Introduction
En économie agricole, les modèles per- mettant d’établir des prévisions font dé- sormais partie du quotidien, tant pour déterminer l’ampleur du secteur agri- cole que pour évaluer le rapport entre les différentes branches de production, ou encore les prix et les revenus. En Suisse, c’est principalement le modèle sectoriel SILAS qui est chargé de cette mission. Il existe toutefois d’autres mo- dèles un peu moins utilisés jusqu’à pré- sent. Il s’agit de modèles permettant d’estimer l’évolution structurelle de l’agriculture, c’est-à-dire de savoir com- bien à l’avenir on comptera d’exploita- tions agricoles et quelle sera leur taille moyenne. L’hypothèse de maximisation des gains, sur laquelle reposent essen- tiellement les prévisions relatives à la production, est moins convaincante lorsqu’il s’agit de questions structu- relles, d’où une certaine difficulté de faire des pronostics en matière d’évolu- tion structurelle.
Les modèles de prévisions structurelles disponibles jusqu’à présent se divisent en deux groupes. Le premier comprend
les analyses de régression simples qui ont permis de dénombrer de façon con- tinue l’évolution de la taille des exploi- tations (HAASE, 1990). Le deuxième comprend les modèles d’optimisation linéaire qui procèdent de la même ma- nière que les premiers, mais qui tien- nent compte également de la restriction de l’utilisation totale de la surface agri- cole (ZIMMERMANN, 1997; MACKet FER-
JAMI, 2002).
La présente contribution utilise une au- tre méthode pour établir des pronostics relatifs à la structure agricole. Sur la base d’estimations ultérieures portant sur les causes du changement structurel agricole en Suisse durant les années 1985-2001 (MANN, 2003), on est parti du principe que la motion du temps n’était pas déterminante pour l’évolu- tion future, mais bien les paramètres statistiquement significatifs qui définis- saient jusqu’ici le changement de la structure agricole. La deuxième partie présente brièvement l’approche appli- quée à l’agriculture suisse. Les résul- tats sont présentés et discutés dans une troisième partie.
Méthodologie
Le présent article est basé sur l’analyse ex-post réalisée par l’auteur pour expli- quer le changement structurel qu’a connu l’agriculture suisse dans les an- nées 1985 à 2001 (MANN, 2003). Cette analyse a permis de ramener le rythme des variations des groupes d’exploita- tions1 réparties en régions, groupes de cantons et tailles, à un total de 21 va- riables indépendantes. L’idée du pré- sent article est de partir de l’équation de régression établie dans le cadre de cette analyse et de faire les prévisions en utilisant les données disponibles sur l’évolution de la politique suisse.
Hélas, cette méthode n’a pas pu être ap- pliquée à toutes les variables, ni même à toutes les variables considérées comme significatives pour l’évolution de la structure agricole. Le revenu annexe moyen semble par exemple être un cri- tère important pour la subsistance des exploitations agricoles. Mais il n’existe aucune base de données permettant d’établir des prévisions quant à l’évolu- tion future du revenu annexe dans les dif- férentes cohortes d’exploitations. Une simple progression à partir des revenus annexes antérieurs n’aurait pas permis de tenir compte de la dynamique entre le revenu agricole (plus facile à pronos- tiquer) et le revenu extra-agricole.
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Revue suisse Agric. 36 (1): 17-20, 2004
La structure agricole suisse en 2008
S. MANN, Agroscope FAT Tänikon (FAT), case postale, CH-8356 Ettenhausen E-mail: stefan.mann@fat.admin.ch
Tél. (+41) 52 36 83 131.
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Résumé
Une analyse ex-post sur les causes du changement structurel dans l’agriculture sert à faire des pronostics sur le futur changement structurel en Suisse. Les résultats montrent que le changement structurel caracté- risé par une diminution du nombre d’exploitations agricoles de 2,7% par an se poursuivra sans faiblir. Les petites exploitations avec des surfaces inférieures à dix hectares ont moins de chances de subsister. La main- d’œuvre engagée dans le secteur agricole continuera également de diminuer. La suppression d’emplois est cependant nettement moins rapide que la cessation d’activité.
1Les groupes d’exploitations comprennent toutes les exploitations agricoles qui, selon l’état actuel des données, sont comprises dans le recensement fédéral. Exploitations présentant plus d’un hectare de SAU, 30 ares de cultures spéciales, 10 ares de cultures protégées ou un cheptel vif minimum.
Agroscope FAT Tänikon Station fédérale de recherches en économie et technologie agricoles Directeur: Walter Meier
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Le tableau 1 donne la liste des variables utilisées pour les prévisions et cite les variables de l’analyse ex-post, qui, elles, n’ont pas été prises en compte pour les pronostics. Outre les variables «groupe de cantons», «taille» et «région» qui définissent les cohortes d’exploitations agricoles, d’autres variables ont encore été employées pour les pronostics. Leur quantification pour la période 2002-2008 requiert quelques explications.
En ce qui concerne la politique agricole, les conditions-cadres peuvent être anti- cipées de manière relativement sûre jusqu’en 2007. Elles consistent en pre-
mier lieu en une hausse modérée des paiements directs et en une réduction du soutien des prix. C’est pourquoi il est relativement aisé d’estimer le taux des paiements directs ainsi que le ni- veau des prix jusqu’à cette date. Pour cela, on est parti du principe que les conditions-cadres de la politique agri- cole se répercutaient sur la structure agricole avec un an de décalage. Les prix et les paiements directs pronosti- qués (tabl. 2) ont également été insérés dans le modèle sectoriel SILAS (MACK
et FERJANI, 2002). Les prix ont été stan- dardisés en partant de l’indice des prix de l’Union suisse des paysans et de la moyenne des cinq dernières années.
Tandis que les prix touchent toutes les exploitations de la même manière, les paiements directs, eux, nécessitent un traitement à part. A partir de 2001, on est parti du principe qu’ils se répartis- saient proportionnellement entre les dif- férentes cohortes d’exploitations.
On est également parti de l’hypothèse que, dans les cohortes, la part des peti- tes exploitations dont la surface ne dé- passe pas dix hectares n’a pas changé entre 2001 et 2008. Enfin, on a admis que l’évolution de l’âge moyen des chefs d’exploitation, telle qu’elle a été relevée entre les recensements de 1996 et de 2001, s’est poursuivie de manière linéaire jusqu’en 2008.
L’insertion de ces hypothèses de base dans les équations de régression, présen- tées dans le tableau 3, a permis d’obte- nir les résultats développés dans le cha- pitre suivant, pour une période allant jusqu’en 2008.
Résultats
Net recul
des petites exploitations
La méthode appliquée amène au résul- tat suivant: le changement structurel en Suisse se fera nettement plus rapide- ment que ce qu’on avait pu prévoir jus- qu’à présent (MACK et FERJANI, 2002).
Le nombre d’exploitations agricoles (petites exploitations comprises) bais- sera de 69 000 en 2001 à 57 000 en 2008. Ce chiffre correspond à une ré- duction annuelle de 2,7% des exploita- tions. Comme le montre la figure 1, ce sont surtout les petites exploitations qui sont touchées par ce recul, tandis que le nombre d’exploitations de plus de 20 ha continuera à augmenter. D’où une hausse de la taille moyenne des exploita- tions, qui passe de 15 ha de surface agri- cole utile en 2001 à 19 ha en 2008.
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Tableau 1. Variables utilisées pour les pronostics afin d’expliquer le changement structurel dans les cohortes d’exploitations.
RÉGION Région de plaine-0, région de collines-1, région de montagne-2 CNORD Groupe de cantons Nord (BS, BL, ZH, AG, SH) = 1, sinon = 0 CEST Groupe de cantons Est (GL, GR, SG, TG, AR, AI) = 1, sinon = 0 CSUD Groupe de cantons Sud (VS, TI) = 1, sinon = 0
COUEST Groupe de cantons Ouest (VD, JU, NE, GE) = 1, sinon = 0
CCENTRAL Groupe de cantons Central (UR, SZ, NW, OW, LU, ZG) = 1, sinon = 0;
toutes les variables C = 0 ⇒Plateau (BE, SO, FR)
TAILLE Taille (0-5 ha (0), 5-10 ha (1), 10-15 ha (2), 15-20 ha (3), > 20 ha (4)) TTAILLE Année * taille
PETITES Part moyenne des petites exploitations (minimum 10 ha ou nombre minimum défini d’animaux de rente) en %
ÂGE Age moyen du chef d’exploitation dans les cohortes d’exploitations en années PD Niveau moyen des paiements directs par exploitation durant l’année écoulée
en francs
PRIX5 Indice des prix moyens pour les produits agricoles pendant les cinq dernières années (1976 = 100)
Les variables de l’analyse ex-post qui n’ont pas été utilisées pour les pronostics sont les sui- vantes: revenu agricole, revenu tiré des activités accessoires, consommation privée, investis- sements, taux d’intérêt, salaire, chômage, temps et nombre de vaches par exploitation.
Tableau 2. Indice de prix des produits agricoles pris comme hypothèse (1976 = 100) et indice des paiements directs par exploitation (2000 = 100).
Variables Indice Indice
de prix des paiements directs
2000 54,2 100,0
2001 50,4 109,2
2002 47,7 116,4
2003 46,7 114,6
2004 45,4 116,8
2005 44,5 117,0
2006 42,8 117,4
2007 41,2 119,0
Tableau 3. Coefficient des changements d’exploitation et des variations d’emplois dans l’agriculture suisse, 1985-2001.
Variables Coefficients Probabilité Coefficients Probabilité
dEx/Ex d’erreur dEmp/Emp d’erreur
CONSTANTE 3,6313 0,0557 11,9096 0,0026
RÉGION –0,0409 0,1754 –0,2007 0,3993
CNORD –0,2064 0,3211 –0,1041 0,8111
CEST –0,2824 0,3074 –0,3071 0,4617
CSUD 1,5736 0,0000 0,8376 0,0602
COUEST –1,6372 0,0000 –1,5311 0,0005
CCENTRAL 0,2719 0,3135 –0,0939 0,8254
TAILLE 1,0830 0,0000 0,8271 0,0022
TTAILLE 0,0657 0,0001 0,0848 0,0002
PETITES 3,7464 0,0000 3,8678 0,0000
ÂGE –0,4689 0,0000 –0,5610 0,0000
PD 0,00003 0,2784 –0,000003 0,9368
PRIX5 0,1661 0,0000 0,1175 0,0000
R2 0,48 0,30
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Deux facteurs sont essentiellement res- ponsables de cette baisse relativement rapide. Premièrement, le changement structurel est accéléré par l’influence du prix des produits agricoles. Ces prix sont bas actuellement et continueront de baisser à l’avenir. Si en 2008, sans tenir compte de l’inflation, les agricul- teurs ne touchent plus que 42% du prix qu’ils obtenaient en 1976 pour les mêmes produits, mais qu’ils touchent en échange des paiements directs éle- vés, il est évident que le calcul écono- mique est complètement différent au- jourd’hui de ce qu’il était hier. Si l’on tient compte également de la hausse du niveau de vie général en Suisse et de l’augmentation des exigences, on com- prend bien que des unités d’exploita- tions autrefois performantes ne sont plus en mesure de subsister aujourd’hui que grâce aux activités annexes.
L’âge du chef
d’exploitation est décisif
Le deuxième facteur essentiel, c’est l’âge du chef d’exploitation. Aujour- d’hui, les chefs d’exploitation ont 47 ans en moyenne. La disparition des exploi- tations se produit pratiquement toujours lorsque le chef d’exploitation cesse ses activités, c’est-à-dire au moment où l’exploitation ne peut pas être transmise à la génération suivante. La question de la reprise de l’exploitation devra être posée dans de nombreuses exploita- tions agricoles au cours des prochaines années et se soldera souvent par une ré- ponse négative.
Comme le montre la figure 2, le nombre d’actifs travaillant dans l’agriculture diminuera également. Tandis que, en 2001, on comptait encore 200 000 per- sonnes travaillant à temps plein ou à
temps partiel dans l’agriculture, en 2008, on n’en comptera plus que 187 000. Le total des actifs enregistrera donc une baisse moins importante que le nombre d’exploitations, ce qui signifie que les exploitations, dont la taille augmente, sont contraintes de faire appel à une main-d’œuvre plus nombreuse. Le fait que la suppression d’emplois se fasse plus lentement sur la période concernée tient au nombre croissant d’exploita- tions plus importantes, dans lesquelles la demande de main-d’œuvre est relati- vement forte.
La figure 2 indique également que la suppression modérée des postes de tra- vail dans le secteur agricole suit un rythme homogène en régions de plaine, de collines et de montagne, ce qui est aussi le cas du recul des exploitations.
Les résultats des modèles ne permettent pas de confirmer les craintes relatives à un changement structurel dispropor- tionné en région de montagne.
Changement structurel en retard?
Une question controversée
Comme tous les pronostics, les résul- tats présentés ici comportent un certain degré d’incertitude. A ce niveau, il est possible a priori de classer les erreurs de pronostic en deux groupes. Premiè- rement, il n’est pas certain que les fac- teurs qui influaient sur le changement structurel par le passé l’influencent éga- lement à l’avenir. Il est par exemple en- visageable qu’à l’avenir, le niveau des taux d’intérêt influence plus la capacité d’investissement, et donc la capacité de subsistance des exploitations agricoles, que jusqu’à présent. Les moyens dont nous disposons ne nous permettent pas de prévoir un tel changement de para- digme. Deuxièmement, les régressions ont tout juste permis d’expliquer la moitié du changement structurel des exploitations et le tiers des suppressions d’emplois dans l’agriculture. C’est donc la preuve que d’autres facteurs jouent un rôle dans le changement structurel, qu’ils n’ont pas pu être identifiés ex- post et ne peuvent donc pas être utilisés pour les pronostics.
Toutes ces restrictions ne changent rien au taux de probabilité élevé de l’analyse:
le changement structurel agricole se poursuivra au même rythme. Si l’on observe la taille moyenne des exploita- tions dans les pays voisins de la Suisse, on constate que cette dernière a encore bien du chemin à parcourir avant d’ar- river à une structure agricole compéti- tive. Depuis SCHMITT (1989), au plus tard, nous savons certes que la réparti- 19 Fig. 2. Evolution du nombre d’emplois (par région).
0 50000 100000 150000 200000 250000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Région de montagne Région de collines Région de plaine Fig. 1. Nombre d’exploitations agricoles (par taille).
0 10 000 20 000 30 000 40 000 50 000 60 000 70 000 80 000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
>20 ha 15-20 ha 10-15 ha 5-10 ha 0-5 ha
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tion du temps telle qu’elle est pratiquée dans les petites ex- ploitations à titre accessoire est aussi efficace. Le progrès technique permet également d’augmenter la surface qui peut être exploitée à titre d’activité annexe. C’est pourquoi, à moyen terme, l’image globale de l’agriculture ne changera pas: la taille des exploitations continuera à augmenter et le nombre d’exploitations, à diminuer.
Bibliographie
HAASEF., 1990. Agrarstrukturelle Entwicklung in der Bundesrepublik Deutsch- land bis zum Jahre 2000. Berichte über Landwirtschaft 68 (1), 64-81.
MACKG., FERJANIA., 2002. Auswirkungen der Agrarpolitik 2007. Station fé- dérale de recherches en économie et technologie agricoles, Tänikon.
MANNS., 2003. Bestimmungsgründe des landwirtschaftlichen Strukturwandels in der Schweiz. Agrarforschung 10 (1), 4-8.
SCHMITTG., 1989. Simon Kuznet’s sectoral shares in labor force: A different explanation of his (I+S)/A ratio. The American Economic Review 79, 1262-1276.
ZIMMERMANNB., 1997. Einkommens- und Strukturwirkungen der Agrarreform der Europäischen Union und alternativer Politikmassnahmen. Frankfurt.
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Summary
The Swiss farm structure in 2008
Forecasts are made on the future development of Swiss agri- cultural structures by using results of an ex-post-analysis on the determinants of structural change. As a result, the structu- ral change in Swiss agriculture will continue with an annual rate of 2.7% less farms each year. Small farms with up to ten hectares will have a probability below average to carry on.
The amount of workers in agriculture will decrease, too. The reduction in labour, however, takes a slower pace than the reduction in the number of farms.
Key words: agricultural structure, structural change, fore- casting, Switzerland.
Zusammenfassung
Die Schweizer Agrarstruktur im Jahr 2008
Mit den Ergebnissen einer ex-post-Analyse zu den Be- stimmungsgründen des landwirtschaftlichen Strukturwandels werden Voraussagen über den zukünftigen Strukturwandel in der Schweiz getroffen. Ergebnis ist, dass sich der Struktur- wandel mit 2,7 Prozent weniger Betrieben pro Jahr in Zukunft unvermindert fortsetzen wird. Dabei haben kleine Betriebe mit bis zu zehn Hektaren Fläche eine unterdurchschnittliche Chance, weiter zu bestehen. Auch die Anzahl der im Agrar- sektor beschäftigten Arbeitskräfte wird sich vermindern. Der Arbeitsplatzabbau geht jedoch deutlich langsamer vor sich als die Aufgabe von Betrieben.
Chronique
The EU Agricultural Policy and the Environment. Evaluation of the Alpine Region
Ulrike Tappeiner, Gottfried Tappeiner, Andreas Hilbert et Ernst Mattnovich (Editors), Europäische Akademie Bozen, Fachbereich Alpine Umwelt, Blackwell Verlag, 275 pages + un CD-ROM, prix 67 €, ISBN 88-88906-00-2.
Aucun autre secteur d’activité n’exerce une aussi grande in- fluence sur le paysage et l’environnement que l’agriculture.
D’autre part, les modes de production agricole dépendent beaucoup de la politique agricole. Ainsi, on peut s’attendre à ce que cette dernière exerce une forte influence sur l’environ- nement.
L’objectif principal de cet ouvrage est de montrer comment la politique agricole commune (PAC) de l’Union européenne (UE) influence le paysage et l’environnement dans les Alpes.
Il reprend les principaux résultats et conclusions du projet SUSTALP financé par le 4eprogramme-cadre de recherche et de développement de l’UE. Cette étude postule que les effets de la PAC sur l’environnement peuvent varier considérable- ment d’une région à l’autre. La grande diversité topogra- phique, culturelle, sociale et politique de la zone alpine offre un cadre idéal pour étudier les relations entre politique agri- cole et environnement.
La 1repartie de cet ouvrage décrit l’approche générale choi- sie dans le projet SUSTALP, tandis que les 2eet 3echapitres analysent et comparent les instruments de politique agricole de l’UE et de la Suisse – notre pays ayant également été rete- nu pour cette étude. Les chapitres 4 à 6 contiennent les résul- tats proprement dits. Quarante-trois indicateurs ont tout d’abord été déterminés sur les 5558 communes de la zone alpine, soit 181 000 km2répartis sur six pays (France, Italie, Suisse, Allemagne, Autriche et Slovénie). Sur la base d’une analyse statistique, ces communes ont été classées selon huit types, correspondant à autant de structures agricoles diffé- rentes. Dans une seconde phase, une ou deux régions mo- dèles ont été choisies pour représenter chacun des huit types.
Les dix régions retenues, dont deux situées en Suisse (Mittel- bünden-Davos et Toggenburg), ont été analysées de façon plus détaillée grâce à des interviews auprès de 100 agricul- teurs par région. Ces interviews ont permis d’identifier les stratégies choisies par les agriculteurs dans les différentes ré- gions et de mettre en évidence l’effet des facteurs régionaux spécifiques et de la politique agricole. La 7epartie analyse, à partir d’une étude de la littérature, les relations entre les op- tions stratégiques prises au niveau des exploitations agricoles et les questions environnementales. Dans le 8e chapitre, les résultats obtenus montrent qu’il existe une certaine marge de manœuvre pour créer une politique agricole respectueuse de l’environnement. La 9eet dernière partie résume les résultats du projet SUSTALP et aboutit à quelques requêtes à l’inten- tion des décideurs politiques visant à favoriser un développe- ment durable dans les régions alpines.
Ce livre contient également un CD-ROM contenant de très nombreuses informations très bien organisées et facilement accessibles. Une multitude de paramètres naturels, socio- économiques et agricoles sont illustrés sur 57 cartes théma- tiques, complétées par de courts commentaires et des gra- phiques.
Bernard Jeangros, Agroscope RAC Changins
Revue suisse Agric. 36 (1): 20, 2004
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