonction utilisée pour modéliser
la réaction à l’azote implique une très faible élasticité-prix. Ce choix permet, dans
chacune des études de cas conduites, d’être très proche de la situation effective. Par
conséquent, il ne constitue pas seulement une hypothèse essentielle du cadre d’analyse,
mais rend compte également de la réalité.
La principale source d’incertitude est, semble-t-il, liée aux estimations des avantages
sociaux dans les études de cas finlandaise et japonaise. Or, bien que cette analyse ne
cherche aucunement à déterminer quelle est, pour l’évaluation des avantages sociaux, la
fourchette d’incertitude que l’on peut juger raisonnable, même une variation de 30 % ne
modifie pas de manière fondamentale les résultats obtenus.
LES LIENS ENTRE LES POLITIQUES AGRICOLES ET LEURS EFFETS SUR L’ENVIRONNEMENT - OCDE 2010
Le paramètre de courbure (ȕ) étant négatif, la modification du seul coefficient de
pente (Į) devrait entraîner une plus forte réponse de la culture que la modification de Į et
de ȕ. C’est effectivement le cas pour les études concernant les États-Unis et le Japon, où
les changements d’affectation des terres sont rares (Japon) ou inexistants (États-Unis).
Dans le cas du Japon, par exemple, une augmentation de 25 % du coefficient Į induit une
conversion minime des surfaces rizicoles à la culture du blé du simple fait que la pente de
la courbe de réaction du blé est plus forte que celle du riz ( wheat
wheat
rice
rice
y
x
y
x
w
w
> w
w
).
On observe parallèlement une intensification des apports azotés. L’impact global dépasse
25 %, alors que si l’on fait varier ces deux paramètres de 25 %, l’impact sur les profits et
le ruissellement est inférieur à 25 % car l’effet de la variation de Į est en partie compensé
par celui de ȕ.
Néanmoins, dans les études de cas finlandaise et suisse, les changements d’utilisation
des terres ont une incidence notable sur les profits et le ruissellement. Il n’est alors pas
possible a priori de prédire si, en faisant varier Į et ȕ indépendamment, l’impact sera plus
important ou non qu’en les faisant varier simultanément.
Résumé de l’analyse de sensibilité
L’analyse de sensibilité présentée dans les tableaux 8.1 à 8.4 ne reflète qu’une petite
partie des options qui pourraient être étudiées, mais elle prend néanmoins en compte
d’importantes variables ainsi qu’une fourchette d’incertitude comprise entre 10 % et
30 %. S’il est vrai que les résultats concernant, entre autres, les profits des agriculteurs,
les excédents d’azote et la réaction à l’azote sont tous très largement subordonnés aux
hypothèses du modèle, l’analyse présentée dans ce rapport ne dépend pas de façon
déterminante du niveau absolu des résultats obtenus. Les modèles ont été soigneusement
calibrés de manière à reproduire des exemples concrets pour chaque pays étudié. A priori,
l’analyse de sensibilité présentée (ainsi que toute autre combinaison raisonnable de chocs)
ne devrait pas déboucher sur des résultats inattendus. Il est vrai par ailleurs que certaines
des principales hypothèses du modèle en déterminent les résultats, comme dans le cas des
chocs sur le prix des engrais, pour lesquels la forme de la fonction utilisée pour modéliser
la réaction à l’azote implique une très faible élasticité-prix. Ce choix permet, dans
chacune des études de cas conduites, d’être très proche de la situation effective. Par
conséquent, il ne constitue pas seulement une hypothèse essentielle du cadre d’analyse,
mais rend compte également de la réalité.
La principale source d’incertitude est, semble-t-il, liée aux estimations des avantages
sociaux dans les études de cas finlandaise et japonaise. Or, bien que cette analyse ne
cherche aucunement à déterminer quelle est, pour l’évaluation des avantages sociaux, la
fourchette d’incertitude que l’on peut juger raisonnable, même une variation de 30 % ne
modifie pas de manière fondamentale les résultats obtenus.