MARKETS : Marchés céréaliers en Afrique de lOuest

Evaluer la performance de différentes institutions de marché à laide de simulations informatiques

Franck Galtier, Cirad.

Les célèbres travaux de F. Hayek, L. Hurwicz, J. Stiglitz, et S. Grossman ont montré que la performance des marchés dépend de leur capacité à assurer une diffusion dinformation entre les agents économiques. Comme linformation se transmet par les processus de négociation et déchange, la forme du réseau déchange joue un rôle crucial puisquelle détermine larchitecture des canaux par lesquels circulent les flux dinformation. Des travaux récents analysent cet aspect à laide doutils mathématiques [Kirman 1983 ; Ioannides 2002] ou informatiques [Kirman et Vriend 2000 ; Kerber et Saam 2001]. Le travail présenté ici se range dans la seconde catégorie.

Magasin dun grossiste de Niono (Mali)

Il sagit dune analyse de la performance comparée de deux modes dorganisation du commerce de gros très répandus dans les filières agricoles des pays du sud : le commerce en réseau et le commerce sur des places de marché. Ces deux institutions fonctionnent dune manière très différente. Dans le cas du commerce en réseau, chaque grossiste des zones de consommation (GC) dispose de correspondants (GP) dans les différentes zones de production (un par zone) et ne doit en principe sapprovisionner quauprès de ses correspondants. Ainsi, lorsquun GC désire acheter du maïs ou du mil, il contacte ses correspondants dans différentes localités (en général par téléphone ou par des courriers remis à des routiers ou à des chauffeurs de taxi), centralise les propositions de vente formulées par chacun deux (en terme de prix, de qualité, de délai de livraison, de délai de paiement etc.) et réalise la transaction avec celui qui a loffre la plus intéressante. Tout le processus de négociation et déchange se déroule donc à distance. Dans le cas du commerce sur des marchés de gros, les GC se déplacent dans les zones de production où ils rencontrent les GP sur des places de marché (le jour de marché). La diffusion de linformation est donc très différente dans les deux types dinstitutions.

Marché de gros de Kétou (Bénin)

La discussion concernant les performances relatives de ces deux institutions a des implications importantes pour les politiques publiques. En effet, les états et les agences daide ont tendance à favoriser les marchés de gros jugés préférables pour assurer la " transparence " du marché. Cest cette idée que nous avons testée ici en analysant sil nexiste pas des situations où les réseaux marchands savèrent être de meilleurs systèmes de communication que les marchés de gros.

Lanalyse a été menée à partir de simulations informatiques réalisées à laide dun système multi-agents (SMA). La démarche consiste à " entrer " dans le modèle un couple (environnement, institution de marché), à simuler le processus déchange induit et à mesurer lefficacité de lallocation des ressources ainsi obtenue (en fonction dun critère de performance défini ex ante). Cette approche (représentée sur le graphique) permet de tester lefficacité comparée des réseaux et des marchés de gros dans différents environnements (afin de voir leur domaine de pertinence respectif). Dans les scénarios réalisés, lenvironnement a été modélisé à partir de deux jeux de variables : le degré de concentration de lactivité au niveau des grossistes des zones de production (GP) et la variabilité de lapprovisionnement de ces grossistes. Les institutions de marché représentées sont les réseaux marchands et les marchés de gros mais aussi une institution fictive " parfaite " cest à dire permettant une transparence totale du marché et une allocation des ressources optimale. Cette dernière institution sert de témoin pour mesurer lefficacité des deux autres. Enfin le critère de performance retenu est la minimisation du rationnement au niveau des localités de consommation.

Les simulations ont porté sur 150 scénarios différents (50 environnements et 3 institutions de marchés). Chacun de ces 150 scénarios a donné lieu à des simulations sur 100 pas de temps, ce qui correspond approximativement à deux campagnes agricoles si on suppose quun pas de temps du modèle représente une semaine dans la réalité. 1000 simulations ont été réalisées pour chaque scénario afin de neutraliser leffet des variables aléatoires introduites dans le modèle.

Principaux résultats

1. Les réseaux et les marchés de gros, tout en diffusant une quantité de bits dinformation beaucoup moins importante que linstitution témoin parviennent à générer une allocation des ressources presque aussi bonne (tout au moins lorsque lenvironnement est instable, ce qui est conforme à nombre de situations réelles). Ceci est une confirmation de lintuition de F. Hayek et L. Hurwicz selon laquelle des institutions de marché relativement économes en matière de diffusion dinformation peuvent conduire à une allocation des ressources efficace.
2. La variable (de lenvironnement) la plus déterminante de la performance comparée des deux institutions est le nombre de grossistes des zones de production (GP). Lorsque lactivité est concentrée à leur niveau (15 GP par zone), les réseaux marchands sont toujours plus efficaces. En revanche, lorsque lactivité est plus atomisée (30 GP par zone), ce sont toujours les marchés de gros qui lemportent. Ce résultat est en adéquation avec la réalité empirique des marchés céréaliers du Mali et du Bénin. En effet, au Mali où lactivité est très concentrée au niveau des GP, le commerce de gros est organisé en réseau. Réciproquement, au Bénin où cette activité est atomisée, cest le système des marchés de gros qui prévaut. Ce résultat va à lencontre de lidée reçue selon laquelle les marchés de gros sont de meilleurs systèmes de communication que les réseaux marchands. Il devrait donc conduire à une remise à plat des politiques publiques dans ce domaine (actuellement axées vers la promotion de marchés de gros).

Ce travail confirme lintérêt de la modélisation informatique pour expliquer comment une allocation des ressources performante peut émerger des interactions décentralisées de nombreux individus entre lesquels linformation est dispersée. Cette approche est ainsi complémentaire dautres outils comme la théorie des jeux ou les expérimentations de marché [Smith 1982 ; Roth 2001]. Ses points forts sont quelle permet lanalyse de processus de marché au sein desquels les transactions se déroulent " hors équilibre " (ce qui est difficile avec la théorie des jeux) et impliquant de nombreux acteurs et des pas de temps assez longs (ce que les expérimentations ne permettent pas).

Par ailleurs, ce travail ouvre un certain nombre de perspectives de recherche. Lune delles consiste à approfondir lanalyse des " messages " véhiculés par le marché à travers les propositions dachat et de vente des acteurs. En effet, la composition de ces messages est régulée par les règles qui cadrent la négociation des paramètres de léchange (prix, qualité, délais de paiement et de livraison etc.). Ces règles (qui constituent le " langage du marché ") peuvent également être évaluées à laide de simulations informatiques.

Bibliographie

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