Thèse soutenue

L’incertitude en tant que frein à l’adoption de pratiques d’atténuation dans l’agriculture
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Camille Tevenart
Direction : Marielle BrunetteCaroline Orset
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences économiques
Date : Soutenance le 16/10/2019
Etablissement(s) : Université de Lorraine
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SJPEG - Sciences Juridiques, Politiques, Economiques et de Gestion (Lorraine)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Bureau d'économie théorique et appliquée (Strasbourg)
Jury : Président / Présidente : Pierre Dupraz
Examinateurs / Examinatrices : Marielle Brunette, Caroline Orset, Arnaud Reynaud, Géraldine Bocqueho, Olivier Deschenes
Rapporteurs / Rapporteuses : Arnaud Reynaud, Marie-Héléne Hubert

Résumé

FR  |  
EN

Des coûts cachés limitent la réduction des émissions de GES liées aux production agricoles. L’incertitude est inhérente aux décisions de production des agriculteurs, et les impacte via divers canaux : croyances, risque, information, ambiguïté, sont autant de freins qui peuvent limiter la diffusion de pratiques d’atténuation dans le secteur agricole. Dans cette thèse nous présentons d’abord une revue de littérature complète sur les mesures agro-environnementales et sur les différentes approches utiles de l’incertitude en microéconomie et économie agricole. Nous développons ensuite un modèle de décision d’adoption montrant que 3 coûts cachés liés à l’incertitude peuvent limiter l’adoption de nouvelles pratiques de manière non additive et coexister (valeur d’option, prime de risque, externalités informationnelle), de sorte que le régulateur doit les socialiser dans un objectif de réduction des émissions de GES. Puis, nous adoptons un modèle de conversion des terres et en déduisons une stratégie empirique d’estimation de l’impact de la volatilité des rendements herbagers sur les valeurs implicites des prairies dans le mix fourrager français. Le modèle logistique multinomial est estimé par une approche instrumentale utilisant des données météorologiques. Enfin, nous menons une enquête sur un échantillon d’agriculteurs afin de mesurer leur attitudes face au risque et à l’ambiguïté (Multiple price list) et estimer leur impact sur les décisions de fertilisation azotée, en terme d’application totale et de splitting.