Mise au point d’une méthode de recalcul des coefficients d’extrapolation du RICA pour une utilisation en panel. Application au calcul de matrices de transition
Résumé
L’objectif principal de la Politique Agricole Commune (PAC) depuis sa création en 1962
est de réduire la dépendance alimentaire des pays de la Communauté Economique Européenne.
Pour l’atteindre, la PAC est dotée de nombreux outils dont le plus important et le plus durable
est le Réseau d’Information Comptable Agricole (RICA). Le RICA est une enquête annuelle
qui permet chaque année d’établir un diagnostic précis de la santé économique et financière
du secteur agricole. Afin d’extrapoler les résultats obtenus sur l’échantillon à la population entière,
les exploitations du RICA sont munis de coefficients appelés coefficients d’extrapolation.
Ces coefficients ont une validité annuelle. Celle-ci pose un problème lorsqu’il s’agit d’étudier le
RICA dans sa dimension panel. Il s’avère donc important de trouver une méthode de recalcul
de ces coefficients d’extrapolation permettant de résoudre se problème. Tel est l’objectif de la
présente étude. Pour atteindre cet objectif, une analyse approfondie de la procédure du calage
sur marges a été utilisée. Les bases de données qui soutiennent cette étude sont celles du RICA
de l’année 2000 à l’année 2013 ainsi que les données du recensement agricole 2010. Une première
application de la procédure de calage sur marges via la macro CALMAR a permis de déterminer
la méthode utilisée par le Service de la Statistique et de la Prospective (SSP) du ministère de
l’agriculture, qui est la méthode de raking ratio ou de ratissage croisé. Par ailleurs, une formule
a été mise en place pour le calcul des pondérations de base, pondérations utiles pour le calcul
des coefficients d’extrapolation pour les panels de deux années consécutives et plus. De plus, un
critère a été développé pour déterminer le nombre d’année idéal pour une étude de panel sur les
données du RICA. L’application de ce critère a permis d’estimer à sept (07) ce nombre.