Efficacité dans la production céréalière : une approche non paramétrique

Résumé En Fr

The analysis of the minimum efficient scale plays a crucial role in the study of sector concentration as emphasized by Sutton (1 992). This paper uses Baumol, Panzar, and Willig (1982) framework to deal with the measurement of minimum efficient scale by estimating cost scale economies. The estimation of these last ones involves not only the estimation of a multiproduct cost function, but also the estimation of its partial derivatives with respect to input prices. In this paper, we propose the use of the nonparametric regression methods to deal with these two issues. Indeed , these methods do not require a priori the specification of the functionals of interest, i.e. the cost function and its derivatives, nor strong assumptions on the error structure. This «freedom » is particularly interesting with regard to the relevance of the results in empirical applications. The preceding set up allows us to compute the scale economies for each possible combination of outputs, and thus, to determine the set of these combinations at which the scale economies are exhausted. From this set, named M-locus , we can derive the efficient structure of the studied sector by computing the optimal number of firms that can provide the same total amounts of outputs in a context where firms are cost minimizers. This approach is implemented using a cross-section of 329 French farms in 1986. These farms produce mainly grains. From the nonparametric estimation of a two-output (grain, other productions) cost function and its partial derivatives with respect to input prices, we find then a large majority of farms with increasing scale economies. Moreover, the farms have not, on average, a sufficient size. Such results agree with the observation that the French grain production should move to stronger concentration. Ho wever, the determination of the optimal number of cost-minimizing farms is less conclusive. Indeed, the total number of farms in the sample is within the two bounds that can be given to this optimal number from the estimated M-locus. First, we can note that, according with the previous results , configurations with a smaller number of farms are possible. Second, the determination of the optimal number is sensitive to the chosen number of outputs. For instance, the estimation of a single output cost function gives rise to an optimal number of cost-minimizing farms which is smaller than the observed number of farms.

La détermination de la taille minimale efficace d'une unité de production joue un rôle crucial dans l'étude de la concentration d'un secteur productif. Cet article propose d'utiliser le cadre d'analyse développé par Baumol, Panzar et Willig (1982), en vue de mesurer, via l'estimation des économies d'échelle, la taille minimale efficace d'une telle unité. Le recouvrement des économies d'échelle y est réalisé en utilisant la technique non paramétrique appelée méthode du noyau de convolution afin d'estimer une fonction de coût multiproduit et ses dérivées partielles par rapport aux prix des inputs. Cette approche est illustrée à partir d'un échantillon d'exploitations céréalières françaises en 1986. Celles-ci sont ainsi en majorité caractérisées par des économies d'échelle croissantes. Ce résultat suggère qu'en moyenne, ces exploitations ont une taille insuffisante. De plus, leur nombre apparaît trop élevé par rapport à celui correspondant à une structure efficace du secteur pour la production totale observée. Ces résultats semblent corroborer la tendance observée vers une plus grande concentration dans la production céréalière.