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CONDITIONS DE VIE
Cnsmmatn de carburant :effets des prx à curt et à lng termepar type de ppulatnLuce Calvet et Françs Marcal*
Cette étude se propose danalyser la relation entre le prix du carburant et la dépense des ménages en carburant à partir de lenquêteBudget des Familles de lInsee.À court terme, une estimation à partir des données individuelles denquête en coupe conduit à estimer lélasticité-prix du carburant entre - 0,25 et- 0,35, avec de forts écartsselon le niveau de vie. Les ménages les plus aisés réagissent moins au prix du carburantque les ménages modestes.Pour estimer les élasticité-prix de long terme, il a été nécessaire de construire des pseudo-panels denquêtes de 1985 à 2006. Ces élasticités sont ainsi comprises entre - 0,6 et- 0,7. Celle des ménages les plus modestes se situe entre - 0,7 et - 0,8. Elle est légèrementsupérieure à celle des ménages les plus aisés (entre - 0,6 et - 0,7), dont la demande auprix du carburant est plus inélastique. Enfin, celle des ménages ruraux est inférieure àcelle des ménages urbains (de - 0,7 à - 0,8 pour les premiers et de - 0,8 à - 0,9 pour lesseconds).Ainsi, les ménages ne peuvent pas tous ajuster significativement leur consommation augré des évolutions des prix à court terme. En revanche, à long terme et sous réserve queles évolutions de consommation consécutives aux évolutions de prix observées sur lepassé soient reproductibles, les capacités dadaptation sont fortes et ceci, pour toutes les sous-populations considérées.
* Au moment de la rédaction de cet article, Lucie Calvet et François Marical appartenaient au Commissariat Général du DéveloppementDurable.Les auteurs remercient François Gardes pour les améliorations quil a proposé tout au long de cette étude, notamment pour son aidedans la création des deux pseudo-panels et Vincent Marcus pour ses conseils avisés et pour sa relecture attentive. Les auteurs remer -cient également les deux relecteurs anonymes et Didier Blanchet pour leurs remarques très précieuses.
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Ena traeu g1m9e9n0t ée td e2 0p0lu6s,  ldee  p3r0i x %d (u1 )c aprabr urraapn-t port au prix des autres biens de consomma-tion. La hausse de la demande mondiale enpétrole, lépuisement de la ressource ainsi quel’émergence d’un débat autour d’une fiscalitésur le carbone laisse penser que cette haussedu prix du carburant sera durable. Dans cesperspectives de hausse du prix du carburant etde lutte contre le changement climatique uneconnaissance approfondie de lévolution de laconsommation de carburant induite par lévo-lution de son prix est essentielle, aussi bienpour comprendre comment le niveau de viedes ménages sera affecté, en particulier celuides plus défavorisés, que pour appréhenderles évolutions futures de leur consommationde carburant.Le rapport de la commission des comptes delenvironnement (2) fait de lestimation desélasticités-prix du carburant un objectif essen-tiel. En effet, il estime que «La sensibilité auxprix savère [] le meilleur indicateur de laperte liée à laccroissement dune taxe, cest-à-dire de laccroissement du prix du bien. Enterme uniquement de revenu, la perte est maxi-male si la consommation ne sajuste pas. »Ainsi, une bonne mesure de la régressivitédune taxe peut être réalisée via lestimationde lélasticité-prix de la demande de carbu-rant selon le niveau de vie. Par ailleurs, dunpoint de vue environnemental, une meilleureconnaissance de la baisse de consommation decarburant consécutive à une augmentation deson prix, et donc des émissions de CO2, estnécessaire.Cette étude se propose danalyser la relationentre le prix du carburant et la dépense desménages en carburant à partir de lenquêteBudget des Familles de lInsee.Lestimation de lélasticité-prix dun biennécessite de pouvoir observer la consomma-tion des ménages de manière répétée, pendantune période où les prix évoluent. En théorieces estimations doivent être réalisées à partirde données de panel. Comme lenquêteBudgetdes Familles nest pas un panel, on a été amenéà construire un pseudo-panel. Ce type deméthode est en effet particulièrement adapté,on va le voir, au calcul délasticité-prix sur lelong terme, lestimation en coupe à partir desdonnées de lenquête la plus récente restantlapproche la plus pertinente pour les élastici-tés de court terme.
Les études préexstantes :des estmatns en cupeaux pseud-panelsUsni truaepri dneo tsruer vaopl pdroe clhae l idttaénrsa tluar ep epresrpmecetti vdee  des études antérieures, nombreuses et dune grande richesse théorique.Les élastctés-prx peuvent être tréesde lestmatn dun système de demandePour estimer des élasticités-prix il est néces-saire de modéliser la fonction de demande desménages. À cet effet, Deaton et Muelbauer(1980) ont proposé destimer un système com-plet de demande. Leur système AIDS (AlmostIdeal Demand System) permet de déterminer lafonction de demande de chaque bien. Le modèlequils proposent donne la part budgétaire de chaque bien comme fonction de son prix et dubudget du ménage (3)1    2    3 .Ce modèle a été complété par Banks, Blundellet Lewbel (1997) qui, en modélisant non para-métriquement les courbes dEngel, ont démon-tré la non-linéarité de ces courbes dans le casde certains biens. Aussi introduisent-ils lecarré du logarithme du revenu dans la fonctionde demande. Le modèle AIDS devient ainsile modèle QAIDS (Quadratic Almost IdealDemand System). Il permet de calculer lélasti-cité-dépense et lélasticité-prix non compensée. On peut de la sorte déterminer lélasticité-prixcompensée qui tient compte de leffet de substi-tution (le consommateur consomme davantagedun bien lorsque son prix relatif baisse) et de leffet revenu (à revenu nominal inchangé, la hausse des prix entraîne une baisse du revenuréel).Le modèle QAIDS a été utilisé par Cardosoet Gardes (1996) à partir dun pseudo-panelconstruit sur les enquêtesBudget des Familles de lInsee 1979, 1984 et 1989. Leurs estimationsportent sur 15 biens (4)4. Les auteurs estiment les1. Source Insee, Indice des prix à la consommation.2. Rapport « Aspects sociaux des politiques environnementa-les », 2008.3. Ces parts budgétaires sont exprimées en fonction du loga-rithme de la consommation totale du ménage ; pour plus dedétails voir Gorman (1981).4. Les auteurs étudient les lois de consommation de : lalimen-tation à lextérieur, lalimentation à domicile, alcool et tabac, lhabillement, le logement, lélectricité, les articles ménagers, lasanté, lachat de véhicules, lutilisation de véhicules, les trans-ports publics, les télécommunications, les loisirs-éducations, lesservices et autres biens.
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élasticités-revenu de ces biens et comparent lesdifférentes méthodes destimation. Ils observent de forts écarts entre les estimations des élastici-tés-revenu réalisées sur les données en coupe etsur un pseudo-panel (cest-à-dire en suivant des groupes de ménages dans le temps). Les estima-tionsbetween etwithin sont significativementdifférentes dans lensemble (pour 13 des 15 postes). Une des explications de cette différenceest l’endogénéité des effets spécifiques, notam-ment par rapport au revenu, qui biaise lestima-tionbetween, alors que le modèlewithin permetde les éliminer.Le modèle QAIDS a également été mis enuvre par Clerc et Marcus (2009) qui ont estiméles élasticités-prix du carburant et de lénergie domestique sur des séries temporelles ainsi quàpartir de lenquêteBudget des Familles 2006.Sur les données temporelles, ils estiment lélas-ticité-prix moyenne du carburant (5) à - 0,2 surle court terme et à - 0,4 sur le long terme. Àcourt terme, lajustement de la consommation decarburant des ménages nest pas toujours possi-ble, il repose principalement sur une réductiondes kilomètres parcourus. Au contraire, à longterme, lajustement est plus aisé bien que plus coûteux. Il a des conséquences à la fois sur lademande (changement de véhicule, rapproche-ment des réseaux de transport, etc.), et du côtéde loffre (amélioration des réseaux de transport en commun, etc.). Le résultat de leur estimationà court terme est conforme aux estimations obte-nues sur séries temporelles, présentes dans la lit-térature (6), généralement comprises entre - 0,3et - 0,2. En revanche, lestimation de lélasticitéà long terme est inférieure aux résultats que lontrouve dans la littérature (estimations comprisesen général entre - 0,6 et - 0,8).Pour estimer lélasticité à partir de lenquête Budget des Familles, Clerc et Marcus construi-sent un indice des prix différencié afin d’intro-duire de la variabilité dans les prix. Ils recourentà lindice des prix personnalisé proposé par Ruizet Trannoy (2008). Cet indice est la moyennegéométrique dindices de prix à la consomma-tion élémentaires pondérés par la structure deconsommation des ménages. La fonction dedemande quils estiment est ensuite obtenue à partir dun système de demande QAIDS. Ilsobtiennent, avec ce modèle, des élasticités-prixcomprises entre - 0,7 et - 1. Ces élasticités sontplus fortes que celles obtenues (7) habituelle-ment à partir de données en coupe, en généralproches de - 0,5 ou - 0,6. Ils étudient ensuite lavaleur de lélasticité sur différentes sous caté-gories de ménages. Ils vérifient ainsi que les
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ménages utilisant leur véhicule pour se rendre àleur travail ont une élasticité moitié plus faibleque les ménages ne lutilisant pas. Leurs résul-tats montrent également que les ménages rurauxajustent moins leur consommation au prix queles ménages urbains. Enfin, les élasticités-prixdu carburant quils estiment ne différent pas entre les ménages les plus modestes et les plusaisés.5      6    7Les pseudo-panels : une méthode efficacepur calculer des élastctés-prxEn théorie, les données de panel sont le meilleuroutil pour calculer des élasticités-prix ou desélasticités-revenu. Elles permettent en effetdéviter à la fois les problèmes liés à lhétérogé -néité inobservée inhérente aux données indivi-duelles et le biais dagrégation associé aux don-nées macroéconomiques. En suivant les mêmesménages dans le temps, on peut en effet suivreavec une certaine précision lévolution de leurconsommation consécutive aux variations deprix ou de revenus.Malheureusement, ce type de données est peurépandu. En France, il nexiste pas de donnéesde panel sur longue période pouvant fournirdes informations sur les dépenses de carburantainsi que sur le budget total des ménages (8)8. Aucontraire, les données en coupe sont beaucoupplus courantes. Aussi les chercheurs sont-ilsamenés à construire des pseudo-panels à par-tir denquêtes réalisées en coupe, en prenanten compte des comportements moyens surdes catégories (ou regroupements) de ména-ges convenablement choisis (Deaton, 1985 ;Verbeek et Nijman, 1992 ; Gardeset al., 2005 ;Gardes, 1999 et Cardoso et Gardes, 1996).Deaton expérimente le regroupement des ména-ges ou des individus à partir denquêtes encoupe indépendantes en cellules. Ces dernièresregroupent des personnes ayant des caracté-ristiques identiques et fixes dans le temps (parexemple les hommes nés entre 1950 et 1955).Lannée de naissance est un exemple de variable 5. Ils trouvent des élasticités plus faibles pour lénergie domes-tique : élasticité nulle à court terme et proche de - 0,2 à longterme.6. Voir Graham et Glaister (2002) ou Goodwin, Dargay et Hanly(2004).7. Voir également Graham et Glaister (2002) ou Goodwin, Dargayet Hanly (2004).8. Il faut néanmoins signaler lexistence du panel auto, géré parlInstitut national de recherche sur les transports et leur sécurité(Inrets), qui renseigne très précisément sur lutilisation des véhi-cules dans le temps mais qui ne donne pas dautres informationssur les autres postes de consommation des ménages.
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permettant deffectuer un « cellulage ». Il est évidemment possible de construire un pseudo-panel sans utiliser cette caractéristique.En théorie, les élasticités-revenu devraient êtreles mêmes quel que soit le type de données.Mais Deaton constate que ce nest pas le cas : les élasticités obtenues à partir de séries tem-porelles diffèrent de celles obtenues à partirde données en coupe. Cette différence sexpli-que par un défaut de contrôle des effets indi-viduels. Aussi propose-t-il dintroduire un effet fixe individuel dans la fonction de demande desménages.Le modèle sécrit : (1)Avec :wihtla part budgétaire du bieni consom- mée par le ménageh à la périodet,x la dépensetotale du ménage,a le vecteur desJ caracté-ristiques socioéconomiques, θih l’effet fixeindividuel etθiht le terme derreur. Les effetsfixes individuels peuvent introduire des biaisdans les estimations mais ce problème peutêtre traité si on dispose de données de panel.Le modèle précédent peut se réécrire au niveaudune cellule : (2) est la part budgétaire du bieni consomméepar la cohortec à la périodet. Les astérisquesreprésentent la moyenne sur les cellules. Grâceau regroupement par cellule, le paramètre θpeut alors être éliminé par différentiation ou pardautres transformations, sur les dates successi-ves des enquêtes en coupe.Verbeek et Nijman étudient leffet de la taille des cellules sur le biais et la variance de les-timateur. En effet, fixer la taille des cellulesrevient à arbitrer entre ce biais et cette variance.Pour limiter le biais, la taille des cohortes doitêtre la plus importante possible afin de réduireles erreurs de mesure : à mesure que la taillede la cellule augmente, le biais décroît. Lesauteurs montrent que les erreurs de mesure sontnégligeables lorsque le nombre dindividuspar cohorte atteint 100. En revanche, à tailledéchantillon constante, augmenter la taille descellules revient à réduire le nombre dobserva-tions du pseudo-panel et donc à augmenter lavariance des estimateurs.
Gardeset al. ont comparé les estimations délas-ticités obtenues à partir de données de panel etde séries temporelles macroéconomiques. Leursestimations portent sur les élasticités pour lanourriture réalisées à partir de données polo-naises et américaines. Les auteurs montrentque les deux types de données ont chacun leursinconvénients. Les séries temporelles se heur-tent au problème du biais dagrégation résultant des modifications dans la structure de la popu-lation ou de lhétérogénéité des effets sur les prix ou les revenus selon les groupes sociaux.Pour les données de panel, les difficultés rési-dent dans la courte durée dobservation et dansle biais dattrition (on désigne par ce terme la perte de certains répondants entre deux datesdobservations). Aussi ces auteurs présentent-ils le regroupement en données de pseudo-panelcomme une alternative, et ce, même en présencede données de panel.Lestimation des élasticités de la nourriture sur données polonaises et américaines montre lim-portance de la correction de lerreur de mesuresur le revenu ainsi que de la correction de lhé-téroscédasticité. En effet, dans les enquêtesauprès des ménages, les revenus ne sont souventconnus quavec des erreurs de mesure. Dans lecas de données de panel, une des méthodes pouréviter ce biais est lutilisation des variables ins-trumentales. Pour les données de pseudo-panel,les observations étant des moyennes, un tel biaisest atténué. En revanche, le regroupement desdonnées individuelles en cellules augmente lhé-téroscédasticité mais celle-ci peut être contrôléepar une pondération spécifique. Finalement lesrésultats obtenus à partir dun panel ou dunpseudo-panel se révèlent proches mais sensi-blement éloignés des résultats obtenus avec desdonnées empilées, pour des raisons dhétérogé-néité inobservée, ou avec des séries temporel-les, du fait deffets dagrégation.Dans un autre article Gardes (1999) a synthé-tisé lapport des pseudo-panels dans lanalyse de la consommation. Les données de panel (etde pseudo-panel) permettent de fournir des esti-mations microéconomiques qui évitent le biaisdagrégation. De plus, alors que la part de lavariance expliquée à partir de données micro-économiques est dordinaire faible, les données de panel permettent de dégager l’effet spécifi-que (c’est-à-dire l’influence de variables nonobservables) et de mieux expliquer lobjet dela modélisation. Cette prise en compte de lef-fet spécifique est l’un des principaux atouts desdonnées de panel. En effet, les effets spécifiquessont souvent corrélés aux variables explicatives,
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ce qui produit un biais dendogénéité. La prise en compte de l’effet spécifique étant impossi-ble sur des données en coupe transversale, touteestimation sur de telles données est biaisée.Lauteur évoque deux problèmes liés à lestima-tion sur pseudo-panel. Le premier réside dansles erreurs de mesure dues au fait que lon neretrouve pas les mêmes individus dune période à lautre. Pour y pallier, la méthode la plus sim-ple consiste à augmenter la taille des cellulesmais cette augmentation se fait au détriment delhomogénéité de la cellule. Il appartient alorsau modélisateur de faire un compromis entrela taille de la cellule et son homogénéité. Ledeuxième problème tient à lestimation sur des agrégats (moyennes par cellules) : elle introduitune hétéroscédasticité qui ne peut pas être corri-gée par les méthodes usuelles car cela modifie-rait les effets individuels en fonction du temps.On ne pourrait plus alors éliminer les effetsindividuels par différentiation et le biais den-dogénéité demeurerait.En revanche, un pseudo-panel présente desavantages que les données de panel nont pas : ilréduit les problèmes de consommations nulles,fréquents dans les enquêtes de consommation,ainsi que les problèmes derreurs de mesure sur les variables et il évite le biais d’attrition. Enfin,il peut être construit sur des périodes longues.Son principal inconvénient est quil réduit lef-ficience des estimations.
Encadré 1
Pour leur pseudo-panel réalisé sur la base delenquêteBudget des Familles, Cardoso etGardes (1996) constituent des cellules homogè-nes selon des critères a priori invariants dansle temps : la date de naissance, le diplôme et lelieu de résidence. Pour éviter davoir des cel-lules trop petites, ils regroupent les cellules lesplus petites avec les cellules adjacentes.Lélastcté-prx du carburant  à curt terme est assez fableLes effets des varioatmiomnsa tidoen  pdrei xc aàr bcuoraunrtt  terme sur la conssont estimés à partir de lenquêteBudget desFamilles 2005-2006. Cette estimation sinspiredes travaux de Clerc et Marcus (2009).Le mde de cllecte de lenquêteBudget des Familles lmte sn utlsatnmcrécnmqueEn France métropolitaine, lenquête Budgetdes Familles 2006 (cf. encadré 1) a été réaliséeauprès de 10 240 ménages rassemblant 25 364individus. La collecte a été répartie sur 12 mois,en 6 vagues de 8 semaines séchelonnant de mars2005 à février 2006 (cf. annexe 1). Les enquêtésconsignent durant deux semaines leurs dépen-ses dans un carnet. Les dépenses importantes
ENQUÊTEBUDGET DES FAMILLES DE LINSEE
Lenquête Budget des Familles (BDF) vise à recons- En dehors des dépenses proprement dites, lenquêtetituer lensemble de la comptabilité des ménages recueille également des éléments dinformation sur les(dépenses et ressources). Elle porte sur les ménages consommations qui ne donnent pas lieu à débours moné-résidant en France (métropole et Dom).taire : autoconsommation alimentaire, loyer fictif, etc.Létude des dépenses constitue lobjectif central de Lenquête relève aussi les ressources des ménages, lenquête : on enregistre la totalité des dépenses des quil sagisse des revenus individualisables (salaires, ménages, leur montant et leur nature, ventilées dans revenus dactivités indépendantes, etc.) comme ceu une nomenclature denviron 900 postes budgétaires perçus au niveau du ménage (allocations, transferts compatible avec la nomenclature de la comptabilité entre ménages, etc.).nationale.Lenquête Budget des Familles recueille essentielle-Toutes les dépenses sont couvertes, y compris celles ment des données monétaires, laissant au enquê-qui ne relèvent pas de la consommation de biens et tes spécialisées sur chaque poste de consommationservices (au sens des comptes nationau) : impôts (transport, logement, loisirs, vacances etc.) une appro-et taes, primes dassurances, gros travau dans le che plus qualitative des comportements des ména-logement, transferts inter-ménages, achats de biensges. Toutefois, afin d’illustrer ces données monétaires,doccasion, remboursements de crédits.quelques questions complémentaires sont posées sur la perception de sa situation financière par le ménage.
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