Base de données du recensement agricole de 2000 et ses limites
III- La présentation des données et les statistiques descriptives
Nous cherchons donc à estimer la probabilité pour une exploitation d’appartenir un régime de travail particulier afin d’étudier les déterminants de la demande de travail des exploitations ainsi que les substitutions et complémentarités entre les différents types de main-d’œuvre.
Notre estimation prend appui sur les données individuelles du Recensement Agricole français de l’année 2000 (RA 2000). Nous exposons, dans un premier temps, les raisons qui ont motivé le choix de cette base et les limites des données qu’elle contient.
Dans un deuxième temps, nous présentons la sous- population que nous étudions, les variables que nous utilisons et quelques statistiques descriptives.
Puisque notre modèle théorique tient compte de la saisonnalité de l’activité agricole et met en exergue le rôle joué par les salaires et les coûts de recherche des travailleurs saisonniers, nous utilisons des variables originales pour refléter la saisonnalité, les salaires et les coûts de recherche des travailleurs saisonniers.
III.1 – La base de données et ses limites
III.1.1 Le choix de la base de données : des données exhaustives
Nous avons décidé de nous appuyer sur l’unique base de données exhaustives des exploitations agricoles françaises même si cette base est relativement ancienne (recensement agricole (RA) de 2000)205.
Nous aurions pu travailler, d’une part, à partir de bases de données plus récentes (Enquêtes structure 2005 ou 2007) et, d’autre part, à partir d’enquêtes plus spécifiquement dédiées au secteur des fruits et légumes (Enquête sur la structure des vergers et Enquêtes sur la structure de la production légumières).
Par rapport aux données du RA, ces enquêtes apportent certains détails sur les pratiques culturales ou les pratiques d’entretien, la structure de commercialisation ou encore les tâches effectuées par la main-œuvre saisonnière.
205 Le recensement agricole de 1988 est lui aussi exhaustif. Cependant, Blanc et al. [2008] ont montré que les déterminants des décisions de travail sur les exploitations n’avaient que très légèrement évolué entre 1988 et 2000. Nous ne travaillons donc pas avec les données exhaustives de 1988
Cependant, les Enquêtes-structure comme les enquêtes plus spécifiques au secteur des fruits et légumes sont des enquêtes non exhaustives effectuées selon différents plans de sondage. La manipulation de ces enquêtes pose souvent un problème d’extrapolation.
Ce problème est particulièrement exacerbé lorsque l’échantillon d’étude n’est pas l’échantillon total issu du plan de sondage, comme c’est le cas dans l’analyse que nous menons. En effet, les coefficients d’extrapolation sont alors biaisés.
Malgré la perte de certaines informations qui auraient pu enrichir notre analyse, nous avons donc préféré travailler sur les données exhaustives du recensement agricole de 2000.
La recherche d’exhaustivité nous conduit à mener une analyse statique sur la seule année 2000, puisque l’ensemble des exploitations n’est pas suivi entre 2000, 2005 et 2007.
III.1.2 Les limites de la base de données
La base de données du recensement agricole de 2000 présente cependant un certain nombre de limites.
D’une part, la prise en compte de la complexité et de l’hétérogénéité des exploitations agricoles dans l’organisation de leur production est un problème récurrent auquel est confronté le chercheur.
La classification en orientations technico-économiques des exploitations (OTEX) utilisée par la statistique nationale et communautaire permet de capter une certaine diversité des systèmes de production.
Cependant elle est incapable de saisir toute la complexité des systèmes de production mises en place notamment en terme d’organisation du travail.
En premier lieu, l’organisation du travail sur l’exploitation est fortement liée au type même de production des exploitations.
L’OTEX arboriculture, par exemple, présente une grande diversité : du fait de la différence entre les cycles de production, les durées ou les impératifs de récolte, il est difficile d’assimiler une exploitation spécialisée en pomme à une exploitation spécialisée en pêche ou encore à une exploitation combinant ces deux types de fruits.
De plus, les systèmes de culture mis en place par les exploitants reposent souvent sur des complémentarités subtiles en termes de calendriers de travail. La combinaison de deux espèces voire même de deux variétés peut permettre à l’exploitant de lisser la quantité de travail sur l’année.
Les données statistiques à partir desquelles nous travaillons restent grossières et ne nous permettent pas de prendre en compte toute l’hétérogénéité du secteur des fruits et légumes et toute la subtilité des systèmes de production.
Malgré cette importante limite, notre travail présente deux avantages. Le premier est de réduire l’hétérogénéité des exploitations étudiées en se centrant sur un unique secteur de production. Le deuxième est d’essayer de capter, par le biais de deux variables originales certains éléments de la complexité des systèmes en place.
En effet, comme nous le verrons par la suite, nous calculons, pour chaque exploitation, le degré de spécialisation de la production fruitière et légumière ainsi que le poids des produits très périssables dans l’ensemble de la production.
D’autre part, cette base est, nous l’avons vu, une base nationale dont les données sont des données déclaratives. Or, le secteur des fruits et légumes comme le secteur agricole dans son ensemble est fortement touché par le travail au noir.
Les données sur le travail, notamment sur le travail salarié, peuvent donc être biaisées. Notre travail présente cependant l’avantage de se fonder sur l’estimation des probabilités d’appartenance à des régimes de travail et non sur l’estimation directe des demandes de travail.
Nous n’utilisons donc pas de données de quantité de travail mais des données sur l’absence ou la présence de certains types de travailleurs.
Le travail au noir en agriculture étant majoritairement lié à la sous-déclaration, nos résultats sont vraisemblablement peu biaisés. La crainte d’un mauvais report des heures de travail notamment pour le travail saisonnier justifie que nous n’estimions pas les différentes demandes de travail.
Enfin, nous sommes tributaires des catégories de la statistique nationale notamment concernant la définition de la main-d’œuvre. Si la distinction entre main-d’œuvre familiale et main-d’œuvre salariée est nette en ce qui concerne la main-d’œuvre permanente, elle l’est moins en ce qui concerne la main-d’œuvre saisonnière.
En effet, comme nous l’avons vu dans l’encadré 3 (p.50), les travaux effectués occasionnellement par les membres de la famille vivant loin de l’exploitation sont inclus dans le travail saisonnier.
Le poids particulièrement important du travail saisonnier dans le secteur des fruits et légumes nous permet cependant de penser que la main-d’œuvre salariée saisonnière est largement plus nombreuse que la main- d’œuvre saisonnière constituée de la famille vivant loin de l’exploitation.
Vous pouvez télécharger ce travail de mémoire (en PDF ci-dessousfichier).