Introduction
manière dont les agriculteurs réagissent face au risque productif. Tout
ceci est mis en parallèle avec la qualité des eaux superficielles dans le
département du Lot-et-Garonne.
Trois systèmes de production sont étudiés : maïs irrigué-bovin, maïs
sec-bovin et blé-bovin. Pour chacun de ces systèmes, les élasticités
entre facteurs de production, notamment engrais et pesticides, et travail sont estimées. Ceci permet de voir les effets d’une taxation des
engrais quant à la demande d’engrais et quant aux conséquences sur le
coût de production (tab. 4).
Tableau 4 - Conséquences d’une taxation des engrais sur la demande
d’engrais et sur le coût de production.
Niveau taxe Variation
Variation coût Variation coût Variation coût
demande engrais maïs irrigué
maïs sec
blé
20 %
-26,07 %
+4,18 %
+ 3,55 %
+ 3,69 %
40 %
-50,39 %
+ 10,98 %
+ 10, 47 %
+ 7,39 %
60 %
-78,95 %
+ 15,20 %
+ 18,15 %
+11 ,09 %
Le tableau 4 montre que les effets sur le coût de production sont assez
proches selon les systèmes de production étudiés quel que soit le niveau
de la taxe. Ce tableau met aussi en évidence une élasticité propre de la
demande d’engrais nettement supérieure à l’unité, soit beaucoup plus
que tous les résultats précéclemment trouvés en utilisant les procédures
d’optimisation usuelles.
Conclusion
D’un point de vue pratique, ces systèmes biophysiques couplés à des
modules économiques ont fait la preuve cle leur efficacité, même si les
techniques d’optimisation utilisées posent problème. Mais, comme on
l’a vu, il est possible de faire appel à d’autres outils économiques. La
mise en œuvre de ce type de modèle peut s’envisager au niveau de la
Bretagne entière ou pour cles bassins versants plus limités, comme celui
correspondant à la rade de Brest avec ses 261 000 ha, soit 10 % environ de la SAU régionale (Chitrit, 1995). Pour ce faire, cela suppose
néanmoins que l’on adapte le modèle Epic élaboré à Toulouse aux conditions locales de la Bretagne, ce qui semble tout à fait faisable. Notons
que déjà des efforts de construction et validation de modèles hydrauliques et de transferrs des polluants ont été entrepris dans la zone de
Brest (Blanc et al., 1995), efforts qui pourraient servir à ce travail
d’adaptation.
D’un point de vue plus méthodologique, le couplage entre modèles
biophysiques et modèles d’optimisation ou économétriques peut être
considéré comme une approche un peu fruste. En effet, on peut envisager de recourir à des modèles mieux fondés au plan économique, plus
particulièrement si l’on veut simuler les politiques agricoles et environnementales et, au vu des résultats, estimer leur efficacité. Pour cela,
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manière dont les agriculteurs réagissent face au risque productif. Tout
ceci est mis en parallèle avec la qualité des eaux superficielles dans le
département du Lot-et-Garonne.
Trois systèmes de production sont étudiés : maïs irrigué-bovin, maïs
sec-bovin et blé-bovin. Pour chacun de ces systèmes, les élasticités
entre facteurs de production, notamment engrais et pesticides, et travail sont estimées. Ceci permet de voir les effets d’une taxation des
engrais quant à la demande d’engrais et quant aux conséquences sur le
coût de production (tab. 4).
Tableau 4 - Conséquences d’une taxation des engrais sur la demande
d’engrais et sur le coût de production.
Niveau taxe Variation
Variation coût Variation coût Variation coût
demande engrais maïs irrigué
maïs sec
blé
20 %
-26,07 %
+4,18 %
+ 3,55 %
+ 3,69 %
40 %
-50,39 %
+ 10,98 %
+ 10, 47 %
+ 7,39 %
60 %
-78,95 %
+ 15,20 %
+ 18,15 %
+11 ,09 %
Le tableau 4 montre que les effets sur le coût de production sont assez
proches selon les systèmes de production étudiés quel que soit le niveau
de la taxe. Ce tableau met aussi en évidence une élasticité propre de la
demande d’engrais nettement supérieure à l’unité, soit beaucoup plus
que tous les résultats précéclemment trouvés en utilisant les procédures
d’optimisation usuelles.
Conclusion
D’un point de vue pratique, ces systèmes biophysiques couplés à des
modules économiques ont fait la preuve cle leur efficacité, même si les
techniques d’optimisation utilisées posent problème. Mais, comme on
l’a vu, il est possible de faire appel à d’autres outils économiques. La
mise en œuvre de ce type de modèle peut s’envisager au niveau de la
Bretagne entière ou pour cles bassins versants plus limités, comme celui
correspondant à la rade de Brest avec ses 261 000 ha, soit 10 % environ de la SAU régionale (Chitrit, 1995). Pour ce faire, cela suppose
néanmoins que l’on adapte le modèle Epic élaboré à Toulouse aux conditions locales de la Bretagne, ce qui semble tout à fait faisable. Notons
que déjà des efforts de construction et validation de modèles hydrauliques et de transferrs des polluants ont été entrepris dans la zone de
Brest (Blanc et al., 1995), efforts qui pourraient servir à ce travail
d’adaptation.
D’un point de vue plus méthodologique, le couplage entre modèles
biophysiques et modèles d’optimisation ou économétriques peut être
considéré comme une approche un peu fruste. En effet, on peut envisager de recourir à des modèles mieux fondés au plan économique, plus
particulièrement si l’on veut simuler les politiques agricoles et environnementales et, au vu des résultats, estimer leur efficacité. Pour cela,
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