Accueil Revues Revue Numéro Article

Histoire & Sociétés Rurales

2014/2 (Vol. 41)


ALERTES EMAIL - REVUE Histoire & Sociétés Rurales

Votre alerte a bien été prise en compte.

Vous recevrez un email à chaque nouvelle parution d'un numéro de cette revue.

Fermer

Article précédent Pages 113 - 147 Article suivant
1

« J’ai suggéré que le nom de ce nouveau bureau devrait être le Bureau de l’Economie Agricole [Bureau of Agricultural Economics]. Il a été proposé de fusionner dans cet unique bureau toutes les forces du département qui sont engagées dans les travaux de l’économie agricole. Le but est d’enquêter sur toutes les conditions et les forces économiques qui ont une influence sur la production ou les prix, puisque l’un dépend de l’autre et inversement [1][1] Wallace, 1921 in Taylor et Taylor, 1952, p. 603 ; notre.... »

2

« Les prévisions de la superficie et du rendement ont joué un rôle important dans la ‘perspective’ de travail qui a été commencée avec le Département Américain de l’Agriculture [United States Department of Agriculture] dans les années vingt pour aider les agriculteurs à faire des ajustements individuels à des prévisions de prix chaque année [2][2] Sanderson, 1954, p. 1 ; notre traduction.. »

3

« Les deux facteurs importants nécessaires à une expression quantitative de la production agricole sont (1) la superficie, et (2) le rendement par acre [3][3] Callender et Becker, 1923, p. 185 ; notre traducti.... »

4

Le Ier juillet 1922, le Département Américain de l’Agriculture (usda) crée le Bureau de l’Économie Agricole (bae) [4][4] « Le Bureau a été organisé autour de trois rubriques.... Le bae est le fruit d’une fusion entre l’Office des Marchés (The Office of Markets), le Service de l’Organisation Rurale (Rural Organization Service)[5][5] Tous deux, créés en 1913, ont pour objectifs d’étudier... et du Bureau des Estimations des Récoltes (Bureau of Crop Estimates)[6][6] Créé en 1914 dont les objectifs sont de recueillir.... La fusion de ces différents services s’explique par un souci de meilleure efficacité dans l’analyse des marchés agricoles, d’autant plus que le début des années 1920 [7][7] On retrouve également cette volonté de réformer le... est marqué non seulement par une baisse importante des prix relatifs dans les exploitations agricoles [8][8] Hoffman et Libecap, 1991, p. 398. ainsi que par une diminution du pouvoir d’achat des revenus des agriculteurs [9][9] Ferris, 2010, p. 6. mais également par un fort mouvement corporatiste de ces derniers, qui accusent l’émergence des marchés agricoles à terme de déstabiliser les cours afin de précipiter leurs revenus à la baisse [10][10] Cowling, 1965.. Ainsi, comme l’explique Hurt [11][11] Hurt, 2002., le projet du bae émerge dans une période d’incertitude grandissante – années 1920 jusqu’en 1933 – puisqu’il doit gérer la baisse des prix agricoles, les changements technologiques – la mécanisation de l’agriculture –, l’émergence des marchés financiers agricoles [12][12] En France, les années 1920 révèlent une tendance à.... Shideler explique que les prix des produits agricoles ont commencé leurs chutes entre juillet et décembre de l’année 1920 pour se poursuivre jusqu’au milieu des années 1920 [13][13] Shideler, 1957, p. 46-75.. Les explications à ces baisses sont nombreuses et sont, pour certaines, communes à l’ensemble des produits agricoles, et pour d’autres, biens spécifiques.

5

D’une façon générale, le marché intérieur américain fut saturé de produits agricoles – en partie à cause d’excellentes récoltes – venant s’ajouter aux stocks déjà très abondants, lesquels étaient détenus à des fins spéculatives par les opérateurs de marché sur les principales bourses de commerce de produits de base [14][14] Chancellier, 2012.. Ainsi, les spéculateurs ont cherché à se séparer de leurs stocks, précipitant alors les prix à la baisse. Les transports – surtout les chemins de fer – connaissent également un regain d’activité et d’efficacité après la vague de privatisation des compagnies de chemin de fer [15][15] Scott, 1985.. La conséquence fut la facilité d’accéder aux installations de stockage déjà bondées en minimisant les pertes. En 1920, les cultures en surcapacité furent le maïs, le tabac, le riz, les betteraves à sucre, les pommes de terre douces et le sorgho. Les autres cultures comme l’avoine, la pomme de terre, les pommes et le foin n’ont pas subi de surproduction. De plus, au début des années 1920, avec le développement des marchés financiers, le secteur agricole a attiré des financements spéculatifs. Lorsque les prix agricoles ont commencé à baisser, une panique s’est faite ressentir chez les créanciers qui demandent alors le remboursement des prêts, précipitant alors la faillite de nombreux agriculteurs. De surcroît, l’augmentation des taux d’intérêt – jusqu’à 10 % par an sur les prêts à court terme – au moment des récoltes, accompagnée de la baisse des prix, a été catastrophique pour de nombreux agriculteurs. Ainsi, dans un premier temps, les États-Unis ont-ils misé beaucoup sur l’appui des exportations afin de développer leur agriculture. Après la Première Guerre mondiale, la montée du protectionnisme entre l’Europe et les États-Unis a engendré des pertes de parts de marché pour les agriculteurs américains. Deux lois ont alors été votées – Emergency Tariff Act (1921) et Fordney-McCumber Tariff Act (1922) – pour garantir un prix minimum aux agriculteurs et inciter ces derniers à trouver d’autres marchés internationaux porteurs, comme le Canada, l’Australie et l’Argentine. Néanmoins, constatant la faiblesse des marchés internationaux, les gouvernements se sont concentrés sur des solutions internes américaines en mettant en place des plans de contrôle de la production afin de faire remonter les prix des produits agricoles [16][16] Effland, in Phillips, Potts, Petty, Schultz, Stalcup....

6

Le projet du bae est ainsi en partie pédagogique [17][17] Kunze, 1990. dans la mesure où il doit redonner confiance aux agriculteurs dans les marchés agricoles – en leur fournissant une meilleure instruction économique –, mettre en place une véritable filière de formation des métiers agricoles [18][18] Baker, Rasmussen, Wiser et Porter, 1963, p. 113. mais également technique dans la mise en place de nouvelles procédures d’analyse afin de mieux comprendre le fonctionnement des marchés agricoles. Pour cela, Henry C. Taylor – responsable du bae – entame un ambitieux programme de refondation de l’analyse du fonctionnement des marchés des matières premières agricoles. L’idée de Taylor est d’inciter les agriculteurs à ajuster leur niveau de production aux conditions du marché [19][19] Taylor et Taylor, 1952, p. 447-449.. C’est, comme l’indique Winters [20][20] Winters, 1970, p. 109-144. lorsqu’il retrace les travaux de Wallace [21][21] Secretary of Agriculture entre 1921 et 1924., la mise en place d’un véritable programme d’économie agricole qui se joue dans les années 1920 aux États-Unis. Comme l’expliquent aussi Baker, Rasmussen, Wiser et Porter retraçant l’histoire des 100 premières années de l’usda :

7

« Peu de temps après la création du Bureau de l’Économie agricole en 1922, un mouvement a débuté afin de mettre à la disposition des agriculteurs les résultats de la recherche économique pour les aider dans la planification de la production et de la commercialisation pour l’année à venir. […] Les économistes et les statisticiens du Bureau de l’Économie Agricole ont coopéré avec d’autres bureaux et d’autres services afin de rédiger des rapports destinés à être présentés au Congrès [22][22] Baker, Rasmussen, Wiser et Porter, 1963, p. 112-113 ;.... »

8

Secondé par Wallace, Taylor va mettre en place des équipes de recherches spécialisées dans les différentes thématiques agricoles, en particulier une qui sera destinée à mieux comprendre les comportements des agriculteurs en matière de niveau de récolte. Ainsi, l’une des nouveautés du bae est l’émergence des domaines d’expertise avec du personnel dédié pour chaque tâche bien spécifique [23][23] McDean, 1983.. Deux groupes vont émerger : le premier regroupe les « économistes agricoles ». Leurs études sont destinées à développer des modèles économétriques et ont pour finalité de parvenir aux autorités publiques qui s’en inspirent pour prendre des décisions de politiques économiques agricoles. Le second regroupe « les experts en management agraire ». Ils sont au plus près des agriculteurs pour leur vendre les dernières méthodes de management [24][24] Fitzgerald, 2003, p. 42..

9

C’est donc à ces apports économiques et statistiques que nous souhaitons consacrer cet article. Précisément, Fox [25][25] Fox, 1986, 1989. explique qu’émergent avec la création du bae des experts en économie agricole – économistes agricoles – qui seront parmi les premiers à utiliser la démarche d’analyse de l’économétrie appliquée aux problématiques agricoles [26][26] La France est en retard en matière d’utilisation de.... Également, Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance – dans leur article retraçant les principaux apports économétriques dans le domaine de l’économie agricole depuis un siècle [27][27] Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance, 2010, p. 572-5... – expliquent que les premières années du bae sont marquées par des problématiques relevant de problèmes d’identification et d’application de la corrélation multiple. Ainsi, les premiers travaux économétriques du bae s’inscrivent dans une dimension plus générale de l’histoire de l’économétrie largement développée par les travaux de Morgan [28][28] Morgan, 1990., de Hendry et Morgan [29][29] Hendry et Morgan, 1995. et de Labys [30][30] Labys, 2006.. Dans ce travail de recherches, nous nous consacrerons à des auteurs – comme Smith, Bean, Ezekiel, Waugh – qui ont développé des techniques de prévision de la production agricole.

10

Nous première section analyse les travaux de modélisation des superficies agricoles. Deux auteurs font référence en la matière : Smith [31][31] Smith, 1925a, 1925b, 1928. et Bean [32][32] Bean, 1929a, 1929b.. Précisément, ils sont amenés à traiter du problème économétrique de d’identification de l’offre dans un contexte économique sensible dans la mesure où les années 1920 sont marquées par une forte variabilité des prix des matières premières en général et du coton en particulier. Ainsi, ces auteurs s’interrogeront sur la capacité des fermiers à ajuster leurs capacités de production face à la variation des prix. Notre seconde section est consacrée aux nouvelles méthodes de prévision des rendements [33][33] Smith, 1925c et Waugh, 1929a, 1929b.. Le BAE s’inspire de l’approche de la météorologie agricole en corrélant les rendements avec des phénomènes météorologiques comme la pluviométrie et les températures.

Par les nombres : la modélisation des superficies agricoles et l’identification de l’offre agricole

11

Comme l’explique Sanderson les pays occidentaux avaient des difficultés à estimer avec précision les superficies agricoles entre la fin du xixe siècle et les années 1920 car les estimations reposaient sur les déclarations des agriculteurs [34][34] Sanderson, 1954, p. 95-96.. La méthode de prévision reposait alors sur le système de recensement des superficies déclarées. Cette technique a fait l’objet de nombreuses critiques du fait de sa faible précision. Ceci a eu pour conséquence, comme l’indique Murray lorsqu’il expose une histoire du développement des statistiques agricoles entre 1900 et 1920 [35][35] Murray, 1939., à des erreurs importantes d’estimation des surfaces agricoles calculées par les autorités américaines. Par conséquent, le bae essaye de mettre en place de nouvelles sources d’information afin de réduire le biais des rapports des récoltes des fermiers, de diversifier ses techniques de prévision en misant en particulier sur les influences économiques, et ceci dans un contexte économique devenu instable après la Première Guerre mondiale.

12

Comme l’indiquent Taylor et Taylor, le début des années 1920 est marqué non seulement par des baisses régulières des prix de beaucoup de matières premières agricoles aux États-Unis mais, surtout, par l’apparition d’une plus grande volatilité des prix, rendant délicat le maintien du pouvoir d’achat des agriculteurs [36][36] Taylor et Taylor, 1952, p. 447-449. Les prix du maïs.... Ainsi, c’est tout l’environnement économique et social qui s’en trouve perturbé. Plus précisément, le bae, par l’intermédiaire de H. C. Taylor et de H. C. Wallace, organise les 20 et 21 avril 1923 la première « agricultural outlook conference[37][37] On peut se référer à Tolley, 1931 pour l’histoire des... » dont l’objectif principal est de

13

« donner le signal d’un renouveau concernant l’étude des forces dynamiques qui provoquent le changement des prix – et pour étudier les possibilités d’une refonte de l’agriculture en faisant ajuster l’offre à la demande sur la base d’un prix satisfaisant [38][38] Taylor et Taylor, 1952, p. 447 ; notre traduction..... »

14

Ainsi, si le bae consacre une grosse partie de ses efforts de recherche dans l’analyse du comportement de l’offre agricole – les superficies – vis-à-vis des prix agricoles, c’est pour mieux faire comprendre aux producteurs qu’ils doivent adapter beaucoup plus finement leur production aux variations de la demande et des prix. Ainsi, comme l’indique Hart, le bae organise des séminaires d’information et de formation auprès des agriculteurs afin de les inciter à prendre en compte les différents rapports publiés mais également pour comprendre les mécanismes d’ajustement d’une économie de marché pour prendre les bonnes décisions en matière de choix agricoles [39][39] Hart, 1929.. Mais pour que les agriculteurs prennent l’habitude de se référer aux notes de conjoncture, le bae mise sur une diffusion constante des informations agricoles [40][40] Williams, 1929. en privilégiant des notes de synthèse les plus lisibles possibles – graphiques, tableaux, explications synthétiques – pour l’agriculteur.

15

À la demande de Taylor est constituée une équipe d’experts – Smith, Bean, Ezekiel, Waugh – chargés d’analyser et de comprendre comment les agriculteurs réagissent face aux éléments économiques conjoncturels. D’un point de vue de l’histoire de l’économétrie, ces auteurs s’insèrent dans l’une des grandes problématiques des années 1910-1920 qui consiste à s’intéresser à l’identification. Comme l’expliquent Morgan [41][41] Morgan, 1990, p. 136-142., Hendry et Morgan [42][42] Hendry et Morgan, 1995, p. 18-22. et Bessler, Dorfman, Holt, LaFrance [43][43] Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance, 2010, p. 573-5..., les premiers traitements du problème de l’identification ont été appliqués à la demande avec les travaux de Lenoir en 1913 et de Lehfeldt en 1914 [44][44] Lehfeldt propose de mesurer l’élasticité de la demande.... L’objectif de Lehfeldt est de modéliser économétriquement une courbe de demande tout en retirant les effets de l’offre sur le prix. En effet, la difficulté réside dans le fait que le prix, l’offre, la demande sont étroitement imbriqués comme l’explique Bean en 1928 lors d’une conférence de l’American Statistical Association dont le thème était « la récolte du coton et son prix » :

16

« M. L.H. Bean, économiste agricole, parle d’une certaine interrelation entre l’offre, le prix et la consommation de coton […]. Le prix est un élément très important pour suivre annuellement l’évolution des superficies agricoles [45][45] Jappe, 1928, p. 69-70 ; notre traduction.. »

17

D’une façon plus générale, la plupart des travaux économétriques liés à l’identification se sont appliqués à la demande et très peu à l’offre. L’ouvrage de référence modélisant l’offre des produits agricoles est celui de Nerlove de 1958 – The dynamics of supply : estimation of farmers’ response to price – indiquant les travaux précurseurs de Smith [46][46] Smith, 1925a, 1928. et de Bean [47][47] Bean, 1929a, 1929b. en la matière, lesquels apparaissent dans une période – comprise entre 1917 et 1929 selon Nerlove [48][48] Nerlove, 1958, p. 74. – où la modélisation d’une fonction d’offre de produits agricoles fait l’objet de toutes les attentions de la part des autorités [49][49] Dans les années 1930, les travaux abordant l’étude.... Ainsi, comme l’indique Nerlove, la première tentative de modélisation d’une fonction d’offre de produits agricoles a été l’utilisation des surfaces agricoles cultivées ou récoltées [50][50] Nerlove, 1958, p. 66.. Dans une première section, nous analyserons les travaux de Smith. Dans une seconde section, nous analyserons de quelle façon Bean élabore une fonction de réponse des superficies agricoles face aux prix. De toute évidence, ces deux auteurs s’inscrivent dans la problématique du traitement de l’identification économétrique.

L’analyse de l’offre agricole de Smith

18

Comme l’indiquent Taylor et Taylor [51][51] Taylor et Taylor, 1952, p. 454., Smith [52][52] Mills, 2011 montre que les innovations des techniques... fait partie de l’équipe de Stine [53][53] Les autres membres faisant partie de l’équipe de recherches...head of Division of Statistical and Historical Research – en charge de l’analyse des prix des matières premières. C’est au cours de la première conférence annuelle du bae – le 30 juin 1923 – que l’objectif d’élaborer une fonction d’offre est posé à partir des séries de prix. Plus encore, la problématique des séries retardées est également mise en avant : « Les changements de prix et les séries indiquant des changements dans les facteurs de l’offre et de la demande ne sont en règle générale pas synchrones mais apparaissent avec retards » [54][54] Usda, 1923, in Taylor et Taylor, 1952, p. 454 ; notre.... Plus précisément, comme l’explique Hurt, l’année 1921 marque un tournant aux États-Unis dans la mesure où la production agricole américaine dépasse la demande domestique et étrangère [55][55] Hurt, 2002, p. 44-45.. S’ensuit alors une chute des prix qui est perçue par les agriculteurs comme un signal pour augmenter encore plus la production : ils pensent récupérer la baisse des prix de vente par une augmentation des volumes échangés. Malheureusement, cela ne s’est pas produit et les prix ont continué à fortement chuter dans les premières années des années 1920. C’est pour cela que le bae rédige en 1923 un rapport – intentions-to-plant – destiné à aider les fermiers à ajuster leurs programmes de mise en culture afin d’éviter la surproduction ou la sous production. Néanmoins, cette pratique a vite montré ses limites dans la mesure où, sur la période comprise entre 1924 et 1937, les superficies récoltées ont été surestimées de 10 % pour l’orge, 6 % pour l’avoine et 3 % pour le maïs [56][56] Sanderson, 1954, p. 107-108..

19

Ainsi, afin de dépasser ces limites méthodologiques, certains économistes du bae utilisent l’outil de la corrélation afin de prévoir les superficies agricoles à partir d’éléments économiques dont le prix. Smith [57][57] Smith, 1925a, 1925b. s’inscrit dans la première période – comprise entre 1917 et 1933 – définie par Nerlove [58][58] Nerlove, 1958, p. 68-74., qui consiste à ne prendre en compte que l’outil de la corrélation multiple afin d’expliquer les superficies agricoles en utilisant les travaux de Tolley et Ezekiel [59][59] Tolley et Ezekiel, 1923. Ezekiel sera membre de l’Econometric... et d’Ezekiel [60][60] Ezekiel, 1924.. Ces deux auteurs font partie des économètres principaux travaillant pour le bae afin de développer l’application de techniques quantitatives à des problématiques agricoles [61][61] Fox, 1989, p. 65-68 ; id., 1986, p. 383 ; Bessler,.... Smith s’inspire également des travaux précurseurs de Moore [62][62] Moore, 1917. qui a corrélé les superficies de coton avec les prix du coton de l’année précédente [63][63] Voir Chancellier, 2012, 2013.. Néanmoins, les résultats de Moore présentent des erreurs de prévision assez importantes et Smith se propose d’intégrer de nouvelles variables explicatives comme le prix du coton [64][64] Prix spot à la bourse de La Nouvelle-Orléans et celle..., la variation de la production de l’année précédente, la variation du rendement par acre cultivé de l’année précédente [65][65] Cette variation du rendement est déflatée par un indice..., une variable de tendance. La démarche de Smith est double dans la mesure où, dans un premier temps, il souhaite prendre en compte l’effet de substitution du cultivateur dans le choix de la matière première à planter via le prix du coton. Précisément :

20

« Si le producteur pense que prix du coton sera relativement plus élevé que celui du maïs par exemple, il désirera planter du coton plutôt que d’autres cultures, et plus le prix relatif du coton augmentera plus il souhaitera planter des acres de coton [66][66] Smith, 1925a, p. 32 ; notre traduction.. »

21

Néanmoins, dans un second temps, il souhaite également expliquer les décisions des agriculteurs concernant les surfaces à cultiver via la variation du rendement par acre de la période précédente et la variation de la production de l’année précédente :

22

« Nous pouvons utiliser la valeur de la production par acre comme une mesure de la capacité des producteurs à se financer, et utiliser la production totale comme mesure associée principalement avec des prix, et de façon résiduelle à la réussite du pays dans la culture du coton [67][67] Smith, 1925a, p. 33-34 ; notre traduction.. »

23

Ainsi Smith calcule une équation de régression. Elle explique les variations des superficies de coton à partir uniquement des prix du coton sur les différences bourses et à différentes périodes [68][68] Un modèle de régression linéaire consiste à expliquer... (Figure 1).

Figure 1 - Les variations des superficies de coton aux États-UnisFigure 1

(1907-1923, en acres)

Source : Smith, 1925a, p. 42.
24

La figure 1 présente deux courbes. La première – en ligne continue étoilée – représente les variations des superficies cultivées de coton par rapport à l’année précédente sur la période comprise entre 1907 et 1923. La seconde – en ligne continue avec des cercles – représente le modèle estimé à partir de la variation des prix des différents mois de l’année précédente. On peut constater visuellement que les prix du coton à différentes dates expliquent correctement les variations des superficies de coton. On retrouve des résultats similaires dans son article de 1928, qui indique alors : « Cette réponse habituelle des producteurs de coton face aux variations des prix peut être utilisée dans les prévisions de la superficie de coton » [69][69] Smith, 1928, p. 8 ; notre traduction..

25

Néanmoins, si le prix du coton décalé d’une année est considéré comme la variable principale dans la prévision des surfaces cultivées, il n’en demeure pas moins que la méthode présente des limites interprétatives. Précisément, en calculant le coefficient de corrélation multiple – R2=0, 95 [70][70] Le R2 correspond au coefficient de détermination. Il... – Smith constate « qu’il y a évidemment (1) un changement dans la superficie agricole qui n’est pas repérable par l’étude des prix ou (2) que nous avons insuffisamment exprimé la relation entre les prix et les superficies » [71][71] Smith, 1925a, p. 43 ; notre traduction.. Comme l’explique Nerlove, pendant tout le début du xxe siècle, les économistes agricoles avaient conscience que des différences de prix existaient – pour un même produit – selon la région de sa culture [72][72] Nerlove, 1958, p. 109-110.. Ainsi, une distribution des prix non uniforme sur le territoire biaise la significativité de la variable prix moyen et peut expliquer que la production agricole – surfaces cultivées – varie sans prendre en considération une variation du prix moyen [73][73] Voir Sarle, 1927.. C’est pour cela que Smith intègre d’autres variables – production de coton, rendement moyen du coton par acre – afin d’affiner les déterminants des surfaces cultivées. Smith constate malgré tout que,

26

« les séries de prix sont plus significatives que la production et que la valeur des rendements, ce qui indique que les prix ont un rôle plus important dans l’esprit des producteurs [74][74] Smith, 1925a, p. 44 ; notre traduction.. »

27

Les travaux de Smith se poursuivent en 1928 avec la publication d’un rapport – Technical Bulletin de l’usda – sur l’analyse complète du marché du coton [75][75] Ce rapport a été publié dans un contexte politique.... Les nouveautés méthodologiques sont nombreuses par rapport à son travail de 1925 [76][76] Toute la partie du rapport concernant la modélisation.... Tout d’abord, il utilise non plus les prix spot mais les prix fixés sur les marchés à terme [77][77] Smith prend le prix à terme de décembre échéance mars..... Mais surtout, le grand changement méthodologique concerne l’outil de statistique dont il se sert dans la mesure où il utilise la technique de la corrélation multiple curviligne – curvilinear multiple correlation – développée initialement par Ezekiel en 1924 et par ses propres travaux de statistiques [78][78] Smith, 1925b, 1928. concernant l’analyse des séries temporelles – détermination d’une tendance, corrélation des différences premières. La technique de la curvilinear multiple correlation permet d’utiliser la technique de corrélation sur des données non linéaires [79][79] Ainsi, elle s’applique sur des données relatives à.... Par ailleurs, Smith déconseille d’éliminer la tendance avant de calculer les coefficients de corrélation dans la mesure où il utilise la curvilinear multiple correlation[80][80] Smith, 1925b, p. 543.. Ainsi, il peut combiner les avantages de la corrélation des différences premières avec la méthode de l’écart des observations par rapport à une tendance dans la mesure où encore une fois la curvilinear multiple correlation le lui permet :

28

« Les méthodes de corrélation multiple curviligne […] ont été utilisées. On peut remarquer que […] tous les avantages de la méthode de corrélation des différences premières demeurent. […] En outre, en introduisant un facteur de tendance en tant que facteur indépendant, les avantages de l’utilisation des écarts par rapport à la tendance demeurent également [81][81] Id., 1928, p. 21 ; notre traduction.. »

29

Ainsi, Smith affine sa modélisation des superficies de coton récoltées.

30

Le premier graphique de la Figure 2 présente la variation en pourcentage des superficies agricoles de coton par rapport au prix déflaté [82][82] Smith divise le prix à terme du coton de l’année précédente... à terme de décembre pour une échéance mars, un an précédant la récolte et deux ans précédant la récolte. La courbe représentant la relation entre le prix à terme déflaté un an avant la récolte et la variation des superficies est plus pentue que la seconde courbe, indiquant que les superficies agricoles sont plus sensibles dans le cours terme aux variations de cours. De même, les prix à terme déflatés précédant de deux ans la récolte ont peu d’effet sur les superficies agricoles. En revanche, passé un certain seuil – au-delà de 0,018 dollar par livre –, les prix à terme un an avant la récolte sont sans effet sur la variation des superficies. Smith l’explique par l’épuisement des surfaces agricoles disponibles. Le graphique du milieu présente la variation des superficies cultivées de l’année en cours par rapport aux variations des superficies cultivées l’année précédente. La relation est décroissante : plus on a cultivé de terre destinée au coton l’année précédente, moins on en met en culture durant l’année en cours. Le dernier graphique – situé en bas – montre l’élément temporel – l’année de la récolte – par rapport aux variations de superficies cultivées. Entre 1903 et 1914, les superficies agricoles ont augmenté alors qu’entre 1917 et 1923, elles se sont réduites [83][83] La baisse des surfaces agricoles de coton s’explique... pour ensuite réaugmenter à partir de 1925.

Figure 2 - Les différents facteurs expliquant les variations des surfaces de coton récoltéesFigure 2
31

Ainsi, le travail de Smith permet de définir une fonction d’offre de coton et prévoir la variation des surfaces cultivées. C’est la somme de quatre effets : l’impact du prix à terme retardé d’une année, de deux années, la variation de la récolte de l’année précédente et la tendance. À titre d’illustration [84][84] Les données statistiques sont disponibles dans Smith,..., en utilisant les courbes ci-dessus, supposons que l’on souhaite connaître la variation des surfaces cultivées de coton pour l’année 1926. Sachant que le prix à terme du coton déflaté retardé d’une année soit de 0,013 dollar la livre – sur le premier graphique, on constate que cela n’a pas d’influence sur la variation des superficies agricoles –, que celui retardé de deux ans soit de 0,015 dollar la livre – sur le premier graphique, on peut voir que cela influence à la hausse des superficies agricoles de 1 % –, que les surfaces cultivées ont augmenté de 11,5% en 1925 – sur le graphique du milieu, cela influence négativement la variation des surfaces cultivées en 1926 de -1% –, que la tendance est positive de +2% – le dernier graphique du bas –, on peut donc s’attendre à une augmentation de 2% [85][85] C’est la somme des quatre influences (0 + 1 -1 +2) des surfaces cultivées pour le coton en 1926.

32

Les travaux de Smith permettent de définir la sensibilité des surfaces agricoles par rapport à différents facteurs économiques. Ceci lui permet alors d’effectuer des prévisions de surfaces agricoles. Néanmoins, la faiblesse principale de ses travaux est de ne pas prendre en compte les différentes localisations. En effet, il n’existe pas un prix unique pour chaque produit agricole. Par conséquent, le prix moyen n’est pas un bon indicateur pour la détermination des surfaces agricoles. Nous développerons dans la section suivante de quelle façon Bean prend en compte cette dimension géographique en utilisant le support graphique comme outil de corrélation.

Comprendre le comportement des fermiers face aux variations de prix : la fonction de réponse des fermiers de Bean

33

Les travaux de Bean paraissent à la fin des années 1920. Hurt [86][86] Hurt, 2002, p. 52-66. explique que le pouvoir des lobbys agricoles monte en puissance avec The American Farm Bureau Federation [87][87] Communément appelé The Farm Bureau. Créé en 1919, c’est... dès 1924 avec le projet de McNary et de Haugen [88][88] Ce sont deux sénateurs.. Par son travail de lobbying, The Farm Bureau a convaincu ces deux sénateurs de proposer au Congrès un projet de loi préconisant de fixer des prix agricoles de façon à faire retrouver aux agriculteurs leur niveau de vie de 1909-1914. Ce projet fut voté en 1927 pour être abandonné très rapidement. Néanmoins, les mentalités changent aux États-Unis à la fin des années 1920 dans la mesure où les agriculteurs demandent des interventions publiques de soutien de l’activité agricole :

34

« Malgré l’échec de McNary-Haugen, le débat s’est avéré un tournant dans l’histoire américaine, car les agriculteurs ont commencé à s’engager dans les mouvements politiques afin d’enclencher un programme agricole d’aides fédérales qui permettraient de résoudre les problèmes de prix et de revenus. Dorénavant, de nombreux dirigeants et agriculteurs soutiennent l’idée que le gouvernement fédéral doit réglementer l’économie agricole [89][89] Hurt, 2002, p. 60 ; notre traduction.. »

35

Ainsi, le secteur agricole devient plus administré et les attentes en matière d’analyse du fonctionnement des marchés agricoles changent également.

36

C’est dans ce cadre institutionnel qu’apparaissent les travaux de Bean. Comme l’expliquent Taylor et Taylor [90][90] Taylor et Taylor, 1952, p. 457-458., Bean s’inspire des travaux sur les techniques de calcul de corrélation de Tolley et d’Ezekiel [91][91] Tolley et d’Ezekiel, 1923. pour proposer une méthode graphique supposée plus simple et plus rapide. Cette méthode graphique devait économiser du temps de travail mais surtout montrer que l’analyse d’une fonction théorique – comme la fonction d’offre agricole – pouvait s’effectuer sans support analytique [92][92] Fox, 1989, p. 66.. Ainsi, Bean explique sa technique graphique en 1929 dans la revue The Journal of the American Statistical Association pour ensuite l’appliquer pour la première fois à l’analyse de la fonction d’offre en 1929 dans la revue Journal of Farm Economics.

37

La finalité de la méthode de Bean est clairement énoncée dans son article de 1929 :

38

« Le but de cet article est de présenter une approche simplifiée de la corrélation multiple curviligne, presque entièrement basée sur l’utilisation de graphiques. La méthode est essentiellement un raccourci pour arriver directement à des approximations des courbes ‘nettes’ sans l’utilisation habituelle excessive de temps et de procédures mathématiques [93][93] Bean, 1929a, 386 ; notre traduction.. »

39

Le gain de temps et la simplicité de la méthode résident dans la non utilisation des techniques de régression. Précisément, ce sont les analyses des graphiques – analyse de données – qui doivent permettre de rendre compte de possibles corrélations visuelles [94][94] Il y a eu dans les années 1920 aux États-Unis un renouvellement.... Ainsi, Bean se propose d’appliquer sa technique graphique à l’étude du comportement des agriculteurs face aux prix, rendant alors possible, graphiquement, l’identification d’une fonction d’offre [95][95] Bean, 1929b.. Comme l’explique Nerlove, le travail de Bean est l’un des plus marquants de cette période des années 1920 dans la mesure où il permet d’élaborer non seulement une fonction d’offre d’une forme particulière qui s’explique par les prix des produits agricoles décalés d’une ou de deux années mais il permet également de constater visuellement les différentes élasticités des fonctions d’offre par rapport aux prix et par rapport à la région de culture [96][96] Nerlove, 1958, p. 72-74..

40

La problématique de départ de Bean réside dans le fait que le comportement des agriculteurs face aux prix est mal connu et qu’il est nécessaire d’appliquer une nouvelle stratégie d’analyse. Tout d’abord, Bean aborde le problème de la multicollinéarité dans la mesure où s’il admet que la variable principale que suit l’agriculteur est le prix, il n’en demeure pas moins qu’il existe d’autres variables – rendements, coûts de production, profits, crédits, phénomènes météorologiques, offre de travail – suivies par les agriculteurs dans leur décision finale de la mise en culture des terres [97][97] Bean, 1929b, p. 369.. Néanmoins, il considère que la variable prix centralise tous ces éléments et que, par conséquent, la prise en compte uniquement de cette variable suffit à l’élaboration d’une fonction d’offre. Son étude porte sur neuf matières premières [98][98] Pomme de terre, pomme de terre douce, chou, fraise,... et quatre zones géographiques [99][99] New-York, Michigan, Idaho, United-States.. En utilisant la technique graphique de la corrélation curviligne, il constate que

41

« dans chaque cas, le prix reçu pour la production de la saison précédente est le facteur dominant dans l’évolution de la production dans une année donnée. Dans la plupart des cas, le prix reçu au cours de la saison décalée deux années est également un facteur important, en particulier si le prix a été faible [100][100] Bean, 1929b, p. 369 ; notre tradution.. »

42

Néanmoins, il apparaît également que le comportement de l’agriculteur n’est pas uniforme selon la région où il travaille et selon le type de produit qu’il cultive. Ainsi, Bean met l’accent sur une partie centrale de l’étude des fonctions d’offre : les calculs des élasticités. Précisément, Bean s’appuie sur les travaux de Black [101][101] Black, 1924. qui montrent qu’une étude précise des élasticités de l’offre par rapport aux prix permettrait de connaître non seulement la sensibilité des agriculteurs face aux variations de prix mais fournirait également aux autorités politiques des informations sur les modes d’intervention sur certains marchés [102][102] Ibid., p. 154.. Et ceci est d’autant plus d’actualité que, dès 1923, le bae – au travers les Outlook reports – envisage des planifications des productions agricoles et que, par conséquent, l’incitation passe par des soutiens ou par des prix. Le prix est véritablement le canal de transmission de la politique agricole interventionniste américaine dans les années 1920 [103][103] Fitzgerald, 2003, p. 36. et cela d’autant plus que la fin des années 1920 est caractérisée par des prix faibles. Par conséquent, les autorités publiques ont pour souci de soutenir les prix agricoles afin d’augmenter les revenus des agriculteurs sans pour autant enclencher une augmentation de la production agricole – via la hausse des superficies cultivées – car cela entraînerait une baisse des cours. Ainsi, l’objectif est de définir un seuil maximal de hausse des prix pour lequel les superficies agricoles restent inchangées :

43

« Les niveaux de prix correspondant à un niveau de production stable ont une importance pratique dans toutes les tentatives envisagées pour augmenter les prix agricoles. Une agence Fédérale ou Nationale, par exemple, dont l’objet est d’augmenter le prix du blé ou du coton en tenant compte de la production ultérieure, doit connaître jusqu’à quel niveau de prix la production commencerait à évoluer [104][104] Bean, 1929b, p. 378 ; notre traduction.. »

44

De façon plus générale, les fonctions de réponse des agriculteurs permettent de connaître leurs comportements face à des variations de prix. Bean construit les fonctions de réponse pour plusieurs catégories de produits agricoles (Figure 3).

Figure 3 - Relations entre prix des produits agricoles et variations des superficies en acresFigure 3
Source : Bean, 1929b, p. 383.
45

Ces graphiques présentent les fonctions de réponse des agriculteurs en matière de superficies agricoles par rapport aux prix des produits. Ces fonctions de réponse permettent d’analyser les effets tant à la hausse qu’à la baisse des prix sur les superficies agricoles. C’est en ce sens que Bean construit des élasticités – sur un mode graphique – non linéaires. Ainsi, on constate graphiquement que les superficies agricoles de pastèques sont plus sensibles aux prix que celles des fraises, par exemple. Cela signifie que l’élasticité est plus forte dans le premier cas et moins forte dans le second. On constate aussi que les élevages de porcs – nombre de fermes – sont plus sensibles à une baisse des prix qu’à une hausse. Le travail de Bean permet ainsi l’élaboration de scénarii de politiques économiques. En effet, en utilisant le graphique ci-dessus, les autorités politiques constatent que, si les prix de la pastèque ont augmenté de 20% l’année précédente, alors les superficies agricoles augmenteront cette année de 22% approximativement.

46

Les travaux de Smith et de Bean répondent aux choix du bae en matière de stabilisation des marchés agricoles. Pour cela, les économistes doivent décrypter le fonctionnement des marchés et surtout le comportement des agriculteurs afin de les inciter à suivre le fonctionnement d’une économie de marché. Ils doivent aussi comprendre que leur ferme est une unité de production comme les entreprises industrielles et qu’à ce titre, leur activité renvoie à des comportements économiques dont la notion d’efficacité prend toute son importance [105][105] Fitzgerald, 2003, p. 50.. Néanmoins, comme l’indique Bénédict, l’efficacité des travaux du bae reste limitée [106][106] Benedict, 1953, p. 232.. Si les rapports économiques doivent permettre un ajustement plus rapide des marchés par l’intermédiaire des comportements des agriculteurs, il n’en demeure pas moins que ces derniers n’avaient pas beaucoup de choix dans les cultures dans la mesure où l’alternative est limitée dans un contexte de baisse quasi généralisée des prix de l’ensemble des produits agricoles. La seule alternative possible est de mettre les terres en jachère, ce que les agriculteurs ont toujours refusé.

47

Par ailleurs, il n’en demeure pas moins que les fermiers sont tributaires des phénomènes naturels et que, à ce titre, ils doivent en tenir compte. Également, comme l’indique Nerlove, l’utilisation des superficies agricoles – plantées ou récoltées – destinées à connaître la production agricole reste incomplète dans la mesure où il existe un autre déterminant tout aussi important qui est le rendement par acre de la culture [107][107] Nerlove, 1958, p. 67.. En effet, on peut avoir une superficie qui diminue mais des rendements qui augmentent et, par conséquent, une production inchangée par rapport à la période antérieure. Nous nous proposons donc dans une seconde partie de nous intéresser à la modélisation des rendements.

Par la nature : l’hypothèse de la liaison entre les phénomènes climatiques et les rendements des récoltes

48

Comme l’indique Wiser, le bae a dès le début tissé des liens étroits entre les fermiers et les phénomènes météorologiques [108][108] Wiser, 1989.. À ce titre, les conseils du Weather Bureau – par l’intermédiaire de sa revue Monthly Weather Review – sont destinés à fournir des informations météorologiques afin d’optimiser le meilleur moment pour procéder aux récoltes [109][109] Sanderson, 1954, p. 215-218.. Comme le précise d’ailleurs Kaïgorodoff, l’objectif du rapprochement entre la météorologie et l’agriculture est de permettre une augmentation de la productivité agricole [110][110] Kaïgorodoff, 1929, p. 374-375.. Cette notion de productivité – d’efficacité économique – est un élément clef pour le secteur agricole dans les années 1920. Précisément, comme l’explique Fitzgerald, le bae marque un tournant méthodologique dans le sens où il intègre l’idée d’efficience dans toute analyse d’économie agricole et en particulier dans l’étude du climat avec ses implications sur les rendements agricoles [111][111] Fitzgerald, 2003, p. 5.. D’ailleurs, les autorités mènent des politiques d’aides auprès des agriculteurs afin qu’ils se spécialisent dans des cultures biens appropriées aux climats des différentes régions américaines [112][112] Le maïs [Corn Belt] de l’ouest de l’Ohio à l’Indiana,.... Cela signifie donc que les agriculteurs ont besoin d’être conseillés pour optimiser leurs rendements ou doivent adopter une stratégie de manager. Cela signifie également qu’ils doivent être capables d’anticiper les niveaux de rendement en fonction de la pluviométrie et des températures. Comme l’explique encore Fitzgerald [113][113] Fitzgerald, 2003, p. 21-22., le milieu agricole a adopté un business model de la rationalisation du processus de production où

49

« les économistes estiment que les exploitations agricoles devaient être mises en conformité avec d’autres industries modernes, ce qui entraînerait la mécanisation, la rationalisation de l’exploitation agricole et des pratiques agricoles [114][114] Ibid., p. 45 ; notre traduction.. »

50

Les années 1920 sont non seulement le paradigme de la performance mais également celui de l’économie expérimentale. Ainsi, le bae crée des fermes expérimentales dans lesquelles il expérimente tout ce qui a trait à la vie d’une exploitation agricole : les types de récoltes ou de bétails, la détermination des rendements à partir des types de sols, des types de climat tels que la pluviométrie, la température, l’humidité du sol. Ainsi, le gouvernement vote le Purnell Act en 1925 afin de légaliser le statut de l’économiste agricole au même titre que les agronomes [115][115] Kunze, 1988.. Les économistes agricoles prennent part aux expériences dans les stations expérimentales agricoles, l’objectif étant de faire remonter des informations de la société rurale dans les laboratoires afin de permettre aux agronomes d’orienter leurs recherches appliquées : « le monde de l’agriculture devrait se tourner vers les stations expérimentales afin qu’elles trouvent des solutions à leurs problèmes économiques » [116][116] Ibid., p. 135 ; notre traduction.. Les stations expérimentales deviennent véritablement une aide institutionnelle destinée à rationaliser les décisions des agriculteurs. Le rôle de l’économiste agricole intervient alors dans les écoles de formation des agronomes de façon à acquérir le raisonnement économique pour ainsi leur faire prendre conscience de la complémentarité entre l’agronomie et l’économie [117][117] Cela se traduit par la création des Land-Grant Col.... Les économistes agricoles vont donc faire le lien entre les préoccupations des agriculteurs et l’état de la recherche agronomique qui prend en considération un élément déterminant dans le monde agricole : les conditions météorologiques.

51

Ainsi, si les conditions météorologiques vont faire partie du champ économique des prévisions des récoltes pendant tout le début du xxe siècle, ceci se fera d’autant plus rapidement qu’une nouvelle méthode d’analyse prend son essor également à la toute fin du xxe : la météorologie agricole [118][118] Comme l’indique Sanderson, 1954, p. 212-213, si les.... Pour le bae, l’auteur de référence – considéré comme le fondateur de la météorologie agricole – qui collaborera avec les économistes est J. W. Smith [119][119] J. W. Smith est professeur de météorologie au United.... Monteith [120][120] Monteith, 2000. qualifie cette période d’âge d’or [121][121] Cette période se terminera dans les années 1920 avec... de la météorologie agricole car ses fondements sont clairement délimités à des explications exogènes des récoltes – climat, pluviométrie, température – et à l’outil statistique de la corrélation. Ainsi, dans une première section, nous développerons les travaux de Smith et de Bean. Ces auteurs utilisent la méthode de la corrélation multiple afin de prévoir les rendements. Néanmoins, cette technique appliquée aux phénomènes météorologiques présente des limites méthodologiques qui seront analysées par les travaux de Waugh en développant une nouvelle technique qui permet de traiter du problème des relations conjointes : les lignes isotropes.

De la détermination des facteurs climatiques en tant qu’éléments explicatifs des rendements : les corrélations multiples de Smith et de Bean

52

Si comme on l’a indiqué auparavant, les années 1920 furent la période de l’âge d’or de la météorologie agricole, il n’en demeure pas moins qu’avec le développement des stations expérimentales, se pose alors la question de l’analyse et de la maîtrise des rendements agricoles. Précisément, Chavas, Chambers et Pope [122][122] Chavas, Chambers et Pope, 2010, p. 357. montrent que l’identification des rendements agricoles décroissants a occupé de nombreux économistes agricoles dans les années 1920 avec les travaux de Spillman [123][123] Spillman, 1923, 1924.. Carlson [124][124] Carlson, 2005., quant à lui met l’accent sur la volonté de l’usda de tisser des liens étroits avec la science agronomique pour permettre aux agriculteurs de comprendre l’utilité de l’utilisation des engrais [125][125] Concernant la situation française, on peut constater.... L’objectif étant la maîtrise de la production des techniques de culture, l’usda débloque des fonds et demande à Spillman de formaliser mathématiquement ce phénomène des rendements décroissants. Néanmoins, la valeur « sûre » reste l’approche des rendements par une explication exogène des facteurs climatiques. Ainsi, comme l’explique Shaw – en retraçant les problèmes méthodologiques pour modéliser les liens entre phénomènes climatiques et les rendements agricoles –, toutes les études utilisent la technique de régression multiple dans les années 1920 [126][126] Shaw, 1964, p. 218-219.. La stratégie d’analyse était de placer les rendements d’une zone géographique bien déterminée en tant que variable endogène et de déterminer les phénomènes climatiques les plus significatifs à des périodes bien définies. Smith et Bean font partie des premiers économistes [127][127] Le premier économiste à avoir utilisé la technique... à utiliser les techniques statistiques où comme l’explique Ezekiel :

53

« Un autre type de relations physiques complexes qui ont été traitées de façon satisfaisante par la corrélation multiple est la relation entre les facteurs climatiques et les rendements des cultures [128][128] Ezekiel, 1930, p. 321 ; notre traduction.. »

54

Le travail de Smith est la parfaite illustration des techniques statistiques de la corrélation qui expliquent les rendements à partir de phénomènes climatiques [129][129] Smith,1925c.. Smith s’inspire directement des travaux de Moore [130][130] Moore, 1917.. Tout d’abord, il connaît parfaitement les causes principales explicatives des rendements agricoles : la capacité intrinsèque de la plante à croître, la fertilité du sol, les méthodes de culture et les phénomènes climatiques. Parmi ces quatre éléments explicatifs, Smith ne tient compte que des phénomènes climatiques dans la mesure où ils permettent de rendre compte des variations de court terme alors que les autres facteurs explicatifs relèvent plus des explications de long terme comme la tendance des rendements semble l’indiquer dans la Figure 4 ci-dessous. En effet, les rendements du coton diminuent entre 1900 et 1922 [131][131] L’une des explications de Smith réside dans la théorie....

55

La figure 4 présente les rendements par acre du coton entre 1900 et 1922. Tout d’abord, Smith sélectionne les éléments climatiques et les périodes de l’année les plus significatifs. Il retient la pluviométrie de juin, juillet, août et les températures de juin et d’août. Avec ces cinq variables, il estime – via la méthode de régression – les rendements par acre du coton [132][132] Le modèle estimé correspond à la ligne brisée sur le.... Ensuite, en s’inspirant des travaux de Tolley et d’Ezekiel [133][133] Tolley et d’Ezekiel, 1923., Smith calcule les effets de chaque variable explicative sur le rendement du coton en supposant inchangées les autres variables.

Figure 4 - Le rendement du coton par acre en LouisianeFigure 4
Source : Smith, 1925c, p. 1084.
Figure 5 - Influences des facteurs météorologiques sur le rendement par acre du coton en LouisianeFigure 5
Source : Smith, 1925c, p. 1084.
56

Ainsi, les résultats s’interprètent de la façon suivante : au-delà (en-deçà) de quatre pouces de pluie en juin, de six pouces de pluie en juillet et de 4,5 pouces de pluie en août, elle altère (stimule) les rendements par acre de coton.

57

Concernant les températures, au-delà (en-deçà) de 80°F en juin, les rendements sont stimulés (altérés) ; et au-delà (en-deçà) de 82°F en août, les rendements sont altérés (stimulés). Tout le travail de Smith concernant la prévision des rendements de coton à partir d’éléments climatiques se retrouvera dans nombre de ses travaux comme Smith [134][134] Smith, 1926, p. 163-164 et 1927, p. 452-454.. La démarche est similaire pour Bean [135][135] Bean, 1930, p. 428-434. lorsqu’il utilise the method of graphic curvilinear correlation appliquée à la prévision des rendements à partir des phénomènes climatiques [136][136] Il modélise les rendements du blé sur douze ans à partir....

58

Les travaux de ces auteurs permettent de faire des prévisions en faisant bouger une variable exogène – issue du climat – pour ensuite constater son influence sur la variable endogène –, le rendement par acre. L’hypothèse est forte dans la mesure où l’on suppose que, lorsque l’on fait varier une variable, les autres restent inchangées. Ainsi, pour reprendre les travaux de Smith énoncés ci-dessus, l’auteur analyse les impacts de la pluviométrie du mois de juin sur les rendements du coton quels que soient les niveaux de température de juin et d’août. Peut-être que les températures influencent également la pluviométrie et donc indirectement les rendements du coton. La limite méthodologique porte sur la multicollinéarité et sur la problématique de l’identification des rendements de coton. D’un point de vue plus général :

59

« l’utilité des méthodes classiques de régression multiple appliquées aux conditions météorologiques et aux cultures est quelque peu limitée par l’hypothèse d’indépendance mutuelle du coefficient de régression [137][137] Sanderson, 1954, p. 207 ; notre traduction.. »

60

Smith mentionne d’ailleurs ces limites méthodologiques. Mis à part qu’il note qu’il travaille avec peu d’observations :

61

« Les courbes indiquent qu’il y a généralement trop de pluie pendant la période de croissance de la plante de juin à août. Ainsi, une augmentation des précipitations s’accompagne d’une diminution du rendement. Ceci fournit un argument pour la proposition selon laquelle une augmentation des précipitations augmente l’activité du charançon et donc augmente les dégâts sur les cultures [138][138] Smith, 1925c, 1086 ; notre traduction.. »

62

En effet, les phénomènes climatiques sont importants dans la propagation du parasite. De plus, en période normale, une pluviométrie abondante est bénéfique pour les rendements du coton alors que sur cette période analysée, elle pénalise les rendements car trop de pluie favorise le charançon. Ainsi, les résultats des courbes de Smith prennent en compte ces deux phénomènes sans les dissocier. Comment mesurer alors la relation entre une variable et plusieurs variables qui interagissent entre elles simultanément ? C’est ce que va proposer Waugh en développant une technique d’estimation de fonctions conjointes.

Au développement de l’agriculture expérimentale : les fonctions conjointes de Waugh et les lignes isotropes

63

Comme l’expliquent Fox [139][139] Fox, 1989, p. 68-69. et Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance [140][140] Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance, 2010, p. 572-5..., Waugh a collaboré avec le bae dès le début en apportant de réelles avancées économétriques [141][141] Sa première publication économétrique dans le domaine..., avec en particulier le développement d’une technique permettant de résoudre le problème d’identification d’un système d’équations simultanées – appelé à l’époque un système de relations conjointes – en utilisant les lignes isotropes [142][142] L’isotropie caractérise l’invariance des propriétés.... Sanderson explique très bien le phénomène des relations conjointes appliquées aux liaisons entre les rendements et les phénomènes climatiques :

64

« La pente de la régression du rendement par rapport à la température peut changer à mesure que des changements apparaissent dans les niveaux de précipitations. Il est donc tout à fait possible qu’un degré supplémentaire de température ait un effet néfaste sur le rendement si l’alimentation en eau est insuffisante, alors que son effet peut être favorable si l’approvisionnement en eau est suffisant. Des relations ‘Conjointes’ de ce genre ne sont pas rares dans les analyses entre les intempéries et les cultures [143][143] Sanderson, 1954, p. 207.. »

65

Ainsi, la technique consiste à prendre en compte l’ensemble des interdépendances possibles afin d’expliquer le rendement. Plus précisément, c’est dans l’ouvrage d’Ezekiel [144][144] Ezekiel, 1930, p. 277-317. que la technique des relations conjointes est expliquée et que les auteurs de référence sont Waugh [145][145] Waugh, 1929a, 1929b. et Waugh, Stevens et Burmeister [146][146] Waugh, Stevens et Burmeister, 1929..

66

Les travaux de Waugh portent sur la modélisation des rendements de la pomme de terre. Le point de départ de son analyse porte sur d’énormes erreurs de prévision concernant les rendements de la pomme de terre [147][147] Waugh, Stevens et Burmeister, 1929, p. 4, constatent.... Les explications portent sur deux niveaux. Tout d’abord, les agriculteurs se trompent sur leurs sentiments concernant les rendements futurs. Ensuite, la seconde explication porte sur l’utilisation des phénomènes climatiques pour expliquer les rendements. Précisément, Waugh [148][148] Waugh, 1929a, p. 145. constate que bien que la pluviométrie soit indispensable à la prévision des rendements de la pomme de terre, les coefficients de corrélation restent stables quelles que soient les périodes mensuelles utilisées [149][149] Les coefficients de corrélation entre les rendements.... Pourtant, les études scientifiques et les agriculteurs eux-mêmes indiquent que les mois d’août et de septembre sont déterminants dans la détermination des rendements. Pourquoi alors ne permettent-ils pas d’augmenter les coefficients de corrélation [150][150] Waugh calcule également les coefficients de corrélation... ? Waugh essaye alors une autre stratégie qui repose sur l’idée suivante :

67

« Les pluies précoces et tardives ne devraient probablement pas être traitées comme des facteurs indépendants qui influenceraient les rendements, mais devraient être étudiées conjointement. L’influence moyenne des précipitations tardives sur les rendements n’a guère de sens. Une saison tardive humide qui arriverait après une saison précoce humide pourrait sérieusement diminuer les rendements, alors qu’une saison tardive humide qui suivrait une saison sèche précoce pourrait augmenter les rendements [151][151] Waugh, 1929a, p. 145 ; notre traduction.. »

68

Ainsi, les rendements de la pomme de terre s’expliquent par des combinaisons multiples entre la pluviométrie de la première phase de croissance de la pomme de terre et celle qui est proche de la récolte. Cette méthode d’analyse consiste donc à mesurer la relation entre une variable – le rendement de la pomme de terre – et deux variables – deux périodes de pluviométrie – qui interagissent conjointement sur la variable endogène. En d’autres termes, un même niveau de rendement s’explique par une combinaison de niveau de pluviométrie sur deux périodes différentes. Waugh utilise alors un outil statistique pour rendre compte de ce phénomène : c’est la ligne isotrope qu’il définit de la façon suivante :

69

« Une ligne isotrope dans un diagramme est définie comme le lieu géométrique de tous les points pour lesquels une fonction spécifiée a une valeur constante. […] Des lignes isotropes sont utiles non seulement pour présenter les résultats de corrélation à trois dimensions, mais aussi dans la détermination de la surface de régression [152][152] Waugh, 1929a, p. 144 ; notre traduction. Pour déterminer.... »

70

La figure 6, qui en donne les résultats, concerne l’année 1927. Les lignes diagonales présentent toutes les combinaisons possibles du niveau – en pouces – de la pluviométrie de mai à juillet et de la pluviométrie d’août à septembre pour chaque niveau de rendement – boisseaux par acre – compris entre 140 et 340 [153][153] Les lignes isotropes sont calculées à partir de la.... À titre d’illustration, on peut donc dire que pour l’année 1927, un rendement de 240 boisseaux de pommes de terre par acre devrait s’expliquer par une multitude de combinaisons – représentées par la ligne diagonale correspondant à 240 – entre la pluviométrie du printemps et celle de l’été. Ainsi, une pluviométrie de 12 pouces entre mai et juillet et de 6,8 pouces entre août et septembre devrait fournir un rendement de 240 boisseaux par acre, tout comme une pluviométrie de 14,8 pouces entre mai et juillet et de 4 pouces entre août et septembre. Ainsi, l’utilisation des fonctions conjointes permet de comprendre et de prévoir les rendements de la pomme de terre à partir d’effets combinés entre la pluviométrie de printemps et la pluviométrie de l’été. Avec le travail de Waugh, le bae rentre véritablement dans le domaine de l’économie agricole expérimentale dans la mesure où les prévisions des phénomènes climatiques – la pluviométrie – permettent de déterminer les rendements. Ainsi, avec l’industrialisation des exploitations agricoles, avec en particulier l’utilisation de serres ou des techniques d’irrigation, l’exploitant agricole est en mesure de définir un niveau de rendement espéré.

Figure 6Figure 6
Source : Waugh, 1929b, p. 146.
71

*

72

Nous avons analysé dans cet article les apports méthodologiques novateurs des économistes du bae entre 1922 et 1930 en matière de techniques économétriques dans le domaine de la production agricole. Deux éléments explicatifs sont prédominants dans la modélisation des récoltes : les superficies agricoles et les rendements agricoles. Smith et Bean utilisent principalement les techniques de corrélations multiples – linéaires et curvilinéaires – afin d’identifier les fonctions agricoles d’offre à partir des prix retardés. Concernant l’identification des rendements agricoles, les déterminants proviennent de phénomènes climatiques. Si Smith et Bean utilisent principalement les techniques de corrélations multiples, ce sera Waugh qui développera les fonctions conjointes afin d’identifier les processus simultanés. Toutes les politiques du bae ont montré leurs limites en matière d’efficacité agricole. Comme l’indique Benedict, bien que les travaux du bea fussent dotés de bonnes intentions, il n’en reste pas moins que les effets furent en-deçà des espérances de départ [154][154] Benedict, 1953, p. 232.. Malgré les efforts pour leur faire intégrer le raisonnement économique et ainsi mieux comprendre la formation des prix, la crise économique de 1929 remettra à plat tout ce qui a été fait dans les années 1920. Mais plus encore, c’est la politique de Wallace qui fut fortement décriée dans la mesure où elle présenta de fortes contradictions. Précisément, bien que Wallace ait bien identifié le problème agricole lié à la surproduction, il adopta un programme contradictoire de crédits destinés aux agriculteurs ce qui incitera non seulement les agriculteurs à continuer à produire, mais également poussera l’installation de nouvelles fermes [155][155] Winters, 1990, p. 196.. Ainsi, en voulant faire rentrer l’agriculture dans le monde économique tout en ménageant le corporatisme agricole, Wallace n’a pas été en mesure de satisfaire ces deux objectifs contradictoires. Néanmoins, ce qui restera de cette période sont les avancées statistiques importantes et novatrices qui serviront de base au projet économétrique de 1933 avec la création de la Cowles Commission.


Bibliographie

  • Baker, G.L., Rasmussen, W.D., Wiser, V., et Porter, J.M., Century of Service. The first 100 years of The United States Department of Agriculture, U.S. Department of Agriculture, 1963, 560 p.
  • Bean, L.H., « A Simpplified Method of Graphic Curvilinear Correlation », Journal of the American Statistical Association, 1929a, 24(168), p. 386-397 ;
  • Bean, L.H., « The Farmers’ Response to Price », Journal of Farm Economics, 1929b, 11(3), p. 368-385 ;
  • Bean, L.H., « Application of a Simplified Method of Correlation to Problems in Acreage and Yield Variations », Journal of the American Statistical Association, 1930, 25(172), p. 428-439.
  • Benedict, M.R., Farm Policies of The United States, 1700-1950. A Study of their Origins and Development, The Twentieth Century Fund, New York. 1953, 548 p.
  • Bessler, D.A., Dorfman, J.H., Holt, M.T., et LaFrance J.T., « Econometric Developments in Agricultural and Ressource Economics : The First 100 Years », The American Journal of Agricultural Economics, 2010, 92(2), p. 571-589.
  • Black, J.D., « Elasticity of Supply of Farm Products », Journal of Farm Economics, 1924, 6(2), p. 145-155.
  • Brunehant, « Méthode d’estimation précoce de la récolte du blé », Comptes Rendus des Séances de l’Académie d’Agriculture de France, 1925, 11 (25 novembre), p. 894-902 ;
  • Brunehant, « Sur l’estimation des récoltes », Comptes Rendus des Séances de l’Académie d’Agriculture de France, 1929, 30 janvier, p. 132-134.
  • Callander, W.F., et Becker, J.A., « The Use of “Pars” and “Normal” in Forecasting Crop Production », Journal of Farm Economics, 1923, 5(4), p. 185-197.
  • Calmettes, E., La loi des rendements non proportionnels envisagée au point de vue agricole, J. Bonnet, Toulouse, 1925, 267 p.
  • Carlson, L.W., William J. Spillman and the Birth of Agricultural Economics, University of Mossouri Press, Columbia, 2005, 210 p.
  • Castonguay, S., « The transformation of agriculture research in France : the introduction of the American system », Minerva, 2005, 43(3), p. 265-287.
  • Chancellier, É., Le Langage Visuel des Baromètres Economiques de Persons (1919) et de Karsten (1926) : Encodage de l’Information et Perception Visuelle, Working Paper, 2011, 40 p. ;
  • Chancellier, É., « Henry L. Moore et le Marché du Coton, 1917 : La Météorologie Agricole et le Juste Prix », Histoire Economique Quantitative, série af, 2012, n°45 ;
  • Chancellier, É., « Henry L. Moore and the Commodity Market, 1917 : An Institutional Approach », en soumission.
  • Chatriot, A., « Entrepreneurs de réforme et innovations organisationnelles dans l’entre-deux-guerres. Les offices en France sous la troisième République. Une réforme incertaine de l’administration », Revue Française d’Administration Publique, 2006, 4(120), p. 635-650 ;
  • Chatriot, A., Leblanc, E., et Lynch, E. (dir.) Organiser les marchés agricoles. Le temps des fondateurs, Armand Colin, Paris, 2012, 281 p.
  • Chavas, J-P., Chambers, R.G., et Pope, R.D., « Production Economics and Farm Management : A Century of Contributions », American Journal of Agricultural Economics, 2010, 92(2), p. 356-375.
  • Cowing, C.B., Populists, plungers, and progressives. A social history of stock and commodity speculation, 1890-1936, Princeton University Press, Princeton, 1965, 299 p.
  • Denis, G., « De l’Institut des Recherches Agronomiques au premier Institut National de la Recherche Agronomique (1916-1946) », in Bonneuil, C., Denis, G., et Mayaud J-L. (dir.), Sciences, chercheurs et agriculture. Pour une histoire de la recherche agronomique, L’Harmattan, Paris, 2008, p. 85-112.
  • Ezekiel, M., « A Method of Handling Curvilinear Correlation for any Number of Variables », Journal of the American Statistical Association, 1924, 19(148), p. 431-453 ;
  • Ezekiel, M., « The Determination of Curvilinear Regression “Surfaces” in the Presence of Other Variables », Journal of the American Statistical Association, 1926, 21(155), p. 310-320 ;
  • Ezekiel, M., Methods of Correlation Analysis, John Wiley and Sons, New York, 1930, 427 p.
  • Ferris, J.J., The usda – Land Grant Extension Outlook Program. A History and Assessment, Working Paper, 2010, 31 p.
  • Fitzgerald, D., Every Farm a Factory. The Industrial Ideal in American Agriculture, Yale University Press, New Haven, 2003, 242 p.
  • Fox, K.A., « Agricultural Economists as World Leaders in Applied Econometrics, 1917-33 », American Journal of Agricultural Economics, 1986, 68(2), p. 381-386.
  • Fox, K.A., « Agricultural Economists in the Econometric Revolution : Institutional Background, Literature and Leading Figures », Oxford Economic Papers, 1989, 41(1), p. 53-70.
  • Giesen, J.C., Boll Weevil Blues : Cotton, Myth and Power in the American South, University of Chicago Press, Chicago, 2011, 221 p.
  • Hart, V.B., « Encouraging the Farmer to Take Agricultural Outlook Material and Use It », Journal of Farm Economics, 1929, 11(1), p. 108-125.
  • Hendry, D.F., et Morgan, M.S. (éd.), The Foundations of Econometric Analysis, Cambridge University Press, Cambridge, 1995, 558 p.
  • Hoffman, E., et Libecap, G.D., « Institutional Choice and the Development of U.S. Agricultural Policies in the 1920s », The Journal of Economic History, 1991, 51(2), p. 397-411.
  • Hooker, R.H., « Correlation of the Weather and Crops », Journal of the Royal Statistical Society, 1907, 70(1), p. 1-51 ;
  • Hooker, R.H., « Forecasting the Crops from the Weather », Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1921, 47(198), p. 75-99.
  • Hurt, R.D., Problems of Plenty. The American Farmer in the Twenthieth Century, Ivan R. Dee, Chicago, 2002, 192 p.
  • Jappe, K.W., « The Cotton Crop and its Price », Journal of the American Statistical Association, 1928, 23(162), p. 181-184.
  • Jas, N., Au Carrefour de la chimie et de l’agriculture. Les sciences agronomiques en France et en Allemagne. 1840-1914, Éditions des archives contemporaines, Paris, 2000, 433 p.
  • Kaïgorodoff, A., « Agricultural Meteorology and Raising the Agricultural Productivity », Monthly Weather Review, 1929, 57(9), p. 374-375.
  • Kile, O.M., The Farm Bureau through Three Decades, The Waverly Press, Baltimore, 1948, 416 p.
  • Kunze, J., « The Purnell Act and Agricultural Economics », Agricultural History, 1988, 62(2), p. 131-149 ;
  • Kunze, J., « The Bureau of Agricultural Economics’ Outlook Program in the 1920s as Pedagogical Device », Agricultural History, 1990, 64(2), p. 252-261.
  • Labys, W.C., Modeling and Forecasting Primary Commodity Prices, Ashgate, Burlington, 2006, 239 p.
  • Lynch, E., Moissons Rouges. Les socialistes français et la société paysanne durant l’entre-deux-guerres (1918-1940), Presses Universitaires du Septentrion, Villeneuve d’Ascq, 2002, 484 p.
  • Massibot, J.A., La Technique des essais culturaux et des études d’écologie agricole, Georges Frère, Tourcoing. 1946, 737 p.
  • McDean, H.C., « Professionalism, Policy, and Farm Economists in the Early Bureau of Agricultural Economics », Agricultural History, 1983, 57(1), p. 64-82.
  • Méline, J., Le Salut par la terre et le programme économique de l’avenir, Hachette, Paris, 1919, 272 p.
  • Mills, T.C., « Bradford Smith : An Econometrician Decades Ahead of His Time », Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2011, 73(2), p. 276-285.
  • Monteith, J.L., « Agricultural Meteorology : evolution and application », Agricultural and Forest Meteorology, 2000, 103(1-2), p. 5-9.
  • Moore, H.L., Forecasting the Yield and the Price of Cotton, Macmillan, New York, 1917, 173 p.
  • Morgan, M.S., The History of Econometric Ideas, Cambridge University Press, Cambridge, 1990, 296 p.
  • Murray, N.C., « A Close-up view of the Development of Agricultural Statistics from 1900 to 1920 », Journal of Farm Economics, 1939, 21(4), p. 707-717.
  • Nerlove, M., The Dynamics of Supply : Estimation of Farmers’ Response to Price, The Johns Hopkins Press, Baltimore, 1958, 267 p.
  • Phillips, S.T., Potts, D., Petty, A., Schultz, M., Stalcup, S., et Effland, A., « Reflections on one hundred and fifty years of the United States Departement of Agriculture », Agricultural History, 2013, 87(3), p. 314-367.
  • Roux, E., « Note sur l’estimation précoce de la récolte du blé », Comptes Rendus des Séances de l’Académie d’Agriculture de France, 16 janvier 1929, p. 88-96.
  • Sanderson, F.H., Methods of Crop Forecasting, Harvard University Press, Cambridge, 1954, 259 p.
  • Sarle, C.F., « Reliability and Adequacy of Farm-Price Data », Department Bulletin, n°1480, usda, Washington, 1927.
  • Scott, R.V., Railroad Development Programs in the Twentieth Century, Iowa State University Press, Ames, 1985, 231 p.
  • Shaw, L.H., « The Effect of Weather on Agricultural Output : A Look at Methodology », Journal of Farm Economics, 1964, 46(1), p. 218-230.
  • Sheingate, A.D., The Rise of the Agricultural Welfare States. Institutions and interest group power in the United States, France, and Japan, Princeton University Press, Princeton, 2001, 279 p.
  • Shideler, J.H., Farm crisis, 1919-1923, University of California Press, Berkeley, 1957, 345 p.
  • Smith, B.B., « Forecasting the Acreage of Cotton », Journal of the American Statistical Association, 1925a, 20(149), p. 31-47 ;
  • Smith, B.B., « The Error in Eliminating Secular Trend and Seasonal Variation Before Correlating Time Series », The Journal of the American Statistical Association, 1925b, 20(152), p. 543-545 ;
  • Smith, B.B., « Relation Between Weather Conditions and Yield of Cotton in Louisiana », Journal of Agricultural Research, 1925c, 30(11), p. 1083-1086 ;
  • Smith, B.B., « The Adjustment of Agricultural Production to Demand », Journal of Farm Economics, 1926, 8(2), p. 145-165 ;
  • Smith, B.B., « Forecasting the Volume and Value of the Cotton Crop », The Journal of the American Statistical Association, 1927, 22(160), p. 442-459.
  • Smith, B.B., « Factors Affecting the Price of Cotton », Technical Bulletin, n°50. usda, Washington, 1928 ;
  • Smith, J.W., « The Effect of Weather upon the Yield of Corn », Monthly Weather Review, 1914, 42(2), p. 78-92 ;
  • Smith, J.W., « The Effect of Weather upon the Yield of Potatoes », Monthly Weather Review, 1915, 43(5), p. 222-236 ;
  • Smith, J.W., « Agricultural Meteorology », Monthly Weather Review, 1916, 44(2), p. 74-75 ;
  • Smith, J.W., « Effect of Weather on Crops and Farming Operations : October, 1920 », Monthly Weather Review, 1920a, 48(10), p. 612 ;
  • Smith, J.W., « Agricultural Meteorology », Monthly Weather Review, 1920b, 48(5), p. 281-282 ;
  • Smith, J.W., Agricultural Meteorology. The effect of weather on crops, Macmillan, New York, 1920c, 334 p.
  • Spillman, W.J., « Application of the Law of Diminishing Returns to Some Fertilizer and Feed data », Journal of Farm Economics, 1923, 5(1), p. 36-52 ;
  • Spillman, W.J., « Law of the Diminishing Increment in the Fattening of Steers and Hogs », Journal of Farm Economics, 1924, 6(2), p. 166-178.
  • Stine, O.C., « Parity Prices », Journal of Farm Economics, 1946, 28(1), p. 301-305.
  • Taylor, H.C., et Taylor, A.D., The Story of Agricultural Economics in the United States, 1840-1932. Men – Services – Ideas, The Iowa State College Press, Ames, 1952, 1121 p.
  • Tolley, H.R., « The History and Objectives of Outlook Work », Journal of Farm Economics, 1931, 13(4), p. 523-534 ;
  • Tolley, H.R., et Ezekiel, J.B., « A Method of Handling Multiple Correlation Problems », Journal of the American Statistical Association, 1923, 18(144), p. 993-1003.
  • Waugh, F.V., « The Use of Isotropic Lines in Determining Regression Surfaces », Journal of the American Statistical Association, 1929a, 24(166), p. 144-151 ;
  • Waugh, F.V., « Rainfall as an Indicator of New England Potato Yields », Journal of Farm Economics, 1929b, 11(2), p. 330-331 ;
  • Waugh, F.V., « Graphic Analysis in Agricultural Economics », Agriculture Handbook n°128, usda, Washington, 1957, 71 p.
  • Waugh, F.V., Stevens, C.D., et Burmeister, G., Methods of Forecasting New England Potato Yields. The Relationship of Yield to Reported Condition and Weather Data, usda, bae, Mimeographed, Washington, 1929, 40 p.
  • Williams, C., « Continuous Economic Information Readily Available to Farmers », Journal of Farm Economics, 1929, 11(1), p. 79-94.
  • Winters, D.L., Henry Cantwell Wallace as Secretary of Agriculture : 1921-1924, University of Illinois Press, Urbana, 1970, 313 p. ;
  • Winters, D.L., « Ambiguity and Agricultural Policy : Henry Cantwell Wallace as Secretary of Agriculture », Agricultural History, 1990, 64(2), p. 191-198.
  • Wiser, V., « Weather, usda, and the Farmer », Agricultural History, 1989, 63(2), p. 51-61.

Notes

[1]

Wallace, 1921 in Taylor et Taylor, 1952, p. 603 ; notre traduction.

[2]

Sanderson, 1954, p. 1 ; notre traduction.

[3]

Callender et Becker, 1923, p. 185 ; notre traduction.

[4]

« Le Bureau a été organisé autour de trois rubriques fonctionnelles : la production, le marketing et les aspects généraux. La division de la production inclut la Gestion Agricole, le Coût de Production, les Récoltes et le Bétail. Les directions marketing sont celles du Coton, des Fruits et des Légumes, de l’Entreposage, du Bétail, des Viandes et de la Laine ; du Foin, du Fourrage et des Semences ; les Marchés à Washington-City ; les céréaliers, les produits laitiers et de la volaille, et des coûts de marketing. La Division affectée à des fonctions plus générales comprend le financement agricole, la coopération agricole, la population agricole et la vie rurale, l’économie foncière statistique et historique, et l’information » : Baker, Rasmussen, Wiser, et Porter, 1963, p. 107-108 ; notre traduction.

[5]

Tous deux, créés en 1913, ont pour objectifs d’étudier les problématiques de commercialisation, de production et de commerce.

[6]

Créé en 1914 dont les objectifs sont de recueillir des données statistiques afin de prévoir le niveau des récoltes futures. Sheingate, 2001, p. 100.

[7]

On retrouve également cette volonté de réformer le système de recherche agricole en France à la même période de l’après-guerre. Castonguay, 2005, et Denis, 2008, p. 86-96, expliquent comment la recherche agricole française dans les années 1920 s’est inspirée du modèle américain de l’usda. Au travers de l’analyse des travaux d’un économiste entomologiste français – Paul Marchal – qui a séjourné aux États-Unis dans le département de l’usda, Castonguay explique les raisons du succès de l’efficacité du secteur agricole aux États-Unis qui repose sur un lien étroit entre la recherche agricole et le système éducatif agricole. Comme l’explique également Denis, 2008, p. 86-96, la politique agricole française – entre le tout début du xxe siècle jusqu’à l’après Seconde Guerre mondiale – est qualifiée de « maintenance » dans la mesure où toutes les décisions prises en matière de politique agricole avaient pour finalité de préserver l’équilibre social entre la ville et la campagne. Ainsi, afin d’arrêter de subir l’exode rural dû en partie à l’essor de l’industrialisation, Méline, 1919, mise sur la science pour rendre le secteur agricole plus productif en obtenant des rendements meilleurs grâce aux engrais en particulier. Il faut savoir que, dès 1916, un Comité de l’Académie des sciences – dont Méline et Tisserand font partie – se réunit afin de trouver des solutions pour augmenter la productivité agricole française. Les membres du Comité vont prendre en considération le modèle américain des stations expérimentales et ce sera après la 1re Guerre mondiale que l’ira (Institut de Recherches agronomiques) sera créé le 30 avril 1921. Après la Première Guerre mondiale, la France réorganise la recherche agricole. Première décision du ministère de l’Agriculture, cette création est destinée vise à mettre en place des outils afin de d’augmenter la production. la nouvelle organisation est, censée regrouper en une seule entité administrative 80 laboratoires et toutes les stations agronomiques : Castonguay, 2005, p. 282. Comme l’indique ce même auteur (p. 281-283), Tisserand – sénateur, membre de l’Académie des Sciences, fondateur de l’ina (Institut National Agronomique) en 1876 et directeur jusqu’en 1879 – et Wéry – sous-directeur de l’ina – ont pour objectif de relier plus fortement le travail des stations expérimentales – qui relèvent du domaine des sciences appliquées – avec la formation dispensée dans les écoles agricoles. Précisément, ils souhaitent centraliser la formation agricole en une seule entité qui serait l’ina, mais que celui-ci ouvre son champ d’enseignement tant dans le domaine de la recherche fondamentale que dans celui de la recherche appliquée. L’objectif étant que « l’ina doit former non seulement des agriculteurs et des agronomes éclairés, mais aussi des chercheurs et des gestionnaires scientifiques » : Castonguay, 2005, p. 282. Ainsi, avec l’ina et l’ira, le gouvernement a mis l’accent sur la complémentarité entre la partie théorique dispensée à l’ina et la partie appliquée dispensée à l’ira. Les étudiants doivent choisir une spécialisation : les sciences naturelles, la gestion des fermes, les mutuelles et le fonctionnement des coopératives. Cette volonté française de centraliser la recherche agronomique s’effectue au même moment que celle américaine qui est de regrouper plusieurs entités en une seule qui sera le bae.

[8]

Hoffman et Libecap, 1991, p. 398.

[9]

Ferris, 2010, p. 6.

[10]

Cowling, 1965.

[11]

Hurt, 2002.

[12]

En France, les années 1920 révèlent une tendance à la régulation des marchés agricoles, Chatriot, Leblanc et Lynch, 2013. Comme l’explique également Chatriot, 2006, l’organisation agricole en France s’élabore autour d’une structure institutionnelle dénommée « Office ». Nouvelle structure administrative, l’office est un organe de renseignement et d’étude. Les premiers offices agricoles sont apparus dans le cadre de l’organisation de l’économie de guerre (L’Office de la reconstruction agricole (1917), Office de produits chimiques agricoles (1918), Office central des vivres (1917). Chatriot analyse la genèse de la création – en 1937 – de l’office du blé. Avec l’arrivée au pouvoir du Cartel des gauches en 1924, les décisions politiques tournent autour d’une régulation étatique des marchés agricoles : Lynch, 2002.

[13]

Shideler, 1957, p. 46-75.

[14]

Chancellier, 2012.

[15]

Scott, 1985.

[16]

Effland, in Phillips, Potts, Petty, Schultz, Stalcup et Effland, 2013, p. 349-358.

[17]

Kunze, 1990.

[18]

Baker, Rasmussen, Wiser et Porter, 1963, p. 113.

[19]

Taylor et Taylor, 1952, p. 447-449.

[20]

Winters, 1970, p. 109-144.

[21]

Secretary of Agriculture entre 1921 et 1924.

[22]

Baker, Rasmussen, Wiser et Porter, 1963, p. 112-113 ; notre traduction.

[23]

McDean, 1983.

[24]

Fitzgerald, 2003, p. 42.

[25]

Fox, 1986, 1989.

[26]

La France est en retard en matière d’utilisation de l’outil économétrique dans le domaine agricole et ceci même dans les années 1940. Comme l’indique Massibot, 1946, p. 3 : « Ce sont surtout les pays anglo-saxons qui ont été les animateurs de cet essor [l’expérimentation culturale] dont ils ont tiré d’avantageux résultats. En France, les essais comparatifs de rendements […] n’ont pas bénéficié de la même faveur et, bien que leur technique ait été mise au point d’un façon indiscutable grâce aux remarquables travaux de Student et de Fisher, ils sont encore loin d’avoir acquis l’importance qu’ils méritent ». Il suffit de se référer à certains travaux sur les prévisions des récoltes pour constater une approche des auteurs quasiment descriptive sans aucune analyse inférentielle. Se référer à Brunehant, 1925, 1929 ; Roux, 1929.

[27]

Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance, 2010, p. 572-574.

[28]

Morgan, 1990.

[29]

Hendry et Morgan, 1995.

[30]

Labys, 2006.

[31]

Smith, 1925a, 1925b, 1928.

[32]

Bean, 1929a, 1929b.

[33]

Smith, 1925c et Waugh, 1929a, 1929b.

[34]

Sanderson, 1954, p. 95-96.

[35]

Murray, 1939.

[36]

Taylor et Taylor, 1952, p. 447-449. Les prix du maïs chutent de 78%, du blé de 64%, du coton de 57% au début des années 1920, Hurt, 2002, p. 43.

[37]

On peut se référer à Tolley, 1931 pour l’histoire des premières outlook conference.

[38]

Taylor et Taylor, 1952, p. 447 ; notre traduction. Beaucoup de débats des années 1920 porteront sur la notion du juste prix. On peut se référer à Stine, 1946.

[39]

Hart, 1929.

[40]

Williams, 1929.

[41]

Morgan, 1990, p. 136-142.

[42]

Hendry et Morgan, 1995, p. 18-22.

[43]

Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance, 2010, p. 573-574.

[44]

Lehfeldt propose de mesurer l’élasticité de la demande pour le blé et croit que s’il pouvait trouver la quantité fournie dans les conditions où la demande est constante, alors les mouvements de la courbe de l’offre devraient se superposer le long de la courbe de la demande supposée constante.

[45]

Jappe, 1928, p. 69-70 ; notre traduction.

[46]

Smith, 1925a, 1928.

[47]

Bean, 1929a, 1929b.

[48]

Nerlove, 1958, p. 74.

[49]

Dans les années 1930, les travaux abordant l’étude de l’offre de produits agricoles sont inexistants. Il faudra attendre l’après Seconde Guerre mondiale pour voir réapparaître cet intérêt pour l’analyse des fonctions d’offre de produits agricoles.

[50]

Nerlove, 1958, p. 66.

[51]

Taylor et Taylor, 1952, p. 454.

[52]

Mills, 2011 montre que les innovations des techniques statistiques de Smith permettent de le qualifier d’économètre avant l’heure.

[53]

Les autres membres faisant partie de l’équipe de recherches sont L. H. Bean, E. M. Daggit, M. Ezekiel, G. C. Haas, H. B. Killough, E. J. Working.

[54]

Usda, 1923, in Taylor et Taylor, 1952, p. 454 ; notre traduction.

[55]

Hurt, 2002, p. 44-45.

[56]

Sanderson, 1954, p. 107-108.

[57]

Smith, 1925a, 1925b.

[58]

Nerlove, 1958, p. 68-74.

[59]

Tolley et Ezekiel, 1923. Ezekiel sera membre de l’Econometric Society en 1935. Il rédigera en 1930 Methods of correlation analysis, l’ouvrage de référence concernant toutes les méthodes de corrélation.

[60]

Ezekiel, 1924.

[61]

Fox, 1989, p. 65-68 ; id., 1986, p. 383 ; Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance, 2010, p. 573.

[62]

Moore, 1917.

[63]

Voir Chancellier, 2012, 2013.

[64]

Prix spot à la bourse de La Nouvelle-Orléans et celle de New-York.

[65]

Cette variation du rendement est déflatée par un indice de production de l’ensemble des matières premières agricoles.

[66]

Smith, 1925a, p. 32 ; notre traduction.

[67]

Smith, 1925a, p. 33-34 ; notre traduction.

[68]

Un modèle de régression linéaire consiste à expliquer une variable – variable endogène ou variable expliquée – grâce à l’utilisation d’autres variables – variables exogènes ou variables explicatives –. C’est donc un modèle dans lequel on fait l’hypothèse que la fonction qui relie les variables explicatives à la variable expliquée est linéaire. Le modèle de régression linéaire peut être estimé par la méthode des moindres carrés. Cette dernière consiste à estimer des paramètres de telle façon que le modèle minimise les erreurs c’est-à-dire les écarts entre les observations et le modèle. Ces erreurs sont représentées par la somme des carrés des résidus : plus cette somme est faible, moins le modèle estimé « se trompe » à expliquer la variable endogène. Par la méthode des moindres carrés, Smith, 1925a, p. 40 détermine la régression suivante :

A’ = -55,29 – 0,3079N + 1,2691D – 1,9111J + 2,1327F – 0,5025M – 0,7207T

Avec N=variation moyenne des prix spot précédant l’année de la récolte du coton déflatée d’un indice de prix des matières premières agricoles – en données quotidiennes – sur les bourses de La Nouvelle-Orléans et de New-York sur le mois de novembre, D= idem sur le mois de décembre. J=idem sur le mois de janvier, F=idem sur le mois de février, M=idem sur le mois de mars, T=temps. Ici, la variable endogène – A’ – représente les variations – 100 000 acres – des superficies de coton en acres et Bean décide d’expliquer ces dernières par d’autres variables - les variables explicatives ou exogènes – qui sont N, D, J, F, M, T. À chaque variable explicative, on a estimé des paramètres. Ces paramètres permettent alors de connaître l’influence d’une variation d’une unité de la variable exogène sur la variable endogène. Ainsi, à titre d’illustration, si les prix spot précédant l’année de la récolte du coton déflatée d’un indice de prix des matières premières agricoles – en données quotidiennes – sur les bourses de La Nouvelle-Orléans et de New-York sur le mois de novembre augmentent de 1 point, alors les superficies de coton diminuent de 30 790 acres.

[69]

Smith, 1928, p. 8 ; notre traduction.

[70]

Le R2 correspond au coefficient de détermination. Il mesure la qualité de l’ajustement des estimations de l’équation de régression. Il est compris entre 0 et 1. Plus il est proche de 1, meilleure est jugée la qualité de la régression. Il représente la part de la variance de la variable expliquée.

[71]

Smith, 1925a, p. 43 ; notre traduction.

[72]

Nerlove, 1958, p. 109-110.

[73]

Voir Sarle, 1927.

[74]

Smith, 1925a, p. 44 ; notre traduction.

[75]

Ce rapport a été publié dans un contexte politique controversé dans la mesure où le milieu des années 1920 voit un prix du coton extrêmement bas et toutes les tentatives de prévision de cours se sont révélées extrêmement imprécises, rendant les agriculteurs et les acteurs du marché impuissants quant aux décisions à prendre. Par conséquent, le Congrès Américain vote une loi – Appropriation Act de 1927– interdisant de pratiquer des prévisions de prix du coton. Néanmoins, les études de marché restent légales à partir du moment où aucune prévision de cours n’est effectuée : Taylor et Taylor, 1952, p. 456.

[76]

Toute la partie du rapport concernant la modélisation des surfaces agricoles est une version augmentée de Smith, 1927.

[77]

Smith prend le prix à terme de décembre échéance mars. Ainsi, le prix à terme doit donner une indication de ce que doit être le prix du coton lors de la récolte.

[78]

Smith, 1925b, 1928.

[79]

Ainsi, elle s’applique sur des données relatives à des fonctions de demande, d’offre, de rendements décroissants, à des courbes d’élasticités : Ezekiel, 1924, p. 431.

[80]

Smith, 1925b, p. 543.

[81]

Id., 1928, p. 21 ; notre traduction.

[82]

Smith divise le prix à terme du coton de l’année précédente coté en décembre pour échéance mars par un indice global des prix des matières premières – index wholesale prices of farm products – base 100=1913.

[83]

La baisse des surfaces agricoles de coton s’explique en partie par l’arrivée d’un parasite dans le sud des États-Unis et qui a affecté profondément le niveau des récoltes de coton. Pour plus de détails, on peut se référer à Giesen, 2011.

[84]

Les données statistiques sont disponibles dans Smith, 1928, p. 57.

[85]

C’est la somme des quatre influences (0 + 1 -1 +2).

[86]

Hurt, 2002, p. 52-66.

[87]

Communément appelé The Farm Bureau. Créé en 1919, c’est la plus grosse organisation corporatiste agricole américaine. Avec des moyens financiers importants, elle influence les votes au Congrès américain. Les cadres du Farm Bureau considèrent l’activité agricole comme une activité industrielle où le raisonnement économique doit s’appliquer. Le fermier devient un business man qui a pour objectif de maximiser le profit de son exploitation agricole. Pour une histoire des trente premières années de l’organisation, voir Kile, 1948.

[88]

Ce sont deux sénateurs.

[89]

Hurt, 2002, p. 60 ; notre traduction.

[90]

Taylor et Taylor, 1952, p. 457-458.

[91]

Tolley et d’Ezekiel, 1923.

[92]

Fox, 1989, p. 66.

[93]

Bean, 1929a, 386 ; notre traduction.

[94]

Il y a eu dans les années 1920 aux États-Unis un renouvellement des techniques graphiques appliquées à différents domaines comme l’ingénierie et les sciences sociales. On peut se référer à Chancellier, 2011, pour une illustration des techniques de corrélation graphique appliquées à l’analyse des cycles économiques au travers de l’élaboration des baromètres économiques. Par ailleurs, Waugh, 1957, p. 1, mentionne que le support graphique a été l’un des principaux outils de recherches des économistes agricoles du bae dans les années 1920.

[95]

Bean, 1929b.

[96]

Nerlove, 1958, p. 72-74.

[97]

Bean, 1929b, p. 369.

[98]

Pomme de terre, pomme de terre douce, chou, fraise, pastèque, lin, seigle, coton, porc.

[99]

New-York, Michigan, Idaho, United-States.

[100]

Bean, 1929b, p. 369 ; notre tradution.

[101]

Black, 1924.

[102]

Ibid., p. 154.

[103]

Fitzgerald, 2003, p. 36.

[104]

Bean, 1929b, p. 378 ; notre traduction.

[105]

Fitzgerald, 2003, p. 50.

[106]

Benedict, 1953, p. 232.

[107]

Nerlove, 1958, p. 67.

[108]

Wiser, 1989.

[109]

Sanderson, 1954, p. 215-218.

[110]

Kaïgorodoff, 1929, p. 374-375.

[111]

Fitzgerald, 2003, p. 5.

[112]

Le maïs [Corn Belt] de l’ouest de l’Ohio à l’Indiana, l’Illinois et l’Iowa ; le blé de la frontière canadienne au Texas ; le Upper Midwest s’est spécialisé dans la laiterie ; et le Sud s’est spécialisé dans coton, tabac et riz.

[113]

Fitzgerald, 2003, p. 21-22.

[114]

Ibid., p. 45 ; notre traduction.

[115]

Kunze, 1988.

[116]

Ibid., p. 135 ; notre traduction.

[117]

Cela se traduit par la création des Land-Grant Colleges.

[118]

Comme l’indique Sanderson, 1954, p. 212-213, si les premières tentatives de rapprochement causal entre les conditions météorologiques et les rendements des récoltes remontent au milieu du xixe siècle, c’est avec l’article de Hooker, 1907 que l’on voit apparaître pour la première fois l’utilisation des coefficients de corrélation appliqués à la relation entre la météorologie et les rendements des récoltes.

[119]

J. W. Smith est professeur de météorologie au United States Weather Bureau. The Division of Agricultural Meteorology, qu’il dirigera, est créée en 1916. Smith publie de nombreux travaux concernant les relations entre les phénomènes météorologiques et les rendements des récoltes des céréales et du coton : Sanderson, 1954, p. 214-215. On peut se référer à ses principaux travaux : Smith, 1914, 1915, 1916, 1920a, 1920b, 1920c.

[120]

Monteith, 2000.

[121]

Cette période se terminera dans les années 1920 avec l’ouvrage de référence de Smith, 1920c, Agricultural Meteorology. The effect of weather on crops, et le célèbre article de Hooker, 1921 : « Forecasting the Crops from the Weather ».

[122]

Chavas, Chambers et Pope, 2010, p. 357.

[123]

Spillman, 1923, 1924.

[124]

Carlson, 2005.

[125]

Concernant la situation française, on peut constater qu’à la même période, les sciences agronomiques se tournent également vers la chimie afin d’augmenter les rendements agricoles. On peut se référer à Jas, 2000, pour une histoire des sciences agronomiques en France et à l’ouvrage de Calmettes, 1925, concernant la théorie des rendements décroissants appliquée au domaine agricole.

[126]

Shaw, 1964, p. 218-219.

[127]

Le premier économiste à avoir utilisé la technique de la corrélation multiple entre les rendements du coton et les phénomènes climatiques est Moore en 1917 : Chancellier, 2012, 2013.

[128]

Ezekiel, 1930, p. 321 ; notre traduction.

[129]

Smith,1925c.

[130]

Moore, 1917.

[131]

L’une des explications de Smith réside dans la théorie des rendements décroissants. Au fur et à mesure que les agriculteurs mettent en culture de plus en plus de terres, ces dernières sont moins fertiles, expliquant en partie la baisse régulière des rendements par acre du coton. En ce qui concerne le travail de Smith, une des explications de la baisse des rendements du coton provient du boll weevil – un parasite appelé le charançon – qui a décimé de nombreuses cultures de coton ente 1890 et les années 1920. Voir Giesen, 2011, p. 99, qui explique que les pertes annuelles des récoltes durant cette période sont comprises entre 5% et 35%.

[132]

Le modèle estimé correspond à la ligne brisée sur le graphique.

[133]

Tolley et d’Ezekiel, 1923.

[134]

Smith, 1926, p. 163-164 et 1927, p. 452-454.

[135]

Bean, 1930, p. 428-434.

[136]

Il modélise les rendements du blé sur douze ans à partir de la pluviométrie, des chutes de neige et des températures.

[137]

Sanderson, 1954, p. 207 ; notre traduction.

[138]

Smith, 1925c, 1086 ; notre traduction.

[139]

Fox, 1989, p. 68-69.

[140]

Bessler, Dorfman, Holt et LaFrance, 2010, p. 572-573.

[141]

Sa première publication économétrique dans le domaine de l’agriculture date de 1923. Il analyse les facteurs qui influencent les prix de la pomme de terre cultivée dans le New Jersey et cotée à la bourse de New-York. C’est un document de travail non publié. Ensuite, il s’intéresse à la qualité des produits agricoles et à leurs influences sur les prix. Il publiera en 1929 Quality as a Determinant of Vegetable Prices. A Statistical Study of Quality Factors Influencing Vegetable Prices in the Boston Wholesale Market. Columbia University Press, New York.

[142]

L’isotropie caractérise l’invariance des propriétés physiques d’un milieu en fonction de la direction.

[143]

Sanderson, 1954, p. 207.

[144]

Ezekiel, 1930, p. 277-317.

[145]

Waugh, 1929a, 1929b.

[146]

Waugh, Stevens et Burmeister, 1929.

[147]

Waugh, Stevens et Burmeister, 1929, p. 4, constatent par exemple qu’en 1921, les rendements prévus – pour l’État du Maine – de la pomme de terre au 1er août étaient de 169 boisseaux par acre alors que, finalement, les rendements réalisés furent de 298 boisseaux par acre, soit une erreur de 76%.

[148]

Waugh, 1929a, p. 145.

[149]

Les coefficients de corrélation entre les rendements de pomme de terre – entre 1913 et 1927 – et une tendance de la pluviométrie entre le 1er mai et le 31 juillet est 0,903, entre le 1er mai et le 31 août : 0,903, entre le 1er mai et le 30 septembre : 0,906.

[150]

Waugh calcule également les coefficients de corrélation en expliquant les rendements à partir de deux sous-périodes : 1er mai-31 juillet et 1er août-15 septembre. Les coefficients de corrélation multiples n’augmentent pas.

[151]

Waugh, 1929a, p. 145 ; notre traduction.

[152]

Waugh, 1929a, p. 144 ; notre traduction. Pour déterminer les surfaces, Waugh s’inspire des travaux d’Ezekiel, 1926.

[153]

Les lignes isotropes sont calculées à partir de la méthode de régression curvilinéaire. L’équation est la suivante : X1 = 438,482414 – 12,897356 X2 – 12,830652 X3 + 2,935037 X4. Avec X1=rendements par acre de la pomme de terre, X2= niveau de pluviométrie entre le 1er mai et le 31 juillet, X3=niveau de pluviométrie entre le 1er août et le 15 septembre, X4=le temps. Puisque la période d’estimation est comprise entre 1913 et 1927 et que la Figure 6 concerne l’année 1927, alors X4 prend la valeur 15.

[154]

Benedict, 1953, p. 232.

[155]

Winters, 1990, p. 196.

Résumé

Français

Le Département Américain de l’Agriculture crée le Bureau de l’Économie Agricole (bae) en 1922, dont le projet naît dans une période d’incertitude grandissante puisqu’il doit gérer la baisse des prix agricoles, les changements technologiques – la mécanisation –, l’émergence des marchés financiers agricoles. Son responsable Henry C. Taylor entame un programme de refondation de l’analyse du fonctionnement des marchés agricoles dont l’objectif est de fournir un maximum d’informations aux agriculteurs afin qu’ils s’adaptent à ces marchés. Il développe alors tout un programme de collecte de statistiques agricoles et d’élaboration de méthodes quantitatives afin de prévoir les récoltes et les rendements.

Mots-clés

  • économie agricole
  • histoire de l’agriculture
  • histoire des marchés agricoles
  • modélisation des cultures
  • prévisions agricoles

English

The U.S. Department of Agriculture decided to create the Bureau of Agricultural Economics (bae) in 1922. The agricultural depression of the early 1920’s, which brought change in relative prices of farm products as well as a general lowering of the farmer’s purchasing power, gave the signal for renewed emphasis on the study of the dynamic forces which bring about price changes and for a study of the possibilities of a reshaping of agriculture to adjust supply to demand on the basis of a satisfactory price. Henry C. Taylor – head of bae – launched an ambitious program of producing an annual outlook for agricultural production. The main objective was to provide maximum information to farmers to adapt to market conditions. He developed a program for collecting agricultural statistics and for developing quantitative methods in order to forecast crops and yields.

Keywords

  • agricultural history
  • history of agricultural markets
  • crop modelling
  • commodity forecasting
  • agricultural economics

Español

El Departamento Americano de Agricultura creó la Oficina de Economía Agricola (bae) en 1922. Este proyecto nace en un periodo de incertidumbre creciente ya que tiene que gestionar la caída de los precios agrícolas, los cambios tecnológicos —la mecanización de la agricultura— y la emergencia de mercados financieros agrícolas. Y es por eso que Henry C. Taylor, responsable del bae, pone en marcha un programa ambicioso de nueva fundación del análisis del funcionamiento de los mercados de materias primas agrícolas cuyo principal objetivo es proporcionar el mayor numero de informaciones a los agricultores para que se adapten a las condiciones del mercado. Desarrolla entonces un programa completo de recolección de estadísticas agrícolas y de elaboración de métodos cuantitativos para prever las cosechas y los rendimientos.

Palabras claves

  • historia de la agricultura
  • historia de los mercados agrícolas
  • modelización de los cultivos
  • previsiones agrícolas
  • economía agrícola

Plan de l'article

  1. Par les nombres : la modélisation des superficies agricoles et l’identification de l’offre agricole
    1. L’analyse de l’offre agricole de Smith
    2. Comprendre le comportement des fermiers face aux variations de prix : la fonction de réponse des fermiers de Bean
  2. Par la nature : l’hypothèse de la liaison entre les phénomènes climatiques et les rendements des récoltes
    1. De la détermination des facteurs climatiques en tant qu’éléments explicatifs des rendements : les corrélations multiples de Smith et de Bean
    2. Au développement de l’agriculture expérimentale : les fonctions conjointes de Waugh et les lignes isotropes

Pour citer cet article

Chancellier Éric, « Les débuts du Bureau of Agricultural Economics. La modélisation des récoltes (1922-1930) », Histoire & Sociétés Rurales, 2/2014 (Vol. 41), p. 113-147.

URL : http://www.cairn.info/revue-histoire-et-societes-rurales-2014-2-page-113.htm


Article précédent Pages 113 - 147 Article suivant
© 2010-2014 Cairn.info
back to top
Feedback