Impacts des technologies numériques sur les exploitations agricoles en France

Impacts of digital technology on farms in France

• Auteur / Autrice : Giffona Loysell Justinia Hanitravelo
• Direction : Damien Rousselière
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 15/12/2020
• Etablissement(s) : Rennes, Agrocampus Ouest
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences économiques et sciences de gestion (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche en sciences sociales (Angers) - Laboratoire d'Etudes et de Recherches en Economie sur les Structures et Marchés Agricoles, Ressources et Territoires
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laure Latruffe
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pierre Labarthe, Julien Salanié

Mots clés

Mots clés libres

Technologies numériques

Connexion internet

Robot de traite

Outil d’aide à la décision

Outil de surveillance électronique

Production laitière

Effluents d’élevage laitier

Avantage d’agglomération

France

Digital technologies

Internet connection

Milking robot

Decision support system

Electronic monitoring tool

Dairy production

Dairy farm effluents

Agglomeration advantage

France

Résumé

Dans ce travail de thèse, il a constaté que l’étude des technologies numériques dans l’agriculture est récente dans le domaine de l’économie et par un scoping review, il a été identifié certains gaps dont le manque des études empiriques. Ainsi, quatre technologies ont été étudiées : connexion internet, robot de traite, outils d’aide à la décision (OAD) et outils de surveillances électroniques. Dans le secteur du lait, elles augmentent la production mais les effets sont plus importants pour les petites et moyennes exploitations. Plus important encore, les technologies connexion internet et OAD sont bénéfiques à tous les agriculteurs, utilisateurs ou non, puisque grâce à la proximité physique, ils arrivent à capter les effets d’agglomération techniques.Aussi, il a été trouvé qu’il existe un certain effet de rebond dans l’impact des technologies sur la production d’effluent. La contribution de la thèse est tout d’abord,nous avions été le premier, à notre connaissance, à avoir pu estimer ces effets à l’échelle nationale, effectivement les données étant encore très récentes l’appariement de plusieurs sources a été notre premier défi. Ensuite, nous avions appliqué deux nouvelles approches pour estimer les effets d’une utilisation de technologie, le Two-Stage least square (Geraci et al., 2014) et le Coarsening Exact Matching (Iacus et al, 2008) qui promettent des résultats plus pertinents pour notre contexte de donnée en coupe transversale et présentant une endogénéité. Enfin, la dernière contribution de la thèse est d’apporter des recommandations afin de permettre aux politiques publiques de comprendre les effets des nouvelles technologies et promouvoir les meilleures d'entre elles.

In this thesis, it was found that the subject of study of digital technologies is still recent in the field of agricultural economics. Thus, through a scoping review, gaps were identified whose lack of empirical studies, as well as today's digital technologies, can be categorized into four groups: connection, recording, decision and execution. In the milk sector, these innovations increase production, but these advantages are inversely proportional to the intensity of production. In addition, internet connection technologies and decision support tools are beneficial to all farmers whether they are users or not. Since, thanks to their proximity, they manage to capture more agglomeration advantage. Also, it was found that there is a rebound effect as to the impact of these technologies on the manure production. The contributions of the thesis are that, first of all, it represents the first estimations, to our knowledge, of impacts of digital technologies on a farm on a national scale. Indeed, the data still very recent, matching multiple sources was our first challenge. As well, our estimation methods, namely the Two-Stage least square (2SRI) and the Coarsening Exact Matching (CEM), are new approaches and have more relevant results especially in our context of cross-sectional data with endogeneity. Finally, the last contribution is to make recommendations to enable public policies to understand the effects of new technologies and promote the best of them.