Aversion au risque et décisions de production: l'agriculture irriguée en Tunisie - article ; n°1 ; vol.266, pg 91-108

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Économie rurale - Année 2001 - Volume 266 - Numéro 1 - Pages 91-108
Agricultural production, attitude towards risk, and the demand for irrigation water: the case of Tunisia - This paper presents a multi-output production model that explicitly incorporates farmer risk aversion and its influence on agricultural production and land allocation decisions. The model is used to evaluate the role of irrigation water price on agricultural land allocation, output supply, and irrigation water demand in the area of Nabeul, Tunisia. Estimation results highlight the role of irrigation water policy on cropland allocation decisions, and the importance of farmer risk aversion in production decisions.
L'article présente un modèle de production à produits multiples intégrant l'attitude des agriculteurs face au risque et son influence sur leurs décisions de production et d'allocation des surfaces cultivables. Le modèle est appliqué à l'évaluation d'impact du prix de l'eau d'irrigation sur l'affectation des superficies agricoles, sur l'offre des produits et sur la demande d'eau dans la région de Nabeul en Tunisie. Les résultats d'estimation mettent en évidence l'importance des politiques de tarification de l'eau et le rôle de l'aversion au risque des exploitants agricoles.
18 pages
Source : Persée ; Ministère de la jeunesse, de l’éducation nationale et de la recherche, Direction de l’enseignement supérieur, Sous-direction des bibliothèques et de la documentation.
Publié le : lundi 1 janvier 2001
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MME Nadia Belhaj Hassine
M. Alban Thomas
Aversion au risque et décisions de production: l'agriculture
irriguée en Tunisie
In: Économie rurale. N°266, 2001. pp. 91-108.
Abstract
Agricultural production, attitude towards risk, and the demand for irrigation water: the case of Tunisia - This paper presents a
multi-output production model that explicitly incorporates farmer risk aversion and its influence on agricultural production and land
allocation decisions. The model is used to evaluate the role of irrigation water price on agricultural land allocation, output supply,
and irrigation water demand in the area of Nabeul, Tunisia. Estimation results highlight the role of irrigation water policy on
cropland allocation decisions, and the importance of farmer risk aversion in production decisions.
Résumé
L'article présente un modèle de production à produits multiples intégrant l'attitude des agriculteurs face au risque et son influence
sur leurs décisions de production et d'allocation des surfaces cultivables. Le modèle est appliqué à l'évaluation d'impact du prix
de l'eau d'irrigation sur l'affectation des superficies agricoles, sur l'offre des produits et sur la demande d'eau dans la région de
Nabeul en Tunisie. Les résultats d'estimation mettent en évidence l'importance des politiques de tarification de l'eau et le rôle de
l'aversion au risque des exploitants agricoles.
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Belhaj Hassine Nadia, Thomas Alban. Aversion au risque et décisions de production: l'agriculture irriguée en Tunisie. In:
Économie rurale. N°266, 2001. pp. 91-108.
doi : 10.3406/ecoru.2001.5279
http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/ecoru_0013-0559_2001_num_266_1_5279version au risque
et décisions de production:
l'agriculture irriguée en Tunisie
Alban Nadia BELHAJ THOMAS HASSINE • Directeur • Chercheur de recherche, au Creri, Inra-Leerna, Université Université de Toulon de et Toulouse du Var 1
Comme beaucoup de pays de la zone Ma- nées à mieux contrôler l'évolution des de
ghreb-Mashrek, la Tunisie est caractérisée mandes en eau, permettant d'assurer le carac
par des ressources en eau de plus en plus tère durable des ressources.
limitées, face à l'augmentation rapide de la Le gouvernement tunisien a donc mis en
demande liée à la croissance démographi place un programme de gestion de la deman
que et au développement économique. De de en eau et de rationalisation de ses usages
puis les années 1950, le développement inau niveau des différents secteurs. Ce pr
dustriel, urbain ou l'intensification agricol ogramme a pour premier objectif de modifier
e ont entraîné une demande croissante en la perception qu'ont les usagers de la rareté
eau pour la majorité des usages. Les polit de la ressource, en ayant recours à des instr
iques publiques mises en place pour répon uments réglementaires ou économiques de ré
dre à ces besoins croissants se sont essen gulation. Le second objectif implicite est de
tiellement traduites par une gestion de proposer une base de résolution des conflits
l'offre via la construction de barrages rése d'usages via la prise en compte de l'impor
rvoirs ou de canaux pour modifier la ré tance relative des prélèvements par les diffé
partition spatiale de l'eau. Malgré l'impor rents secteurs économiques concernés. Com
tance des programmes de mobilisation de me le secteur agricole tunisien est le plus gros
la ressource, les politiques de gestion de consommateur des ressources en eau, l'effort
l'offre n'ont pu empêcher la rareté de l'eau s'est porté principalement sur les instruments
d'être un facteur limitant la croissance éco économiques incitant à une utilisation raison-
nomique de certaines régions. En effet, le née de l'eau d'irrigation.
climat méditerranéen du pays se traduit par L'axe principal de cette politique consiste
une variabilité importante de la pluviomét en une hausse significative du prix de l'eau
rie dans l'espace et dans le temps. d'irrigation. Les conséquences attendues sont
La situation actuelle est préoccupante, dans une diminution des quantités d'eau d'irriga
la mesure où des prélèvements d'eau excess tion utilisées sur les cultures courantes, mais
ifs ont compromis le devenir de nappes ph aussi une modification des plans de product
réatiques utilisées conjointement par l'agri ion des agriculteurs. Ces derniers peuvent
culture, les ménages et le tourisme. De plus, être incités à se tourner vers des cultures plus
la qualité des ressources souterraines s'est dé économes en eau, mais également vers des
tériorée rapidement en raison de l'intrusion productions à plus forte valeur ajoutée, dont
saline engendrée par l'importance de ces pré la demande en eau est plus importante mais
lèvements. Il est apparu alors clairement les rendements plus incertains. Afin d'éva
qu'une politique de gestion de l'offre devait luer les conséquences de cette mesure, il est
s'accompagner rapidement de mesures donc nécessaire de distinguer les effets de
Économie Rurale 266/Novembre-décembre 2001 court terme sur la demande en eau d'irriga biaisées des élasticités d'offre et de demande
tion, des effets de long terme sur la modificat des facteurs dans les productions individuell
ion des allocations des superficies agricoles. es. L'aversion au risque peut affecter les dé
s Une analyse empirique de l'impact d'une cisions de production agricoles de deux fa
çons. Tout d'abord, l'incertitude sur le modification de la tarification de l'eau d'irr
igation sur l'évolution des productions agrico processus de production est susceptible de
fc modifier la règle de décision selon laquelle les irriguées doit intégrer aussi le caractère
aléatoire de la production agricole. En effet, l'agriculteur choisit l'ensemble des cultures à
développer. Un agriculteur averse au risque les préférences des agriculteurs face au risque 5f
jouent vraisemblablement un rôle non négli pourra ainsi réaffecter ses superficies de man
ière à ne produire que les cultures pour legeable dans les décisions de réallocation des
superficies agricoles suite à une hausse du squelles le rendement n'est pas trop risqué,
même si la culture est moins profitable. Ensprix de l'eau d'irrigation.
uite, l'attitude au risque peut affecter les senPlusieurs études empiriques ont adopté une
tiers de substitution entre les inputs, selon que approche économétrique pour l'analyse des
ces derniers augmentent ou diminuent le ridécisions de production agricoles. Ces études
sque. L'intensité de l'aversion au risque et les considèrent que les agriculteurs utilisent une
distorsions qu'elle peut entraîner sur les détechnologie de production à produits multi
cisions de production dépend en dernière ples et formulent leurs choix de production
analyse de la forme de la fonction d'utilité sur la base de la maximisation de leurs profits
des producteurs. Ces derniers maximisent en (Chambers et Just, 1989; Weaver et Lass,
effet, non pas l'espérance de profit comme 1989; Shumway, 1983; Shumway, Pope et
dans le cas de neutralité vis-à-vis du risque, Nash, 1984). L'activité agricole est toutefois .
mais l'espérance de l'utilité du profit. soumise à différents aléas qui empêchent les
agriculteurs de prévoir avec certitude les n La spécification d'analyse du comporte
iveaux futurs de leurs profits. Il existe deux ment des agriculteurs dans un environnement
sources importantes de risque: le risque de incertain permettant une analyse pertinente
prix induit par l'incertitude future des mar de leurs décisions de production ainsi qu'une
chés et le risque de production. Ce dernier est évaluation de leurs attitudes face au risque
généralement lié aux conditions climatiques fait l'objet d'une recherche soutenue. L'ap
et aux facteurs dommageables aux cultures proche Moyenne- Variance connaît une appli
(nuisibles, maladies). cation extensive dans l'analyse des décisions
La volonté des producteurs de se prémunir de production agricoles en incertitude (Col-
contre le risque peut les emmener à adopter lender et Zilberman, 1985; Chalfant, Collen-
des pratiques différenciées conduisant à des deretSubramanian, 1990;Coyle, 1992). Elle
distorsions par rapport à la situation consiste à supposer une aversion absolue au
«optimale» d'absence d'incertitude ou, plus risque constante et une distribution normale
rarement, en faisant appel à des programmes des profits ou bien à approcher la fonction
d'assurance publics ou privés. d'utilité par une fonction quadratique sans
Plusieurs expériences menées, en particul imposer de restrictions sur la distribution sta
ier dans les pays en voie de développement, tistique des revenus. Cette approche permet
ont mis en évidence un degré important de spécifier des relations de production l
d'aversion au risque (Binswanger, 1980, inéaires et de préserver les avantages des mod
1982; Hazell, 1982). La non-prise en compte èles standards de dualité pour l'estimation
de cette aversion au risque dans l'étude des de ces relations (Coyle, 1992). La critique
majeure adressée à l'approche Moyenne- Vadécisions de production agricoles peut mener
à une amplification des niveaux de product riance est qu'elle impose une aversion abso
ion des activités risquées et à des estimations lue au risque non décroissante (Pratt, 1964),
92 Économie Rurale 266/Novembre-décembre 2001 ce qui est peu réaliste. En particulier, les tr producteurs. Les décisions de production des
avaux empiriques de Binswanger ( 1 982) mont agriculteurs sont ensuite modélisées dans un
rent à l'évidence que l'aversion au risque des environnement aléatoire. Nous avons
producteurs décroît au contraire avec leur n d'abord appliqué une approche générale pour
iveau de richesse. De plus, l'estimation con estimer les paramètres d'attitude des agricul
jointe des paramètres d'attitude face au ri teurs face au risque. Les fonctions d'offre des
sque et des technologiques, à partir produits, de demande des facteurs et d'affec
de l'approche Moyenne-Variance, pourrait tation des superficies agricoles sont ensuite
fournir des résultats biaises si les observat dérivées à partir du programme dual de maxi
ions utilisées ne vérifiaient pas cette propriét misation de l'espérance d'utilité des profits
é (Saha, Shumway et Talpaz, 1994). des producteurs où la fonction objectif est
Des modèles moins restrictifs que ceux ba quadratique. Une application empirique de
sés sur l'approche Moyenne-Variance ont été ces modèles est développée à partir de don
développés par Yassour, Zilberman et Raus-
nées sur l'agriculture irriguée dans la région ser (1981); Antle (1983, 1987); Chavas et
de Nabeul en Tunisie. Holt (1996) entre autres. La complexité des
Nous adoptons la méthode proposée par fonctions d'espérance d'utilité utilisées par
Antle ( 1987) pour estimer l'attitude des agrices modèles ne permet pas toutefois de déri
culteurs face au risque. Nous dérivons ensuitver et d'estimer aisément des fonctions d'of
e les fonctions d'offre, de demande des facfre de produits, de demande de facteurs et des
teurs de production et d'affectation des équations d'affectation des facteurs fixes par
superficies par type de cultures à partir de culture. On observe dans les travaux récents
l'approche duale du modèle Moyenne-Vardes développements de modèles généraux
permettant simplement une estimation des iance développée par Coyle (op. cit.). La
paramètres d'attitude face au risque (Antle, séparation de l'approche d'estimation des
1987; Chavas et Holt, 1996) et une applica paramètres d'aversion au risque et de l'a
tion empirique de modèles traditionnels res pproche d'estimation des relations de product
trictifs pour l'analyse des décisions de pro ion a comme avantage de réduire le biais
ductions agricoles (Coyle, 1992; Ballivian et occasionné par les hypothèses de base du
Sickles, 1994). modèle Moyenne-Variance.
Dans cet article, nous cherchons à dé Ce travail s'organise en cinq sections.
montrer l'importance de l'attitude des agri Dans la première section nous définissons le
culteurs face au risque dans l'analyse de leurs modèle de comportement des agriculteurs
choix de production et dans l'évaluation des dans un environnement certain. Les stratégies politiques de tarification de l'eau d'irrigation.
de production agricoles en présence de risque La méthode adoptée utilise l'approche des
sont analysées dans la deuxième section. technologies à produits multiples. Elle cons
Nous présentons tout d'abord l'approche déiste à estimer les relations d'offre et de de
veloppée par Antle pour estimer l'attitude des mande agricoles aussi bien dans un environ
agriculteurs face au risque. Nous définissons nement certain que dans un environnement
ensuite les relations de production individuellaléatoire afin de mettre en évidence l'impact
es pour chaque groupe de cultures, en préde l'aversion au risque sur les décisions de
sence d'un risque de production. Dans la troproduction.
isième section, nous présentons les données Le comportement des agriculteurs est
utilisées pour l'analyse empirique. La quad'abord modél isé sous l'hypothèse de neutral
trième section est consacrée à la présentation ité face au risque. Les relations d'offre et de
demande agricoles sont dérivées à partir du des résultats des estimations. La cinquième
programme de maximisation de profit des section contient les remarques de conclusion.
Économie Rurale 266/Novembre-décembre 2001 L'analyse empirique de ce modèle néAllocation des facteurs
cessite la paramétrisation des fonctions de dans le cadre d'une technologie
profit, conduisant aux équations d'offre des à produits multiples
produits et de demande des facteurs. Notre dans un environnement certain
étude applique aux fonctions de profit spéci
Le secteur agricole est assimilé à un sec fiques à chaque culture la forme quadratique
teur compétitif à produits multiples, où les normalisée, une forme flexible permettant de
agriculteurs effectuent leurs choix d' inputs dériver des fonctions d'offre et de demande
et des surfaces sur la base de la maximisat linéaires (Lau, 1976). L'application du lem
* I ion de leur profit. On suppose que les dif me d'Hotelling fournit les équations d'offre
férents processus de production sont inte du produit / et d'allocation du facteur j étant
rdépendants uniquement par l'existence donné l'affectation du facteur fixe /' sous la
d'un facteur de production fixe, la terre. forme suivante:
Les agriculteurs formulent leurs plans de
production en deux étapes (Chambers et Just, y i = a ' +o c-i p i + Zj x*\ > u,w, J i J + ni 0
1989). Dans la première étape, ils maximis
ent les profits individuels associés aux diffé
rentes cultures, étant donné l'allocation ini
tiale du facteur fixe à ces cultures. On h= 1
considère m productions, i=l,...,m, obtenues
L'équation d'allocation optimale du facà partir de n intrants, j=l n. La fonction de
teur fixe peut être obtenue à partir de l'égalité profit spécifique au produit i est définie par:
des profits marginaux. Cette équation est ln (pl, w, V) -
inéaire en toutes les variables exogènes (Moo-
max \p y -wx reetNegri, 1992): X
tel que y = /(//'')} (1)
où pl est le prix du produit /, w le vecteur k= 1 h= 1
des n prix d' inputs, y l'offre du produit /, jc*
le vecteur des parts d' intrants variables, /' Modélisation des stratégies
la superficie et/ (.,. ) la fonction de product de production agricoles
ion individuelle du produit /. dans un environnement incertain
m
On note L = \ t la quantité totale du Dans cette section nous cherchons à modé-
;= 1 liser le comportement des agriculteurs dans
facteur terre. L'offre optimale du produit i, un environnement aléatoire. Nous commenc
erons par exposer le modèle économétrique y'(p', w, l'), ainsi que l'allocation optimale
développé par Antle (1987) pour estimer les du facteur j pour sa production, xlj (p\ w, paramètres d'attitude face au risque des agri
l'), étant donné l'allocation du facteur fixe culteurs. Nous analyserons par la suite les
/', sont dérivées à partir du lemme d'Hotel- choix de production des agriculteurs et les
ling. Dans une seconde étape, les product niveaux d'affectation des facteurs aux diffé
eurs procèdent à l'allocation optimale des rentes cultures qui permettent de maximiser
superficies agricoles entre les différentes l'utilité espérée de leur profit.
cultures1 pour maximiser leur profit total.
Le facteur terre est affecté aux différentes 1 . Le producteur cherche à maximiser le profit total
cultures de manière à égaliser leur profit par rapport à l'allocation de la terre aux productions
non pérennes. marginal.
94 Économie Rurale 266/Novembre-décembre 2001 1. Estimation de l'attitude avec xh un vecteur de n facteurs de product
des agriculteurs face au risque: ion utilisés par l'agriculteur h.
le modèle économétrique La formalisation des choix de production
La connaissance de l'attitude face au risque nécessite la paramétrisation de la technologie
de production stochastique et de la fonction des producteurs est essentielle dans l'analy
se des décisions de production dans un env d'utilité. Une approche alternative consiste à
représenter la distribution de probabilité des ironnement aléatoire et dans l'évaluation des
effets des politiques gouvernementales sur revenus par ses paramètres et à considérer la
fonction d'utilité comme définie vis-à-vis de ces décisions. Plusieurs modèles empiri
ques, permettant une estimation de l'attitude ces paramètres. La distribution de probabilité
du profit peut être en première analyse reprédes producteurs face au risque, ont été pro
posés dans la littérature. Ces modèles relient sentée principalement par les trois premiers
moments mesurant la localisation, la disperpour leur majorité l'attitude face au risque
sion et l'asymétrie. Ces moments (espérance, aux paramètres de la distribution de probab
ilité des revenus. Pour dériver des modèles variance et kurtosis) sont formulés sous la
simples d'analyse, des restrictions sur la forme quadratique suivante (Antle, 1983):
fonction d'utilité et la distribution du profit
doivent être imposées. M-, = P/0+
Antle (1983, 1987) propose une approche k=l k=U=l
i =12,3 (5) originale permettant d'estimer les paramètres
d'attitude face au risque des producteurs à où n- est le moment d'ordre i de la distribu
partir d'un modèle économétrique structurel. tion, p un vecteur de paramètres résumant
Il propose de définir l'attitude par rapport au
les caractéristiques de la technologie de risque des producteurs en fonction des mo production et x le vecteur de n inputs. ments de la distribution de probabilité du prof
Si les choix à effectuer peuvent être comit. Le traitement empirique de son approche
plètement définis par leur moyenne, leur vaest réalisé par l'approximation des fonctions
riance et leur kurtosis, une fonction d'utilité des moments par une représentation paramét
définie sur la base de ces moments permet de rique flexible.
classer les choix de la même façon qu'une On considère une population de H agricul
fonction d'utilité attendue. L'espérance d'utilteurs utilisant la même technologie de pro
ité de l'agriculteur h peut être alors écrite duction. La fonction d'utilité de l'agriculteur
sous la forme suivante: h, h=l //est spécifiée par:
E(Uh) = , \i2(xh, lh, p2) , Uh = \J(Uh,yh)
«Y*) avec n^la fonction de profit de l'agricul
L'attitude par rapport au risque de l'agr
teur h et yh un vecteur de paramètres re iculteur est alors mesurée par la variation de
présentant son attitude par rapport au ri l'utilité espérée du producteur occasionnée
sque. par une variation de la distribution de ses
Les agriculteurs formulent leurs choix de revenus. Étant donné qu'il est difficile d'éva
production sur la base de la maximisation de luer l'attitude face au risque pour chaque
l'espérance d'utilité de leurs profits. Les agriculteur, Antle propose d'attribuer à la po
fonctions de demande des facteurs de pro pulation des H agriculteurs une attitude
duction sont dérivées à partir des conditions moyenne au risque représentée par le vecteur
de maximisation de premier ordre: 8 = (62, 03). Le vecteur 6 peut être alors es
dE(Uh) timé à partir des équations de demande des = 0 (4)
facteurs de production.
Économie Rurale 266/Novembre-décembre 2001 grammes de modélisation de leur compor
tement pour mieux comprendre leurs choix
de production et garantir une meilleure
orientation des politiques agricoles en pré
sence d'incertitudes. formalisées population une de où évaluées Les la Dih première condition fonctions = à — dxh l'attitude des sous - étape et de agriculteurs, la de (o maximisation forme un moyenne on demande terme estime suivante: = dérivées d'erreur. 0 au des (4) les risque sont facteurs, paramètà Dans partir de alors (6) la
La stratégie de production agricole est ba
sée sur le choix, à moyen terme, des cultures Ï
à développer et sur l'allocation, à court terme,
des facteurs variables à ces cultures. Nous f
allons commencer par étudier les principaux
res de l'équation (5), ce qui permet d'obte facteurs qui déterminent la répartition des su3 i
nir les valeurs prédites des vecteurs Dih. perficies agricoles entre les principaux grou
Dans la seconde étape, les paramètres d'at pes de cultures. Nous analyserons ensuite les I
fonctions d'offre et de demande par type de titude au risque 8' , sont estimés par la Mé
culture. thode des Moments Généralisés (GMM),
(Hansen, 1982) à partir de l'équation (6).
Allocation des superficies agricoles Le vecteur 0 peut être interprété en terme
des mesures d'aversion au risque d'Arrow- Considérons deux groupes principaux de
Pratt et du paramètre de Downside Risk par cultures: les cultures pérennes (vignes, agru
les équations suivantes (Antle, 1987): mes...) et les non pérennes (maraî
chages, d'hiver, maraîchages d'été...). Nous -282 = APh et 693 = DSh
supposons que les producteurs procèdent sur -U"
la base de la maximisation de leur espérance APh = —— représente la mesure d'aver- où
d'utilité à l'allocation de leurs superficies en
tre ces deux groupes de produits. La substitusion au risque d' Arrow-Pratt et DSh = —
tion entre ces ensembles de cultures n'est pas
la mesure du Downside Risk2. L'attitude au possible à court terme à cause des coûts
risque des agriculteurs peut être également d'ajustement élevés. L'affectation des superf
interprétée en terme de prime de risque R icies entre les cultures pérennes et non pé
sous la forme suivante: rennes dépend notamment, a priori, de carac
téristiques de long terme telles que la
proximité de ressources en eau suffisantes et mesure la prime de risque relative (rame
fiables. née au profit espéré).
Les superficies agricoles sont réparties en
tre ces cultures sur la base de la maximisation 2. Allocation des facteurs de production
dans le cadre d'une technologie stochastique de l'espérance de l'utilité des producteurs et
à produits multiples sous la contrainte de la disponibilité totale
des terres irrigables. Les fonctions indiviL'intérêt majeur de la mesure de l'attitude
duelles d'allocation des superficies par cultudes agriculteurs face au risque réside dans
re sont dérivées à partir du programme l'intégration de cette mesure dans les pro-
suivant:
2. Un individu est dit averse au Downside risk s'il
évite les situations qui lui offrent des gains potent E[U(P )] = / .1 ,.~ max ,/ .m k = ! E[U{P )]
iels importants mais le laissent sujet également à
des pertes importantes, la distribution du profit (7)
étant asymétrique. f = L,
k= 1
96 Économie Rurale 266/Novembre-décembre 2001 /* la superficie affectée à la culture k, partir du modèle d' Antle dans le modèle avec
Moyenne-Variance3. k=l,...,m.
Pour simplifier l'analyse nous supposons La condition de premier ordre du program
que l'incertitude sur les revenus est principame (7) montre que les superficies sont a
lement due à l'incertitude sur les prix de prollouées entre les différentes cultures de maniè
duction4. Les producteurs formulent leurs re à égaliser leur espérance d'utilité
choix de production sur la base de la maximismarginale.
ation de leur utilité espérée:
max { U(x, y)= py-wx-\l2ry' Vpy } (10)
où U*(U ) est la fonction d'utilité indirecte (8)
du producteur, p est le vecteur espéré des
En se basant sur les développements pro prix de production, y le des pro
duits, w le vecteur des prix des inputs, x le posés par Antle ( 1983, 1987), la résolution du
vecteur d' inputs, r le degré d'aversion au système (8) permet de spécifier l'affectation
risque et Vp la matrice de variance-cova- optimale de la superficie agricole au produit k
par l'équation linéaire suivante: riance des prix de production.
Sous l'hypothèse d'indépendance statistn-\
ique des distributions de probabilité des fonc\k=fo+ k=l,...,m (9)
tions de profit individuelles, l'utilité totale du j=\
profit du producteur est égale à la somme des où Xj représente la demande totale du
utilités procurées par chaque culture: facteur j.
U*(p,w,Vp,l\...,lm)
Allocation des facteurs de production variables: m
l'analyse Moyenne-Variance =
2 L'étude empirique du comportement de
l'offre et de la demande agricole, dans un
bien m).où k= U*k k 1 U*k(p\w,Vpk,lk) et est V p la k la fonction variance d'utilité de son prix du profit (k:J,..., du environnement certain, est grandement
simplifiée par l'approche duale de la tech
nologie de production, qui peut toutefois Coyle démontre la dualité entre la fonction
fournir des résultats biaises si l'aversion au d'utilité indirecte et la technologie de product
risque n'est pas prise en compte. ion et montre que les fonctions d'offre et de
Coyle (1992) a développé un modèle demande agricoles optimales sont obtenues,
respectivement, par la dérivée de l'utilité par Moyenne-Variance de maximisation d'utilité
rapport aux prix des produits, p , et des prix qui permet de préserver les avantages de l'a
des facteurs de production, w. pproche duale dans l'estimation économétri
Pour permettre le traitement empirique de que et l'analyse des politiques agricoles en
ce modèle, Coyle propose de spécifier une présence d'incertitudes sur les prix. Nous
forme fonctionnelle flexible, linéaire adoptons ici son approche pour dériver et es
timer des fonctions d'offre et de demande
linéaires. Dans la mesure où le modèle 3. Une telle procédure permet de réduire le biais
dans l'analyse des choix de production mais il est Moyenne-Variance implique une aversion
difficile de conclure qu'elle permet d'éliminer ce absolue pour le risque non décroissante, nous biais.
réduisons dans une certaine mesure les con 4. Le risque sur la production pouvant être réduit en
séquences de cette limitation en introduisant partie par l'irrigation ou l'utilisation d'autres fac
teurs de production à réduction de risque. les paramètres d'aversion au risque estimés à
Economie Rurale 266/Novembre-décembre 2001 La résolution du système (13) donne
homogène en ( p , w, V k, l ) pour la fonction (Belhaj Hassine, 1997):
U*. L'application de la forme quadratique s
permet de dériver les fonctions d'offre et de i 7=1 demande correspondantes sous la forme de l relations linéaires des vecteurs (14)
h= 1 i ft)
où Lj= V / est la superficie totale des ! *k k= i y = k cultures non pérennes et Ck un paramètre dp
intégrant les variances des prix de product
k k k k ^y k k *k / 1 i \ ion. p + y \ijW; + v i (il)
j=
et Présentation des données
-dU*k ok ok et estimation économétrique
1. Présentation des données
La région de Nabeul se situe au nord-est de (12)
la Tunisie et forme une presqu'île entourée h= 1
par la Méditerranée. Elle se distingue par la
fertilité de ses terres, l'importance et la diPour analyser les facteurs qui déterminent,
versité de ses cultures irriguées6 ainsi que à court terme, l'affectation de la terre entre les
par la multiplicité de ses ressources en eau. cultures non pérennes, nous introduisons une
Les périmètres irrigués s'étendent sur extension du modèle de Coyle en intégrant
50 000 ha, soit 17% des superficies totales un facteur de production fixe, la terre5, dont
irrigables du pays. 25 400 ha, 10 550 ha7, l'affectation entre les cultures est variable.
3 100 ha, 3 700 ha, 3 500 ha et 3 400 ha sont Les conditions de maximisation du program
consacrés, respectivement, à la culture des me (10) sous la contrainte du facteur fixe,
maraîchages d'été, des agrumes, des vignomontrent dans ce cas que les superficies sont
affectées aux cultures non pérennes sur la bles, des maraîchages d'hiver, des arbres
fruitiers et des céréales. L'essentiel des rebase de l'égalité de leurs rendements margi
ssources en eau provient des nappes phréatinaux espérés:
ques. Le reste de la ressource provient des dU*k dU*1
eaux de surface qui sont en grande partie im(13)
df dï portées du nord-ouest de la Tunisie, des nap
pes profondes et de l'eau recyclée. La hausse
du prix de l'eau d'irrigation envisagée par le
gouvernement tunisien risque d'affecter les
cultures développées dans la région, vu l'im
portance de leurs besoins en eau. L'évalua
tion des effets de la variation de la tarification
de l'eau d'irrigation sur l'affectation des su-
5. La superficie agricole est considérée fixe, à court
terme, non seulement au niveau de toute l'exploita
6. La production agricole dans cette région est estion agricole mais également au niveau des groupes
sentiellement du type irrigué. majeurs de produits tels que les cultures pérennes et
les cultures non pérennes. 7. 75 % des superficies agrumicoles du pays.
98 Économie Rurale 266/Novembre-décembre 2001 agricoles et sur la demande de l'eau d'évolution des productions agricoles irrperfides
d'irrigation permet d'établir une tendance iguées dans la région de Nabeul.
Tableau 1. Statistiques descriptives dans la région de Nabeul
Maraîchage hiver Maraîchage été Vignes Agrumes Arbres
fruitiers forte faible forte faible
(a) (b)
Production (t)
27 656,2 Moyenne 301,6 4418,5 7889,5 881 ,95 11821,86 611,12
Écart type 584,8 5389,6 35836 6337,4 1444 19 798 643,7
Superficie (ha)
Moyenne 40 243,3 1 156,4 564,8 229,4 674,6 234,4
Écart type 61,53 219,4 1 396,16 438,7 386,2 1 082,6 262,6
Chiffre d'affaires ($/ha)
Moyenne 10181 3 591,2 6677,2 3 596 2431 7 300 1283
Écart type 9231 1065 1632 377,6
Demande en eau (Mm3)
Moyenne 0,23 0,5 7,54 1,2 0,94 4,97 1,36
Écart type 0,36 0,82 8,7 0,82 1,68 7,83 1,6
Prix de l'eau ($/m3)
Moyenne 0,041 0,041 0,041 0,041 0,041 0,041 0,041
0,006 0,006 Écart type 0,006 0,006 0,006 0,006 0,006
a: maraîchages d'hiver à forte consommation en eau.
b: d'été à faible en eau.
Les données utilisées proviennent des en- maraîchages d'été à faible consommation
quêtes menées par les différents départe en eau (pommes de terre, courges, environ
ments du ministère de l'Agriculture en Tunis 4 000m3/ha);
ie. Il s'agit de données de panels, sur une - vignes (raisins de table, raisins de cuve...);
coupe de 15 villages et une période allant de - agrumes (thomsons, maltaises, citrons.);
1989 à 1994. Ces données sont composées - arbres fruitiers (grenades, pommes, poires,
d'éléments très détaillés sur les cultures dé nèfles...);
- céréales (blé dur, blé tendre, orge. . .). veloppées, sur les superficies affectées à ces
cultures et sur les facteurs de production utili Les différents villages irriguent aussi bien
sés dans chaque village. Deux catégories de avec l'eau extraite des nappes phréatiques et
données sont utilisées: les prix et quantités profondes qu'avec de l'eau de surface. L'ex
des produits et des facteurs d'une part, et des traction de l'eau à partir des nappes phréati
indices de climat et de qualité de sol d'autre ques et des nappes profondes est soumise à
part. Huit groupes de produits sont construits un contrôle strict du ministère de l'Agricultur
à partir de ces données: e. Le prix de l'eau est fixé par le gouverne
- maraîchages d'hiver à forte consommation ment et reste largement en deçà des coûts
en eau (artichauts, ail, fraises, environ réels d'exploitation de l'eau. Le reste des fac
7 300m3/ha); teurs de production variables est composé de
- maraîchages d'hiver à faible consommat fertilisants, capital et main-d'œuvre. Deux
ion en eau (carottes, navets, petits pois, envi variables climatiques représentent les pré
ron 1 700m-Vha); visions des conditions climatiques de la sai
- maraîchages d'été à forte consommation en son, l'indice des précipitations pluviométri-
eau (tomates, piments, melons, environ ques et des températures. Ces indices
7 000 mVha); sont basés sur les moyennes pluviométriques
Économie Rurale 266/Novembre-décembre 2001

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