Projet ANR-08-BLAN-0106 – EPI : Efficacité et productivité d'une Industrie
Programme : Blanc (BLANC) 2008
Année de financement : 2008
Coordinateur du projet : INSTITUT NATIONAL DE LA RECHERCHE AGRONOMIQUE -CENTRE DE RECHERCHE DE TOULOUSE (INSTITUT NATIONAL DE LA RECHERCHE AGRONOMIQUE -CENTRE DE RECHERCHE DE TOULOUSE)
Partenaires : Institut national de la recherche agronomique
Montant : 148452.0 euros
Date de début : 2009
Durée : 36 mois
Résumé : L'objectif de ce projet est de développer et appliquer des méthodes pour l'analyse de la croissance de la productivité et de l'efficicaité des firmes d'une industrie: l'industrie agro-alimentaire française. Le projet est motivé tant par des considérations méthodologiques qu'empiriques. D'un point de vue méthodologique, le projet est centré sur l'estimation des fonctions frontière et sur la mesure de l'efficacité. Une des difficultés majeures de l'application des méthodes non parametriques pour l'estimation des fonctions frontières est la dépendance des résultats aux points extrèmes ('outliers') ou plus générallement l'extrème sensibilité des résultats à un petit nombre d'observations. Les modèles paramétriques ne permettent pas de résoudre ce problème et reposent sur un grand nombre d'hypothèses non-testables. Pour résoudre ce problème, des méthodes non-paramétriques d'estimation robustes des frontières ont été developpées, notamment à Toulouse, et sont maintenant utilisés par dans de nombreux travaux empiriques. Deux méthodes ont été développées: la m-frontière et la alpha-frontière. Cette dernière est basée sur une estimation quantile alors que la première repose sur la régularisation des valeurs conditionnelles extrèmes. De nombreuses contributions ont déjà été publiés par l'équipe qui propose ce projet. Les développement futurs peuvent être regroupés dans les points suivants: 1) Estimation non paramétrique des frontières et utilisation de données de panel. Le problème est ici d'étendre les estimations robustes au cas où plusieurs observations (dans le temps) sont disponibles pour chaque firme. le problème principal est de séparer inefficacité et hétérogénéité and nous proposerons un modèle permettant d'étudier cette question 2) Théorie asymptotique des estimations robustes lorsque le paramètre de régularisation est fonction de la taille de l'échantillon. La principale question est celle de la possibilité de choisir le paramètre de sélection à partir des données tout en préservant la normalité asymptotique obtenue lorsque le paramètre est fixe. 3) Evaluation de la performance relative des firmes: plutôt que d'utiliser des mesures radiales à la frontière de production que celle-ci soit 'orientée' vers les inputs ou vers les output, ce qui peut entraîner une mauvaise estimation de la performance des firmes, nous explorreons les possibilités d'utiliser des mesures de distance à la frontière selon un mode hyperbolique. 4) Etudes empiriques d'estimation non-paramétrique robuste de fonctions frontières. Nous utiliserons les méthodes développées sur des données concernant l'industrie agro-alimentaire française. D'un point de vue empirique, une attention particulière est dévolue à l'industrie agro-alimentaire française. L'enjeu est de meiux comprendre ce qui explique la faible performance le cette industrie et en particulier le fait que les gains de productivité ont été très faibles au cours des dix dernières années. Le développement d'une base de données originales permettra de producire des résultats plus précis concernant la croissance de la productiovité et l'efficacité des firmes de l'agro-alimentaire. Il permettra également de tester les méthodes développées. A notre connaissance, ce sera la première étude systématique abordant la question de la productivité dt de l'efficacité de l'agro-alimentaire français. Nous étudierons tout d'abord la croissance de la productivité des différents secteurs de l'industrie agro-alimentaire avec pour objectif de fournir une étude détaillée de la mesure de la productivité total des facteurs dasn les différents secteurs de cette industrie. Cette analyse sera basée sur des données de panel au niveau des firmes ce qui permettra de prendre en compte l'hétérogénéité des situations. Nous aurons à traiter deux difficultés principales en ce qui concerne l'estimation des fonctions de productions avec des données de panel: le biais de sélection et le biais de simultanéité. Les méthodes les plus récentes