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Prix de revient du lait de vache - RICA

Publié le par Christophe Perrot (Institut de l'Elevage)
Marchés Lait et viande

D'après l'analyse réalisée à partir du RICA, les prix de revient du lait de vache augmentent légèrement entre 2019 et 2020, tant en plaine (lait conventionnel) qu’en montagne (hors montagnes de l’Est).
En plaine, cette hausse peut être imputée aux achats d’alimentation et au poste bâtiments-installations. En montagne, les variations des différentes moyennes concernant les différents postes ne permettent pas de dégager d’explication aussi nette.


L’analyse réalisée sur les exploitations en agriculture biologique distingue désormais la plaine et la montagne, mais le sous-échantillon pour la montagne est trop faible pour pouvoir publier les résultats.

Pour les exploitations de plaine en agriculture biologique, le prix de revient du lait baisse à échantillon constant entre 2019 et 2020, mais augmente lorsqu’on passe à l’échantillon complet, plus sensible à l’impact des nouvelles conversions enregistrées depuis quelques années.

Les niveaux de rémunération permise par le prix du lait payé rebaissent par rapport à 2019. Tant en plaine avec 1.41 SMIC/UTA non salariée contre un plus haut historique de 1.59 en 2019 en moyenne mais qui masquait une forte variabilité, qu’en montagne où elle reste nettement plus basse (1,08 SMIC/UTA non salariée  contre 1,17).


Pour tous les types d'atelier, la variabilité du prix de revient du lait entre exploitations est grande. Celle-ci est décrite et résumée avec différents indicateurs de position et de tendance centrale (différents modes de calcul de la moyenne : arithmétique, géométrique – critère privilégié par le CNIEL, ou moyenne de groupe pondérée par les volumes – la plus classique dans les analyses à partir du RICA).

Voir tableaux ci-dessous (caractéristiques des exploitations et décomposition des résultats).

Caractéristiques moyennes des exploitations analysées en 2020

 source: Agreste RICA - traitement Institut de l'Elevage

Moyennes géométriques (sans décomposition additive possible) des Prix de revient et Coût de production en 2019 et 2020 Tableau d’indicateurs retenu par le CNIEL (échantillons constants 2019-2020).

Prix de revient du litre moyen (moyenne pondérée par les volumes) et moyenne (arithmétique) des prix de revient par exploitation.

Exploitations laitières conventionnelles de plaine

source: Agreste RICA - traitement Institut de l'Elevage

Prix de revient du litre moyen (moyenne pondérée par les volumes) et moyenne (arithmétique) des prix de revient par exploitation.

Exploitations laitières de montagne (hors AOP de l’Est, approche indirecte).

source: Agreste RICA - traitement Institut de l'Elevage

Prix de revient du litre moyen (moyenne pondérée par les volumes) en 2020

Comparaison des trois groupes d’exploitation

source: Agreste RICA - traitement Institut de l'Elevage

Eléments de méthode

Les facteurs de variation du prix de revient du lait de vache à l’échelle des exploitations sont nombreux (taille de l’atelier, système de production, région, position de l’exploitation dans son cycle de vie, degré de maitrise des intrants et charges de structures, exercice voire date de clôture,…). Toutes les analyses réalisées sur le sujet, quelque soit le pays et la période, concluent à une forte variabilité à l’échelle individuelle (par exemple, l’écart entre les quartiles inférieur et supérieur est généralement supérieur ou égal à 100€/1000l).

Ces facteurs de variation s’entendent à méthode fixée, car la normalisation dans ce domaine est très faible et il est même le plus souvent difficile de comparer des résultats issus de différentes méthodes de calcul de coût de production et de prix de revient. Les termes utilisés, le périmètre des charges, les coproduits ou aides prises en compte, les règles d’extraction des charges affectées à l’atelier laitier sont souvent différents.

Une fois une méthode retenue (COUPROD pour les différents types de résultats produits par l’Institut de l’Elevage, y compris pour cette analyse du RICA), l’établissement de repères, moyennes, valeurs synthétisant ces coûts de production et prix de revient est dépendant :
 

  • de l’échantillon d’exploitations
  • du filtrage statistique appliqué pour écarter ou pas les résultats d’une (petite) partie des exploitations
  • du mode de calcul de la moyenne

Echantillonage

En termes d’échantillonnage, le RICA applique une méthode d’échantillonnage stratifié par région, combinaison de production et classe de dimension économique. Cette méthode permet de balayer de façon très complète la diversité des exploitations laitières françaises (y compris les plus petites auxquelles des comptabilités de gestion sont payées afin de disposer des mêmes informations). D’autres échantillons (fermes des réseaux de référence ou autres) répondent à d’autres objectifs qui peuvent conduire à des résultats différents en termes de prix de revient. Si la méthode d’échantillonnage du RICA semble optimale pour sélectionner des exploitations représentatives de la diversité française, le mode d’extrapolation retenu par défaut dans le RICA ne semble pas capable ces dernières années de suivre la restructuration très rapide des exploitations laitières françaises. Les coefficients d’extrapolation standards du RICA ont été ajustés depuis 2015 pour que les proportions de petites/moyennes/grandes exploitations laitières (10-50 vaches ; 50-80 ; plus de 80), en agriculture biologique/conventionnelle, plaine/montagnes de l’Est/autres montagnes, soient identiques à ce qui est constatée dans la BDNI (Base de Données Nationale d'Identification des bovins).

Filtrage statistique

Les statistiques descriptives de la variabilité d’une population sont produites le plus souvent sur un échantillon duquel on retire les valeurs anormalement éloignées des autres. Une des règles usuelles est de ne conserver que les exploitations situées entre Q1-1.5xIQ et Q3+1.5xIQ (avec Q1 :1er quartile ; Q3 :3ème quartile ; IQ interquartile=Q3-Q1). Pour stabiliser ces fourchettes de filtrage des données et donc les séries de moyennes obtenues, ces bornes ont été lissées sur 5 ans avec une procédure adaptée à la dissymétrie des distributions (transformation logarithmique). 


Description de la distribution et mode de calcul de la moyenne

Les façons de décrire une variable et de résumer la variabilité entre exploitations sont variées :
 

  • Déciles (1 er décile (ou décile inférieur): 10% des exploitations sont situées en dessous de cette valeur et 9ème décile :(ou décile supérieur) 10% des exploitations au-dessus) et quartiles (Q1  ou  quartile inférieur: 25% des exploitations sont situées en dessous et Q3 (ou quartile supérieur) : 25% sont au-dessus), médiane (50% des exploitations en dessous, 50% au-dessus),
  • Moyenne arithmétique (moyenne des prix de revient par exploitation),
  • Moyenne pondérée par les volumes de chaque exploitation (prix de revient du litre moyen produit par l’ensemble des exploitations de chacun des trois groupes : exploitations laitières conventionnelles de plaine/de montagne (hors montagnes de l'Est)/en agriculture biologique).
  • Moyenne géométrique tenant compte de la dissymétrie de la distribution. Cette moyenne, qui utilise une transformation logarithmique des données  est moins sensible que la moyenne arithmétique aux valeurs les plus élevées d'une série de données (même filtrée). Elle donne, par conséquent, une autre et meilleure estimation de la tendance centrale des données dans le cas d’une distribution à longue traîne vers les valeurs plus élevées. On peut montrer que la moyenne géométrique est toujours inférieure à la moyenne arithmétique. Et dans l’exemple des prix de revient du lait, elle est supérieure à la moyenne pondérée et se situe donc entre les deux autres moyennes. Néanmoins, la transformation logarithmique ne permet pas de décomposer de façon additive cette moyenne de coût de production en postes de charges (aliments achetés, mécanisation, …)