Caractérisation des règles de décision

Afin de décrire les caractéristiques des trajectoires de prélèvement résultant de chacune des règles de décision estimées, nous effectuons des simulations en utilisant le même paramétrage que dans le traitement LFz0. Nous comparons l’efficience des différents cas selon l’ensemble de la population de préleveurs suit une des règles de décision estimées ou une des trois stratégies théoriques étudiées (i.e. myope, rationnelle et optimum). Néanmoins, ces trajectoires de prélèvement ne sont pas tout à fait comparables, car elles résultent dans des sentiers différents pour les variables d’état (i.e. le stock de la ressource et la richesse). En conséquence, nous comparons également les trajectoires conditionnées aux sentiers des variables d’état générés sous les règles de décision estimées (i.e. Quasi Myope et Prévoyant Perturbé).

La Figure 4.3 (page 184) montre que la trajectoire de prélèvement individuel dans une population QM (trajectoire QM) est similaire à la trajectoire myope : elles démarrent et finissent au même niveau, mais on observe des différences d’une unité pour les périodes 2, 3, 5 et 9. Par conséquent, la stratégie myope engendre une trajectoire de prélèvement légèrement moins efficiente9 que la règle de décision QM : 52% versus 56%, respectivement. La Figure 4.3 montre également que la trajectoire PP reste en dessous des trajectoires myopes et QM sauf pour les périodes 7 et 10, où les trois trajectoires coïncident. L’efficience de la règle de décision PP est de 67%, nettement supérieure à l’efficience de la règle QM et à la stratégie myope, mais encore inférieure à l’efficience de la stratégie rationnelle (égal à 74%).

La Figure 4.4 (page 185) reporte les prélèvements QM, les prélèvements prédits correspondants aux trois hypothèses de comportement, et les prélèvements de la règle PP, conditionnés aux sentiers des variables d’état générés par une population QM. Tandis que les prédictions théoriques conditionnelles convergent vers le même niveau de prélèvement à la période finale, les règles de décision estimées prédisent des prélèvements inférieurs tout le long de l’horizon temporel et particulièrement pour la dernière période. Ceci met en évidence un « effet richesse » négatif, c’est-à-dire, que la richesse accumulée, qui a été prise en compte dans l’estimation des règles de décision, génère une réduction des prélèvements QM par rapport à la prédiction myope. Bien que les prélèvements myopes et QM soient identiques à la

9 _{Nous utilison la même définition de l’efficience que dans le chapitre 3 de cette thèse, à savoir, le rapport de la} richesse accumulée dans le traitement considéré et l’optimum (prédiction inconditionnelle).

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période initiale, au fur et à mesure que la richesse s’accumule la règle QM s’éloigne de la prédiction théorique myope. La trajectoire de prélèvement PP évolue de façon parallèle et au- dessous de la trajectoire QM. Il faut noter que la trajectoire des prélèvements individuels QM convergent, vers la période 9, à une répartition égalitaire de la recharge (30/5=6) ; c’est-à-dire, la règle QM conduit à un « pseudo état stationnaire » où le stock de la ressource n’augmente pas ni diminue. Néanmoins, la richesse accumulée, l’autre variable d’état prise en compte dans les règles estimées, continue à augmenter. Nous ne pouvons pas nous prononcer sur les caractéristiques de cet état.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Quasi Myope Prévoyant Perturbé Myope théorique Rationnelle théorique Optimum théorique

Figure 4.3 : Prélèvements individuelles sous les règles de décision estimées et les stratégies théoriques Myope, Rationnelle et Optimum

La Figure 4.5 (page 185) reporte les prélèvements PP, les trajectoires de prélèvement correspondant aux trois hypothèses de comportement et les prélèvements individuels QM, conditionnés aux sentiers des variables d’état générés par une population PP. La trajectoire de prélèvement PP est en dessous de la QM pour l’ensemble des périodes. La trajectoire du stock de la ressource qui en résulte est donc supérieure à chaque période par rapport à une population suivant la règle QM. Ainsi, la trajectoire de prélèvement converge plus rapidement vers un « pseudo état stationnaire » plus élevé que le QM. En conséquence, la richesse évolue également de façon différente selon le type de la population : tandis que la règle PP prédit des agents (relativement) pauvres au début de l’horizon temporel et riches à la fin, sous la règle QM, la prédiction s’inverse. La comparaison des trajectoires QM dans les figures 4.4 et 4.5,

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permet de mieux caractériser l’effet de la richesse accumulée et son interaction avec le stock disponible de la ressource. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Quasi Myope Myope théorique Rationnelle théorique Optimum théorique Prévoyant Perturbé

Figure 4.4 : Prélèvements sous la règle ‘Quasi Myope’ versus les stratégies théoriques Myope, Rationnelle et Optimum 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Règle Myope

Règle Prévoyants Perturbés Pred.Théo. Myope Pred.Théo. Rationnelle Pred.Théo. Optimum

Figure 4.5 : Prélèvements sous la règle ‘Prévoyants Perturbés’ versus les stratégies théoriques Myope, Rationnelle et Optimum

Dans la Figure 4.5, la trajectoire QM est encore plus proche de celle issue de la prédiction conditionnelle myope par rapport à la Figure 4.4. Ceci s’explique par le fait que, sous la règle PP, les préleveurs sont relativement pauvres pendant les premières périodes de l’horizon temporel, donc l’effet de la richesse n’est pas suffisamment fort. Dans la Figure 4.4, la

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différence entre les prélèvements myopes et les QM tend à se creuser dans les deux dernières périodes. Au contraire, dans la Figure 4.5, la différence (1 point) reste constante dès la période 5 jusqu’à la fin. Il semblerait donc que l’effet d’un stock de la ressource élevé, résultant de la règle PP, absorbe l’effet richesse observé dans la Figure 4.4.

Le même effet d’éviction entre le stock et la richesse observé dans la règle QM, semble apparaître dans la règle PP. La trajectoire PP dans la Figure 4.5 (population PP) est au dessus de la trajectoire résultant de la même règle mais conditionnée à l’évolution des variables d’état générée par une population QM (Figure 4.4). Dans la première moitié de l’horizon les différences sont limitées à une unité, mais l’effet richesse et l’effet stock vont dans le même sens. Par contre, dans les cinq dernières périodes la différence augmente à deux unités, et ceci malgré que la richesse soit plus élevée par rapport à la règle QM. L’effet d’un stock plus élevé, sous la règle PP, expliquerait donc ce creusement dans la distance entre les deux trajectoires PP.

A partir des règles estimées, des simulations peuvent être effectuées pour évaluer l’effet des variables du contexte telles que les caractéristiques de la ressource (e.g. stock initial, recharge), les caractéristiques de l’exploitation (e.g. horizon temporel, taille des externalités statiques et dynamiques) et de la population (e.g. nombre de agents, proportions de chaque type d’agent). Dans la section suivante nous effectuons des simulations pour étudier l’impact sur les trajectoires de prélèvement et leur efficience de certaines variables de contexte.