Résumé : Pour quantifier l’impact d’une variation du prix du gazole sur la demande de transport routier de marchandises, nous regardons l’évolution de la demande de transport de fret exprimée en tonnes kilomètres (tkm) d’une part et en véhicules kilomètres (vehkm) d'autre part,





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Évolution des ÉlasticitÉs du transport routier de fret au prix du gazole
Evolution of fuel price elasticities of road freight transport


Hajera BOUGUERRA* - Christophe RIZET**

* Hajera BOUGUERRA : (UniversitÉ de Sousse, FSEG, CML, Tunisie)

** Christophe RIZET : (UniversitÉ Paris-Est, IFSTTAR, 77447 Marne la Vallée, France)
Évolution des élasticités du transport routier de fret au prix du gazole

Evolution of fuel price elasticities of road freight transport

JEL Classification: C22, Q43, Q54
Résumé :

Pour quantifier l’impact d’une variation du prix du gazole sur la demande de transport routier de marchandises, nous regardons l’évolution de la demande de transport de fret exprimée en tonnes kilomètres (tkm) d’une part et en véhicules kilomètres (vehkm) d'autre part, en fonction de l’évolution du prix du gazole. Nous utilisons les séries trimestrielles de l’enquête TRM (Transport Routier de Marchandises) pour la demande de fret et les données du CNR (Comité National Routier) pour le prix du gazole.

La demande de transport routier de fret est sensible aux changements de prix du carburant. En utilisant le modèle log-log, nous trouvons une élasticité constante de la demande de fret au prix du gazole de -0,3 pour les tkm comme pour les vehkm. En fait l’élasticité de la demande de transport au prix du gazole n’est pas constante : en introduisant le temps comme variable explicative de l’élasticité, nous trouvons, que cette dernière passe de -0,25 au début de 1998 à -0,40 fin 2010 pour les tkm et de -0.28 à -0.48 pour les vehkm : la demande est de plus en plus sensible aux variations de prix du carburant.

Mots clés : prix du gazole, demande de transport routier de marchandises, élasticité

Abstract:

To quantify the impact of a variation of the diesel oil price on road freight transport, we look at the evolution of the freight demand expressed in tonnes.kilometres (tkm) on the one hand and in vehicles.kilometers (vehkm) on the other hand, according to the evolution of the diesel oil price. We use the quarterly series of the TRM (Transport Routier de Marchandises – Road Freight Transport) survey on road freight transport demand and the data of the CNR (Comité National Routier) for the diesel oil price.

Road Freight transport demand is sensitive to changes in fuel price. Using the log-log model, we found constant road freight demand elasticity to diesel oil price of -0,3 for tkm as well as vehkm. In fact these elasticities are not constant. Introducing the time as an explanatory variable we found that tkm elasticity varied from -0,25 in the beginning of 1998 down to -0,40 at the end of 2010 and vehkm from -0.28 down to -0.48 : demand is increasingly sensitive to changes in fuel price.

Key words: diesel oil price, road freight transport, elasticity
Évolution des ÉlasticitÉs du transport routier de fret au prix du gazole


INTRODUCTION
Le prix du carburant a considérablement varié ces dix dernières années ; face à l’épuisement des réserves pétrolières et à l’augmentation de la demande mondiale en carburant, la tendance à la hausse du prix du carburant semble très probable sur le moyen et long terme. Quel sera alors l’effet d’un tel accroissement du prix du carburant sur la génération de transport ?

Actuellement en France, les taxes constituent une part majoritaire du prix du gazole, particulièrement la Taxe Intérieure sur les Produits Pétroliers (TIPP) et le niveau de ces taxes est également un moyen de régulation du trafic : le signal donné par le prix des carburants est un outil fondamental pour faire évoluer les comportements de l’ensemble des opérateurs du transport aussi bien pour les marchandises que pour les voyageurs. Si l’on suppose connue la demande de carburant en fonction du prix, un objectif de trafic routier peut être obtenu en fixant le prix du carburant, au moyen d’une taxe (TIPP ou taxe carbone) qui s’ajoute au coût de production. La question centrale est alors de connaître la forme de la fonction de demande de carburant selon son prix. Dans le cas d’une régulation par le prix du carburant, cette question peut se traduire par : connaissant le niveau actuel de la demande de carburant (et donc des émissions de CO2) et le niveau d’émission à atteindre, quel est le prix du carburant qui permettra d’atteindre l’objectif retenu en terme de trafic ? Autrement dit, quelle est l’élasticité de la demande de carburant au prix de ce dernier ? Cet article fournit des estimations de cette élasticité en France, pour le transport routier de marchandises.

Pour apporter des éléments de réponse à ces questions, nous analysons comment le transport routier de fret a réagi dans le passé aux évolutions du prix du carburant et donc aux coûts de transport : comment fluctue la demande de transport de marchandises par la route en fonction des variations de prix du carburant.



  1. SURVOL DE LITTÉRATURE


De nombreux travaux se sont efforcés de quantifier la sensibilité de la demande de transport au prix du carburant. En pratique, la mesure utile de la sensibilité de la demande au prix est l’élasticité prix directe, qui est généralement définie comme une variation relative de la quantité demandée par rapport à une variation relative du prix. C'est-à-dire:
(1)

Si la quantité demandée varie en réponse à une variation du prix, on parle d’une demande élastique. Dans le cas contraire, la demande est qualifiée d’inélastique.

Les économistes définissent également l'élasticité prix croisée, comme une mesure de la variation relative de la quantité demandée du bien 2 par rapport à une variation relative du prix du bien 1. Cette élasticité peut être positive (biens substituables), nulle (biens indépendants) ou négative (biens complémentaires). Sa définition mathématique est donnée par l’expression :

(2)

La mesure de l’élasticité dépend essentiellement des caractéristiques de la fonction de demande, laquelle résulte de l’agrégation des demandes individuelles et de ce fait dépend de l’hétérogénéité des préférences individuelles (Ivaldi et al., 2010). Si l’on fait l’hypothèse simple que la demande Q est une fonction linéaire du prix de la forme Q = αP + β alors l’élasticité prix est données par la formule ε = α P/Q ; L’estimation d’un modèle sous forme logarithmique permet d’obtenir une élasticité constante qui est le coefficient du logarithme de la variable explicative.

La spécification choisie pour cette fonction de demande dépend beaucoup des données disponibles et sera déterminante pour la mesure de l’élasticité. Small et Winston (1999) montrent que les élasticités varient selon la méthodologie. Parmi les autres types de spécification, les modèles de choix discret de type logit permettent de calculer des « élasticités … variables par l'intermédiaire des parts de marché ; elles prennent en compte des changements susceptibles d'intervenir dans les comportements de substitution ». (Calzada, Jiang, 1999)

Oum(1989) montre que le changement de la spécification du modèle affecte l’estimation des élasticités. En fait, les élasticités estimées de la demande varient selon la forme du modèle retenu : modèle linéaire, log-linéaire, logit ou translog.

Il est aussi important de souligner que les estimations des élasticités de la demande fluctuent en fonction des données utilisées soit en coupe instantanée, soit en série temporelle (Hanly et al., 2002 ; Holmgren, 2007).
Elasticités de court et de long terme

Lorsque le prix change, la réponse de la demande n’est pas immédiate vu les délais d’ajustement. Le court terme correspond à une période de temps au cours de la quelle certains effets ne se produisent pas. A long terme cependant, la quasi-totalité des ajustements ont lieu.

Goodwin (1992) et Goodwin et al. (2004) insistent sur l’intérêt des modèles dynamiques pour capturer les réponses à long terme et séparer le court du long terme. Le modèle dynamique est présenté ainsi :

Gt=α + βPt+ γIt+ δGt-1 (3)

β et γ donnent les effets à court terme et β / (1-δ) et γ / (1-δ) les effets à long terme.

L’économétrie des séries temporelles a connu un développement remarquable depuis les années 1960 et 1970 (Bresson, Pirotte, 1995). Dans les années 1980, les modèles dynamiques ont été mis en cause par des études montrant que la structure des séries n’était pas analysée et que l’hypothèse de stationnarité des séries temporelles est fréquemment violée (Brunel, 2005).

Pour la demande de carburant, Wasserfallen et Gütensperger (1988) sont les premiers chercheurs qui ont évoqué le problème de non stationnarité des séries. En cas de non stationnarité des séries et d’intégration d’ordre un, de nouvelles procédures d’estimation faisant intervenir les notions de co-intégration ou de modèle à correction d’erreur sont utilisées. Ainsi un modèle à correction d’erreur est le suivant :

Gt=α + βPt + γIt + δGt-1 + εt (4)

ΔGt=Gt - Gt-1 (5)

ΔGt=c + d εt-1 + Σi ei ΔPt-i + Σjfj ΔIt-j+ut (6)

β et γ donnent les effets de long terme et d est le coefficient d’ajustement, il mesure la vitesse à la quelle les variables s’ajustent pour revenir à l’équilibre de long terme.

Selon Goodwin, Dargay, Hanly (2002 ; 2004), les effets à long terme sont sensiblement plus importants que les effets à court terme, tant pour les prix que pour les revenus, et pour toute mesure de la demande.
Elasticités de la demande de transport de fret

L’élasticité de la demande de fret a été étudiée plus tardivement et avec moins de raffinements que celle de la demande de voyageurs. De nombreux auteurs distinguent les élasticités de la demande de transport de fret, généralement exprimée en tkm, de l’élasticité du trafic, exprimé en vehkm ; Beuthe et al. (2001) distinguent les élasticités qui portent sur un ensemble de modes en concurrence, par exemple le transport terrestre, de celles qui portent sur un seul mode, les premières étant généralement basées sur un modèle de choix modal (Abdelwahab, 1998; Abdelwahab, Sargious, 1992). Small et Winston (1999) ont montré que l’élasticité varie selon les marchandises transportées. Ici nous ne considérons que le transport routier de fret et non l’impact d’un changement du prix du carburant ou d’un changement du prix du transport routier sur le transfert entre la route et les autres modes et nous considérons l’ensemble des marchandises transportées par la route.

En résumé nous nous proposons ici d’estimer la relation entre la génération de transport routier de marchandises et le prix du carburant en France, en utilisant des séries temporelles et un modèle à correction d’erreur.


  1. MÉTHODOLOGIE 

Afin de quantifier l’impact d’une variation du prix du gazole sur la génération de transport routier de marchandises, nous calculons d’abord l’élasticité au prix du gazole du trafic, en véhicules kilomètres (VEHKM) puis celle de la demande de transport routier de marchandises en tonnes km (TKM), en nous basant sur des modèles exprimant le trafic ou la demande de fret en fonction du PIB et du prix du gazole.



    1. FORMES DES MODÈLES




VEHKMt = η1 + θ1 PIBt + θ2 PGAZOLt + εt (7)
TKMt = α1 + β1 PIBt + β2 PGAZOLt + εt (8)
Nous distinguons le transport pour compte propre (CP), où le transporteur est le propriétaire de la marchandise, du transport pour compte d’autrui (CA) et nous analysons séparément les élasticités en compte propre et en compte d’autrui. Le trafic routier de marchandises exprimé en véhicules kilomètres en compte d’autrui d’une part (VEHKMCA) et en compte propre d’autre part (VEHKMCP), est expliqué par l’activité économique (PIB) et par le prix du Gazole (PGAZOL).




VEHKMCAt= ηCA1CA PIBt + θ2CA PGAZOLt + εt (9)
VEHKMCPt = ηCP1CP PIBt + θ2CP PGAZOLt + εt (10)
De même, la demande de transport routier de marchandises exprimée en tonnes kilomètres, en compte d’autrui d’une part et en compte propre d’autre part est expliquée par le PIB et par le prix de gazole.
TKMCAt = αCA + β1CA PIBt + β2 CA PGAZOLt + εt (11)
TKMCPt = αCP + β1CP PIBt + β2 CP PGAZOLt + εt (12)
Pour analyser l’impact des variations du prix du transport sur les tonnes kilomètres et les véhicules kilomètres pour compte d’autrui, nous estimons aussi les modèles suivants qui expriment l’activité du transport routier en fonction du PIB et du prix du transport routier de marchandises (PTRM).
TKMCAt = αCA1CA PIBt + β2 CA PTRMt+ εt (13)
VEHKMCAt = ηCA1CA PIBt + θ2 CA PTRMt+ εt (14)
Nous ne cherchons pas ici à formaliser un modèle de comportement de la firme en matière de demande de transport : Nous constatons simplement l’agrégation des comportements des firmes et l’évolution de la demande qui en résulte, en tkm ou en vehkm. Nous commençons par estimer nos ‘modèles’ à partir des séries indexées1 exprimées en logarithme (paragraphe 3.1) ensuite, les séries sont utilisées en niveau (paragraphe 3.3).

Il est à noter que pour les relations sous la forme log-log, les coefficients estimés donnent directement les élasticités entre les variables explicatives et la demande de transport (TKM ou VEHKM). Ces modèles log-log font donc l’hypothèse d’une élasticité constante dans le temps. Pour les relations en niveau, on ne fait pas cette hypothèse d’une élasticité constante dans le temps et les élasticités doivent être calculées pour chaque période.


    1. SOURCES ET CONTENU DES DONNÉES

Le ministère des transports réalise une enquête sur la base d’un sondage parmi les immatriculations françaises de véhicules de transport routier de marchandises ayant un poids total autorisé en charge supérieur à 3,5 tonnes et de moins de 15 ans d’âge. Cette enquête concerne le transport routier de marchandises pour compte d’autrui et pour compte propre et donne des résultats notamment en tonnes kilomètres et en véhicules kilomètres.

D’autre part, à partir d’un questionnaire envoyé à 500 entreprises immatriculées en France ayant pour activité le transport routier de fret, le ministère des transports publie un indice de prix du transport routier de marchandises à la tkm en compte d’autrui. Cet indice est élaboré à partir de la méthodologie dite des prestations représentatives : chaque entreprise est interrogée sur la base de prestations représentatives de son activité. Nous utilisons ici les données trimestrielles publiées par le ministère concernant les tkm, les vehkm et l’indice de prix du transport routier pour le compte d’autrui (PTRM).

Pour le prix du gazole, nous retenons le prix mensuel hors taxe du gazole à la cuve, issu d’une enquête bimensuelle réalisée par le Conseil National des Transports ; nous recourons à la moyenne arithmétique pour le rendre trimestriel.

L’indicateur de l'activité économique est le Produit Intérieur Brut trimestriel publié par l’INSEE (Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques) et considéré comme une variable de contrôle de l'activité économique dans le modèle. Limitée par la disponibilité des données, notre période d’analyse s’étale du premier trimestre 1998 au quatrième trimestre 2010, soit 52 observations.
La figure 1 ci-dessous retrace l’évolution de ces données trimestrielles en indice (1998 = 100)
Figure 1 : Évolution des principales données trimestrielles en indice (1998 = 100)


Nous observons que :

-le prix de gazole à la cuve (PGAZOL) a connu une forte croissance irrégulière avec une brusque augmentation en 2008 suivie d’un décrochage en 2009 ; cette évolution répond au cours du Brent qui est passé de 76.8 dollar par baril en juillet 2007 à 133.2 en juillet 2008, soit une progression de 73 % en un an. Le prix du gazole à la cuve publié par le CNR (Comité National Routier), passe de 0.50 euros en 1998 à 0.97 euros en 2010. Malgré cette progression, le prix du gazole a beaucoup moins augmenté que celui du baril de Brent, du fait à la fois de l’importance de la taxe intérieure sur les produits pétroliers (TIPP) et de l’appréciation de l’euro par rapport au dollar.

-la croissance du prix du transport routier (PTRM) est moins forte et son évolution moins heurtée que celle du gazole ; sur la période considérée, il enregistre également sa valeur maximale à la fin de 2008.

-la croissance du PIB a été plus faible mais aussi plus régulière que celle des deux indicateurs précédents.

-les véhicules kilomètres en compte d’autrui (VEHKMCA) sont saisonniers ; ils sont croissants jusqu’en 2008, mais chutent avec la crise de 2008.

-par contre les vehkm en compte propre (VEHKMCP) sont faiblement décroissants durant cette période et moins saisonniers.
2.3. TESTS DE STATIONNARITÉ ET DE COINTÉGRATION

Il est connu que l’emploi des séries non stationnaires dans les régressions a pour effet de produire ce qu'on appelle "la fausse régression", la régression "illusoire" ou "fallacieuse". La bonne régression est celle qui utilise des variables stationnaires (Engle et Granger, 1987).

Une série chronologique est considérée comme stationnaire lorsque sa variance et sa moyenne n’évoluent pas dans le temps (Bourbonnais, 2000). En d’autre terme, une série xt est stationnaire ou intégré d’ordre 0 (I(0)) si :

*E (xt) = μ avec μ qui est une constante ;

*Var (xt) < ∞ pour tout t ;

*Cov (xt, xt+h) = γx(h) où γx(h) est une constante. h = 0, ±1, ±2, . . .

Lorsque les séries sont stationnaires, nous pouvons procéder directement à l'estimation de l'équation. Mais la régression d’une série non stationnaire sur une série stationnaire n’a aucun sens. Par contre, il est possible de procéder à l’estimation de l’équation entre des séries non stationnaires et intégrées d'ordre 1 lorsqu'il existe une combinaison linéaire de ces séries qui est stationnaire (relation de co-intégration) à l’aide de modèle à correction d’erreur (SalaniÉ, 1999).

Pour tester alors la stationnarité des séries et déterminer si la série a une racine unitaire, nous pouvons recourir au test de Dickey-Fuller(DF), au test de Dickey-Fuller augmenté (ADF) ou au test de Phillips Perron (PP).

Une fois que nos séries sont toutes non-stationnaires et intégrées d’ordre 1 ; il est utile de réaliser le test de co-intégration. La co-intégration se définit ainsi : deux séries Xt et Yt sont co-intégrées si chacune est un processus I(1) (Xt et Yt ~I(1)), et s’il existe une combinaison linéaire de Xt et Yt stationnaire c.à.d. = Yt - a - b Xt est un procédé I(0).

Tester l’hypothèse de co-intégration des séries revient à procéder à un test de co-intégration multi-varié, appelé test de Johansen (1988) qui se base sur les statistiques de la trace et de la valeur propre maximale ou à un test de co-intégration bi-varié de Engle et Granger (1987).

La validation de l'existence d'une ou de plusieurs relations de co-intégration permet de confirmer l'existence d'une relation de long terme et de la possibilité d'estimer un modèle à correction d'erreur afin d'estimer les relations de long terme et de court terme.

En conclusion, la procédure à suivre pour estimer la demande de transport de marchandises dans notre cas est la suivante :

1-Test de non stationnarité

2- Test de co-intégration si les séries sont non stationnaires en niveau

3- Identification de la relation de long terme entre les variables et estimation du modèle à correction d'erreur (ECM).
2.4. RÉSULTATS DES TESTS

Le tableau suivant présente les résultats du test de non stationnarité ADF (Augmented Dickey-Fuller) pour chaque série.

Tableau 1 : Résultats du test ADF pour chaque série


Série


Statistique de test ADF

En niveau

Différence première

Valeur critique à 5%

Conclusion



VEHKMCA

-2.63

-6.47

-3.50

I(1)

VEHKMCP

-2.2

-6.63

-2.92

I(1)

VEHKM

-2.53

-6.37

-3.50

I(1)

TKMCA

-2.67

-6.57

-3.50

I(1)

TKMCP

-0.53

-8.36

-1.94

I(1)

TKM

-2.71

-6.65

-3.50

I(1)

PTRM

-2.51

-4.46

-3.50

I(1)

PIB

1.98

-2.19

-1.94

I(1)

PGAZOL

-1.57

-4.94

-2.92

I(1)


Les séries étant toutes non stationnaires et intégrées d’ordre 1, il convient alors de réaliser un test de cointégration afin de rechercher l'existence de relation de long terme entre nos variables utilisées pour chaque équation que nous souhaitons estimer.

Dans notre cas, nous réalisons le test de cointégration de Johansen (1991 ; 1995) qui se base sur la statistique de la valeur propre maximale (Max-Eigen Statistic) afin de valider l'existence d'une relation de cointégration et la possibilité d'estimer dans une relation linéaire des séries intégrées d'ordre 1.

Tableau 2 : Résultats du test de cointégration de Johansen





Hypothèses

Eigenvalue

Max-Eigen

Statistic

Valeur critique

à 5%*


Modèle VEHKM (7)

r**=0

0.45

30.20

25.82

au plus 1

0.31

19.19

19.38

Modèle TKM (8)


r=0

0.46

31.15

25.82

au plus 1

0.31

18.69

19.38

Modèle VEHKMCA (9)

r=0

0.37

23.53

21.13

au plus 1

0.12

6.93

14.26

Modèle VEHKMCP (10)

r=0

0.35

21.97

21.13

au plus 1

0.17

9.53

14.26

Modèle TKMCA (11)


r=0

0.49

33.87

25.82

au plus 1

0.31

18.92

19.38

Modèle TKMCP (12)


r=0

0.40

26.01

25.82

au plus 1

0.29

17.20

19.38

Modèle TKMCA (13)


r=0

0.40

25.91

21.13

au plus 1

0.13

7.01

14.26

Modèle VEHKMCA (14)

r=0

0.50

35.47

25.82

au plus 1

0.27

16.13

19.38


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