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Rapport Année : 2015

Empirical modeling of production decisions of heterogeneous farmers with random parameter models

Résumé

Evidences of the effects of unobserved heterogeneity in micro-econometric models are now pervasive in many applied economics fields. This article investigates this issue for agricultural production choice models. Farms’ and farmers’ unobserved heterogeneity can be accounted for in micro-econometric agricultural production choice models by relying on available modeling and inference tools. The random parameter (RP) framework allows achieving this goal in a fairly flexible way. This modeling framework has already been successfully used in numerous empirical studies covering many topics. It simply considers RP versions of standard models. Extensions of the Expectation-Maximization algorithms have been specifically developed in the computational statistics literature for estimating RP models. They appear to be well suited for large statistical models such as micro-econometric agricultural production choice models. The estimation of a RP multi-crop econometric model shows that unobserved heterogeneity matters in a sample of French farmers specialized in cash grain production covering a relatively small geographical area. The key parameters of this RP model significantly vary across farms. Simulation results obtained from the estimated RP model confirm that the sampled farmers’ choices respond heterogeneously to homogenous economic incentives. Ignoring this heterogeneity impacts both the distribution and the magnitude of the simulated effects.
Les preuves d’effets de l’hétérogénéité inobservée sont désormais omniprésentes dans de nombreux champs de l’économie appliquée. Nous nous intéressons à cette question dans le cadre des modèles de choix de production agricole. L’hétérogénéité inobservée des exploitations et des exploitants agricoles peut être prise en compte dans les modèles micro-économétriques de choix de production agricole en utilisant des outils de modélisation et d’inférence disponibles, basés sur des modèles à paramètres aléatoires (PA). Ce type d’approche a déjà été utilisé avec succès dans de nombreuses études empiriques sur différent sujets. Elle consiste simplement à considérer des versions à PA de modèles standards. Des extensions d’algorithmes EM (Expectation Maximization) ont été spécifiquement développées dans la littérature statistique pour estimer les modèles à PA et sont tout à fait adaptées aux modèles statistiques de grande dimension comme les modèles micro-économétriques de choix de production. L’estimation d’un modèle économétrique pluri-cultures à PA montre ici que l’hétérogénéité inobservée est vraiment importante dans un échantillon d’agriculteurs français spécialisés en grandes cultures dans une zone géographique relativement restreinte. Les paramètres clés de ce modèle à PA varient significativement d’une exploitation à l’autre. Les résultats de simulation obtenus à partir du modèle à PA estimé confirment que les agriculteurs de l’échantillon répondent de façon hétérogène à des incitations économiques homogènes. Le fait d’ignorer cette hétérogénéité impacte à la fois la distribution et l’ampleur des effets simulés.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01462719 , version 1 (05-06-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01462719 , version 1
  • PRODINRA : 332523

Citer

Obafemi Philippe Koutchade, Alain Carpentier, Fabienne Femenia. Empirical modeling of production decisions of heterogeneous farmers with random parameter models. [University works] auto-saisine. 2015, 62 p. ⟨hal-01462719⟩
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