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La recherche agroéconomique utilise une multitude de méthodes et d’approches pour évaluer les mesures politiques existantes et prévues. Telles sont les bases pour une politique agricole avec un impact mesurable, c’est-à-dire qui est fondée sur les preuves.
Évaluer les mesures politiques avant leur introduction
Des analyses ex ante permettent d’évaluer les coûts et les bénéfices des mesures politiques avant même qu’elles ne soient appliquées. Dans ce cadre, le rôle des modèles de simulation et d’optimisation qui reproduisent la réaction des exploitations, des secteurs et des marchés est crucial. Agroscope utilise le modèle «SWISSland», qui reproduit différentes exploitations et synthétise leur comportement à l’échelle du secteur agricole, servant ainsi d’outil standard pour les analyses ex ante des politiques agricoles en Suisse. Des expériences de comportement sont également de plus en plus utilisées pour l’analyse ex ante des politiques. Lors de ces expériences, une partie des agricultrices et agriculteurs participants est autorisée à sélectionner une mesure à évaluer, mais pas le groupe de contrôle. Au terme de l’expérience, la comparaison entre les deux groupes permet d’évaluer l’efficacité et l’efficience des mesures de politique agricole avant leur introduction à l’échelle nationale et de pointer les mécanismes comportementaux sous-jacents.
Évaluer les mesures politiques après leur introduction
Les analyses ex post ont pour but d’évaluer l’impact des mesures politiques après leur introduction et de déterminer dans quelle mesure les objectifs fixés ont été atteints. Elles fournissent ainsi la base scientifique permettant d’adapter, d’étendre ou d’abandonner des mesures politiques déjà en place et d’en tirer des enseignements pour les mesures à venir. Dans ce cadre, on applique en particulier des méthodes économétriques, qui exploitent souvent des données d’exploitations agricoles, telles que des données de recensement, de comptabilité ou de sondage par exemple. L’objectif est de déterminer l’impact d’une mesure de politique agricole, c’est-à-dire par exemple si des contributions à la biodiversité ont effectivement un effet sur la biodiversité.
Les revues systématiques de la littérature, les méta-analyses et les études de réplication constituent d’autres méthodes d’analyse ex post, mais ont rarement été utilisées jusqu’ici. De telles études permettent d’améliorer les preuves scientifiques relatives à une question et de combler les lacunes de connaissances qui subsistent.
L’importance de combiner les données et les méthodes
De manière générale, une évaluation convenable des politiques nécessite de combiner davantage les méthodes et les données. Souvent, une seule méthode ne suffit pas pour analyser en profondeur la diversité des objectifs, mesures et questionnements de la politique agricole. Les possibilités de combinaison sont multiples. Il est par exemple possible de combiner des études ex ante et ex post, ou des méthodes quantitatives et qualitatives. La combinaison de différentes méthodes permet aux chercheuses et aux chercheurs de répondre avec plus de précision aux questions du «comment» et du «pourquoi». Les données relatives aux aspects économiques, écologiques et sociaux à l’échelle de l’exploitation sont cruciales pour pouvoir évaluer de manière exhaustive l’impact des mesures de politique agricole. Il faut donc chercher à développer les systèmes existants de suivi et de collecte de données et à améliorer l’exploitation des séries de données existantes, p. ex. issues de la télédétection. Une approche d’Open Science, où les connaissances sont transparentes et en libre accès, peut contribuer largement à améliorer l’état des connaissances et aider à encore plus d’efficacité dans l’élaboration de la politique agricole.
Conclusions et recommandations
- L’exploitation des connaissances scientifiques est la base pour une politique agricole fondée sur les preuves, qui a donc un impact mesurable dans la pratique.
- L’agroéconomie utilise une multitude de méthodes et d’approches scientifiques pour évaluer les mesures de politique agricole avant (ex ante) et/ou après (ex post) leur introduction.
- En continuant de développer ces méthodes et en combinant davantage les différentes méthodes, approches et sources de données, il est possible d’améliorer l’évaluation des mesures de politique agricole.
- L’Open Science, p. ex. Open Data et Open Code, peut contribuer à améliorer l’état des connaissances et aider à encore plus d’efficacité dans l’élaboration de la politique agricole.