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Efficacité technique des exploitations forestières publiques en Suisse et impact des subventions

Depuis le milieu des années quatre-vingt, les exploitations forestières enregistrent globalement des déficits croissants. Un effet de ciseaux est apparu entre les recettes et les charges: les prix du bois tendent à baisser et les coûts de production augmentent. La production et la vente de bois ont cessé de couvrir le coût des autres tâches et activités de la gestion forestière confiée aux quelque 3000 exploitations actives en Suisse. L’étude mandatée par le Secrétariat d’État à l’économie (Seco) a voulu, par conséquent, connaître l’impact des subventions sur l’efficacité technique dans la production de bois. Les résultats ont démontré d’énormes disparités entre les exploitations.

Le subventionnement de la production de bois

À l’origine limité au soutien financier aux investissements, le régime fédéral de subventionnement des activités forestières s’est élargi à des projets concernant la réparation des dégâts extraordinaires, les soins aux peuplements et des mesures de protection. Ces derniers, proposés par les responsables sur le terrain sont cofinancés par la Confédération et les cantons, dont les contributions dépendent de leur capacité financière. En général, les subventions couvrent uniquement les coûts nets, c’est-à-dire ceux occasionnés par le projet, déduction faite des éventuelles recettes du bois. La définition des coûts nets se base sur des forfaits qui ont été fixés en tenant compte des coûts effectifs dans les cantons et d’une participation minimale de l’exploitation forestière. Cet instrument financier, largement utilisé à la suite de l’ouragan Lothar du 26 décembre 1999, concerne avant tout la prévention et la réparation des désastres naturels, ainsi que des dégâts secondaires (maladie ou attaque de bostryches). Malgré les précautions prises dans le suivi des projets, il est admis que toute pratique de subventionnement comporte des risques d’effets pervers: l’asymétrie d’information entre les initiateurs du projet et les collectivités publiques peut mener à des erreurs de choix. La subvention crée, en effet, l’illusion que le projet coûte moins cher qu’en réalité et, de ce fait, le risque existe de soutenir des projets plutôt onéreux. Par ailleurs, la disponibilité de financement externe peut faire préférer des projets susceptibles d’obtenir une subvention, au détriment d’autres répondant à des critères intrinsèques. Au centre des travaux menés sur mandat du Seco se trouve la question de l’impact des subventions sur l’efficacité technique (utilisation, gestion et allocation des ressources) dans la production de bois; les problèmes financiers ne sont pas abordés en tant que tels. En effet, bien que la rentabilité soit un objectif important, la production de bois est souvent nécessaire à la poursuite des multiples objectifs de la politique forestière (gestion durable de la forêt) et elle est soutenue politiquement par les propriétaires. La reprise récente du marché du bois améliore certes les perspectives financières du secteur, mais, comme le montrent les résultats empiriques, on peut encore largement renforcer l’efficacité technique des exploitations forestières suisses. Il s’avère notamment que les subventions versées ne jouent aucun rôle positif dans ce cas-là. Actuellement, on tend plutôt à séparer la production marchande de bois des autres prestations forestières susceptibles de recevoir un dédommagement propre, par exemple dans le cadre d’un contrat de prestations. Ces améliorations peuvent se traduire par des réductions de coûts et une amélioration de la compétitivité de la forêt suisse.

Base de données et méthodes

Les données pour cette étude sont fournies par Economie forestière Suisse (EFS) qui entretient depuis 1968 un compte d’exploitation (CE) standardisé d’environ 700 exploitations forestières (Efas, 1996). Ces exploitations, appelées «BAR» en raison du nom allemand du CE («BetriebsAbRechnung»), sont, dans la plupart des cas, en mains publiques: collectivités de droit public, corporations de droit public et bourgeoisies. En effet, en Suisse, les grandes exploitations forestières privées n’existent guère et ne sont pas prises en compte dans la base de données. Si la valorisation des données CE bute sur le manque de représentativité, les comptes d’exploitation restent la meilleure source de données centralisée pour des analyses statistiques au niveau des exploitations L’OFS travaille aujourd’hui sur un échantillon de 200 exploitations représentatives pour les besoins statistiques (réseau d’exploitations pilotes, REP).. La période examinée va de 1998 à 2003. Elle couvre les deux années précédant l’ouragan Lothar (fin 1999) et les deux à trois années de réparation des dégâts primaires ou secondaires (bostryche). À côté des données générales qui caractérisent l’identité et la situation d’une exploitation forestière singulière ou, plus précisément, d’une «unité de décompte» qui peut regrouper plusieurs propriétaires et exploitations, l’extraction des données s’est concentrée sur les variables liées au deuxième échelon de production. Ce dernier comprend la coupe de bois, le débardage, les soins culturaux, le transport au/depuis le lieu de stockage ainsi que d’autres activités et exploitations accessoires. Après un examen minutieux des données, un panel équilibré a été constitué. Celui-ci se compose de 300 exploitations (environ 10% de l’ensemble des forêts de droit public en Suisse), ce qui permet une comparaison dans le temps des résultats. Le panel couvre un cinquième environ de la surface forestière suisse.

Choix des variables de la production forestière

Les variables potentiellement utiles à la détermination de l’efficacité productive sont réparties en trois groupes (voir graphique 1): – celles qui décrivent la production; – celles qui servent à mesurer les ressources utilisées (intrants); – les variables d’environnement qui influent sur les conditions de production de bois, indépendamment du volume et de la qualité des ressources (main-d’oeuvre, machines, administration, etc.).

Résultats généraux

Le tableau 1 montre les scores d’efficacité technique atteints par les 300 exploitations forestières suisses de l’échantillon (sous l’hypothèse de rendements d’échelle variables). On s’aperçoit qu’en 1998, plus d’un tiers des exploitations affichent une production efficace (100% sur le tableau). Pour celles-ci, l’analyse statistique ne peut identifier aucun potentiel d’amélioration. Inversement, près de la moitié des exploitations affichent une efficacité inférieure à 50%, ce qui traduit d’importantes lacunes. En 1999, cette part est de 35% et plus de 30% des exploitations ont une production efficace. En outre, plus de la moitié d’entre elles se trouvent dans les classes d’efficacité allant de 30% à 69,9%. La part des exploitations présentant un score d’efficacité technique supérieur ou égal à 50% est de 62% en 2000 et 32% opèrent de manière efficace. En 2001, à peine 47% des exploitations ont un score d’efficacité supérieur ou égal à 50% et seulement 28% affichent une production efficace. Enfin, la part des exploitations avec un score d’efficacité technique supérieur ou égal à 50% est de 57% en 2002 et de 59% en 2003; les exploitations efficaces en termes de production sont respectivement de 30% et 31%. La moyenne des scores d’efficacité est de 62,17% en 1998 et de 66,38% en 1999, avant de retomber à 63,35% en 2000. En 2001, elle n’est plus que de 57,15%, pour retrouver ensuite des valeurs supérieures à 60%. Le graphique 2 illustre l’évolution de la moyenne des scores d’efficacité technique. On remarque que dans un premier temps, les scores moyens d’efficacité ont tendance à augmenter (1998-1999), puis ils connaissent une baisse (2000-2001), avant de remonter (2002-2003). La baisse des scores d’efficacité technique en 2000 et 2001 peut s’expliquer par la survenance et les suites de l’ouragan Lothar à fin 1999. Dès 2002, les conditions d’exploitation semblent de nouveau se normaliser. Il semble donc que Lothar ait eu un (faible) effet négatif, mais qui ne s’est fait sentir qu’avec une année de retard, peut-être à cause d’une surabondance de facteurs de production mis en place pour faire face aux conséquences de l’ouragan.

Résultats par canton

Les cantons retenus pour l’analyse DEA sont l’Argovie (AG), les Grisons (GR), Soleure (SO), la Thurgovie (TG), Glaris (GL) et Zurich (ZH). Ce choix est dicté par le nombre d’exploitations cantonales (de 19 pour Zurich à 71 aux Grisons) que contient la base de données. Le graphique 3 présente les scores moyens de l’efficacité technique des exploitations dans les cantons pour les années 1998, 2000 et 2002. On remarque en premier lieu l’augmentation importante des scores moyens d’efficacité des exploitations grisonnes, laissant penser à un certain effet de rattrapage dans ce canton. De l’autre côté, les exploitations du canton d’Argovie, qui partent d’un niveau d’efficacité relativement élevé, sont les seules à afficher une baisse continuelle de leurs scores moyens sur toute la période analysée. Autre observation: quatre des six cantons étudiés terminent sur des scores moyens d’efficacité plus bas que ceux du début de la période étudiée Les scores d’efficacité moyens des cantons ne peuvent pas être comparés directement avec les scores moyens obtenus pour l’ensemble de l’échantillon (voir graphique 2) à cause de la méthodologie qui compare les exploitations à l’intérieur du groupe choisi. En outre, le nombre d’observations a un effet sur le pouvoir discriminatoire de l’analyse statistique; plus le nombre d’observations est faible, plus les scores d’efficacité ont tendance à être élevés, toutes choses égales par ailleurs..

Impact des subventions à la production de bois

Les quinze exploitations les plus efficaces (les «tops 15») ne perçoivent, malgré une production de bois trois fois plus élevée que la moyenne, que deux fois plus de subventions. Ces dernières sont, en outre, presque trois fois plus faibles par m3 de bois exploité. Rapportées à la recette provenant de la vente de bois, les subventions sont en moyenne 40% moindres dans les exploitations efficaces. Inversement, si l’on compare aux précédentes les quinze exploitations les moins efficaces au niveau suisse (les «flops 15»), on observe qu’elles absorbent en moyenne huit fois plus de subventions par m3 et que leur quote-part dans le chiffre d’affaires est en moyenne trois fois plus importante. Le calcul de l’efficacité nette à l’aide de régressions montre que le coefficient attaché à la variable des subventions – de signe négatif – est fortement significatif pour toutes les années, sauf en 2000. En 1998 par exemple, la valeur du coefficient des subventions implique que, toutes choses égales par ailleurs, 1000 francs supplémentaires de subventions diminuent l’efficacité des exploitations de 0,19% en moyenne. Le fait que cette variable ne soit pas significative en 2000 pourrait indiquer un léger effet positif (en termes relatifs) des subventions sur l’efficacité des travaux de réparation des dégâts occasionnés par l’ouragan Lothar. Si l’on remplace dans l’équation la subvention à la production par le montant global des subventions accordées (couvrant aussi les activités de protection, de peuplement, etc.), l’impact reste négatif pour toute la période, même si c’est dans une moindre mesure. Notons, par ailleurs, que les subventions à la production constituent les deux tiers du total versé. Au niveau des cantons, les résultats sur les effets des subventions sont moins tranchés (et moins fiables). Ainsi, il semble que l’aide financière ait exercé un effet négatif sur l’efficacité des exploitations grisonnes en 2000, c’est-à-dire après Lothar. Pour les autres années et les autres cantons, aucun effet significatif (ni positif, ni négatif) n’a pu être observé.

Graphique 1 «Principales variables retenues»

Graphique 2 «Évolution de l’efficacité moyenne dans six cantons, 1998-2002»

Graphique 3 «Évolution dans le temps de l’efficacité moyenne (1998-2003)»

Tableau 1 «Degrés d’efficacité technique»

Encadré 1: Méthode d’estimation de l’efficacité La méthode statistique utilisée pour déterminer la frontière d’efficacité est dite «Data Envelopment Analysis» (DEA). Conçue par Charnes, Cooper et Rhodes en 1978 et dérivant des travaux de Farrell (1957), elle généralise le concept d’efficacité dans le cadre d’intrants et de productions multiples pour construire un programme d’optimisation mathématique, dont la solution fournit une mesure de l’efficacité, relative à la frontière. Les unités considérées ici – soit les exploitations forestières – prennent, par hypothèse, des décisions autonomes, plus particulièrement en ce qui concerne la production et les facteurs utilisés. Elles transforment, compte tenu de la technologie existante, des intrants (travail, machines et véhicules, administration) en production (bois).En d’autres termes, la méthode DEA mesure l’efficacité d’une unité décisionnelle en calculant l’écart relatif qui sépare le point représentant la valeur des intrants et de la production observés et un point hypothétique sur la frontière de cette même production. La méthode permet ensuite d’identifier les meilleures pratiques par rapport à l’ensemble des observations, c’est-à-dire la frontière de production, et de mesurer ainsi le degré (score) d’efficacité de chaque unité.Pour tenir compte, ensuite, de l’effet de l’environnement susceptible d’influencer la performance des exploitations forestières, les scores d’efficacité obtenus par l’analyse DEA sont régressés, en deuxième étape, sur les variables environnementales, c’est-à-dire sur les facteurs (exogènes) qui ne sont pas ou indirectement sous le contrôle d’une exploitation.

Encadré 2: Bibliographie – Badillo P.-Y. et Paradi J. (éd.), La méthode DEA: analyse des performances, Paris, 1999, Hermes Science Publications.- Charnes A., Cooper W.W. et Rhodes E., «Measuring the Efficiency of Decision Making Units», European Journal of Operational Research, 1978, vol. 2, pp. 429-444.- Charnes A., Cooper W. W., Lewin A. et Seiford L., Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology and Applications, Boston, 1994, Kluwer Academic Publishers.- Economie forestière association suisse (EFAS), CE: Programme de compte d’exploitation forestier, Manuel de connaissances de bases, Zurich, 1996, EFAS.- Farrell J., «The Measurement of Productive Efficiency», Journal of the Royal Statistical Society, série A, vol. 120 (3), 1957, pp. 253-281.- Hofer P. et Altwegg J., Lernen von erfolgreichen Forstbetrieben, Ergebnisse einer Untersuchung über die wirtschaftlichen Erfolgsfaktoren ausgewählter Forstbetriebe in der Schweiz, OFEV, Berne, 2006.- OFEV, Annuaire La forêt et le bois, Berne/Neuchâtel.- Poffet G., «Instrumente für eine neue forstliche Subventionspolitik des Bundes», Schweizerische Zeitschrift für Forstwesen/Journal forestier suisse, n° 4, 1997, pp. 251-290.- Sekot W. et Hoffmann Ch., Zur Weiterentwicklung des forstlichen Betriebsvergleichs mit Hilfe der Data Envelopment Analysis, Centralblatt für das gesamte Forstwesen, cahier 1, 2007.

Institut de recherches économiques, université de Neuchâtel

Chargé de cours à l'université de Neuchâtel et associé d'Eco'Diagnostic, Genève

Institut de recherches économiques, université de Neuchâtel

Chargé de cours à l'université de Neuchâtel et associé d'Eco'Diagnostic, Genève