Le rôle de la demande et de l'offre dans l'inflation sous-jacente

Sep 17, 2023

Préparé par Eduardo Gonçalves et Gerrit Koester[1]

Publié dans le cadre du Bulletin économique de la BCE, numéro 7/2022.

L'inflation IPCH hors énergie et produits alimentaires (inflation IPCH) a continué d'augmenter et a atteint 4,8 % en septembre 2022 selon le communiqué flash d'Eurostat. L'inflation IPCH globale, qui comprend également l'énergie et l'alimentation, a atteint 10 % en septembre, l'énergie et l'alimentation contribuant pour environ les deux tiers et l'inflation HICPX pour environ un tiers à l'inflation globale. Dans l'augmentation de l'inflation HICPX, les facteurs de l'offre et de la demande ont joué un rôle important. Les goulots d'étranglement persistants de l'offre de biens industriels et les pénuries d'intrants, y compris les pénuries de main-d'œuvre dues en partie aux effets de la pandémie de coronavirus (COVID-19), ont entraîné une forte augmentation de l'inflation. Depuis la levée des restrictions liées à la pandémie, une reprise de la demande a également contribué aux taux d'inflation élevés actuels, en particulier dans le secteur des services. Les composantes du panier de l'IPCH qui sont fortement affectées de manière anecdotique par les ruptures d'approvisionnement et les goulots d'étranglement et les composantes qui sont fortement affectées par les effets de la réouverture suite à la pandémie ont contribué ensemble à environ la moitié (2,4 points de pourcentage) de l'inflation de l'IPCH dans la zone euro en août 2022 – le dernier mois pour lequel des données détaillées sont disponibles (graphique A). Cependant, cette décomposition ad hoc laisse de côté une grande partie de l'inflation HICPX, ce qui appelle une distinction supplémentaire entre les rôles des facteurs de demande et d'offre dans l'inflation sous-jacente dans la zone euro. La politique monétaire agissant principalement par le canal de la demande, il est donc important d'évaluer dans quelle mesure les évolutions de l'inflation sous-jacente peuvent être attribuées à des facteurs d'offre ou de demande.

Décomposition de l'inflation HICPX dans la zone euro

(variations annuelles en pourcentage ; contributions en points de pourcentage)

Sources : Eurostat et calculs de la BCE. Notes : Les composantes affectées par les ruptures d'approvisionnement et les goulots d'étranglement comprennent les voitures neuves, les voitures d'occasion, les pièces détachées et accessoires pour le matériel de transport personnel, ainsi que l'ameublement et l'équipement du ménage (y compris les gros appareils électroménagers). Les composantes touchées par la réouverture de l'économie comprennent les vêtements et les chaussures, les loisirs et la culture, les services de loisirs, les hôtels/motels et les vols intérieurs et internationaux. Les dernières observations sont pour septembre 2022 (flash) pour HICPX et août 2022 pour le reste.

Une approche désagrégée de l'analyse du rôle des facteurs d'offre et de demande dans chaque composante de l'HICPX peut aider à se faire une idée du rôle global des facteurs d'offre et de demande dans l'inflation de l'HICPX. Ce cadre de surveillance de l'inflation a été initialement développé pour les États-Unis par Adam Shapiro.[2] Les prix et l'évolution de l'activité sont influencés par de nombreux facteurs, dont certains ont entraîné des variations inattendues de l'offre et d'autres ont déplacé la demande. Pour attribuer une composante de l'inflation HICPX (par exemple, les voitures automobiles ou les services d'hébergement) à l'ensemble principalement déterminé par des facteurs d'offre ou à l'ensemble principalement déterminé par des facteurs de demande, cette approche exploite le fait qu'un choc d'offre affecte l'activité et l'inflation dans des directions opposées tandis qu'un choc de demande les affecte dans la même direction. Plus précisément, pour attribuer une composante de manière binaire à l'offre ou à la demande, l'approche considère les erreurs qu'un modèle de série chronologique a commises à chaque instant : si les erreurs de prix et d'activité ont le même signe, la composante est étiquetée "demand-driven", sinon elle est étiquetée "supply-driven".[3] Seuls les composants dont les erreurs sont statistiquement significatives sont classés de cette manière ; les composantes pour lesquelles les variations inattendues des prix et de l'activité ne sont pas significativement différentes des prévisions du modèle sont classées comme ambiguës.[4] Sur la base de cette approche, pour chaque mois, chaque catégorie HICPX peut alors être étiquetée comme étant principalement induite par la demande (les variations inattendues des prix et l'activité évoluent dans la même direction), comme principalement induite par l'offre (les variations inattendues des prix et l'activité évoluent dans des directions opposées) ou comme ambiguë. Une fois cette classification effectuée, les contributions individuelles des composants sont additionnées (en appliquant leurs pondérations de consommation) pour obtenir une décomposition de l'HICPX pour chaque mois.[5] Il convient de noter que cette approche est binaire et ne quantifie pas l'influence des facteurs d'offre et de demande sur les niveaux des composants. Ainsi, par exemple, les facteurs d'offre pourraient également jouer un rôle dans l'évolution de l'inflation pour une composante classée comme induite par la demande.

Des données d'activité et d'inflation pour chaque catégorie HICPX doivent être collectées pour effectuer cette décomposition. Les indices de prix désaisonnalisés pour chaque composante incluse dans l'HICPX sont disponibles à un niveau de désagrégation fin en temps opportun (72 composantes de l'HICPX environ 20 jours après la fin de chaque mois), mais les données d'activité pour les composantes correspondantes ne sont pas facilement disponibles.[6] Cela complique l'analyse par rapport aux États-Unis, où les données de prix et d'activité sont disponibles en même temps pour chaque composante du déflateur des dépenses de consommation personnelle (PCE). Pour résoudre ce problème pour l'HICPX, des indices de chiffre d'affaires ont été utilisés comme approximation de la consommation, après les avoir désaisonnalisés et dégonflés.[7] Sur la base de cet exercice d'appariement, des paires prix-activité pour les 72 sous-composantes de l'HICPX peuvent être dérivées.[8]

La décomposition suggère que l'augmentation de l'inflation HICPX de la zone euro à partir du troisième trimestre 2021 était initialement principalement induite par l'offre, mais l'importance des facteurs de demande a progressivement augmenté au fil du temps. Au cours des derniers mois, les facteurs de l'offre et de la demande ont joué des rôles globalement similaires dans l'inflation HICPX (graphique B). Les contrôles de robustesse utilisant des séries HICPX à taux d'imposition constants (pour tenir compte, par exemple, de la baisse temporaire de la TVA en Allemagne au second semestre 2020) conduisent à des résultats similaires.

Inflation HICPX - décomposition en facteurs liés à l'offre et à la demande

(variations annuelles en pourcentage ; contributions en points de pourcentage)

Sources : Eurostat et calculs des services de la BCE. Notes : données corrigées des variations saisonnières. Basé sur l'approche développée par Adam Shapiro. L'inflation HICPX reflète la somme des composantes induites par la demande, induites par l'offre et ambiguës, calculées comme la somme des 12 dernières contributions mensuelles. Alors que les données sur les prix sont disponibles pour août 2022, la dernière observation concerne juillet 2022, car les séries de chiffre d'affaires utilisées comme indicateur de l'activité sont publiées avec un certain retard.

Si l'on examine les principales composantes de l'inflation HICPX, les facteurs d'offre ont joué un rôle un peu plus important dans l'inflation des biens industriels non énergétiques (NEIG) depuis début 2021 (graphique C). Les variations de la demande et de l'offre ont fortement contribué à l'augmentation de l'inflation des NEIG depuis l'automne 2021. Les variations de l'offre n'ont pas joué un rôle significatif dans l'évolution de l'inflation des NEIG de 2017 à 2020, mais elles sont devenues le principal moteur de l'inflation des NEIG en 2021, reflétant les effets des goulots d'étranglement de l'offre. Depuis fin 2021, avec la réouverture de l'économie, les évolutions de la demande sont de plus en plus à l'œuvre, mais les facteurs d'offre sont restés dominants. Si l'on examine les composantes individuelles, les composantes qui contribuent le plus à l'inflation NEIG actuelle, telles que les automobiles et les gros appareils électroménagers, sont classées comme principalement déterminées par l'offre, tandis que la hausse des prix des meubles, par exemple, est classée comme principalement déterminée par la demande.

Décomposition de l'inflation NEIG

(variations annuelles en pourcentage ; contributions en points de pourcentage)

Sources : Eurostat et calculs des services de la BCE. Notes : données corrigées des variations saisonnières. Basé sur l'approche développée par Adam Shapiro. L'inflation NEIG reflète la somme des composantes induites par la demande, induites par l'offre et ambiguës, calculées comme la somme des 12 dernières contributions mensuelles. Alors que les données sur les prix sont disponibles pour août 2022, la dernière observation concerne juillet 2022, car les séries de chiffre d'affaires utilisées comme indicateur de l'activité sont publiées avec un certain retard.

La forte augmentation de l'inflation des services depuis la mi-2021 a été tirée à la fois par des facteurs de demande et d'offre, les facteurs de demande étant plus importants pour l'inflation des services que pour l'inflation des NEIG (graphique D). Les facteurs de l'offre et de la demande ont eu tendance à contribuer de manière globalement similaire à l'inflation des services de 2017 à 2020, lorsque l'inflation des services était assez stable dans la zone euro. La forte augmentation de l'inflation des services à partir de la mi-2021 a été initialement tirée principalement par des facteurs d'offre. Les contributions des composantes principalement axées sur l'offre ont fortement augmenté au second semestre 2021, mais sont ensuite restées relativement stables jusqu'à la mi-2022. Le rôle des facteurs de demande dans l'inflation des services n'a commencé à augmenter que dans les derniers mois de 2021 - avec l'intensification des effets de réouverture - et a continué d'augmenter jusqu'à la mi-2022. Plus récemment, les contributions des composantes principalement axées sur la demande à l'inflation des services ont dépassé celles des composantes principalement axées sur l'offre. En se concentrant sur les composants, selon l'approche désagrégée, l'inflation des voyages à forfait et des vols aériens est principalement déterminée par la demande, tandis que l'inflation des services d'entretien et de réparation des logements est principalement déterminée par l'offre.

Décomposition de l'inflation des services

(variations annuelles en pourcentage ; contributions en points de pourcentage)

Sources : Eurostat et calculs des services de la BCE. Notes : données corrigées des variations saisonnières. Basé sur l'approche développée par Adam Shapiro. L'inflation des services reflète la somme des composantes induites par la demande, induites par l'offre et ambiguës, calculées comme la somme mobile des 12 dernières contributions mensuelles. Alors que les données sur les prix sont disponibles pour août 2022, la dernière observation concerne juillet 2022, car les séries de chiffre d'affaires utilisées comme indicateur de l'activité sont publiées avec un certain retard.

L'approche désagrégée de la décomposition de l'inflation HICPX aide à montrer le rôle des facteurs d'offre et de demande dans l'inflation sous-jacente, mais cette méthode comporte des mises en garde importantes. Le principal avantage de cette approche est qu'elle permet à chaque composante de l'HICPX d'être classée comme principalement axée sur la demande ou principalement axée sur l'offre. Cela rend les résultats très transparents et permet de les recouper avec d'autres données disponibles sur l'évolution de l'inflation pour diverses composantes. Cette transparence est particulièrement précieuse dans le contexte actuel de très forte incertitude résultant des effets de la pandémie et de la guerre en Ukraine sur l'évolution de l'activité et des prix. Mais certaines mises en garde doivent être gardées à l'esprit. Premièrement, il existe différentes options pour apparier les données sur les prix et l'activité, ce qui est compliqué par le fait que des séries de chiffre d'affaires distinctes ne sont pas disponibles pour chaque composante de l'HICPX (cela nécessite que certaines composantes de l'HICPX soient appariées à la même série de chiffre d'affaires, en particulier dans le cas de l'inflation NEIG). Deuxièmement, l'approche désagrégée ne peut pas quantifier l'importance des contributions de l'offre et de la demande pour chaque composante. Cela pourrait introduire un biais si, par exemple, le rôle des facteurs d'offre pour les composants classés comme étant essentiellement induits par la demande est en moyenne beaucoup plus important que le rôle des facteurs de demande pour les composants classés comme essentiellement induits par l'offre. De plus, les évolutions des quantités et des prix ont clairement été exceptionnelles depuis le début de la pandémie et ont été influencées par de nombreux facteurs particuliers, rendant plus difficile la construction d'un modèle fiable comme base d'une classification basée sur les signes de ses erreurs.

Nous sommes reconnaissants à Adam Shapiro pour ses conseils et son soutien dans l'application de son approche à la zone euro et à Omiros Kouvavas pour son aide dans l'appariement des données sur les prix et l'activité pour la zone euro.

Voir Shapiro, AH, "How Much Do Supply and Demand Drive Inflation?", FRBSF Economic Letter, No 2022-15, Federal Reserve Bank of San Francisco, 21 juin 2022; et Shapiro, AH, "Decomposing Supply and Demand Driven Inflation", Working Papers, No 2022-18, Federal Reserve Bank of San Francisco, septembre 2022.

Des régressions glissantes sur dix ans (à partir de janvier 2002) sont exécutées, qui incluent des données mensuelles sur l'activité et les prix et 12 décalages dans un modèle standard d'autorégression vectorielle (VAR) à deux équations. Si les résidus pour les quantités et les prix dans les derniers mois de chaque fenêtre ont le même signe, cette composante est étiquetée comme "impulsée par la demande", tandis que, s'ils ont des signes opposés, elle est identifiée comme "impulsée par l'offre". Si le résidu pour la série de prix ou de quantité est statistiquement impossible à distinguer de zéro, la catégorie est étiquetée comme "ambigüe" pour ce mois.

Pour identifier ces cas ambigus, nous suivons l'approche de base de Shapiro et étiquetons les 20 % médians des résidus dans les distributions d'échantillons de régression respectives comme ambigus. Cela signifie que nous comparons les résidus du dernier mois discutés ci-dessus avec tous les résidus obtenus dans cette fenêtre et évaluons s'ils se situent ou non dans les 20 % du milieu de la distribution. Dans la spécification de base, les résidus post-2020 dans l'échantillon sont exclus lors de l'exécution de ce test. Cependant, un test de robustesse montre que la composante ambiguë n'augmente que légèrement lorsque les résultats post-2020 sont également inclus et que les résultats globaux ne sont pas substantiellement affectés.

Selon Shapiro, les contributions annuelles axées sur l'offre et la demande sont alors définies comme le total cumulé des 12 dernières contributions mensuelles axées sur l'offre et la demande.

Basé sur la classification COICOP à quatre chiffres.

Les données sur le chiffre d'affaires sont fournies par Eurostat dans le cadre des statistiques conjoncturelles sur les entreprises (voir "Introduction des statistiques conjoncturelles sur les entreprises", Statistics Explained, Eurostat). Les données sur le chiffre d'affaires des services (sts_setu_q) et le chiffre d'affaires du commerce de détail (sts_trtu_q) sont utilisées. Les séries du chiffre d'affaires des services sont déflatées par l'IPCH afin d'analyser l'évolution du chiffre d'affaires en termes réels. Les séries sur le chiffre d'affaires du commerce de détail sont déjà disponibles déflatées et non déflatées.

Une mise en garde est que, pour cette analyse, les 72 composantes de l'HICPX ne peuvent être appariées qu'à 45 séries de chiffre d'affaires (qui sont disponibles en temps opportun). Par conséquent, certaines séries HICPX (en particulier dans NEIG) sont appariées à la même série de chiffres d'affaires. La même approche d'appariement est également utilisée, par exemple, dans "Les modèles de consommation et les problèmes de mesure de l'inflation pendant la pandémie de COVID-19", Bulletin économique, numéro 7, BCE, 2020.

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