Les motivations à l'adoption d'innovations agroécologiques. Application de la méthode du choix contingent à la banane antillaise

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1 Les motivations à l'adoption d'innovations agroécologiques. Application de la méthode du choix contingent à la banane antillaise Jean-Marc Blazy, INRA, UR 135, Petit-Bourg (Guadeloupe) Alain Carpentier, INRA, UMR 1302, Rennes Alban Thomas, Toulouse School of Economics (INRA, LERNA), Toulouse Workshop AGIR 31 janvier 2011 Antilles françaises (FWI) Source : National Huricane Center Guadeloupe: 1600 km 2 Martinique: 1100 km2 Source : Atlas Bordas

2 Motivation Banane : principale culture des Antilles françaises en termes de revenu agricole et d emploi. Les planteurs sont confrontés à : Baisse des prix et des soutiens publics (OCM) Développement de bio-agresseurs Intensification des pratiques Problèmes environnementaux Pression sociétale vers une production plus environmentally-friendly : L usage de pesticides doit diminuer Tout limitant les pertes de profitabilité Motivation Développement agronomique de Systèmes de Culture Innovants : Interculture Nouveaux cultivars tolérants Jachère et rotations améliorées Systèmes intégrés Agriculture biologique Bracharia decumbens

3 Objectifs de recherche Innovations en phase de développement, pas encore accessibles aux planteurs Faible taux d adoption technique dans le passé Déterminer ex ante le consentement des planteurs à adopter des innovations en faveur de l environnement Identifier les contraintes à l adoption liées aux caractéristiques - des innovations - des planteurs Vue générale de la méthode 1 e enquête 1 Prototypage avec experts Déterminants de l adoption Typologie d EA Innovations Modèle d adoption 3 Expertise technique, enquête terrain Modèle bioéconomique d exploitation 2 Attributs des Innovations et Politiques Préférences déclarées des planteurs Caractéristiques des planteurs 2 e enquête

4 Modélisation de la diversité des planteurs (Blazy et al., 2009a) Première enquête : échantillon au 1 / 10 ème des exploitations, représentatif de leur diversité au niveau régional Modélisation de la diversité par trois types de variables : - Context pédo-climatique et économique, - Nature technique des systèmes de culture et des pratiques en production bananière, - Performances agronomiques et économiques Regroupement hiérarchique Typologie en 6 classes Une caractérisation révélant des situations contrastées Proportion SAU replantée chaque année Unité Type d exploitation % 21% 15% 15% 16% 0% 0% Présence d une rotation - NO NO YES YES NO NO Nb. d applications engrais par an Nb. traitements herbicides par an Nb. traitements nématicides par an an an an Précipitations annuelles Mm Ensoleillement MJ.m - 2.jour Température Rendement moyen du système bananier Qté de matière active de biocides par an Marge annuelle en banane C.jour t. ha -1 an Kg ha -1 an ha -1 an

5 Utilisation d un modèle bio-décisionnel d exploitation Développement d un modèle bio-économique : SIMBA (Tixier et al., 2008) encapsulé dans un modèle d exploitation micro-économique de gestion Critères simulés = productivité de la culture, résultats économiques, impacts environnementaux, gestion de la surface et de la main d oeuvre sur l exploitation Le modèle est paramétré et évalué avec des données issues de la typologie (enquête et mesures), essais expérimentaux et consultation d experts Evaluation du modèle bio-économique Farm productivity (t ha -1 an -1 ) Work Labor load (d ha -1 an -1 ) Simulated y = 1.02x R 2 = 0.93 Simulated y = 0.89x R 2 = Observed Observed

6 Impacts contrastés selon le type d innovation Type 1 : petite plantation (4.2 ha), semi-intensive et en plaine Système de culture Production bananière (10 3 kg/ha/an) Travail (jour/ha/an) Revenu ( /ha/an) Pesticides (kg/ha/an) Situation actuelle Jachère améliorée Interculture Canavalia ens Nouveau cultivar FB Bio L enquête 4 innovations : I1 : inter-culture bananes et légumineuses I2 : nouveaux cultivars hybrides I3 : jachère améliorée I4 : inter-culture et jachère améliorée avec attributs dépendant du type de plantation : Type A = SAU < 15 ha et altitude < 250m, Type B = SAU > 15 ha, Type C = SAU < 15 ha et altitude > 250m.

7 L enquête 4 innovations présentées aux planteurs selon leur type, avec - Objectif et nature de l innovation - Ensemble d attributs : rendement, pesticides, travail, subvention Interview face à face avec 607 planteurs (168 en Guadeloupe et 439 en Martinique) (80%) L on demande aux planteurs s ils accepteraient d adopter une ou plusieurs innovations sur leurs parcelles (adoption partielle possible) Questions sur les facteurs d adoption liés aux caractéristiques de la plantation et les perceptions des planteurs L enquête PRICE YIELD PESTICIDE WORK SUBS Prix de vente ( / carton) Rendement banane (tonne/ ha) Matières actives pesticides (kg / ha) Charge de travail (y.c. conditionnement) Subvention ( / ha / an) Conventionnel I1 I2 I3 I

8 L enquête Farm Type Description of the innovation Output yield Banana price Workload Pesticide use Revenue ( /ha/year) Subsidy ( /ha/year) Contract duration (years) I1 : intercropping banana with leguminous crops +10% = +50% -30% A I2 : new hybrid cultivars -40% +50% -15% -70% I3 : improved fallow +55% = +25% -30% I4 : intercropping and improved fallow +50% = +55% -60% I1 : intercropping banana with leguminous crops +4% = +30% -30% B I2 : new hybrid cultivars -45% +50% -10% -70% I3 : improved fallow +2% = +5% -15% I4 : intercropping and improved fallow +1% = +25% -60% I1 : intercropping banana with leguminous crops +25% = +45% -55% C I2 : new hybrid cultivars -35% +50% -10% -20% I3 : improved fallow +10% = = -25% I4 : intercropping and improved fallow +10% = +25% -100% Modélisation du consentement à adopter Décision d adoption : choix binaire résultant d une comparaison des niveaux de gains (d utilité) Les planteurs peuvent choisir plus d une innovation Modèle multivarié (n=607*4 = 2928 décisions) Les choix ne sont pas indépendants pour un planteur (critique de la propriété d indépendance des états non-pertinents, IIA) Introduction d un effet-fixe par planteur pour prendre en compte cette corrélation entre les composantes inobservées de l utilité. Prise en compte de l hétérogénéité entre planteurs : Introduction de paramètres aléatoires dépendant des producteurs

9 Modélisation du consentement à adopter Niveau d utilité V ij associé à la technologie j et au planteur i : V = X ( b + W γ + e ) + Z δ + ε = X b + ( X W ) γ + Z δ + u, ij ij i i i j ij ij ij i i j ij Attributs de l innovation Caractéristiques du planteur Caractéristiques du planteur Composante aléatoire du paramètre Probabilité d adopter la technologie j : ( Vij V ) i0 ( X ij X i0 )( b Wiγ ) Zi ( δ j δ0 ) ( uij ui0 ) F ( X i0 X ij ) b Zi ( δ0 δ j ) ( X i0 X ij )( Wiγ ei ) Prob > 0 = Prob > 0 = Modélisation du consentement à adopter Estimation : Procédure Mixed Logit avec effets aléatoires (planteur) Contribution du planteur i à la vraisemblance du modèle (distribution Logistique) : J y 1 y { } ij ij f ( y ω ) = Λ ( X b + X W γ + X σω + Z δ ) 1 Λ ( X b + X W γ + X σω + Z δ ), i i ij ij i ij i i j ij ij i ij i i j j= 1 Intégration (numérique) par rapport à la densité des paramètres aléatoires (package XTMELOGIT sous Stata) M ( ) ( ) / 2 2 1/ 2 ( )exp L = π Σ f y ω ω Σ ω dω i i i i i i

10 Les données Déterminants de l adoption Définition INTERCROP VARIETY FALLOW YIELD PRICE PEST WORK SUBS AGE HIGHER_EDUC 1 si l innovation inclut de l inter-culture 1 si l innovation inclut une nouvelle variété 1 if innovation inclut une rotation ou jachère améliorée Rendement banane (tonne/ha/yan) Prix unitaire ( /carton) Quantité de matière activide pesticide utilisée (kg/ha/an) Volume de travail nécessaire pour le système de culture Subvention à l adoptio de l innovation ( /ha/an) Age du planteur (années) 1 études supérieures ALTITUDE Altitude moyenne de l exploitation (mètres % niveau de la mer) NO_FLEX_WORK 1 si le planteur ne peut pas augmenter sa charge de travail CASH_LIMIT 1 si le planteur a des problèmes fréquents de trésorerie PROP_BANANA Proportion de SAU dédiée à la banane (%) SIZE SAU (ha) RELUCT_CHNG 1 si le planteur se déclare averse au changement de pratiques. Les données Consentement déclaré à l adoption (proportion) Innovation Echantillion complet (n=607) Guadeloupe (n=168) Martinique (n=439) Type A petite EA, plaine (n=419) Type B grande EA, plaine (n=112) Type C petiite EA, montagne (n=76) S1 «Inter-culture» S2 «nouvelles variétés» S3 «Jachère améliorée» S4 «Inter-culture et jachère améliorée»

11 Les données Moyenne empirique des déterminants de l adoption Echantillon complet (n=607) Guadeloupe (n=168) Martinique (n=439) Type A petite EA, plaine (n=419) Type B Grande EA, plaine (n=112) Type C petite EA, montagne (n=76) AGE HIGHER_EDUC ALTITUDE NO_FLEX_WORK CASH_LIMIT PROP_BANANA SIZE RELUCT_CHNG Résultats d estimation Full sample (n=607) Guadeloupe (n=168) Martinique (n=439) Coefficient Std. Err. Coefficient Std. Err. Coefficient Std. Err. INTERCROP *** *** *** FALLOW *** *** *** VARIETY *** ** *** YIELD ** PRICE *** *** *** PEST WORK SUBS *** *** *** AGE HIGHER_EDUC ALTITUDE NO_FLEX_WORK CASH_LIMIT * ** PROP_BANANA ** * SIZE INTERCROP*RELUCT_CHNG *** *** *** VARIETY*RELUCT_CHNG FALLOW*RELUCT_CHNG *** *** PRICE*RELUCT_CHNG ** *** YIELD*RELUCT_CHNG ** PEST*RELUC_CHANGE ** ** WORK*RELUCT_CHNG GUADELOUPE Constant *** *** *** Std. Error - INTERCROP *** *** *** Std. Error - VARIETY *** *** *** Std. Error - FALLOW *** *** *** Std. Error - Constant Blazy, Carpentier, *** Thomas. The Willingness *** to Adopt Environmentallyfriendly -1,655 Innovation in Agriculture: -440 An ex ante Modelling -1,192 Experiment in the *** Séminaire Log Likelihood AGIR 22 mars 2010 Swait-Louvière specification test French p-value West Indies. (0.0020)

12 Résultats d estimation Estimation des valeurs marginales des attributs d innovation Full sample Guadeloupe Martinique INTERCROP RELUCT_CHNG=0 2,928.9*** 2,776.4** 2,599.4** Mean RELUCT_CHNG 1,901.7** 2,055.7* 1,497.2* RELUCT_CHNG= ** VARIETY RELUCT_CHNG=0-1,254.3** -1, ,451.7* Mean RELUCT_CHNG -1,403.1** -1,243.5* -1,415.3** RELUCT_CHNG=1-1,718.3*** -1,715.3** -1,338.4** FALLOW RELUCT_CHNG=0 4,056.2*** 2,067.6** 4,617.2*** Mean RELUCT_CHNG 3,505.2*** 2,112.5*** 3,790.4*** RELUCT_CHNG=1 2,338.0*** 2,207.6*** 2,039.1*** Conclusion Taux d adoption déclarés > 50 % pour chaque innovation - Potentiel pour des systèmes bananiers durables en Guadeloupe et Martinique - Les systèmes les plus prometteurs : inter-culture et jachère améliorée - le moins prometteur : nouvelles variétés (risque?) Fortes différences entre valeurs marginales selon île et attitude % changement

13 Recommendations Encourager adoption de la jachère améliorée dans les petites exploitations de plaine (type A) (fort consentement, hausse productivité, baisse pesticides) Mettre en place une politique incitative basée sur des paiements agro-environnementaux base : 1400 / ha pour nouvelles variétés 800 / ha pour inter-cultures pas la peine pour jachère Développer filière éco-label (rôle important du prix de vente)