Les motivations économiques et non économiques dans le choix de pratiques des viticulteurs. Une approche par la programmation mathématique

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2018

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Jesus Lozano Vita et al., « Les motivations économiques et non économiques dans le choix de pratiques des viticulteurs. Une approche par la programmation mathématique », HAL-SHS : économie et finance, ID : 10.4000/economierurale.5937


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Les agriculteurs choisissent leurs itinéraires techniques non seulement en fonction des contraintes auxquelles ils font face et de leur profit espéré, mais aussi en fonction de leurs motivations et préférences personnelles. Les auteurs proposent une méthode originale de modélisation de la décision de l'agriculteur, fondée sur la programmation multi-objectif, afin de prendre en compte différents types de motivations, économiques et non économiques. à partir de simulations reproduisant les itinéraires techniques de cinq viticulteurs d'une coopérative du Sud de la France, ils montrent qu'il est possible de "révéler" les poids relatifs de ces motivations et que ceux-ci sont proches des poids "déclarés" par ces mêmes viticulteurs. Ce travail illustre comment les modèles de programmation mathématique, utilisés en aide à la décision publique, peuventêtre enrichis pour mieux refléter la diversité des motivations des agriculteurs. Farmers' practices can be explained not only by expected profit and constraints, but also by motivations and personal preferences. This paper proposes an original method of modeling the decision of the farmer that allows the different types of motivations\textemdasheconomic and non-economic\textemdashto be taken into account. It is based on multi-objective programming. The authors use simulations that reproduce the technical choices of five winegrowers belonging to the same cooperative in the south of France and show that they can reveal the relative weights of these motivations for each of them, and that these weights are close to those obtained in a declarative survey. This work illustrates how mathematical programming models can be enriched to better reflect the diversity of farmers' motivations.

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