2.2.2. Approche non paramétrique « versus
» approche paramétrique
L'objectif de cette section est de présenter une
analyse comparée des approches paramétrique et non
paramétrique des frontières de production en essayant de faire
ressortir les avantages et les faiblesses de chaque approche.
9 Premièrement, elle est très
sensible aux observations extrêmes et, deuxièmement, l'attribution
d'une forme fonctionnelle à la fonction frontière est
restrictive, dans le sens que chaque forme fonctionnelle traduit implicitement
un certain nombre d'hypothèses (Fried et al, 1993 cité par Amara
et Romain, 200).
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Fondamentalement, la différence entre l'approche
paramétrique et l'approche non paramétrique réside dans le
fait que la première se base sur un modèle statistique explicite
concrétisé par l'utilisation d'une forme fonctionnelle ; ce qui
n'est pas le cas dans l'approche non paramétrique. Utilisant moins de
fonctions que dans l'approche paramétrique, les résultats dans
l'approche non paramétrique devraient être moins précis.
Cependant, il y a le risque d'influencer les résultats en imposant une
forme fonctionnelle qui n'est pas la plus appropriée (Nodjitidjé,
2009). En effet des hypothèses fortes génèrent des
résultats forts pourvu que les contraintes (par exemple la forme
fonctionnelle choisie) soient vraies. Ainsi, la méthode non
paramétrique permet d'éviter les erreurs qui peuvent être
causées par le mauvais choix de la fonction de production.
L'approche non paramétrique permet plus facilement la
prise en compte de la technologie multi production. Néanmoins, elle
attribue toutes les inefficacités à l'unité de production
et ne tient pas compte des facteurs aléatoires hors du contrôle de
l'unité de production, qui peuvent être sources
d'inefficacités.
Toutefois, l'approche paramétrique regroupe la
frontière de production déterministe et
la frontière de production stochastique.
Théoriquement, le recours à des frontières
stochastique
permet d'isoler le terme d'erreur purement aléatoire de celui
reflétant l'inefficacité technique de l'unité de
production et devrait par conséquent conduire à une mesure plus
précise de son efficacité technique. L'utilisation des
méthodes déterministes, qui attribuent tout écart
affiché par rapport à la frontière, à
l'inefficacité technique, serait donc une surestimation des niveaux
d'inefficacité technique (Amara et Romain, 2000).
Les conclusions de Bravo-Ureta et Rieger (1990) permettent
cependant de nuancer ce dernier résultat ; du moins pour ce qui est de
la comparaison de l'approche déterministe et de l'approche stochastique.
Pour ces auteurs, l'utilisation d'une frontière déterministe ou
d'une fonction frontière stochastique conduit à la même
conclusion générale lorsque le but de l'étude est de
déterminer si une unité de production est efficace ou inefficace.
Ce sont plutôt les valeurs calculées des indices
d'efficacité technique qui pourront différer selon que la
frontière est déterministe ou stochastique. Ils sont parvenus
à cette conclusion en comparant les résultats obtenus selon
plusieurs méthodes d'estimation de la frontière pour des fermes
laitières de la Nouvelle-Angleterre et de l'Etat de New-york.
En tout état de cause, il semble évident que la
convergence ou la divergence des résultats selon les approches non
paramétriques ou paramétriques dépendent fortement de
l'échantillon retenu (Amara et Romain, 2000). Et donc, le choix de la
frontière de production
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se base sur la qualité des données et en
fonction de l'objectif du travail. De plus, le choix de la méthode
d'estimation n'est pas primordial lorsque l'objectif de l'étude est
d'identifier les facteurs qui déterminent l'efficacité des
unités de production et non de rechercher leur niveau absolu
d'efficacité (Romain et Lambert, 1995).
Comme on peut le constater, il s'avère qu'aucune de ces
approches ne domine l'autre ; chacune a son intérêt et elles sont
dans une certaine mesure complémentaires, surtout lorsqu'il manque des
informations sur les prix.
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