Analyse des corrélations entre les variables

Les tableaux rassemblés dans l’annexe 1 détaillent les corrélations des différentes variables avec le rendement végétal et les inputs retenus pour les régressions, dans les dimensions inter et intra.

Dans la dimension inter, le rendement végétal des exploitations mixtes est corrélé négativement avec la quantité par hectare d'engrais achetée, alors que cette corrélation est nettement positive pour les exploitations spécialisées, conformément à l'intuition. La corrélation négative est encore plus forte pour le lisier produit. Bien que toujours positives, les corrélations du rendement avec les semences et les pesticides sont très différentes d'une situation à l'autre. Les travaux autres pour cultures, bien que très importants pour les exploitations mixtes, ne sont pas, pour ces dernières, corrélés avec le rendement végétal. Cette corrélation est proche de 0.3 pour les exploitations spécialisées, soit un coefficient aussi important que celui atteint par les engrais. Pour les inputs dont l'allocation est inconnue comme le travail, le capital et les divers, dont l'importance rend compte de l'orientation porcine comme on le verra plus tard, les corrélations avec le rendement sont de signes contraires dans les deux situations (Tableau 1, annexe 1).

Dans la dimension intra, les corrélations calculées dans chaque échantillon tendent à se rapprocher à l'exception des semences et surtout des travaux autres pour culture, pour lesquels le coefficient est positif dans l'échantillon des exploitations mixtes, mais nul dans l'autre. Pour les exploitations mixtes, les corrélations du lisier, des divers, du travail et du capital sont nettement négatives en inter et se rapprochent de 0 en intra. Cela provient du fait que les exploitations les plus orientées dans la production porcine ont des rendements plus faibles (Tableau 1, annexe 1).

Les corrélations des pesticides et des engrais avec les autres inputs révèlent également de fortes disparités entre les deux échantillons. Pour les engrais, ces disparités sont particulièrement manifestes dans la dimension intra et concernent leur corrélation avec tous les inputs (Tableau 2 annexe 1). Pour les pesticides, les disparités les plus importantes concernent leur corrélation avec les semences, les travaux autres pour cultures et les engrais dans chacune des dimensions (Tableau 3 annexe 1).

Afin de préciser la place des travaux autres pour cultures dans les technologies végétales associées ou non avec des productions porcines, les corrélations de cette variable avec les autres facteurs de production dans les deux échantillons sont également présentées (Tableau 4 annexe 1). Conformément à ce que nous attendions, les travaux autres pour cultures sont corrélés négativement avec la surface cultivée, confortant l'idée que le recours à des entreprises extérieures permet aux petites exploitations de s'accommoder du caractère indivisible de certains inputs. La corrélation positive avec le lisier produit peut s'expliquer par la difficulté des agriculteurs les plus engagés dans la production porcine à faire face aux pointes de travail liées aux productions végétales, mais également par les travaux d’ensilage pour l’alimentation animale, qui demandent un matériel spécialisé. Les corrélations des "travaux autres pour cultures" avec la variable "pesticides", positive dans le cas des exploitations mixtes et négative pour les autres constituent une énigme. Du point de vue de l'interprétation des résultats économétriques, cela montre bien que les différentes variables ne recouvrent pas les mêmes réalités dans les deux situations. La corrélation négative pour les exploitations non porcines pourrait entre autres avoir deux raisons : l'une serait que certains exploitants font appel à des entreprises extérieures pour certaines opérations de protection des cultures, l'autre serait que les cultures pour lesquelles les "travaux autres pour cultures" sont importants, telles que le maïs, demandent moins de pesticides que celles pour lesquelles ils ne le sont pas.

Les variables avec lesquelles le lisier est le plus corrélé positivement sont les "travaux autres pour cultures", les intrants divers (les carburants, les fournitures et les frais de transports), le capital d'exploitation (bâtiments et matériels) et le travail (Tableau 5, annexe 1). Cela provient du fait que ces inputs sont essentiellement alloués à la production porcine. La faible corrélation positive entre le lisier et les semences et pesticides achetés laisse penser que la présence plus importante de porcs oriente les productions végétales vers des cultures plus gourmandes pour ces types d'inputs (Tableaux 8,9 et 10, annexe 1). La corrélation négative entre le lisier produit par hectare et la surface traduit simplement le fait que dans notre échantillon, le chargement porcin est plutôt plus grand pour les petites exploitations. On retrouve l'idée que, les petites exploitations ayant un rapport travail sur terre plus élevé, elles sont davantage orientées vers les productions intensives en travail telles que

l'élevage porcin que vers les productions moins intensives en travail comme les céréales et les grandes cultures.

On pourrait s'attendre à ce que la variable "engrais" soit assez nettement corrélée négativement avec la variable "lisier" produit dans l'optique de la substitution des engrais achetés par le lisier. Ce n'est pas le cas (Tableau 5, annexe 1). Une légère corrélation négative apparaît quand on rapporte les inputs à la surface utilisée, plutôt qu'à la surface cultivée. La surface cultivée ne comprend pas les prairies naturelles sur lesquelles les engrais et le lisier sont aussi utilisés. Dans les exploitations mixtes, les prairies naturelles, approchées par la différence entre la surface utilisée et la surface cultivée, sont de 9 hectares en moyenne, soit 20% de la surface utilisée, avec un écart-type de 11. Ainsi, si une substitution a bien lieu entre les engrais et le lisier, elle concerne sans doute la fertilisation des prairies naturelles, mais apparemment peu les cultures. Pour compléter cette analyse des corrélations entre le lisier et les autres inputs, le tableau 6 de l’annexe 1 présente les résultats pour les exploitations porcines qui n'ont pas de prairies naturelles. La corrélation négative avec les engrais attendue apparaît, mais comme précédemment elle reste très modeste et peu significative.

Les variables d'assolement apparaissent très importantes car leurs corrélations avec le rendement sont aussi fortes voire plus fortes que celles des facteurs de production. Les oléoprotéagineux ont un rôle contrasté selon le type d'exploitation. Corrélés positivement au rendement dans les exploitations mixtes, ils ont une corrélation négative dans les autres exploitations (Tableau 7, annexe 1). On pourrait penser que l'orientation porcine s'accompagne souvent d'un assolement faisant la part belle au maïs et à l'orge. En effet l'orge est un aliment essentiel pour la nutrition des truies et le maïs supporte mieux que les céréales à paille l'épandage de grandes quantités de lisier. Cette intuition n’est pas confirmée (Tableau 10, annexe 1). Deux raisons peuvent expliquer ces résultats : une déconnexion entre la production végétale et la production porcine pour les plus gros éleveurs, ou bien un effet régional tel que les plus gros éleveurs sont situés dans les zones moins favorables à ces cultures. Les inputs sont également bien corrélés avec les variables d’assolement. Il semble que le maïs, par rapport aux autres cultures, s’accompagne d’une consommation d’engrais et de rendements plus élevés, ainsi que d’une consommation de pesticides plus faible. Compte tenu de l’importance des

corrélations en inter, on constate que assolement est sans doute une cause importante des biais d’hétérogénéité. Ce peut également être le cas en intra (Tableaux 7, 8, 9 et 10, annexe 1).

Les autres variables décrivant l’orientation technique et les variables socio-économiques affectent le rendement et les inputs de la spécification retenue, en particulier dans la dimension inter (Tableaux 11 à 18, annexe 1). Il est donc possible qu’elles expliquent une partie du biais d’hétérogénéité.

Compte tenu des corrélations précédentes, des indicatrices ont été construites à partir des variables inter pour spécifier les effets individuels fixes. De même des indicatrices de croissance ont été construite pour tenter de réduire les biais éventuels dans la dimension intra. Les tableaux de l’annexe 2 détaillent la construction de ces variables pour chacun des échantillons.

Section 3: Résultats économétriques des estimations de la fonction de