Impact sur la pêche de loisir de la dégradation des - Umr

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IMPACT SUR LA PÊCHE
Ê
DE LOISIR
DE LA DEGRADATION DES HABITATS
PISCICOLES PAR L’AGRICULTURE :
LE CAS DU SAUMON EN FRANCE
Julien Salanié a, Yves Surry b et Philippe Le Goffe c
a U.M.R.
UMR
GRANEM (UMR MA n°49)
n 49) AGROCAMPUS-OUEST – Université d
d’Angers
Angers
b Department of Economics – Swedish University of Agricultural Sciences, Uppsala
C U.M.R. SMART (UMR 1302) AGROCAMPUS-OUEST – INRA ESR Rennes
Journées AMURE
27 et 28 mai 2009
Philippe Le Goffe - Professeur (contact : [email protected])
AGROCAMPUS-OUEST – Centre de Rennes - DERG
INTRODUCTION
PLAN
Contribution non-négligeable de la pêche aux économies locales et
à l’image des territoires
Baisse des effectifs (3% par an)
Introduction
Causes potentielles liées aux politiques de gestion
Modélisation
- Gestion associative en quasi libre-accès
Données et
estimations
Conclusion
- Droit désavantageux pour les propriétaires (obligation de gestion)
Dégradation des cours d’eau et de la ressource
- notamment aux abords : berges,
g , accès,, …
- problèmes persistants de qualité de l’eau
1
INTRODUCTION
PLAN
Directive Cadre sur l’Eau:
- Mise en place d’ACA/ACB
- Dans le même temps : exonération des pêcheurs du financement
(maintien des faibles taxes piscicoles)
Introduction
Modélisation
ÖProcurer des données sur la valeur de la pêche de loisir (peu
d’études) et trouver des facteurs d’amélioration du BE
Données et
estimations
Ö Evaluer les gains de BE des politiques de réduction des
pollutions
po
ut o s agricoles
ag co es comme
co
e le
e prévoit
p é o t la
a DCE
C
Conclusion
Ö Identifier les facteurs de variation de la demande de pêche,
notamment les facteurs de qualité de pêche et de gestion
Ö Insérer explicitement les problèmes de dégradation par
l’agriculture
Ö Mesure de la demande de pêche au saumon dans l’Ouest
2
INTRODUCTION
PLAN
Introduction
Plan
Ö Modélisation de la demande
Modélisation
Données et
estimations
Ö Données et résultats des estimations
Conclusion
Ö Conclusion
3
MODELISATION DE LA DEMANDE DE PECHE
PLAN
RUM lié à une fonction de comptage :
- approche multisite (RUM) : choix des sites
- RUM emboîté - 3 nids : normandie, bertagne nord, bretagne
sud.
sud
Introduction
Modélisation
Données et
estimations
Conclusion
- modélisation du nombre de visites (fonction de comptage)
par la valeur
- Le lien entre les deux modèles s’effectue p
inclusive du RUM (sorte d’utilité pondérée en valeur)
LLes mesures de
d bien-être
bi êt tiennent
ti
t donc
d
compte
t de
d l’effet
l’ ff t de
d
variations de la qualité sur le choix des sites et sur le nombre de
visites
L’utilité d’un pêcheur dépend :
- coût de déplacement
- caractéristiques du site (captures totales, pollution agri, congestion)
4
DONNEES ET RESULTATS
PLAN
Introduction
Modélisation
Enquête en 2002 auprès de 828 pêcheurs
Ö Sorties de pêche (distinction entre les deux saisons)
Ö Données sociodémographiques
Ö Congestion perçue et estimée
Données et
estimations
Conclusion
5
LIEN ENTRE AGRICULTURE ET BIEN-ETRE
PLAN
Ö Dans notre modèle il intervient doublement dans le RUM:
- directement dans la fonction d’utilité
Introduction
Modélisation
- par le biais d’une « fonction de captures » de saumon
par rivière, affectée par les pollutions
- fonction linéaire reliant le nombre de captures totales à
l’effort de pêche, au stock et aux pollutions
Données et
estimations
- 28 rivières à saumon de l’Ouest
Conclusion
- Données du Réseau d’Observation des Milieux
(CSP-ONEMA) : relevés en bords de rivière
Les variations de qualité impactent la fréquentation via la fonction
de comptage
p g en p
plus du choix des sites
6
LIEN ENTRE AGRICULTURE ET BIEN-ETRE
PLAN
Introduction
Modélisation
Données et
estimations
Conclusion
Modélisation de scénarios agricoles
Ö Tenant compte des variations de visites (modèle de
comptage non-présenté – cf. texte)
Ö 6 scénarios correspondant aux possibles états recensés
dans le ROM
Ö Application simultanée à tous les BV (cf. objectifs DCE)
Ö 1 : état d’absence de dégradations vs. 6 : état le plus
dégradé
Ö Moyenne aujourd’hui : environ 3.
Ö Valeurs agrégée
g g sur 2000 p
pêcheurs
7
FONCTION DE CAPTURE
PLAN
Résultats de l’estimation
l estimation de la fonction de captures (28 rivières).
Variable
Constante
Introduction
Log Stock (saumons)
Modélisation
Indice de dégradation
agricole
Données et
estimations
Effort total (visites)
Conclusion
Repeuplement (dummy)
Sée (dummy)
R2 ajusté
Saison entière
-128.78*
(70 81)
(70.81)
13.75*
(6.78)
-11 25*
-11.25
Printemps
4.29
(23 50)
(23.50)
0.31
(2.25)
-4 70**
-4.70
Castillons
-113.45**
(54 08)
(54.08)
11.68**
(5.16)
-7 12
-7.12
(6.21)
0.013***
(0.002)
22.61**
(10.19)
258 78***
258.78***
(45.15)
0.97
(2.16)
0.007***
(0.001)
9.90**
(3.57)
30 45**
30.45**
(13.16)
0.92
(4.48)
0.021***
(0.004)
15.13*
(7.30)
191 89***
191.89***
(40.27)
0.98
*, **, *** : Significatif aux seuils de 1%, 5% and 10% respectivement. Ecarts-types robustes entre
parenthèses (White, 1980).
8
PLAN
Résultats des estimations des RUM emboîtés (FIML)
Paramètre
Coût
Introduction
Captures totales
Modélisation
Congestion
Données et
estimations
(Congestion)2
Conclusion
Indice degradation Agricole
Jours de pêche
Saison entière
Printemps
Castillons
-0.0988***
-0.0979***
-0.1038***
(0.0009)
(0.0012)
(0.0015)
0.0144***
0.0609***
0.0173***
(0.0003)
(0.0013)
(0.0006)
3.2748***
3.5254***
2.2123***
(0.0896)
(0.1104)
(0.1150)
-1.1569***
1 1569***
-1.3879***
1 3879***
-0.6545***
0 6545***
(0.0398)
(0.0540)
(0.0442)
-0.1551***
-0.1483***
-0.1831***
(0.0217)
(0.0254)
(0.0370)
0.0016***
-
0.0172***
(0.0004)
(0.0010)
Présentation partielle des résultats hors critères d’ajustement et paramètres spécifiques au RUM
9
PLAN
Relation entre l’utilité et la congestion
2.5
Entire season
Spring salmons
Introduction
2
Grilses
Modélisation
Données et
estimations
Utility
1.5
1
Conclusion
0.5
3.1
2.8
2.5
2.2
1.9
1.6
1.3
1
0.7
0.4
0.1
0
Actual congestion
10
PLAN
Surplus par sortie de pêche (saison entière)
Mean
Median
140
120
Introduction
40
20
>100
95-100
9
90-95
85-90
80-85
75-80
70-75
65-70
60-65
55-60
50-55
45-50
40-45
35-40
30-35
25-30
20-25
15-20
0
10-15
Conclusion
60
5-10
Données et
estimations
80
0-5
Modélisation
Frequency
100
Per-trip consumer surplus (€)
11
Calculs des variations de BE pour les différents scénarios
PLAN
Scénario
1
par visites
agrégé par an
Introduction
2
Modélisation
Données et
estimations
Mesure
par visites
agrégé par an
3
par visites
agrégé par an
4
Conclusion
par visites
agrégé par an
5
par visites
agrégé par an
6
par visites
agrégé par an
Saison
entière (€)
Printemps
(€)
Castillon
(€)
5.24
7.85
4.75
380 587
339 897
137 018
2.03
3.39
1.80
142 921
146 995
49 340
-1.14
-1.03
-1.12
-89 655
-43 987
-36 676
-4.26
-5.27
-4.01
-316 286
-226 263
-121 126
-7.28
7 28
-9.24
9 24
-6.86
6 86
-533 533
-395 477
-203 602
-10.22
-13.00
-9.67
-742 993
-554 899
-284 067
12
CONCLUSION
PLAN
Ö Mesure de l’impact de la dégradation des habitats piscicoles sur la
demande de pêche
- Double prise en compte : directe + fonction de stock
Introduction
Modélisation
Ö Mise en évidence du rôle de la congestion
Ö Simulation de la reconquête de la qualité de ll’eau
eau sur les BV à
saumon
Données et
estimations
Conclusion
Ö On peut envisager l’application du principe bénéficiaire-payeur
(régulation payante de l’accès) et la rémunération des droits de
pêche
ê h
Ö Travail requis sur les coûts (notamment de transactions) associés
aux politiques agro-environnementales pour compléter l’ACB
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IMPACT SUR LA PÊCHE
Ê
DE LOISIR
DE LA DEGRADATION DES HABITATS
PISCICOLES PAR L’AGRICULTURE :
LA CAS DU SAUMON EN FRANCE
Julien Salanié a, Yves Surry b et Philippe Le Goffe c
a U.M.R.
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GRANEM (UMR MA n°49)
n 49) AGROCAMPUS-OUEST – Université d
d’Angers
Angers
b Department of Economics – Swedish University of Agricultural Sciences, Uppsala
C U.M.R. SMART (UMR 1302) AGROCAMPUS-OUEST – INRA ESR Rennes
Journées AMURE
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