Prise en compte de l’hétérogénéité inobservée des exploitations agricoles dans la modélisation du changement structurel : illustration dans le cas de la France.

Agricultural policy; Expectation-Maximisation (EM) algorithm; farms; Markovian process; mixture models; spatial interdependence; structural change; unobserved heterogeneity

• Auteur / Autrice : Legrand Dunold Fils Saint-Cyr
• Direction : Laure Latruffe
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences economiques et de gestion
• Date : Soutenance le 12/12/2016
• Etablissement(s) : Rennes, Agrocampus Ouest
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'homme, des organisations et de la société (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : UMR SMART-LERECO : Laboratoire d'Etudes et de Recherches en Economie sur les Structures et Marchés Agricoles- Ressources et Territoires- Rennes

Mots clés

Mots clés libres

Politiques agricoles; algorithme Espérance-Maximisation (EM); exploitations agricoles; processus Markovien; modèles de mélange; interdépendance spatiale; changement structurel; hétérogénéité inobservée.

Agricultural policy; Expectation-Maximisation (EM) algorithm; farms; Markovian process; mixture models; spatial interdependence; structural change; unobserved heterogeneity

Résumé

Le changement structurel en agriculture suscite beaucoup d’intérêt de la part des économistes agricoles ainsi que des décideurs politiques. Pour prendre en compte l’hétérogénéité du comportement des agriculteurs, une approche par les modèles de mélange de chaînes de Markov est appliquée pour la première fois en économie agricole pour analyser ce processus. La performance de cette approche est d’abord testée en utilisant une forme simplifiée du modèle, puis sa forme générale est appliquée pour étudier l’impact de certaines mesures de politique agricole. Pour identifier les principaux canaux d’interdépendance entre exploitations voisines dans les processus du changement structurel, une approche de mélange non-Markovienne a été appliquée pour modéliser la survie et l’agrandissement des exploitations agricolesTrois principales conclusions découlent de cette thèse. Tout d’abord, la prise en compte de l’hétérogénéité dans les processus de transition des exploitations agricoles permet de mieux représenter le changement structurel et conduit à des prédictions plus précises de la distribution des exploitations, comparé aux modèles généralement utilisés jusqu’ici. Deuxièmement, l’impact des principaux facteurs du changement structurel dépend lui aussi des types non-observables d’exploitations mis en évidence. Enfin, le cadre du modèle de mélange permet également de révéler différents types de relations inobservées entre exploitations voisines qui contribuent au changement structurel observé à un niveau global ou régional.

Structural change in farming has long been the subject of considerable interest among agricultural economists and policy makers. To account for heterogeneity in farmers’ behaviours, a mixture Markov modelling framework is applied to analyse this process for the first time in agricultural economics. The performance of this approach is first investigated using a restrictive form of the model, and its general form is then applied to study the impact of some drivers of structural change, including agricultural policy measures. To identify channels through which interdependency between neighbouring farms arises in this process, the mixture modelling approach is applied to analyse both farm survival and farm growth. The main conclusions of this thesis are threefoldFirstly, accounting for the generally unobserved heterogeneity in the transition process of farms allows better representing structural change in farming and leads to more accurate predictions of farm-size distributions than the models usually used so far. Secondly, the impacts of the main drivers of structural change themselves depend on the specific unobservable farm types which are revealed by the model. Lastly, the mixture modelling approach enables identifying different unobserved relationships between neighbouring farms that contributes to the structural change observed at an aggregate or regional level.