Mihai Tivadar Université Grenoble Alpes, Irstea, UR DTGR

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1 Mihai Tivadar Université Grenoble Alpes, Irstea, UR DTGR
Le comportement des propriétaires forestiers privés: premiers résultats des enquêtes nationales Résofop Mihai Tivadar Université Grenoble Alpes, Irstea, UR DTGR

2 Cadre général Contexte Objectifs principaux
la ressource bois, une source régénérable, insuffisamment exploitée, notamment par les propriétaires privées en France: 74% des surfaces forestières privées, dont seulement 56% des propriétaires récoltants la propriété forestière privée est extrêmement morcelée: environ 3,5 millions propriétaires on s’intéresse aux propriétaires privés non-industriels, avec des facteurs de décision spécifiques: consommation d’aménités naturelles, valeur patrimoniale, etc… Objectifs principaux Analyse du comportement des propriétaires forestiers au niveau national Préparation d’une enquête locale pour une analyse spécifique aux territoires étudiés dans le projet Oui-Gef: PNR Chartreuse, PNR des Bauges et PNR du Pilat

3 Cadre théorique Age optimal de la récolte Modèle du ménage producteur
Modèle FPO (Faustmann (1849), Pressler (1860), Ohlin (1921)): Valeur de la forêt = valeur de la terre + valeur du peuplement Maximisation à horizon fini de la valeur présente de la forêt Développements: Samuelson (1976), Hartman (1976), Routledge (1980), Brazee et Mendelsohn (1988), Kuuluvainen et al. (1991), Uusivuori et Kuuluvainen (2005) Modèle du ménage producteur Concept introduit par Becker (1965) Binkley (1981): le propriétaire maximise son utilité en produisant du bois et en consommant des aménités sous contrainte budgétaire et technique (transformation du stock de bois en aménités) Binkley (1987): rajoute les aspects biologiques de la forêt (fonction de croissance) et la répartition du temps du ménage

4 Cadre empirique Estimation de forme réduite (statique)
Adaptée pour l’analyse des décisions dans un contexte statique et prédire l’impact d’un choc à court terme Basée sur le modèle ménage producteur Les ménages maximisent leur fonction d’utilité aléatoire Utilisations: le rôle des aménités sur les décisions de production de bois: Kuuluvainen et Salo (1991), Newman et Wear (1993), Pattanayak et al. (2002) l’impact du capital forestier et du stockage: Favada et. al (2007), Wear et Parks (1994) le rôle de la décision de legs et du crédit: Convay et al. (2003) Variables expliquées: coupe (logit, probit) volumes (tobit)

5 Méthodologie Modèle probabiliste de choix discret (McFadden, 1973)
Un propriétaire choisit l’alternative « couper » (i = 1) ou « ne pas couper » (i = 0) en maximisant sa fonction d’utilité, composée d’une partie déterministe (connue) et un terme d’erreur aléatoire (attributs non-observés): Modèle logit binomial Hypothèse implicite: les préférences n’ont pas changé entre 2011 et 2015

6 Les données Les enquêtes nationales Résofop 2011 et 2015 (CNPF) => informations sur le comportement de coupe, les propriétaires et les propriétés 3081 personnes en 2011 et 2558 en 2015 Echantillonnage par stratification géographique Propriétaires avec 4ha + Prise en compte seulement des variables identiques des deux enquêtes Harmonisation de certaines variables et définitions géographiques Observatoire économique France Bois Forêt: prix moyen du bois ( ) Base de données Sirene (2017): => établissements et salariés dans la filière bois locale (département) Bioénergie International (2014): chaufferies (nombre, puissance)

7 Premiers résultats I COUPE PRECEDENTE INTENTION A COUPER TOTAL 2011
COUPE PRECEDENTE INTENTION A COUPER TOTAL 2011 2015 Total 2011B 2015B TotalB Superficie + + + (+) + + Achat/plantation + Agrandir Réduire - - - - - - (Durée moins de 5 ans) 5 à 9 ans 10 à 19 ans 20 ans et plus (Je ne sais pas) (-) PSG RTG CBPS Coupe précédente Prix bois Cadre Agriculteur (Age moins de 45 ans) 45-54 ans 55-64 ans 65-74 ans 75 ans et plus (Sans diplôme) CAP/brevets Bac Bac+2/3 Bac+5 et plus

8 Premiers résultats II COUPE PRECEDENTE INTENTION A COUPER (a)
COUPE PRECEDENTE INTENTION A COUPER (a) COUPE TOTAL 2011 2015 Total 2011B 2015B TotalB (Massif Central) Centre Aquitaine Est Méditerranée Midi-Pyrénées Nord Ouest Rhône-Alpes - - + (+) (-) + + - Sylviculture Exploitations Services Placage/panneaux Sciage Imprégnation Pâte papier Chaufferies + + + Pseudo R2 0.080 0.073 0.067 0.061 0.110 0.086 0.179 0.185 0.188 0.087 0.103 0.082

9 Premiers résultats III
On retrouve des effets attendus des facteurs de choix « durs » tels que la superficie et le prix du bois Les caractéristiques sociodémographiques (diplôme, âge, catégorie professionnelle, ...) jouent un rôle significatif sur le comportement des propriétaires forestiers privés La présence d’un plan de gestion a un fort impact positif notamment pour les PSG et CBPS Effets locaux (plus faibles) Spécifiques aux massifs forestiers La filière bois locale: production et première transformation Aucune information sur les caractéristiques forestières des propriétés: types peuplement, essences, accessibilité, altitude, etc… => Pouvoir explicatif des modèles assez faible (0,06– 19) par rapport aux standards acceptés dans la littérature (0.20 – 0.40) Robustesse des résultats

10 Etapes suivantes Finalisation du modèle « sociodémographique »
Amélioration des variables: filière locale (données historiques), prix du bois (variabilité dans l’espace) Tester une modélisation en deux étapes Modèles spécifiques pour chaque année: Variables explicatives spécifiques Choix plus complexes (logit emboité) Développement d’un modèle « forestier » pour estimer l’impact des variables forestières et physiques (IGN – inventaire forestier national)

11 Développements Nouvelle enquête auprès des propriétaires forestiers privés Projet PSDR4 Oui-Gef Enquête locale (PNR de Chartreuse, Bauges et Pilat) auprès de 1000 propriétaires Objectif: combiner les caractéristiques sociodémographique et les information physiques et forestières dans un seul modèle Changement de méthodologie de l’enquête, avec focus sur la parcelle (et pas sur le propriétaire)