Scénarios d'aménagement des activités de pêche dans …archimer.ifremer.fr/doc/2008/rapport-4517.pdf · économique d’une méduse (Mnemiopsis leydi) sur la pêcherie d’anchois

Scénarios d’aménagement des activités de pêche dans la bande côtière bretonne

Rapport final : deuxième partie Berthou P., Bertignac M., Biseau A., Daurès F., Fifas S.,

Forest A., Guyader O., Herfaut J., Laurans M., Leblond E.,

Peronnet I., Rochet M.J., Talidec C., Ifremer

Boncoeur J., Curtil O., Le Floch P., Le Gallic B., Université de

Bretagne Occidentale

Macher C., Thébaud O., Ifremer, Université de Bretagne

Occidentale

Boude J.P., Lesueur M., Mettouchi M., Agrocampus Rennes

Mars 2008

Ce projet de recherche bénéficie du soutien financier de la Région Bretagne, du conseil général du Morbihan et de la communauté d’agglomération du pays de Lorient, dans le cadre du XIIième contrat de plan Etat-Région

Le présent document constitue le rapport final de l’étude cofinancée par la Région Bretagne dans le cadre du XIIème contrat de plan Etat-Région. Son contenu n’engage que ses auteurs.

Scénarios d’aménagement des activités de pêche dans la bande côtière bretonne

Rapport Final : deuxième partie

Responsables scientifiques :

- pour Ifremer : Catherine Talidec, responsable du département Sciences et Technologie Halieutiques, Ifremer, Lorient [email protected] Ifremer 8 rue François Toullec 56100 Lorient.

- pour l’UBO : Jean Boncoeur, professeur à l’Université de Bretagne Occidentale [email protected] UBO-CEDEM 12, rue de Kergoat CS 93837 29238 Brest Cedex 3

- pour Agrocampus Rennes : Jean Pierre Boude, professeur à Agrocampus Rennes [email protected] Agrocampus Rennes (ENSAR) 65, rue de St Brieuc CS 84215 35042 Rennes cedex

juillet 2008

mailto:[email protected]

sommaire

Scénarios d’aménagement des activités de pêche dans la bande côtière bretonne juillet 2008

1. Approches théoriques .......................................................................................................................4

1.1. Contrôle de l’invasion biologique d’une pêcherie côtière par un compétiteur spatial : modélisation bioéconomique et étude du cas de la baie de St-Brieuc...........................................4 1.1.1. Le modèle ............................................................................................................................5 1.1.2. Illustration numérique : le cas de la baie de St-Brieuc ......................................................21 1.1.3. Conclusion .........................................................................................................................40

1.2. Un modèle de gestion halieutique spatialisée ............................................................................41 1.2.1. Module biologique et technique .........................................................................................42 1.2.2. Equilibre bioéconomique sous hypothèse de libre accès dans les deux zones (scénario I)52 1.2.3. Equilibre bioéconomique sous hypothèse d’accès contrôlé dans une zone et d’accès libre dans l’autre zone (scénario II)......................................................................................................55 1.2.4. Conclusion .........................................................................................................................76

2. Méthodologies développées ...........................................................................................................77

2.1. enquêtes......................................................................................................................................77 2.1.1. enquêtes sur l’activité des navires de pêche.....................................................................77 2.1.2. enquêtes économiques......................................................................................................80

2.2. typologies de la flotte ..................................................................................................................83 2.2.1. Quelques définitions : les opérations de pêche, les métiers et les flottilles.......................83 2.2.2. Traitements préliminaires des données d’activité..............................................................84 2.2.3. La méthode Ifremer de stratification de la flotte de pêche.................................................90 2.2.4. Conclusion .........................................................................................................................95

2.3. effets économiques induits de la pêche côtière..........................................................................95 2.4. Mesure des résultats économiques de la pêche professionnelle bretonne : Comparaison des

méthodes à base de données comptables et d’enquêtes de terrain..........................................101 2.4.1. Cas d’étude et échantillons..............................................................................................102 2.4.2. Comparaison des résultats économiques obtenus à l’aide des deux méthodes ............106 2.4.3. Conclusion .......................................................................................................................114

2.5. Estimation des rejets des bateaux de pêche par l’observation des captures à bord ...............115 2.5.1. Méthode ...........................................................................................................................115 2.5.2. Résultats ..........................................................................................................................118

3. Conclusion......................................................................................................................................121

4. Production scientifique et valorisation........................................................................................123

4.1. Articles et chapitres d’ouvrages collectifs .................................................................................123 4.2. communications lors de colloques ............................................................................................124 4.3. rapports scientifiques ................................................................................................................129 4.4. organisation d’un colloque ........................................................................................................129

5. Références citées ou consultées .................................................................................................130

6. Annexe : Questionnaire d’enquête téléphonique sur la pêche récréative...............................145


1. Approches théoriques

1.1. Contrôle de l’invasion biologique d’une pêcherie côtière par un compétiteur spatial : modélisation bioéconomique et étude du cas de la baie de St-Brieuc1

Selon l’article 8(h) de la Convention sur la Diversité Biologique de 1992, une espèce exotique invasive est une espèce qui est introduite, s’établit et se répand dans un écosystème, causant des dommages environnementaux et économiques par ses effets sur les habitats et les espèces autochtones. Afin d’estimer la perte de bien-être due à l’invasion, il est nécessaire de mettre en relation un modèle écologique et un modèle économique (Perrings et al., 2000). La littérature sur cette question connaît une forte croissance depuis le début de l’actuelle décennie (pour une revue de la littérature consacrée à l’analyse économique des invasions biologiques terrestres, cf. Olson, 2006).

Knowler et Barbier (2000) étudient le cas d’une espèce invasive marine sans valeur commerciale, entrant en compétition avec une espèce autochtone exploitée par la pêche. Ils définissent le coût social de l’invasion comme la différence entre les rendements procurés à l’équilibre par l’exploitation de l’espèce native, avant et après l’invasion. Leur analyse théorique est suivie par une étude de cas empirique, consacrée à l’impact économique d’une méduse (Mnemiopsis leydi) sur la pêcherie d’anchois de la Mer Noire.

Dans ce chapitre, nous reprenons l’approche méthodologique de Knowler et Barbier, que nous élargissons à l’étude du rendement économique d’un programme de contrôle de l’invasion. Menée à l’aide d’un modèle bioéconomique simple, notre analyse prend appui sur le cas de la pêcherie de coquille Saint-Jacques de la Baie de St-Brieuc. Comme d’autres zones côtières de la façade Manche-Atlantique, cette baie est envahie par une espèce exotique, la crépidule (Crepidula fornicata). Originaire d’Amérique du Nord, ce gastéropode filtreur dénué de valeur commerciale a été introduit accidentellement au milieu du XXème siècle sur les côtes françaises, où il s’est ensuite développé (Blanchard, 1995). La crépidule agit comme un compétiteur spatial vis-à-vis de la coquille St-Jacques. En colonisant les fonds, elle réduit en effet les habitats appropriés à la sédentarisation des juvéniles de cette espèce à l’issue de leur vie larvaire. L’expansion de la crépidule constitue ainsi une menace à long terme pour la viabilité des pêcheries de coquille St-Jacques. En Baie de St-Brieuc, ce processus

1 Le contenu de ce chapitre a fait l’objet d’une publication dans la revue Agricultural and Resource Economic Review (Frésard et Boncoeur, 2006a). Ce travail fait suite à une analyse centrée sur le cas de la Rade de Brest, qui a été développée dans le cadre des programmes INVABIO I et INVABIO II (Frésard et Boncoeur, 2006b). Les auteurs remercient Michel Blanchard, Laurent Chauvaud, Spyros Fifas, Laurent Guérin, Olivier Guyader, Dominique Hamon, Alain Menesguen, Yves-Marie Paulet, Michel Soulas, Olivier Thébaud et Gérard Thouzeau pour leur aide documentaire et leurs avis. Ils remercient également Muriel Travers pour son aide précieuse en matière d’économétrie, et trois rapporteurs anonymes pour leur revue attentive d’une première version du manuscrit.

0BApproches théoriques 5

invasif a conduit à la définition et à la mise en oeuvre d’un programme de contrôle fondé sur des campagnes annuelles de dragage (Anon., 2005).

Le chapitre est organisé en deux sections. La première est consacrée au modèle théorique. La seconde propose une illustration numérique, fondée sur le cas de la baie de St-Brieuc.

1.1.1. Le modèle Pour représenter la dynamique combinée du stock invasif et du stock natif, nous développons un modèle bioéconomique de compétition entre deux espèces, dérivé de celui de Flaaten (1991)2 . Dans cette section, nous présentons successivement i) les hypothèses du modèle ; ii) les équations traduisant ces hypothèses en termes formels ; iii) une analyse du modèle à l’équilibre ; iv) un scénario alternatif concernant la fonction d’extraction de l’espèce invasive, appelé « hyperdéplétion ».

1.1.1.1. Hypothèses

Hypothèse 1

Nous considérons une pêcherie affectée par la prolifération d’une espèce exotique envahissante. Cette invasion est la seule perturbation environnementale considérée.

Hypothèse 2

Seules les conséquences de la prolifération de l’espèce invasive sur le stock de l’espèce native sont considérées. D’autres impacts possibles de l’invasion, comme une modification de la biodiversité ne sont pas examinés.

Hypothèse 3

L’espèce invasive agit en tant que compétiteur spatial de l’espèce native. Cette compétition est asymétrique : alors que la prolifération de l’espèce invasive réduit la capacité de charge de l’écosystème pour le stock natif, la présence de l’espèce native ne gêne pas le développement de l’espèce invasive. Nous supposons que la croissance incontrôlée du stock invasif conduit à l’extinction du stock natif, la totalité de l’habitat de l’espèce native étant progressivement envahi par l’espèce invasive.

Hypothèse 4

Un modèle global logistique déterministe en temps continu est utilisé pour représenter la dynamique naturelle du stock invasif, ainsi que celle du stock natif (hors invasion). Dans un tel modèle, le stock considéré est supposé homogène (on fait donc abstraction des différences d’âge et de sexe entre les individus qui le composent) et sa dynamique naturelle (c’est-à-dire hors exploitation) est gouvernée, dans un environnement supposé

2 À la différence de cet auteur, nous supposons que la compétition entre les deux stocks est asymétrique, et qu’elle

affecte la capacité de charge de l’écosystème plutôt que le taux de croissance intrinsèque. En outre, dans notre modèle, l’élasticité de la capture par unité d’effort relativement à l’abondance du stock n’est pas nécessairement égal à un.


6 0BApproches théoriques

stable, par deux paramètres : le taux de croissance intrinsèque de l’espèce3 et la capacité de charge de l’écosystème. Dans la version du modèle en temps continu, le taux instantané de croissance naturelle du stock est une fonction linéaire décroissante de l’écart relatif entre sa biomasse et la capacité de charge de l’écosystème.

Hypothèse 5

Nous supposons que le processus invasif est spatialement homogène, c’est-à-dire que la densité de l’espèce invasive augmente à un taux uniforme dans toutes les parties de la zone d’habitat de l’espèce native, réduisant progressivement les chances de survie de cette dernière. Dans notre modèle, l’impact de l’invasion prend la forme d’une relation négative entre la biomasse du stock invasif et la capacité de charge de l’écosystème pour le stock natif.

Hypothèse 6

Pour chaque espèce, on suppose une élasticité unitaire des captures par unité d’effort (CPUE) par rapport à la biomasse du stock4 . Cette hypothèse classique de la modélisation bioéconomique des pêcheries revient à supposer que le taux de mortalité par pêche est proportionnel à l’effort de pêche. Dans ce cas, la CPUE est reliée à la biomasse par un simple coefficient de proportionnalité, appelé « coefficient de capturabilité »5 .

Hypothèse 7

Les prix et coûts unitaires sont exogènes.

Hypothèse 8

On fait abstraction du progrès technique.

1.1.1.2. Equations

Pour chaque stock, la variation de la biomasse X est égale à la différence entre son accroissement naturel N et la mortalité par pêche Y :

(1) dXi

dt= Ni − Yi (i =1,2)

où l’indice 1 correspond à l’espèce native et l’indice 2 à l’espèce invasive. L’accroissement naturel de la biomasse de chaque stock suit une loi logistique6 :

3 Ce taux est celui que l’on observe lorsque les facteurs environnementaux (espace, nourriture, prédation...) ne sont

pas limitants. 4 Cette hypothèse sera remise en cause en 2.4. 5 Ce coefficient est susceptible d’évoluer au cours du temps sous l’effet du progrès technique, dont il est fait

abstraction ici (hypothèse 8). 6 Sibly et al. (2005) ont testé sur 1780 populations biologiques une version plus générale de ce modèle, dans

laquelle la relation décroissante entre taux de croissance naturelle et biomasse du stock n’est pas astreinte à la linéarité :



(2) Ni = ri Xi 1−Xi

Ki

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1,2)

où :

ri est le taux de croissance intrinsèque du stock i Ki est la capacité de charge de l’écosystème pour le stock i

Pour chaque stock, la relation entre les CPUE et la biomasse s’écrit :

(3) Yi

Ei= qi Xi (i =1,2)

où :

Ei représente l’effort de pêche déployé pour l’exploitation du stock i qi est le coefficient de capturabilité

La relation suivante décrit la compétition asymétrique entre le stock invasif et le stock natif :

(4) K1 = K1max 1−X2

K2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (X2 ≤ K2 )

où :

K1max est la capacité de charge de l’écosystème pour l’espèce native en situation de pré-invasion

Selon cette relation, la capacité de charge de l’écosystème pour le stock natif décroît et tend vers zéro au fur et à mesure que le stock invasif augmente et tend vers sa propre capacité de charge (avec une loi logistique, l’équilibre vers lequel tend le système est asymptotique).

Enfin, pour chaque activité d’exploitation, nous écrivons le profit (πi) comme la différence entre la valeur débarquée et le coût de l’effort de pêche :

(5) π i = PiYi − Ci Ei (i =1,2)

où :

Pi est le prix au débarquement de l’espèce i Ci Est le coût unitaire de l’effort de pêche pour l’exploitation du stock i

Dans le cas de l’espèce invasive, réputée sans valeur marchande, le prix au débarquement est nul (P2 = 0)7 . Son coût d’extraction n’étant pas nul (C2 > 0), le «

N = rX 1− (X /K)θ[ ]

Pour la majorité des populations étudiées, ils obtiennent un coefficient θ inférieur à 1 (relation strictement concave entre N et X). Ce résultat suggère que les populations qui sont au-dessus de leur capacité de charge sont lentes à décliner, tandis que celles qui sont au-dessous de leur capacité de charge sont rapides à croître.

7 Nous faisons ici abstraction d’éventuels coûts de traitement des quantités débarquées de l’espèce invasive. Dans la

réalité, le traitement de ces quantités peut être source de sérieux problèmes, de sorte que la prise en compte des coûts qu’il suscite peut conduire à affecter à l’espèce invasive un prix au débarquement négatif.



profit » procuré par l’exploitation de cette espèce est nécessairement négatif (π 2 < 0 dès lors que E2 > 0). Dans le cas de l’espèce native en revanche, le prix au débarquement est strictement positif (P1 > 0), ce qui, lorsque certaines conditions sont remplies, ouvre la possibilité d’une exploitation rentable du stock (π 1 ³ 0). Dans la mesure où le coût de l’effort de pêche inclut l’ensemble des coûts d’usage et d’opportunité du capital et du travail mobilisés pour exploiter ce stock, l’écart positif entre valeur débarquée et coût de l’effort de pêche (ci-dessus appelé « profit ») correspond, en situation d’équilibre biologique, à la rente de ressource.

1.1.1.3. Equilibre du système

Dans cette section, nous supposons que le modèle est à l’équilibre biologique, c’est-à-dire que la variation temporelle de chacun des stocks est nulle :

(6) dXi

dt= 0 (i =1,2)

Nous étudions ce genre de situation dans une optique de statique comparative, c’est-à-dire sans nous préoccuper de la façon dont la situation d’équilibre considérée est atteinte. À cette limite s’en ajoute une seconde, qui est l’impossibilité de prendre en compte la préférence pour le présent dans une analyse purement statique. De ce fait, le critère d’optimalité que nous utilisons dans cette section correspond au cas particulier où le taux d’actualisation du régulateur de la pêcherie est nul (ces deux limites seront levées dans la seconde section du chapitre).

Sans programme de contrôle de l’invasion, l’équilibre biologique du système est atteint uniquement une fois que l’espèce invasive a complètement supplanté l’espèce native (équilibre asymptotique). En revanche, avec un programme de contrôle, le stock invasif peut être stabilisé à un niveau laissant une certaine place au stock natif, ce qui offre la possibilité d’une exploitation durable de ce dernier.

Nous présentons tout d’abord les conséquences de l’hypothèse d’équilibre sur chaque stock et sur l’activité d’exploitation de celui-ci. Nous déterminons ensuite le niveau optimal de contrôle du stock invasif et le coût social de l’invasion.

1.1.1.3..1 Relations d’équilibre pour chaque stock

Pour chaque stock considéré isolément, les équations présentées à la section précédente sont celles du modèle standard de la théorie bioéconomique des pêches, dit modèle de Gordon-Schaefer (d’après Gordon, 1954 ; Schaefer, 1954, 1957). L’équilibre biologique obtenu pour chacun d’eux est donc conforme aux enseignements de ce modèle, la seule innovation résidant dans le fait que l’équilibre de l’espèce native est sous la dépendance de l’équilibre de l’espèce invasive, du fait de la relation de compétition biologique (4).

D’après la relation (1), la condition d’équilibre (6) implique que, pour chaque stock, le flux de capture soit égal à la variation naturelle de la biomasse. Ce flux de capture peut être qualifié de « soutenable » (ou durable) car, sous des conditions environnementales



stables, il peut être soutenu indéfiniment avec un effort de pêche constant. En combinant la condition d’équilibre (6) avec les relations (1) et (2), nous pouvons exprimer, pour chaque stock, le flux de capture soutenable en fonction de la biomasse d’équilibre :

(7) Yi = ri Xi 1−Xi

Ki

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (Xi ≤ Ki ) (i =1,2)

En combinant ensuite (7) avec (3), nous exprimons, pour chaque stock, la biomasse et la capture d’équilibre en fonction de l’effort de pêche :

(8) Xi = Ki 1−qi Ei

ri

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (Ei ≤ qi /ri ) (i =1,2)

(9) Yi = qi EiKi 1−qi Ei

ri

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (Ei ≤ qi /ri ) (i =1,2)

Il ressort des deux relations ci-dessus que la biomasse et la capture d’équilibre sont respectivement une fonction linéaire décroissante et une fonction quadratique concave de l’effort de pêche. Le niveau maximum de captures dans le long terme (fréquemment désigné par le sigle MSY, pour maximum sustainable yield) est égal à (riKi / 4) et les niveaux d’équilibre de biomasse et d’effort correspondant sont respectivement (Ki / 2) et (ri / 2qi). Si, dans le long terme, l’effort de pêche dépasse le niveau correspondant au MSY, la capture d’équilibre devient une fonction décroissante de l’effort. La biomasse et les captures d’équilibre tendent vers zéro lorsque l’effort tend vers (ri / qi).

Les équations (8) et (9) dépendent du niveau de la capacité de charge de l’écosystème pour l’espèce considérée. En ce qui concerne l’espèce native (i = 1), cette variable est négativement influencée par le niveau d’équilibre de la biomasse du stock invasive (i = 2), du fait de la relation (4). Ce phénomène est illustré par la Figure 1(dans laquelle on a supposé, à titre purement illustratif, un taux d’invasion de 30%).



Pas d’invasion : K1 = K1max Avec invasion : K1 < K1max

E1

X1

X1 (E1)

E1

X1

Y1 (E1)

Figure 1. Impact de l’invasion sur la biomasse et la capture d’équilibre du stock natif

L’utilisation de (5) permet enfin de déterminer la rentabilité de l’exploitation de chaque stock à l’équilibre. En ce qui concerne l’espèce invasive, cette exploitation s’effectue nécessairement à perte, puisque le prix au débarquement est nul (P2 = 0). Pour cette espèce, la perte d’exploitation est, en valeur absolue, égale au coût total de l’effort :

(10) π 2 = −C2E2

Dans le cas de l’espèce native, le prix au débarquement est positif (P1 > 0), de sorte que le profit d’équilibre (ou rente de ressource) dépend à la fois de la quantité pêchée et de l’effort déployé à cet effet. Il peut, selon les circonstances, être positif, négatif ou nul. Comme la capture d’équilibre dépend elle-même de l’effort de pêche d’après la relation (9), en combinant cette dernière avec (5) on peut exprimer la rente de ressource comme une fonction du seul effort :

(11) π1 = P1q1E1K1 1−q1E1

r1

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ − C1E1 (E1 ≤ q1 /r1)



Selon cette relation, la rente de ressource est une fonction quadratique concave de l’effort. Elle ne peut être positive que si la capacité de charge pour le stock natif est supérieure à :

(12) ˜ K 1 =C1

P1q1

Si K1 est supérieur à ce seuil de rentabilité, la rente maximale (MEY) est :

(13) π1* =

P1r1K1

41−

˜ K 1K1

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

(K1 ≥ ˜ K 1)

L’expression ci-dessus étant une fonction croissante de K1, on vérifie que la rente maximale procurée par l’exploitation du stock natif à l’équilibre est négativement influencée par le niveau d’équilibre du stock invasif.

1.1.1.3..2 Programme optimal de contrôle et coût social de l’invasion

Nous considérons maintenant le programme optimal de contrôle de l’espèce invasive, sous l’hypothèse d’équilibre biologique. À cet effet, nous supposons que l’espèce native est exploitée de manière optimale (dans un cadre statique), c’est-à-dire que le niveau d’effort de pêche y est fixé de façon à maximiser la rente de ressource en situation d’équilibre. Ce niveau d’effort dépend de la capacité de charge de l’écosystème pour le stock natif (K1) et, par conséquent, du niveau d’équilibre de la biomasse du stock invasif (X2). Le problème est alors de déterminer le niveau optimal de contrôle de la biomasse de l’espèce invasive, c’est-à-dire le niveau maximisant le surplus global du système formé par l’exploitation des deux stocks en situation d’équilibre biologique. Ce surplus global est défini comme la rente maximale procurée par l’exploitation du stock natif (pour un niveau donné du stock invasif), diminuée du coût de contrôle de l’espèce invasive (permettant d’obtenir le niveau du stock invasif pris en compte dans le terme précédent):

(14) π = π1* + π 2

On peut appeler π « surplus global du programme de contrôle », ou encore « rente écosystémique » (dans la mesure où π représente le flux net de richesse généré, à l’équilibre, par l’exploitation conjointe des deux ressources en interaction biologique).

Afin de déterminer le niveau d’équilibre du stock invasif maximisant π, exprimons chacun des deux éléments le composant comme une fonction de X2.

En combinant (4) et (13), nous obtenons la fonction π1*(X2) :



(15) π1* (X2 ) =

P1r1K1max

41−

X2

K2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ 1−

K2 − ˜ X 2K2 − X2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

(X2 ≤ ˜ X 2 )

où :

(16) ˜ X 2 = K2 1−˜ K 1

K1max

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

est le niveau du stock invasif conduisant la capacité de charge de l’écosystème pour le stock natif au point mort ( X2 = ˜ X 2 ⇒ K1 = ˜ K 1 ⇒ π1* = 0). Tant que X2 est en dessous de ce niveau, la fonction π1*(X2) est strictement positive, décroissante et convexe (Figure 2). Elle atteint les valeurs suivantes :

(17) π1max* =

P1r1K1max

41−

˜ K 1K1max

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

lorsque X2 = 0

(18) π1* = 0 lorsque X2 = ˜ X 2

La valeur représente la rente maximale de la pêcherie non envahie, ou encore celle que retrouverait cette dernière si l’on parvenait à éradiquer totalement l’espèce invasive.

π1max*

*1maxπ

2X%02X

*1π

Figure 2. Rente optimale procurée par l’exploitation du stock natif en fonction du niveau d’équilibre du stock invasif.

On obtient ensuite la fonction π2(X2) en combinant (10) avec (8), cette dernière étant considérée pour (i = 2). Exprimée en valeur absolue, cette fonction s’écrit :



(19) π 2 (X2 ) =C2r2

q21−

X2

K2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (X2 ≤ K2 )

Selon la relation ci-dessus, le coût total d’exploitation du stock invasif (c’est-à-dire, au signe près, la perte générée par cette exploitation) est une fonction linéaire décroissante de sa biomasse d’équilibre (Figure 3). En effet, le coût est proportionnel à l’effort, qui est lui-même en relation linéaire décroissante avec la biomasse d’équilibre (cf. (8)). Le coût d’exploitation du stock invasif prend les valeurs suivantes :

(20) π 2 =C2r2

q2lorsque X2 = 0

(21) π 2 = 0 lorsque X2 = K2

La valeur fournie par (21) correspond à la stratégie de laisser-faire : aucune action n’est menée pour contrôler le stock invasif, qui n’atteint alors un équilibre que lorsqu’il a rejoint sa capacité de charge (équilibre asymptotique). À l’autre extrême, la valeur fournie par (20) correspond à une stratégie d’éradication, destinée à ramener à zéro le stock invasif.

2π

2X2K

2 2

2

C rq

0 Figure 3. Coût d’extraction du stock invasif en fonction du niveau d’équilibre de sa

biomasse

On touche cependant ici à une limite de l’analyse en termes d’équilibre statique. En réalité, dans le modèle de Gordon-Schaefer, le stock exploité ne peut tendre vers zéro que de façon asymptotique, car la CPUE lui est inversement proportionnelle. Il en résulte que le stock ne peut être maintenu à un niveau infiniment proche de zéro que moyennant un effort maintenu en permanence au niveau (r2 / q2). On peut appeler cette situation « éradication asymptotique », ou « quasi-éradication ». Si, du point de vue de l’espèce native, l’effet de cette quasi-éradication est pratiquement le même que celui d’une éradication totale, du point de vue du programme de contrôle, le bilan est très différent : en cas d’éradication totale, l’effort de contrôle peut s’arrêter une fois le résultat obtenu (sous réserve qu’il n’y ait pas de nouvelle introduction de l’espèce invasive) ; en cas de quasi-éradication en revanche, l’effort doit être maintenu de façon permanente, sinon le processus invasif redémarre. En termes économiques, cette différence a tout lieu d’être significative, car le coût total d’extraction de l’espèce



invasive est, à l’équilibre, d’autant plus fort que le stock doit être maintenu à un faible niveau (cf. figure 3).

En combinant (14), (15) et (19), nous pouvons maintenant exprimer la rente écosystémique π comme une fonction de la biomasse stabilisée de l’espèce invasive :

(22) π (X2 ) = π 1* (X2 ) − π 2 (X2 )

Sur la Figure 4, la rente écosystémique est représentée par la distance verticale entre la courbe convexe représentant π1*(X2) et la droite représentant ⎜π2 (X2)⎜. La partie hachurée correspond à la zone où cette rente est positive.

*1maxπ

2K2X% 2X

2 2

2

C rq

*1π

0

|π2|

Figure 4. Rente écosystémique en fonction du niveau de biomasse invasive stabilisée

Le programme de contrôle est socialement rentable s’il permet de dégager une rente écosystémique positive, c’est-à-dire s’il existe un niveau (non-négatif) de biomasse de l’espèce invasive vérifiant :

ˆ X 2

(23) π1* ( ˆ X 2 ) = π 2 ( ˆ X 2 )

Cette exigence est satisfaite si et seulement si l’ordonnée à l’origine de la courbe représentant π1*(X2) est supérieure ou égale à celle de la droite représentant ⎜π2(X2)⎜, c’est-à-dire si la rente de ressource maximale procurée par l’exploitation de l’espèce native en l’absence d’invasion est au moins égale au coût de quasi-éradication du stock invasif :

(24) C2r2

q2≤ π1max

*

Si cette condition est satisfaite, l’intersection entre la courbe convexe π1*(X2) et la droite ⎜π2(X2)⎜ est unique et représente le seuil de rentabilité sociale du programme de contrôle (à ne pas confondre avec le seuil de rentabilité de l’exploitation de l’espèce native, qui ne prend pas en compte le coût d’exploitation de l’espèce invasive) :

(25) X2 < ˆ X 2 ⇔ π > 0



Le stock invasif étant supposé en dessous de ce seuil, la distance verticale entre la courbe convexe représentant π1*(X2) et la droite représentant ⎜π2(X2)⎜ s’accroît lorsque X2 tend vers zéro. Ainsi, le programme optimal de contrôle de l’espèce invasive ( ) suit la règle du « tout ou rien » impliquant, selon que la condition (24) est satisfaite ou non, la quasi-éradication de l’espèce invasive (26a) ou bien un laisser-faire complet face à l’invasion (26b)

E2* , X2

*

8 :

(26a) C2r2

q2≤ π 1max ⇒

E2* = r2 /q2

X2* = 0+

⎧ ⎨ ⎪

⎩ ⎪ quasi-éradication optimale

(26b) C2r2

q2> π 1max ⇒

E2* = 0

X2* = K2

−

⎧ ⎨ ⎪

⎩ ⎪ laisser-faire optimal

Dans chacune des deux relations ci-dessus, l’exposant + ou - accompagnant la valeur d’équilibre optimale du stock invasif est utilisé pour rappeler qu’il s’agit d’un équilibre asymptotique.

Dans le premier cas (quasi-éradication optimale), la rentabilité de l’exploitation de l’espèce native est restaurée (quasiment) à son niveau antérieur à l’invasion, mais au prix d’un effort permanent d’extraction de l’espèce invasive, en vue de maintenir celle-ci à un niveau proche de zéro. La rente écosystémique (π) reste donc durablement affaiblie par l’invasion biologique, contrairement à la rente de ressource procurée par l’exploitation de l’espèce native (π1).

Dans le second cas (laisser-faire optimal), l’inaction face à l’invasion biologique conduit à l’arrêt de l’exploitation de l’espèce invasive. Cet arrêt se produit dès que le stock invasif franchit le seuil , et n’est donc pas asymptotique, contrairement à la disparition du stock natif. La rente écosystémique et la rente de ressource sont toutes les deux nulles dans ce cas.

˜ X 2

Ces considérations nous permettent de calculer le coût social de l’invasion (tel qu’on peut l’appréhender dans une optique de statique comparative). Selon Knowler et Barbier (2000), l’impact économique d’une invasion biologique affectant l’exploitation d’une ressource native est la différence entre la rente de ressource procurée par cette exploitation en situation d’équilibre, avant et après l’invasion. Dans le cas étudié ici (et contrairement au cas de figure envisagé par Knowler et Barbier), l’invasion fait l’objet d’un programme de contrôle, ce qui conduit à remplacer la notion de rente de ressource (π1) par celle de rente écosystémique (π = π1 + π2). Par ailleurs, afin de ne pas imputer au compte de l’invasion des coûts supplémentaires qui seraient dus à des inefficacités de gestion, il convient de faire l’hypothèse que, dans chaque état du monde, l’écosystème est géré de façon rationnelle. On peut donc, en suivant la démarche des deux auteurs précités, définir le coût social de l’invasion comme la différence entre la rente écosystémique optimale avant et après l’invasion (dans la situation antérieure à

8 Dans le cas particulier où la courbe représentant la rente de ressource de l’espèce native et la droite représentant le

coût de contrôle de l’espèce invasive ont même ordonnée à l’origine (C2r2 /q2 = π1max), ces deux stratégies extrêmes sont économiquement équivalentes.



l’invasion, la rente écosystémique se ramène à la rente de ressource procurée par l’espèce native ; dans la situation post-invasion, elle est égale à la rente de ressource de l’espèce native, diminuée du coût de contrôle de l’espèce invasive). Soit, en valeur absolue :

(27) CSinv = π1max* − π *

Si la condition (24) n’est pas satisfaite, c’est-à-dire si la rente de ressource maximale de l’espèce native hors invasion est inférieure au coût de quasi-éradication de l’espèce invasive, le contrôle de l’invasion ne peut être socialement rentable à l’équilibre, ce qui rend la stratégie de laisser-faire optimale face à l’invasion (cf. (26a) supra). Dans ce cas, la rente écosystémique post-invasion est nulle, et le coût social de l’invasion est égal, en valeur absolue, à la rente de ressource de l’espèce native hors invasion. En sens inverse, si la condition (24) est satisfaite, le contrôle de l’invasion devient socialement rentable à l’équilibre et la stratégie de quasi-éradication devient optimale (cf. 26b supra). Dans ce cas, la rente de ressource est restaurée à son niveau pré-invasion et le coût social de l’invasion est égal, en valeur absolue, au coût de quasi-éradication de l’espèce invasive. Ces résultats sont synthétisés dans la relation suivante :

(28) CSinv = min π1max* ;C2r2

q2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

1.1.1.4. Hyperdéplétion

Dans cette section, nous nous intéressons à une variante du modèle de base présentée ci-dessus. Cette variante a trait à la technique d’extraction de l’espèce invasive. Au lieu de retenir l’hypothèse standard d’une élasticité unitaire des CPUE vis-à-vis de la biomasse du stock invasif (scénario de base, dit « de proportionnalité »), nous supposons maintenant que cette élasticité est supérieure à un (mais constante). Nous remplaçons donc, pour le stock invasif, la relation (3) par :

(29) Y2

E2= q2 X2

α

où q2 est un paramètre positif, et α un paramètre supérieur à 1 représentant l’élasticité de la CPUE par rapport au stock. Qualifiée d’« hyperdéplétion » par Hilborn et Walters (1992), cette conjecture paraît intéressante pour appréhender la grande difficulté que l’on éprouve fréquemment à éradiquer un stock invasif. Elle implique en effet que, dans cette opération, la CPUE diminue à un rythme plus rapide que la biomasse du stock.

Dans le scénario d’hyperdéplétion, la relation d’équilibre entre biomasse du stock invasif et effort d’exploitation de ce stock s’écrit :

(30) E2 =r2

q2X2

1−α 1−X2

K2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (X2 ≤ K2 )

La relation d’équilibre entre effort et biomasse cesse donc d’être linéaire. À partir d’une telle relation, on ne peut généralement pas exprimer analytiquement X2 en termes de E2. Son examen indique cependant que, pour tout X2 compris entre zéro et K2, E2 est positif



et est une fonction de X2 différentiable, strictement décroissante et convexe. Par conséquent, la fonction réciproque X2(E2) est définie et est différentiable, positive, strictement décroissante et convexe pour tout niveau d’effort non négatif9. Elle est égale à K2 quand E2 est nul et a une limite asymptotique nulle quand E2 tend vers l’infini.

D’après la relation (7), le niveau des capture soutenable Y2 est une fonction de la biomasse d’équilibre X2. Comme on vient de le voir, cette dernière est elle-même une fonction de l’effort E2. Par conséquent, Y2 peut aussi être considéré comme une fonction de E2 :

(31) Y2 (E2 ) = Y2 X2 (E2 )[ ]

Les propriétés de cette fonction composée peuvent être dérivées de celles des deux fonctions qui la composent, Y2(X2) et X2(E2). La fonction Y2(E2) est croissante et strictement concave tant que E2 est inférieur à :

r2

2q2

K2

2⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

1−α

Lorsque E2 atteint cette valeur, Y2(E2) est maximale (MSY) et égale à (r2K2/4). Elle devient une fonction décroissante quand E2 dépasse ce point. La fonction Y2(E2) tend asymptotiquement vers zéro lorsque E2 tend vers l’infini (la figure 5 compare les courbes représentatives des relations d’équilibre X2(E2) et Y2(E2), dans le scénario d’hyperdéplétion étudié ici et dans le scénario de proportionnalité caractérisant le modèle de base).

9 Un résultat similaire serait être obtenu avec la variante du modèle logistique simple étudiée par Sibly et al. (2005),

selon laquelle :

N 2 = r2 X2 1− (X2 /K2 )θ[ ] à condition que θ soit inférieur à 1. L’implication de θ < 1 sur la relation entre la biomasse d’équilibre et l’effort de

pêche est similaire à celle du scénario d’hyperdéplétion (α > 1), mais le mécanisme d’action est différent : il résulte d’un changement dans le taux de croissance de la population plutôt que d’une modification de la capturabilité.



2E

2X

2K

2

2K

2E

2Y

2X

2E

2E

2K

2Y

2

2K

2 2

4r K

2

2

lim 0XE

=→ +∞

2

2 lim 0Y E

=→+∞

α = 1 α > 1

Scénario de proportionnalité Scénario d’hyperdéplétion Figure 5. Relations d’équilibre entre l’effort d’extraction, la biomasse et les captures de

l’espèce invasive

La forme que prend la courbe X2(E2) lorsque E2 augmente indéfiniment indique que la quasi-éradication du stock invasif, au sens où nous avons défini cette expression à la section 2, n’est pas possible dans le scénario d’hyperdéplétion. On peut certes amener le stock invasif à un niveau d’équilibre arbitrairement faible10 en acceptant de consacrer à cette opération un volume suffisant d’effort permanent mais, contrairement au scénario de proportionnalité, ce volume d’effort n’est pas borné supérieurement.

Pour obtenir le niveau d’équilibre du stock invasif permettant de maximiser la rente écosystémique, il faut, comme dans le modèle de base, exprimer la rente de ressource de l’espèce native et le coût de contrôle du stock invasif comme des fonctions de X2. La relation π1*(X2), exprimant la rente optimale de ressource de l’espèce native comme une fonction du niveau d’équilibre du stock invasif, reste inchangée (cf. relation (15) et figure 3 supra). En effet, aucune des conditions définissant l’exploitation du stock natif n’a été modifiée par rapport au modèle de base. Il n’en va pas de même pour la relation π2(X2), qui exprime la perte d’exploitation du stock invasif en fonction du niveau d’équilibre de celui-ci. En combinant (30) avec (10) pour (i = 2) et en prenant la valeur absolue du résultat de cette opération, on obtient le coût de maintien du stock invasif à un niveau d’équilibre X2 donné :

(32) π 2 (X2 ) =C2r2

q2X2

1−α 1−X2

K2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (X2 ≤ K2 )

À la différence du modèle de base, dans le scénario d’hyperdéplétion le coût d’exploitation du stock invasif n’est plus une fonction linéaire du niveau d’équilibre de 10 Mais strictement positif.



ce dernier. Dans ce scénario (caractérisé par une élasticité α supérieure à 1), la relation entre les deux variables devient strictement convexe, et le coût d’exploitation ⎜π2(X2)⎜ tend vers l’infini lorsque le stock d’équilibre (X2) tend vers zéro (Figure 6) (cette dernière propriété reflète l’impossibilité de la quasi-éradication dans le scénario d’hyperdéplétion).

2π

2X2K0

2

2

lim0X

π = +∞

→

Figure 6. Coût d’extraction du stock invasif en fonction du niveau d’équilibre de sa

biomasse, sous hypothèse d’hyperdéplétion

Comme dans le modèle de base (cf. supra, Figure 4), on peut lire graphiquement le niveau de la rente écosystémique (π = π1* + π2) en fonction du niveau d’équilibre du stock invasif (X2), comme la distance verticale entre les deux courbes π1*(X2) et ⎜π2(X2)⎜ (cf. Figure 7).

*1maxπ

2K2X% 2X0

*1π

|π2|

Figure 7. Rente écosystémique en fonction du niveau de biomasse invasive stabilisée, sous hypothèse d’hyperdéplétion

Les deux courbes figurant sur ce graphique sont maintenant l’une et l’autre strictement convexes. Dans cette configuration, trois cas sont possibles :



La courbe de coût de contrôle de l’espèce invasive (⎜π2(X2)⎜) n’a aucun point commun avec la courbe de rente de ressource de l’espèce native (π1*(X2)), étant située systématiquement au-dessus de cette dernière.

La courbe ⎜π2(X2)⎜ a deux points d’intersection avec la courbe π1*(X2); entre ces deux points, le coût de contrôle de l’espèce invasive est inférieur à la rente de ressource de l’espèce native, alors qu’il est supérieur à cette dernière à l’extérieur des deux mêmes points (ce cas de figure est celui qui est représenté sur la figure 8)11.

Les deux courbes ont un seul point commun, pour lequel elles ont une tangente commune ; en dehors de ce point, le coût de contrôle de l’espèce invasive est systématiquement supérieur à la rente de ressource de l’espèce native (ce cas se situe à la frontière des deux précédents).

Dans le premier cas, la rente de ressource dégagée par l’exploitation de l’espèce native n’est jamais suffisante pour couvrir le coût de contrôle de l’espèce invasive. La stratégie optimale est alors le laisser-faire, et le coût social de l’invasion, tel qu’il a été défini à la section 2 de ce chapitre, est égal, en valeur absolue, à la rente de ressource maximale de l’espèce native hors invasion ( ). π1max

*

Dans le deuxième cas, les abscisses et des points d’intersection des deux courbes correspondent aux seuils de rentabilité du programme de contrôle de l’invasion : si le stock invasif est stabilisé à un niveau appartenant à l’intervalle ouvert délimité par ces deux seuils, la rente écosystémique est positive :

ˆ X 2aˆ X 2b

(33) ˆ X 2a < X2 < ˆ X 2b ⇔ π > 0

Le programme optimal de contrôle de l’invasion consiste alors à stabiliser la biomasse au niveau X2

* ∈ ˆ X 1a; ˆ X 1b] [ vérifiant :

(34) dπ1

*

dX2=

d π 2

dX2

(étant donné la forme des deux courbes, ce niveau optimal de biomasse du stock invasif existe et est unique dans le cas 2). Dans ce cas, le coût social de l’invasion s’écrit :

(35) CSinv = π 1max* − π (X2

* ) = π1max* − π 1(X2

* ) + π 2 (X2* )

Il est donc égal, en valeur absolue, à la perte de rente de ressource de l’espèce native provoquée par l’invasion, augmentée du coût de contrôle optimal de cette dernière.

Dans le troisième cas, les deux seuils de rentabilité et sont confondus et s’identifient à l’abscisse du point de tangence entre les deux courbes. Stabiliser la biomasse du stock invasif à ce niveau assure une rente écosystémique nulle, alors

ˆ X 2aˆ X 2b

11 Etant donné la forme des deux courbes, les deux points d’intersection ont nécessairement une abscisse strictement

positive et strictement inférieure au seuil de rentabilité de l’exploitation de l’espèce native, lui-même strictement inférieur à la capacité de charge de l’écosystème pour l’espèce native. Aucun de ces deux points ne peut donc correspondre à une stratégie de quasi-éradication ou de laisser-faire.



qu’elle est négative pour tout autre niveau d’équilibre X2 < K2. Ce niveau de biomasse peut donc être considéré comme optimal. Toutefois cet optimum n’est pas unique, dans la mesure où le simple laisser-faire par rapport à l’invasion permet d’obtenir le même résultat économique. Que l’on adopte l’une ou l’autre de ces deux stratégies, le coût social de l’invasion s’identifie, comme dans le cas 1, à la rente de ressource maximale de l’espèce native hors invasion ( ). π1max

*

Le scénario d’hyperdéplétion nous éloigne donc du dilemme du « tout ou rien » qui caractérisait le scénario de proportionnalité : avec une élasticité de la CPUE par rapport à la biomasse du stock invasif supérieure à un, lorsque les conditions bioéconomiques permettant à un programme de contrôle de générer une rente écosystémique positive sont réunies (cas 2 ci-dessus), le programme de contrôle optimal ne s’identifie jamais avec la stratégie de quasi-éradication. Le taux d’invasion optimal est alors tel que le coût marginal du contrôle est égal au bénéfice marginal procuré par le contrôle à l’exploitation de l’espèce native.

1.1.2. Illustration numérique : le cas de la baie de St-Brieuc Cette section propose une illustration numérique du modèle, fondée sur le cas de la pêcherie de coquille St-Jacques de la baie de St-Brieuc et sur le programme d’extraction de crépidules mis en oeuvre dans cette baie. Il convient de préciser que l’exercice est fortement contraint par la faiblesse des données quantitatives disponibles en ce qui concerne le processus invasif. Cette faiblesse conduit à utiliser, pour certains paramètres-clés du modèle, des valeurs conventionnelles jugées « raisonnables » plutôt que de véritables estimations économétriques, limitant du même coup la portée opérationnelle des simulations qui sont réalisées. La section se compose de deux sous-sections. La première est consacrée à la présentation du cas d’étude, à la discussion des hypothèses du modèle en relation avec ce cas, et au calibrage du modèle. La seconde propose une simulation dynamique de l’évolution de la pêcherie, selon différents scénarios concernant le programme de contrôle de l’espèce invasive.

1.1.2.1. Présentation du cas d’étude, discussion des hypothèses et paramétrage du modèle

1.1.2.1..1 Cas d’étude

L’essor de la pêche à la coquille Saint-Jacques en baie de St-Brieuc remonte au début des années 1960. Depuis lors, cette pêcherie a connu des fluctuations importantes, en lien avec les variations naturelles du stock et l’encadrement de la pression de pêche. Au cours des vingt dernières années, les débarquements annuels ont évolué entre 1670 et 7600 tonnes, pour un chiffre d’affaires compris entre 5 et 15 millions d’euros (Fifas et al., 2003). Exploitée par environ 250 navires titulaires d’une licence, la baie de Saint-Brieuc constitue aujourd’hui la deuxième pêcherie de coquille Saint-Jacques à l’échelle nationale (derrière la baie de Seine), représentant près du tiers de la production française de cette espèce (MAP / OFIMER, 2005).

Important gisement de coquille Saint-Jacques, la baie de Saint-Brieuc est également un des secteurs du littoral français les plus colonisés par la crépidule. Celle-ci a été observée pour la première fois dans la baie en 1974 (Dupouy et Latrouite, 1979). Vingt



ans plus tard, le stock était estimé à 250000 tonnes (Hamon et Blanchard, 1994). Le gisement de crépidule occupe environ 200 km², soit un quart de la superficie de la baie, avec des niveaux de colonisation divers selon les zones : 20% des fonds ont un recouvrement par les crépidules supérieur à 20% et 4% des fonds ont un recouvrement compris entre 70% et 100% (Hamon et al., 2002). La crépidule est majoritairement présente dans la partie Ouest de la baie, avec des concentrations plus forte que dans la partie Est. L’explication de sa répartition est en partie liée à l’hydrodynamisme de la baie. L’évolution spatio-temporelle de la colonisation de la crépidule montre une amplification de l’invasion dans la partie Ouest : entre 1986 et 1992 les secteurs déjà colonisés ont vu le niveau de recouvrement des fonds s’accroître et la superficie des fonds envahis à plus de 5% a doublé. En outre, on observe une amplification récente de la prolifération dans la partie Est de la baie : en rade d’Erquy par exemple, le niveau de colonisation des fonds est passé de 30% en 1992 à 60% en 2000. Cette amplification de l’invasion est attribuée notamment aux pratiques de pêche, suspectées de favoriser la dispersion et la progression de l’invasion dans la baie (Ibid.).

Eradiquer la crépidule de la baie n’étant pas techniquement réalisable, un programme de contrôle de l’invasion, visant à obtenir un niveau de colonisation compatible avec le maintien de l’activité de pêche, a été mis en œuvre à partir de 2002 par l’AREVAL (Association pour la Récolte et la Valorisation des crépidules en Bretagne), association créée en 1998 par le Comité Régional des Pêches Maritimes et la Section Régionale Conchylicole et bénéficiant du soutien de l’Agence départementale du développement économique et territorial des Côtes d’Armor (Côtes d’Armor Développement). Ce programme comprend trois volets (Anon., 2005) :

Le nettoyage des fonds, consistant en une extraction de crépidules dans les zones fortement colonisées à l’aide d’un sablier équipé d’un aspirateur hydraulique dont la capacité d’extraction est d’environ 500 tonnes de crépidules par jour. Le coût d’exploitation de ce navire est couvert à plus de 90% par des aides publiques.

Le suivi, effectué par Côtes d’Armor Développement et Ifremer, de l’impact des nettoyages sur le gisement de coquilles Saint-Jacques, sur les possibilités de refixation de cette espèce et sur la recolonisation par les crépidules.

La transformation des crépidules, menée par la SECMA (Société d’Expansion des Calcaires Marins) grâce à la mise au point d’une nouvelle ligne de traitement et de commercialisation des produits issus du décorticage industriel. À cet effet, une usine de transformation a été inaugurée en 2001 à Pontrieux, représentant un investissement d’une valeur d’un peu plus de trois millions d’euros, financé à hauteur de 40% par l’aide publique. Cette usine sert également à la transformation du maërl. L’industriel obtient les crépidules à coût nul, les transforme en amendement calcaire puis les vend aux agriculteurs à un prix compris entre 30 et 45 euros par tonne (Soulas, com. pers., 2003).

La stratégie du programme comporte deux phases, que nous appellerons « phase d’attaque » et « phase d’entretien ». La première phase est caractérisée par un niveau élevé d’enlèvement de l’espèce invasive, dans le but de réduire sensiblement le niveau d’invasion. La seconde étape a pour objectif de stabiliser le niveau d’invasion obtenu à la suite de la première phase, en enlevant chaque année l’accroissement naturel de la



biomasse du stock existant. La phase d’attaque, qui s’est déroulée de 2002 à 2006, devait se traduire par l’extraction de 100 000 tonnes de crépidules sur une période de cinq ans. Pour des raisons tenant à la disponibilité limitée du bateau sablier, le niveau des extractions durant les deux premières années (9034 tonnes en 2002 et 8681 tonnes en 2003) s’est situé bien en dessous du niveau envisagé, mais une augmentation marquée a été réalisée en 2004 (18081 tonnes). Finalement, sur les cinq années, les quantités de crépidules enlevées ont été deux fois moins importantes que prévu (Blanchard et Hamon, 2006). La seconde phase du programme (« entretien ») n’était pas encore programmée au moment de la rédaction de ce rapport.

1.1.2.1..2 Discussion des hypothèses du modèle au regard du cas d’étude

Nous reprenons ici les hypothèses du modèle théorique présenté à la section précédente, et nous examinons leur adéquation au cas d’étude.

Hypothèse 1

L’hypothèse selon laquelle la pêcherie ne subit pas d’autres perturbation environnementale que celle qui résulte de l’invasion par la crépidule prête à discussion, si l’on considère les fortes perturbations d’origine anthropique auxquelles est soumis l’écosystème de la baie de St-Brieuc (notamment du fait des effluents d’origine agricole). Cependant, ces perturbations n’ont pas, à ce jour, de conséquences attestées sur la pêcherie coquillière de la baie.

Hypothèse 2

L’incidence de la prolifération de la crépidule sur le stock de coquille Saint-Jacques est la seule conséquence du phénomène invasif prise en compte par le modèle. Dans le cas de la baie de Saint-Brieuc, d’autres conséquences ont été observées (notamment une modification de la biodiversité) mais n’ont pas été quantifiées (Hamon et al., 2002).

Hypothèse 3

L’hypothèse de compétition spatiale entre les deux espèces apparaît solidement étayée par les faits : la compétition trophique entre crépidule et coquille St-Jacques, si elle existe, est considérée comme un phénomène mineur en comparaison de la compétition pour l’espace (Chauvaud et al., 2003). Il en va de même pour l’hypothèse d’asymétrie de la compétition : les observations indiquent que l’occupation de l’espace par les crépidules rend l’installation des juvéniles de coquilles St-Jacques de plus en plus difficile, mais qu’en sens inverse la présence des coquilles St-Jacques ne gêne pas le développement des crépidules. Au contraire, celles-ci peuvent tirer avantage de la présence de coquilles St-Jacques pour s’y fixer et développer des colonies. Nous supposons en outre que la croissance incontrôlée du stock invasif conduit (asymptotiquement) à l’extinction du stock natif et donc de la pêcherie. Non attestée par la littérature, cette hypothèse s’appuie sur deux constats : i) toutes les zones de la baie où l’on trouve des coquilles St-Jacques sont susceptibles d’être envahies par la crépidule ; ii) une fois que la densité de crépidules est suffisamment élevée dans un endroit donné, les juvéniles de coquille St-Jacques ne peuvent plus s’y fixer (en outre, avant même que ce seuil soit atteint, il devient impossible d’exploiter la coquille Saint-Jacques à la drague dans les zones fortement colonisées).



Hypothèse 4

Le modèle de dynamique des populations utilisé pour représenter la dynamique naturelle de chaque stock est de type global, logistique et déterministe (pour les applications numériques présentées ci-après, une version discrétisée du modèle est utilisée). En ce qui concerne le stock natif, ce type de modèle a déjà été mis en oeuvre par Mahé et Ropars (2001) et par Ropars (2002). Sa capacité prédictive est médiocre en ce qui concerne la coquille St-Jacques. En effet, il ne permet pas de représenter la dynamique des cohortes annuelles (dimension critique pour une pêcherie saisonnière) et, par ailleurs, ne capture pas la très forte instabilité de la relation stock-recrutement qui caractérise cette espèce, dont le recrutement dépend essentiellement des conditions hydro-climatiques (Fifas et al., 1990). Toutefois, cet inconvénient s’atténue lorsqu’on mène une étude sur le long terme12, horizon temporel requis pour l’étude des conséquences d’un phénomène invasif comme la crépidule. En ce qui concerne cette dernière, l’hypothèse de croissance logistique est purement une conjecture puisque, jusqu’à maintenant, une seule évaluation du stock a été menée en baie de Saint-Brieuc (Hamon et Blanchard, 1994).

Hypothèse 5

L’hypothèse d’homogénéité spatiale du processus invasif est contredite par les observations réalisées en baie de Saint-Brieuc (Hamon et al., 2002). Considérer cet aspect du problème nécessiterait un modèle spatialement explicite, distinguant diverses zones dans la baie en fonction de leur degré d’invasion. Toutefois, l’hypothèse d’homogénéité spatiale peut être tenue pour une simplification acceptable en première approche. En effet, le schéma de développement spatial adopté par la crépidule n’est pas l’élargissement continu d’une zone initialement envahie, mais l’apparition de nouvelles taches de colonisation dans des endroits variés de la baie (Ibid.), de sorte que le contrôle de ce développement ne se conçoit pas comme la défense d’une « ligne de front » entre une zone vierge et une zone envahie.

Hypothèse 6

L’hypothèse classique de proportionnalité entre CPUE et abondance du stock, retenue par notre modèle en ce qui concerne la coquille St-Jacques, ne semble pas contredite par les observations : les données disponibles ne fournissent pas d’évidence que l’élasticité de la CPUE par rapport à la biomasse exploitable de coquille St-Jacques soit significativement différente de un (voir 2.1.2 ci-dessous). Dans le cas de la crépidule, la faiblesse des données sur la biomasse ne permet pas d’estimer cette élasticité. En l’absence d’information, nous explorons en parallèle les conséquences de l’hypothèse classique de proportionnalité et celles de l’hypothèse « d’hyperdéplétion » présentée à la section précédente (1.4). Dans ce dernier cas, nous utilisons un coefficient d’élasticité purement conventionnel, ce qui confère au scénario correspondant une portée simplement qualitative.

12 La stabilité des conditions hydroclimatiques ne peut pas être considérée comme donnée dans le long terme.

Toutefois, dans le cas de la coquille Saint-Jacques le « long terme » ne représente pas forcément de nombreuses années, puisque le recrutement a lieu à l’âge de deux ans et que la plupart des coquilles sont exploitées à l’âge de deux ou trois ans (Fifas et al., 2003).



Hypothèse 7

L’exogénéité des prix est critiquable, dans la mesure où la baie occupe une place importante sur le marché français de la coquille St-Jacques (environ 30%). Les données présentées dans le tableau 1 (infra) font apparaître un parallélisme entre augmentation des apports et baisse du prix annuel moyen au débarquement dans la première moitié des années 90, suggérant l’existence d’une sensibilité des prix aux quantités débarquées. Cependant, l’interprétation de cet épisode doit tenir compte du fait que, sur la période, l’abondance et donc la production ont fortement augmenté dans l’ensemble des gisements importants de coquille St-Jacques en France. Par ailleurs, la transformation industrielle de coquilles St-Jacques de la baie de St-Brieuc qui s’est développée dans la seconde moitié des années 90 (Anon., 2002) est de nature à remettre en cause la segmentation traditionnelle du marché, et pourrait accroître la dépendance du prix de la coquille de la baie vis-à-vis du marché mondial des pectinidés.

Hypothèse 8

Les travaux de Fifas et al. (2003) font clairement ressortir le caractère simplificateur de l’hypothèse d’absence de progrès technique, ainsi que les difficultés qui découlent de ce dernie pour le contrôle de l’effort de pêche effectif.

1.1.2.1..3 Paramétrage

On considère d’abord les paramètres relatifs à l’espèce native (coquille Saint-Jacques, i =1), puis ceux qui concernent l’espèce invasive (crépidule, i = 2).

Le stock de coquilles Saint-Jacques de la baie de Saint-Brieuc est évalué chaque année avant le début de la campagne de pêche par l’Ifremer. En ce qui concerne la biomasse, les captures, les données couvrant les campagnes de pêche de 1990-1991 à 2001-2002 ont été publiées par Fifas et al. (2003). Ces données ont été mises à jour par Fifas (2004) pour 2002-2003 et 2003-2004. Elles sont reproduites dans le Tableau 1, qui comporte également des informations sur l’effort de pêche nominal et les prix annuels moyens au débarquement.



Prix moyen au débarquement(€ / Kg)

Saison de pêche

Biomasse exploitable

(tonnes)

Débarquements (tonnes)

Nombre de bateaux licenciés

Effort de pêche (heures)

Nominal réel* 1990-1991 3220 1670 293 7102 2,89 3,621991-1992 4650 3320 279 5690 1,88 2,281992-1993 6770 4700 266 8321 1,59 1,891993-1994 10080 5300 261 5686 1,61 1,881994-1995 10850 5530 260 6921 1,69 1,941995-1996 9430 4550 260 6038 1,82 2,051996-1997 7390 3730 260 8345 1,87 2,071997-1998 8560 3710 254 8949 1,87 2,051998-1999 6710 2830 251 7636 2,04 2,231999-2000 5780 2710 244 7609 2,12 2,282000-2001 9900 3570 241 9357 2,35 2,492001-2002 7990 5600 243 8358 2,13 2,222002-2003 16260 6200 2003-2004 15720 6510

* Euros constants 2003 (déflateur utilisé : indice général des prix à la consommation). Sources: Fifas et al. (2003) et Fifas (2004) pour la biomasse exploitable et les débarquements, Anon. (2002) pour les données d’effort et les prix nominaux, INSEE pour le déflateur des prix.

Tableau 1. Pêcherie de coquilles Saint-Jacques de la baie de Saint-Brieuc : ressource et activité

En utilisant la méthode des moindres carrés ordinaires, nous estimons la relation suivante entre les débarquements annuels (Y1t) et la biomasse exploitable (X1t) :

(36) Y1t = aX1t + bX1t2 + ut

Les résultats sont : a = 0,649 b = -1,596 × 10-5 R2 = 0,74 (9,36) (-2,82)

(Les valeurs des T de student sont entre parenthèses). Les variables X1t et X1t2 sont significatives statistiquement avec une probabilité de 95% (lorsque la régression est réalisée sur la période 1990-2003). Les hypothèses de normalité de la distribution des résidus (les résidus suivent une loi normale avec une probabilité de 85%), de non-autocorrélation, d’homoscédasticité et de stabilité dans le temps sont vérifiées. En considérant les équations (1) et (2) et en utilisant la condition d’équilibre biologique (6) du modèle théorique présenté au chapitre 1, nous pouvons identifier r1 avec a et (-r1 / K1) avec b. Nous obtenons :

r1 = 0,649 et K1 = 40689 tonnes13.

Ces estimations sont sujettes à critiques pour plusieurs raisons. Tout d’abord, à cause de la multicolinéarité entre les variables X1t et X1t

2 (test de Farrar-Glauber), la variance

13 En appliquant le même modèle au même stock, Mahé et Ropars (2001) proposent les estimations suivantes : 0,535

pour r1 et 30398 pour K1. Les t-statistiques sont respectivement 3,01 et 2,6 et R2 est égal à 0,4. Mais la période couverte et le nombre d’observations ne sont pas spécifiés.



estimée des coefficients est instable et, par conséquent, la significativité des variables peut fortement dépendre de l’échantillon. Par ailleurs, un biais réside dans le fait que l’estimation de K1 implique une transformation non linéaire des coefficients estimés. En outre, l’hypothèse d’équilibre biologique du stock est en décalage avec les variations importantes de la biomasse et des débarquements durant la période d’observation (cf. Tableau 1)14. Il convient de rappeler ici que le modèle néglige la forte influence des conditions hydroclimatiques sur le recrutement des coquilles Saint-Jacques. Alors que les captures et la biomasse ont suivi des évolutions parallèles durant la période étudiée, l’effort de pêche a été plus stable, ce qui suggère que la majeure partie des changements dans la biomasse et les captures pendant cette période est due aux fluctuations des conditions hydroclimatiques, qui ne sont par prises en compte par le modèle. Pour ces différentes raisons, les valeurs des paramètres r1 et K1 utilisées dans les simulations numériques de ce chapitre doivent être perçues comme illustratives, plutôt que comme les résultats d’une véritable calibration.

La capacité de charge de la baie pour la coquille Saint-Jacques durant les années 1990 a subi les effets de la prolifération de la crépidule. En faisant l’hypothèse que la biomasse de crépidule représente pendant cette période 25% de la capacité de charge de la baie pour ce stock (voir ci-dessous), et en combinant cette hypothèse avec la valeur estimée de K1, nous pouvons dériver de l’équation (4) du modèle théorique l’estimation suivante de la capacité de charge originelle de la baie (en situation de pré-invasion) pour la coquille Saint-Jacques :

K1max = 54252 tonnes.

La remarque concernant le caractère illustratif des paramètres de la fonction de croissance s’applique également aux paramètres de la fonction de capture représentée par l’équation (3) du modèle théorique. En utilisant les données présentées dans le Tableau 1, nous commençons par estimer la transformation double log de l’équation (3) suivante :

(37) ln Z1t = c + α1 ln X1t + vt

où Z1t est la CPUE de l’année t et c est le logarithme népérien de q1. Les résultats sont :

c = -7,37 α1 = 0,75 R2 = 0,44 (-3,1) (2,8)

(Les valeurs des T de Student sont entre parenthèses). Les conditions de normalité de la distribution des résidus (les résidus suivent une loi normale avec une probabilité de 85%), de non-autocorrélation, d’homoscédasticité et de stabilité dans le temps sont satisfaites. Selon ces résultats, la biomasse du stock joue un rôle significatif dans l’explication de la CPUE. L’élasticité de la CPUE par rapport à la biomasse n’est pas statistiquement différente de un : les limites de l’intervalle de confiance à 95% de α1

14 Une approche alternative consiste à calculer la variation naturelle à chaque période en additionnant la variation

estimée du stock aux débarquements observés, puis à régresser ce surplus reconstitué sur X1 et X12 afin d’estimer les paramètres de l’équation (2). Cette approche a l’avantage de ne pas supposer le stock à l’équilibre. Cependant, dans le cas présent, elle ne fournit pas de résultats significatifs statistiquement. Cela n’apparaît pas surprenant, au regard de l’importance de l’impact des conditions hydroclimatiques fluctuantes sur le recrutement annuel des coquilles St-Jacques.



sont 0,15 et 1,35. Par conséquent, nous conservons l’hypothèse de proportionnalité entre la CPUE et la biomasse, qui est standard dans la littérature de l’économie des pêches et qui rend la résolution analytique du modèle plus facile. Afin d’obtenir une valeur numérique pour le coefficient de capturabilité (q1), nous estimons l’équation suivante :

(38) Z1t = q1X1t + wt

Les résultats sont : q1 = 7, 056 × 10-5 R2 = 0,39 (11,74)

(La valeur du T de Student est entre parenthèses).

Les prix et les coûts unitaires, exprimés en termes réels, sont supposés constants dans le temps. Leur estimation est basée sur les données disponibles des années 1990. Les données nominales sont déflatées en utilisant l’indice général des prix à la consommation de l’INSEE. Tous les prix et les coûts réels sont exprimés en termes d’euros constants de 2003. Les données concernant les prix au débarquement sont fournies par les criées (Tableau 1). Selon cette source, le prix réel moyen au débarquement des coquilles Saint-Jacques exploitées dans la baie de Saint-Brieuc était de 2,15€ par kg durant la période 1990-2002. En déduisant les taxes de débarquement (6% des prix au débarquement en moyenne), le prix net réel des coquilles débarquées est le suivant :

P1 = 2€ par kg.

Les séries temporelles concernant les coûts d’exploitation de la coquille Saint-Jacques dans la baie de Saint-Brieuc ne sont pas disponibles. Comme approximation, nous utilisons les résultats d’une étude de terrain (Boncoeur et Le Gallic, 1998) fournissant des estimations des coûts de 1997 dans les pêcheries françaises de coquilles Saint-Jacques de la partie Ouest de la Manche (un ensemble de pêcheries dans lequel la baie de Saint-Brieuc est de loin la composante majeure). Le Tableau 2 (infra) présente les estimations concernant les coûts variables non-salariaux, par classe de longueur des bateaux. Selon ces estimations, le coût variable moyen du dragage (hors salaires), exprimé en termes nominaux, était de 69,44€ par jour et par bateau en 1997. Avec un temps de pêche habituellement limité à 50 minutes par jour, ce coût journalier correspond à 83,33€ par heure et par bateau en moyenne (en termes nominaux). Nous utilisons le salaire minimum légal (SMIC) pour évaluer le coût d’opportunité du travail15. Ce taux de salaire, exprimé en termes nominaux, était de 8,35€ par heure en 1997 (toutes cotisations sociales incluses). Avec une moyenne de 2,4 pêcheurs par bateau, l’estimation du coût d’opportunité du travail en résultant est de 20,04€ par heure de pêche et par bateau, en termes nominaux. En additionnant ce coût au coût variable non salarial nous trouvons un coût moyen de 103,37€ en termes nominaux, soit ou

15 Dans les pêcheries artisanales, les salaires des membres d’équipage (dont le patron) sont fixés sur la base du

système dit du « salaire à la part », qui implique une participation aux bénéfices réalisés à l’issue de la marée. Ce mode particulier de rémunération de l’équipage ne permet pas d’assimiler le salaire au coût d’opportunité du travail.



113,10€ en termes réels (euros 2003). Sur cette base, nous supposons que le coût variable global réel de l’effort dans la pêcherie est :

C1 = 113€ par heure et par bateau.

Nous ne prenons pas en compte les coûts fixes, car ils ne sont pas spécifiques à l’activité de pêche de la coquille Saint-Jacques, qui constitue uniquement une activité à temps partiel pour les pêcheurs opérant dans la baie de Saint-Brieuc et ne représente qu’une part très faible de leur temps de pêche annuel. Classe de longueur des bateaux 7 – 10 mètres 10-12 mètres 12 – 13 mètres Nombre total de bateaux 148 103 69 Nombre de bateaux enquêtés 9 21 14 Coûts journaliers (€) : Moyenne 42,69 78,82 111,75 Ecart-type 37,65 37,65 49,24 * Prix courants. Source : Boncoeur et Le Gallic, 1998.

Tableau 2. Flottille française de pêche de la coquille St-Jacques de la partie Ouest de la Manche: coûts variables non salariaux, par jour de dragage (1997)

Les connaissances empiriques quantitatives sont nettement plus limitées pour la crépidule que pour la coquille St-Jacques. Rappelons que la présence de la crépidule dans la baie de St-Brieuc a été mentionnée pour la première fois en 1974 (Dupouy et Latrouite, 1979), et qu’en 1994 elle couvrait environ 200 km², soit 25% de la surface totale de la baie, avec une biomasse estimée à 250000 tonnes (Hamon et Blanchard, 1994). Aucune autre estimation du stock n’a été effectuée depuis 1994, mais les observations de terrain indiquent que le processus invasif suit son cours (Hamon et al., 2002 ; Blanchard et Hamon, 2006). À l’heure actuelle, la biomasse du stock de crépidules croît à un taux qui ne dépasse probablement pas 5% par an (Blanchard, com. pers., 2005). Un modèle de dynamique de population quantitativement réaliste ne peut pas être construit sur la base d’une information aussi limitée. Pour les besoins de l’illustration numérique, nous supposons conventionnellement que la capacité de charge de la baie pour la crépidule correspond à quatre fois le stock estimé de 1994, soit :

K2 = 1 million de tonnes

et que le taux de croissance intrinsèque est :

r2 = 0,04

ce qui, selon le modèle logistique, correspond à un taux de croissance de 3% en 1994.

Des données d’exploitation sont disponibles en ce qui concerne le programme de contrôle de l’invasion qui a débuté en 1998 (Anon., 2005). Après une phase expérimentale de 1998 à 2001, le programme a fonctionné de 2002 à 2006. Durant la période 2002-2004, un bateau spécialisé a extrait 35 796 tonnes de crépidules à l’aide d’une drague hydraulique. Le temps de pêche total a été de 375 heures et le coût correspondant de 533 715 €.

Nous ne disposons pas de suffisamment de données pour estimer les paramètres statistiquement significatifs de la fonction d’extraction de la crépidule (équation (29)). En ce qui concerne l’élasticité de la CPUE au stock (paramètre α de l’équation (29)),



deux scénarios sont étudiés en parallèle : un scénario de proportionnalité (α =1) et un scénario d’hyperdéplétion (α > 1). Dans ce dernier, nous supposerons conventionnellement, pour les besoins de l’illustration numérique, que (α = 2). Avec ces valeurs pour le paramètre α, nous dérivons les valeurs correspondantes du paramètre q2 de l’équation (29), dans laquelle les captures et l’effort sont fixés à leur valeur moyenne pour les années 2002-2004 (Y2 = 11932 tonnes ; E2 = 125 heures) et la biomasse à son niveau dérivé du modèle logistique pour la même période (X2 = 321475 tonnes). Nous obtenons :

q2 = 2,963 × 10-4 (scénario de proportionnalité, α = 1)

q2 = 9,237 × 10-10 (scénario d’hyperdéplétion, α = 2).

Les crépidules capturées sont fournies gratuitement à une usine de retraitement qui les transforme en amendement calcaire pour l’agriculture. Nous supposons que le revenu tiré de cette opération couvre tout juste son coût. Par conséquent, nous présumons que :

P2 = 0

Sous cette hypothèse, le profit généré par l’exploitation de l’espèce invasive (π2) est toujours négatif et sa valeur absolue est égale au coût d’exploitation.

Notre estimation du coût unitaire de l’effort est basée sur les données du programme de contrôle pour les années 2002-2004. Elle correspond à :

C2 = 1423€ par heure de pêche avec la drague hydraulique.

1.1.2.2. Simulations

Nous utilisons le modèle présenté à la section 1 comme outil de simulation dynamique, en utilisant les valeurs des paramètres précisées à la section précédente. L’objectif est d’analyser le programme de contrôle de l’invasion de la crépidule mis en place dans la pêcherie de coquilles Saint-Jacques de la baie de Saint-Brieuc. Nous précisons d’abord le cadre d’analyse. Puis, nous étudions l’impact du contrôle de l’invasion sur les stocks invasifs et natifs. En troisième lieu, nous étudions les résultats économiques du programme de contrôle de l’invasion, en tenant compte à la fois du coût d’enlèvement de l’espèce invasive et des bénéfices résultant de cette opération pour la pêcherie de l’espèce native. Nous examinons ensuite l’importance de la date de départ du programme de contrôle de l’invasion. Finalement, nous présentons les résultats de tests de sensibilité concernant différents paramètres du modèle. Tout au long de cette section, dans une perspective coût-avantage, nous comparerons les résultats simulés du programme de contrôle de l’invasion avec un scénario de laisser-faire, c’est-à-dire d’absence de contrôle de l’espèce invasive.

1.1.2.2..1 Cadre d’analyse

Par rapport à l’étude théorique menée à la section 1, nous relâchons les hypothèses d’état d’équilibre bioéconomique et de gestion optimale de la pêcherie.



L’abandon de l’hypothèse d’équilibre permet l’étude des coûts de transition. Même si un certain type d’équilibre de long terme peut paraître souhaitable, atteindre cet équilibre est habituellement coûteux et prend du temps, et ce type de considération doit être pris en compte dans une analyse coût-avantage. Mener une analyse de ce type suppose l’adoption d’un taux d’actualisation. Dans la simulation de base, nous retenons un taux de 5%, qui est le taux de référence préconisé par la Commission européenne (2003) pour les projets qu’elle cofinance. Nous testerons ensuite la sensibilité des résultats de la simulation au taux d’actualisation retenu (infra, 2.2.5).

Par ailleurs, dans le cas la pêche à la coquille Saint-Jacques en baie de Saint-Brieuc, bien que l’effort nominal soit encadré et qu’un TAC soit fixé chaque année, aucune évidence empirique ne permet de considérer que la pêcherie est gérée de façon optimale (Fifas et al., 2003). Le temps de pêche annuel autorisé n’est pas corrélé aux variations de la biomasse exploitable (cf. Tableau 1 supra) et, durant les années 1990 à 2003, les captures déclarées ont dépassé les recommandations scientifiques de 22% en moyenne (Fifas, 2004). Ces éléments suggèrent que la surpêche est plutôt la règle, diagnostic que ne contredit pas vraiment la forte rentabilité apparente de la pêcherie : la pêche à la coquille Saint-Jacques n’étant qu’une activité partielle pour les pêcheurs et les bateaux, seuls les coûts directs (spécifiques) sont pris en compte lors du calcul de la marge sur coût variable générée par cette activité. Dans ces conditions, une analyse en termes de simulation paraît mieux adaptée à la réalité étudiée qu’une analyse postulant une gestion optimale de la pêcherie.

Notre simulation du programme de contrôle de la crépidule en baie de Saint-Brieuc repose sur les objectifs initiaux du projet, sans tenir compte des vicissitudes qu’a connues sa mise en oeuvre lors de la période 2002-2006. Nous supposons donc que la phase d’attaque du programme consiste à extraire 20 000 tonnes par an pendant cinq ans (à titre de comparaison, le MSY correspondant au modèle de dynamique de population que nous utilisons pour la crépidule est de 10 000 tonnes par an). En ce qui concerne la seconde phase du programme (« entretien »), notre simulation repose sur le modèle logistique, associé aux deux variantes de la fonction de capture (scénarios de proportionnalité et d’hyperdéplétion).

Pour simuler l’impact du programme sur la pêcherie de coquille Saint-Jacques, nous supposons que l’effort de pêche dans cette pêcherie est partiellement exogène : tant que la marge sur coût variable générée par la pêcherie est positive, le temps de pêche annuel est supposé égal au niveau moyen observé durant les années 1990-2001 (soit environ 7500 heures de pêche par an). Cette hypothèse simplificatrice vise à rendre compte, en termes stylisés, du fait que la gestion de l’effort de pêche est peu influencée par l’abondance de la ressource.

En ce qui concerne les conditions initiales (l’année 1 étant la première année de mise en œuvre du programme de contrôle de l’invasion), nous supposons que la biomasse du stock invasif est de 250 000 tonnes (correspondant à l’estimation du stock de crépidules en 1994) et que la biomasse du stock natif est de 7611 tonnes (correspondant à la biomasse moyenne du stock de coquilles Saint-Jacques des années 1990-2001).



1.1.2.2..2 Impact du contrôle de l’invasion sur la dynamique des deux stocks

Les conséquences du programme de contrôle sur la dynamique de l’espèce invasive sont illustrées par la Figure 8. Les deux phases du programme apparaissent sur la figure : les captures sont fixées de manière exogène à 20000 tonnes par an durant la phase d’attaque puis, pendant la phase d’entretien, elles s’établissent au niveau qui contrebalance la croissance naturelle de la biomasse du stock invasif. Selon le modèle, ce niveau permanent de captures est un peu plus élevé que 6000 tonnes par an, soit environ 30% des captures annuelles de la phase d’attaque. En termes de résultats, la biomasse de l’espèce invasive, qui était de 250000 tonnes au début du programme, tombe à 184750 tonnes à la fin de la phase d’attaque (74% du niveau d’avant-programme) et se trouve stabilisée à ce niveau durant la phase d’entretien. Dans le scénario du laisser-faire la biomasse du stock invasif s’accroît progressivement et, selon la spécification du modèle logistique utilisé dans la simulation, fait plus que doubler en trois décennies, atteignant 500000 tonnes au bout de 29 années (2,7 fois la biomasse stabilisée du scénario de contrôle de l’espèce invasive).

0

50

100

150

200

250

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30Années

Biomasse (pas de contrôle)

Captures

Biomasse contrôlée

Figure 8. Impact du programme de contrôle sur la dynamique de l’espèce invasive

Les conséquences du programme de contrôle de l’invasion sur la pêcherie de coquille Saint-Jacques sont visualisées sur la Figure 9. En l’absence de contrôle, la capacité de charge de la baie pour la coquille se réduit graduellement sous l’effet de la compétition avec l’espèce invasive (approximativement d’1/3 en 30 ans). Il en va de même pour les captures annuelles, avec un décalage dans le temps dû au déséquilibre permanent généré dans la pêcherie par le déclin de la capacité de charge. Contrastant avec cette évolution négative, le programme de contrôle permet de stabiliser à la fois la capacité de charge et les captures de coquilles St-Jacques. Après trois décennies, ces variables sont respectivement 66% et 44% plus élevées avec le contrôle de l’espèce invasive qu’en son absence, et l’écart s’accentue continuellement avec le temps. Grâce à la phase d’attaque, les valeurs stabilisées de la capacité de charge et des captures de coquilles St-Jacques sont également plus élevées que les valeurs d’avant-programme correspondantes. Mais, selon la simulation, la différence est inférieure à 10%.



60

65

70

75

80

85

90

95

100

105

110

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30Années

Capacité de charge (pas de contrôle de l'EI)

Capacité de charge (avec contrôle de l'EI)

Captures (pas de contrôle de l'EI)

Captures (avec contrôle de l'EI)

Figure 9. Impact du programme de contrôle sur la pêcherie

1.1.2.2..3 Résultats économiques du programme de contrôle de l’invasion

Les résultats économiques annuels du programme (non actualisés) sont visualisés sur la Figure 10. La marge sur coût variable (MCV) annuelle de la pêcherie, qui diminue jusqu’à zéro dans le scénario de laisser-faire, bénéficie naturellement de la stabilisation des conditions environnementales permise par le programme. Le bénéfice global du programme tient compte à la fois de son impact sur la rentabilité de la pêcherie de coquilles Saint-Jacques et du coût d’enlèvement des crépidules. Ce coût dépend de la quantité capturée, mais également de l’abondance du stock et des conditions techniques de capture (nature de la relation entre la CPUE et la biomasse du stock : proportionnalité ou hyperdéplétion).

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

8500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Années

Marge sur coût variable de l'espèce commerciale (pas de contrôle de l'EI)

Marge sur coût variable de l'espèce commerciale (avec contrôle de l'EI)

Bénéfice net (capture de l'EI : proportionnalité de la CPUE)

Bénéfice net (capture de l'EI : hyperdéplétion de la CPUE)

Figure 10. Résultats économiques annuels du programme de contrôle (unité : k€)



Les coûts d’enlèvement de l’espèce invasive sont plus élevés dans la variante d’hyperdéplétion que dans la variante de proportionnalité, parce que la réduction de la CPUE résultant d’une moindre abondance des crépidules est plus importante dans le premier cas. Par conséquent, l’hypothèse d’hyperdéplétion rend le bénéfice annuel global du programme moins avantageux que l’hypothèse de proportionnalité entre la CPUE et la biomasse du stock invasif. Mais cette différence est loin d’être critique. Dans chaque variante, le bénéfice annuel global du programme est toujours positif, même durant la phase d’attaque dans laquelle les captures de crépidules sont élevées. Cela est dû au fait que les coûts d’enlèvement des crépidules représentent une faible proportion de la marge sur coût variable générée par la pêcherie de coquilles Saint-Jacques (toujours inférieure à 15%).

En comparaison du scénario de laisser-faire, les deux variantes techniques du scénario de contrôle aboutissent à des performances économiques plus faibles pendant les quatre premières années du programme, c’est-à-dire pendant la majeure partie de la phase d’attaque. Cependant, la comparaison devient favorable au scénario de contrôle à la fin de cette phase. La supériorité du contrôle sur le laisser-faire s’accroît ensuite régulièrement avec le temps, grâce à l’amélioration de la performance du scénario de contrôle, mais surtout à cause de la détérioration continue de la performance économique de la pêcherie de l’espèce native dans le scénario de laisser-faire.

Les valeurs actualisées des résultats de chaque scénario sont présentées dans le Tableau 3. Selon la simulation, le programme de contrôle génère une valeur actualisée globale cumulée supérieure d’environ 25% à celle du scénario de laisser-faire, quelle que soit la variante considérée pour la fonction de capture de l’espèce invasive. De plus, le contrôle de l’espèce invasive permet une activité de pêche soutenable, alors que le scénario de laisser-faire implique la non-soutenabilité : à cause de la capacité de charge déclinante de l’écosystème envahi pour la ressource native, la pêche de l’espèce native s’arrête après 96 années sous ce scénario. La durée de cette période s’explique par deux considérations : le taux de croissance intrinsèque supposé du stock invasif, qui est relativement faible dans le modèle, et la marge sur coût variable initiale générée par la pêche de l’espèce native, qui est élevée.

Scénario de contrôle

Scénario de laisser-faire

Variante de “proportionnalité”

Variante d’“hyperdéplétion”

Marge sur coût variable de la pêcherie de l’espèce native

116,9 152,4 152,4

Coût d’enlèvement de l’espèce invasive 0 4,3 6,9

Bénéfice net 116,9 148,1 145,5

Tableau 3. Résultats économiques cumulés, en valeur actualisée, des scénarios de contrôle et de laisser-faire (millions d’euros, horizon infini, taux d’actualisation de 5%)



1.1.2.2..4 La question de la date de démarrage du programme

Dans le scénario de contrôle décrit précédemment, la date de départ du programme est fixée de manière exogène et la seule alternative considérée est de savoir si le programme doit être mis en place ou non. Néanmoins, des choix un peu plus complexes peuvent être considérés, dont la question de la date de départ du programme. Retarder cette date n’est pas neutre, pour deux raisons distinctes mais interdépendantes : (i) le niveau d’invasion auquel doit faire face le programme est dépendant du temps et (ii) la valeur actualisée d’un ensemble de cash-flows dépend de leur répartition dans le temps.

Dans l’ensemble, retarder la date de départ du programme a des conséquences opposées sur la rentabilité de la pêcherie et sur le coût du programme.

Retarder le programme est clairement défavorable du point de vue des pêcheurs de coquilles Saint-Jacques, à la fois dans le court terme et dans le long terme : à court terme, le retardement du contrôle du processus invasif détériore immédiatement les conditions environnementales de leur activité ; à long terme le niveau stabilisé de la capacité de charge de l’écosystème pour l’espèce native est négativement influencé par le niveau d’invasion atteint à la date de départ du programme. De plus, le report des bénéfices générés par le programme diminue leur valeur actualisée.

En ce qui concerne les coûts d’enlèvement de l’espèce invasive, il est également utile de distinguer les effets à court terme des effets à long terme. À court terme, laisser l’invasion progresser avant que le programme ne débute permet d’accroître la CPUE (spécialement dans le cas de l’hyperdéplétion) et, en conséquence, réduit le coût de la phase d’attaque du programme. A long terme, plus le niveau de la biomasse stabilisée est élevé et plus le niveau d’effort de capture permanent qui lui correspond sera faible. Par conséquent, le retardement de la date de départ du programme réduit également les coûts de capture durant la phase d’entretien, puisqu’il aboutit à une biomasse plus élevée à la fin de la première phase. De plus, le report des coûts du programme diminue leur valeur actualisée, ceteris paribus.

Pour illustrer ces différents effets, quatre scénarios sont simulés. Le premier correspond au départ immédiat du programme. Dans les scénarios 2, 3 et 4, la date de départ du programme est retardée respectivement de 5, 10 et 15 années. Selon les résultats de la simulation, lorsque la date de départ du programme est retardée, la période d’accroissement de la biomasse de l’espèce invasive s’allonge et son niveau stabilisé s’élève (Figure 11). Il en résulte une capacité de charge plus faible pour l’espèce native et donc des captures et des profits plus faibles pour un niveau donné de l’effort de pêche (Figure 12).



0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46Années

Contrôle immédiat

Contrôle retardé (5 années)



Pas de contrôle

Figure 11. Impact du contrôle de l’invasion sur la biomasse de l’espèce invasive (en

tonnes), selon la date de départ du programme

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46Années

Contrôle immediat




Pas de contrôle

Figure 12. Impact du contrôle de l’invasion sur la rentabilité de la pêcherie (en k€),

selon la date de départ du programme

Les figures 13, 14 et 15 concernent le programme de contrôle et son coût de fonctionnement. Étant donné que le retardement de la date de départ du programme implique un niveau plus élevé de la biomasse de l’espèce invasive au début de la phase d’attaque, cela contribue à réduire le coût de cette phase, la CPUE étant plus élevée avec un stock abondant (en particulier dans le cas d’hyperdéplétion). Cela génère également un niveau plus élevé de la biomasse de l’espèce invasive à la fin de la phase d’attaque, et donc, tant que le MSY n’est pas atteint, un niveau permanent plus élevé de capture à effectuer durant la phase d’entretien. Toutefois, du fait de l’augmentation de la CPUE, cette capture est réalisée à un coût plus faible, particulièrement dans le cas de l’hyperdéplétion. Cet effet sur le coût permanent durant la phase d’entretien du programme s’additionne à l’effet temporaire durant la phase d’attaque. Par conséquent, le retardement de la date de départ du programme permet de réduire son coût.



0

5000

10000

15000

20000

25000

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46Années

Contrôle immédiat




Figure 13. Captures annuelles de l’espèce invasive (en tonnes), selon la date de démarrage du programme

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46Années

Contrôle immédiat




Figure 14. Coût annuel de contrôle de l’espèce invasive (en k€), selon la date de

démarrage du programme (scénario de proportionnalité)



0

100

200

300

400

500

600

700

800

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46Années

Contrôle immédiat




Figure 15. Coût annuel de contrôle de l’espèce invasive (en k€), selon la date de

démarrage du programme (scénario d’hyperdéplétion)

La dernière figure résume l’impact de la date de démarrage du programme sur son résultat global annuel, défini comme la marge sur coût variable de la pêcherie, diminuée du coût d’enlèvement de l’espèce invasive. Du fait de la différence d’ordre de grandeur entre ces deus éléments, retarder la date de départ de ce programme entraîne à long terme des conséquences négatives sur le résultat global annuel de celui-ci : l’impact positif sur le coût d’enlèvement de l’espèce invasive est plus que contrebalancé par l’impact négatif sur la rentabilité de la pêcherie. Cependant, les conséquences ne sont pas si simples durant la période de transition, où la mise en place du programme engendre des coûts supplémentaires. Ainsi, le classement des différents scénarios sur la base de leur performance économique peut varier selon le taux d’actualisation, comme nous allons l’illustrer avec des tests de sensibilité.



1000

3000

5000

7000

9000

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46Années

Contrôle immédiat




Pas de contrôle

Figure 16. Résultat économique annuel du contrôle de l’espèce invasive, selon la date de démarrage du programme (unité : k€)

1.1.2.2..5 Tests de sensibilité

Des tests de sensibilité ont été réalisés sur trois paramètres : le taux d’actualisation, le taux de croissance de l’espèce invasive et la capacité de charge de l’écosystème de l’espèce invasive.

En ce qui concerne le premier paramètre, les résultats des tests montrent que la mise en place immédiate du programme de contrôle (scénario 1) est la meilleure alternative tant que le taux d’actualisation reste inférieur à 15% dans le cas d’hyperdéplétion et à 16% dans le cas de la proportionnalité. Lorsque ce niveau est atteint, le fait de retarder le lancement du programme de cinq années (scénario 2) devient une meilleure solution16.

Les simulations présentées ci-dessus reposent sur l’hypothèse d’un taux de croissance intrinsèque du stock invasif égal à 4%, ce qui, compte tenu d’une capacité de charge estimée à 1 million de tonnes, correspond à un taux effectif de 3% lorsque la biomasse est de 250 000 tonnes. Un second test de sensibilité a consisté à étudier l’incidence d’une variation de ce taux effectif sur une plage comprise entre 1% et 5% (soit, en gardant la même hypothèse sur la capacité de charge, une plage de variation du taux intrinsèque comprise entre 1,33% et 6,67%). Ce test montre que, lorsque le taux de croissance du stock invasif passe de 1% à 5%, il en résulte une baisse du bénéfice actualisé du programme de contrôle. Mais cela diminue encore plus la valeur actualisée du scénario de laisser-faire, de sorte que la mise en place immédiate du programme de contrôle reste la meilleure alternative.

16 Dans le cas (correspondant à la situation réelle) où la phase d’attaque du programme est déjà

mise en place, la question de la date de départ du programme est remplacée par la question de la date de départ de la phase d’entretien. Dans ce cas, les tests de sensibilité montrent qu’il est préférable de reporter la phase d’entretien pendant cinq années si le taux d’actualisation s’élève à 15% (hyperdéplétion) ou à 16% (proportionnalité).



Un troisième test de sensibilité a consisté à examiner les conséquences d’une variation de la capacité de charge de l’écosystème pour la crépidule sur une plage allant de 625000 tonnes (2,5 fois le stock estimé en 1994) à 2,5 millions de tonnes (10 fois le stock estimé en 1994). Lorsque la capacité de charge augmente sur cet intervalle, cela accroît à la fois les valeurs actualisées des scénarios de contrôle et de laisser-faire, bien qu’à un taux plus élevé pour le second. Cependant, la mise en place immédiate du programme de contrôle reste la meilleure alternative avec un taux d’actualisation de 5%.

1.1.3. Conclusion À l’aide d’un modèle bioéconomique simple à deux espèces, nous avons étudié les conséquences économiques de l’invasion biologique d’une pêcherie par une espèce exotique agissant comme un compétiteur spatial vis-à-vis de l’espèce native ciblée par la pêche. Nous avons également examiné, dans une perspective d’analyse coût-avantage, la question de la rentabilité économique d’un programme de contrôle de l’invasion.

Pour chaque espèce, le modèle fait appel aux hypothèses classiques du modèle de Gordon-Schaefer, avec une variante pour l’extraction de l’espèce invasive (scénario d’« hyperdéplétion »). Dans le modèle, la dynamique du stock natif dépend de celle du stock invasif par le biais d’une relation asymétrique de compétition spatiale, selon laquelle la capacité de charge de l’écosystème pour l’espèce native est négativement affectée par la prolifération de l’espèce invasive. L’étude à l’équilibre à laquelle nous avons procédé dans la première section a souligné l’importance de la nature de la fonction d’extraction de l’espèce invasive. Avec une fonction classique (scénario de « proportionnalité ») le programme optimal de contrôle de l’invasion semble enfermé dans une logique binaire de « tout ou rien » : soit on procède à une quasi-éradication de l’envahisseur, soit on le laisse proliférer, ce qui implique la disparition à terme de la pêcherie. Le scénario d’« hyperdéplétion » conduit quant à lui à la définition d’un « taux optimal d’invasion » (positif mais inférieur à 100%), tel que le coût marginal du contrôle soit égal au bénéfice marginal qu’en tire la pêcherie. Avec un tel programme, la durabilité de la pêcherie est préservée sans que l’espèce invasive soit éradiquée, et la « rente écosystémique » (définie comme la rente halieutique diminuée du coût de contrôle de l’invasion) est maximisée.

Il convient de souligner une limite importante de cette analyse théorique. Celle-ci a en effet été menée exclusivement dans une optique de statique comparative, c’est-à-dire sans se préoccuper du cheminement permettant d’atteindre l’état d’équilibre bioéconomique, et en supposant un taux d’actualisation nul. Les simulations dynamiques menées dans la seconde section ont permis de souligner l’influence du facteur temps sur la rentabilité d’un programme de contrôle de l’invasion. Il conviendra, dans une recherche ultérieure, de réintégrer cette dimension essentielle dans l’étude de l’optimalité du programme de contrôle, ce qui nécessitera d’utiliser une modélisation en termes de commande optimale.

Dans la deuxième section du chapitre, nous avons calibré le modèle en utilisant comme référence le cas de la pêcherie de coquille St-Jacques de la baie de St-Brieuc et de son programme d’extraction de crépidule. Nous avons indiqué que plusieurs hypothèses de notre modèle constituaient de fortes simplifications par rapport au cas d’étude. Ainsi, le



modèle utilisé pour la coquille St-Jacques traite le prix au débarquement comme une variable exogène et néglige la forte variabilité du recrutement sous l’influence des conditions hydroclimatiques. De même, l’hypothèse d’homogénéité spatiale néglige le fait que la baie de St-Brieuc est, selon les secteurs considérés, très inégalement envahie par la crépidule. Enfin, le rôle des facteurs anthropiques dans la diffusion spatiale de la crépidule n’a pas été modélisé. Une meilleure prise en compte de ces phénomènes nécessiterait le recours à un modèle moins sommaire que celui qui a été présenté ici (pour ce qui est de la coquille St-Jacques, on peut envisager de recourir au modèle développé par Guyader et Fifas, 1999). Cependant, quelles que soient les améliorations susceptibles d’être apportées au modèle, toute tentative de simulation « réaliste » des conséquences économiques de l’invasion et de scénarios de contrôle se heurte pour le moment à l’insuffisance des données empiriques sur la dynamique du stock invasif.

1.2. Un modèle de gestion halieutique spatialisée17

Sur le plan halieutique, la bande côtière bretonne constitue un espace faisant l’objet de mesures d’aménagement particulières, notamment en ce qui constitue la régulation de l’accès. Deux circonstances principales concourent à cette situation. La première tient au statut dérogatoire accordé par la politique commune de la pêche aux eaux intérieures et territoriales, qui permet à chaque Etat côtier d’y réserver l’exercice de la pêche à ses nationaux (sous réserve de respecter d’éventuels droits historiques dûment répertoriés). La seconde tient à la politique de licences développée en Bretagne par le Comité régional des pêches, sur la base de la loi de 1991 relative à l’organisation interprofessionnelle de la pêche. Ces deux circonstances se conjuguent pour faire de la bande côtière bretonne une zone de pêche dans laquelle l’accès à la ressource est soumis à une certaine forme de contrôle. Par contraste, on peut considérer que les ressources situées dans les eaux adjacentes (au-delà de la limite des 12 milles) sont dans une situation beaucoup plus proche du libre accès18. Les deux zones ne cependant pas séparées par une cloison étanche, ne serait-ce que parce que de nombreuses ressources exploitées dans la bande côtière « chevauchent » la limite administrative des 12 milles. Pour ce type de stocks, la connexion des deux zones pose la question de la validité de la gestion spatialisée de la pêche au sein de la bande côtière.

Moyennant quelques fortes simplifications, il est possible de modéliser ce type de situation en adaptant un modèle bioéconomique proposé en 1998 par Hannesson pour analyser les effets potentiels d’une aire marine protégée (AMP). Comme cet auteur,

17 Ce chapitre se situe dans le prolongement d’un travail de modélisation qui a été initié dans le cadre du projet

« Activités halieutiques et activités récréatives dans le cadre d’un espace à protéger : le cas du parc national de la mer d’Iroise », financé par le PNEC et le MEDD (Boncoeur, Ed., 2004), et qui a donné lieu à une publication dans une revue internationale (Boncoeur et al., 2002).

18 L’accès aux ressources halieutiques situées dans la ZEE des pays membres de l’UE est réservé aux navires communautaires munis d’une autorisation (permis de mise en exploitation). Cependant, si l’on considère un sous-ensemble relativement restreint de la ZEE communautaire totale, on peut considérer en première approche que le nombre potentiel de navires susceptibles d’y pêcher y est virtuellement infini. Pour un certain nombre de stocks communautaires, le droit de pêche des navires appartenant à chaque Etat-membre s’exerce à l’intérieur d’un quota national qui est lui-même un sous-ensemble d’un TAC fixé annuellement à l’échelle communautaire. Mais tous les stocks ne sont pas couverts par ce système et, par ailleurs, ce système était en pratique rarement contraignant jusqu’à une période récente.



nous considérons un stock homogène, dont l’aire d’extension est partagée en deux zones soumises à des régimes de pêche différents. Entre ces deux zones, la ressource est plus ou moins mobile. Alors que Hannesson suppose la pêche interdite dans la première zone, nous faisons l’hypothèse que l’effort de pêche peut y être contrôlé, mais n’est pas nécessairement nul. Comme cet auteur, nous supposons que l’accès à la deuxième zone est libre.

Le modèle décrit l’exploitation de la ressource en situation d’équilibre bioéconomique, sous deux hypothèses institutionnelles alternatives : libre accès dans les deux zones (scénario I), ou accès contrôlé dans une zone et libre dans l’autre (scénario II). Il se compose de deux modules :

1. un module biologique et technique décrivant la dynamique spatio-temporelle de la ressource et la mortalité par pêche ;

2. un module économique et institutionnel décrivant le comportement de pêche et ses résultats économiques, sous différentes hypothèses d’aménagement de la pêcherie.

Les deux scénarios de gestion évoqués ci-dessus se différencient exclusivement au niveau du second module. On présentera successivement :

1. le module biologique et technique ; 2. l’équilibre bioéconomique dans le cadre du scénario I ; 3. l’équilibre bioéconomique dans le cadre du scénario II.

1.2.1. Module biologique et technique Ce module, commun aux deux scénarios de gestion qui seront décrits aux deux sections suivantes, décrit la dynamique de la ressource dans le temps et l’espace, en fonction des paramètres naturels de la ressource et de l’écosystème qui la supporte, ainsi que de l’effort de pêche qui s’exerce elle.

On suppose que le stock est physiquement homogène (modèle global) et que sa biomasse évolue de façon continue au cours du temps selon une loi déterministe. On appelle Ai l’aire de la zone i (i = 1, 2), et Xi la biomasse présente dans cette zone à un instant donné t. L’aire totale de répartition du stock est posée égale à 1, de sorte que :

A1 + A2 = 1 (1)

La variation dans le temps de la biomasse présente dans chaque zone dépend de sa variation naturelle à l’intérieur de la zone, des transferts de biomasse entre les deux zones, et de la mortalité par pêche à l’intérieur de chaque zone. Ce qu’on peut écrire :

dX1

dt= N1 − T − Y1 (2-1)

dX2

dt= N 2 + T − Y2 (2-2)

où Ni représente le flux instantané de variation naturelle de la biomasse Xi à l’intérieur de la zone i (i = 1, 2), T le flux instantané de transfert net de biomasse depuis la zone 1



vers la zone 2 (ce flux peut être positif, négatif ou nul), et Yi le flux instantané de captures (mortalité par pêche) à l’intérieur de la zone i (i = 1, 2). À l’équilibre biologique du système, on a :

dX1

dt= 0 ⇔ Y1 = N1 − T (3-1)

dX2

dt= 0 ⇔ Y2 = N 2 + T (3-2)

Dans cette situation, le flux de captures dans chaque zone est égal à la variation naturelle de la biomasse à l’intérieur de la zone, corrigée des transferts inter-zones. On décrit ci-après chacun de ces trois éléments, puis on procède à leur synthèse.

1.2.1.1. Flux de variation naturelle de la biomasse à l’intérieur de chaque zone

Le flux de variation naturelle de la biomasse à l’intérieur de chaque zone (Ni ) dépend lui-même de deux éléments : la biologie du stock considéré et les caractéristiques de l’écosystème qui supporte ce stock.

Le premier élément est symbolisé dans le modèle par le taux de croissance intrinsèque r de la ressource, c’est-à-dire le taux de croissance qui serait constaté si les caractéristiques environnementales n’étaient pas limitantes. Ce taux, caractéristique de la ressource étudiée, est commun aux deux zones.

Le second élément, en revanche, est spécifique à chaque zone. Il est symbolisé dans le modèle par la capacité de charge Ki de la zone i (i = 1, 2), c’est-à-dire la biomasse maximale du stock étudié que la zone peut supporter de façon durable, compte tenu des caractéristiques écosystémiques et des dimensions de cette zone. Le ratio (Ki / Ai ), densité maximale que la zone i peut supporter, symbolise la productivité naturelle de cette zone. On supposera par la suite que les deux zones sont également productives, c’est-à-dire que :

K1

A1=

K2

A2=

K1 + K2

A1 + A2= K1 + K2 = D

(4)

où D représente la densité maximale de biomasse que l’écosystème des deux zones peut supporter durablement. L’égalité ci-dessus permet d’exprimer la capacité de charge de chaque zone en fonction de sa superficie et de la densité maximale d’équilibre dans les deux zones :

Ki = D.Ai (i = 1, 2) (5)

À l’intérieur de chaque zone (i = 1, 2), le ratio (Xi / D.Ai ) mesure la pression exercée par la ressource sur l’écosystème, et symbolise donc le caractère plus ou moins limitant des conditions environnementales. Sous l’hypothèse d’égale productivité, les différences de pression exercées par la biomasse sur les écosystèmes des deux zones sont proportionnelles aux écarts de densité (Xi / Ai ).



Pour modéliser la relation entre la variation naturelle de la biomasse à l’intérieur d’une zone (flux Ni ), la biologie du stock (taux de croissance intrinsèque r) et les caractéristiques de la zone (capacité de charge D.Ai ), on fait l’hypothèse que le taux de croissance (Ni / Xi ) varie en sens inverse de la pression exercée par la ressource sur l’écosystème de cette zone : proche du taux de croissance intrinsèque r lorsque la pression (Xi / D.Ai ) est faible, ce taux de croissance tend vers zéro lorsque la biomasse se rapproche de la capacité de charge. On admet pour simplifier que la relation inverse entre taux de croissance de la biomasse et pression sur l’écosystème est linéaire (modèle logistique simple) :

Ni

Xi= = r. 1−

Xi

D.Ai

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(6)

d’où l’on tire une relation de type parabolique entre Ni et Xi (cf. fig 1) :

Ni = r.Xi . 1−Xi

D.Ai

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(7)

Le flux Ni est nul dans deux situations : lorsque la biomasse Xi est elle-même nulle19, et lorsqu’elle est égale à la capacité de charge D.Ai . Entre ces deux bornes, Ni est positif. Il est une fonction croissante de la biomasse Xi tant que celle-ci reste inférieure à la moitié de la capacité de charge, et décroissante ensuite. Lorsque (Xi = D.Ai / 2), Ni est maximal et égal à (r.D.Ai / 4).

19 À la différence de la relation (6), la relation (7) est définie pour (Xi = 0).



Ni / Xi

Xi

Xi

Ni

0

0 D.Ai 0,5.D.Ai

D.Ai

r.D.Ai / 4

r

Ni / Xi = r.(1 - Xi / D.Ai ) r / 2

Ni = r. Xi .(1 - Xi / D.Ai )

Figure 17. Relation entre biomasse, taux et flux de croissance naturelle de la biomasse à

l’intérieur de chaque zone (i = 1, 2)

1.2.1.2. Flux de transfert net de biomasse entre zones

Dans le modèle, chaque zone de pêche est supposée physiquement homogène et la mobilité de la ressource à l’intérieur d’une zone est supposée parfaite, ce qui signifie que la biomasse s’y répartit instantanément de façon uniforme. Il n’en va pas nécessairement de même entre les deux zones. Lorsqu’il existe une certaine mobilité de la ressource d’une zone à l’autre, une hypothèse raisonnable est que le transfert net de biomasse (T) s’effectue depuis la zone où la pression exercée par la ressource sur l’écosystème est la plus forte (source) vers la zone où cette pression est la plus faible (puits). Les deux zones étant supposées également productives, cette hypothèse signifie que le transfert net s’effectue depuis la zone où la densité est la plus forte vers celle où la densité est la plus faible.

En cas de mobilité parfaite de la ressource entre les deux zones, l’égalisation des densités est instantanée. On a donc, à tout instant, la relation :



X1

A1=

X2

A2

(8)

Compte tenu de la condition de normalisation des surfaces (1), cette relation peut également s’écrire :

X1

A1=

X2

A2=

X1 + X2

A1 + A2= X1 + X2 = X

⇔ Xi = Ai .X (i =1, 2) (9)

où X représente la biomasse totale des deux zones. Sur le plan biologique, les deux zones de pêche fonctionnent comme une zone unique lorsque la mobilité inter-zones de la ressource est parfaite. Cependant, les pressions exercées par la pêche sur la ressource ne sont pas nécessairement identiques d’une zone à l’autre, et la fonction du flux de transfert net T est alors d’assurer le respect de la relation ci-dessus.

En cas de mobilité imparfaite, il peut exister des différences plus ou moins durables de densité entre les deux zones. On fait dans ce cas l’hypothèse que T est proportionnel à l’écart entre les pressions sur les écosystèmes, c’est-à-dire, compte tenu de l’hypothèse d’égale productivité des deux zones, à l’écart de densité entre zones :

T = s. X1

K1−

X2

K2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ =

sD

. X1

A1−

X2

A2

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(10)

Dans la relation ci-dessus, s est un coefficient positif traduisant la mobilité plus ou moins forte de la ressource entre les deux zones. Cette mobilité devient nulle lorsque (s = 0), situation où les deux zones fonctionnent de façon totalement indépendante l’une de l’autre sur le plan biologique. La mobilité inter-zones de la ressource est parfaite lorsque (s = ∞)20. Entre ces deux cas extrêmes, les transferts inter-zones de biomasse ont pour effet de réduire les éventuels écarts de densité qui sont susceptibles d’apparaître d’une zone à l’autre, sans toutefois les faire disparaître totalement. Les deux zones fonctionnent alors sur le plan biologique comme deux zones distinctes, mais interconnectées.

1.2.1.3. Mortalité par pêche

Concernant la mortalité par pêche (flux instantané de captures Yi ), on fait l’hypothèse que les captures par unité d’effort (CPUE) sont proportionnelles dans chaque zone à la densité de la biomasse qui s’y trouve :

20 Dans ce cas, les transferts entre zones ne sont pas déterminés à partir de l’équation (10), qui n’est pas définie.

Lorsque le coefficient de mobilité s tend vers l’infini, la limite de T donnée par l’équation (10) est indéterminée, car l’expression (X1 / A1 - X2 / A2) tend simultanément vers zéro.



Yi

Ei= q. Xi

Ai⇔ Yi = q. Xi .Ei

Ai(i =1, 2)

(11)

où q est un paramètre positif reflétant les performances techniques de la pêche (« coefficient de capturabilité »), et Ei l’effort de pêche déployé à un instant donné dans la zone i.

1.2.1.4. Synthèse

Dans cette section, on reformule les relations (3-1)(3-2) caractérisant l’équilibre biologique du stock exploité en tenant compte de la description de la variation naturelle, des transferts inter-zones et de la mortalité par pêche qui a été donnée dans les trois sections précédentes. On distingue le cas de la mobilité parfaite et celui de la mobilité imparfaite.

1.2.1.4..1 Cas où la ressource est parfaitement mobile entre les deux zones de pêche

Dans le cas d’une mobilité parfaite de la ressource entre les deux zones de pêche (s = ∞), l’équation de transfert (10) n’est pas définie. Elle est remplacée par la condition (9) d’égalité des densités entre les deux zones. En combinant cette relation avec la relation (7) décrivant la variation naturelle de la biomasse à l’intérieur de chaque zone, on obtient :

Ni = r.X.Ai . 1−XD

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(12)

De même, en combinant (9) avec la relation technique (11), on obtient :

Yi = q.X.Ei (i =1, 2) (13)

Avec les deux relations ci-dessus, le système (3-1)(3-2) caractérisant l’équilibre biologique du stock exploité peut être réécrit sous la forme :

q.X.E1 = r.X.A1. 1−XD

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ − T

(14-1)

q.X.E2 = r.X.A2. 1−XD

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ + T

(14-2)

En additionnant membre à membre les deux égalités ci-dessus, on obtient la relation :

q.X.E = r.X. 1−XD

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ ⇔ X = D. 1−

q.Er

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(15)



où (E = E1 + E2) représente l’effort de pêche total dans les deux zones. De même, en additionnant membre à membre les deux relations (13), on obtient :

Y = q.X.E (16)

puis, en combinant cette relation avec la précédente :

Y = q.D.E. 1−q.Er

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(17)

Les trois relations ci-dessus sont caractéristiques du modèle simple, dit de Gordon-Schaefer. La relation (15) fait apparaître la biomasse d’équilibre totale dans les deux zones de pêche comme une fonction linéaire décroissante de l’effort de pêche total qui y est déployé. La relation (17) fait quant à elle apparaître le volume total de captures d’équilibre dans les deux zones comme une fonction quadratique de l’effort de pêche total (ces deux relations sont visualisées sur la figure 18 ci-après). La biomasse totale X est maximale et égale à D lorsque l’effort de pêche total E est nul (stock vierge d’équilibre). Elle décroît ensuite linéairement au fur et à mesure que E augmente, jusqu’à s’annuler lorsque celui-ci atteint la valeur (r / q), qui représente la borne supérieure de son domaine de définition. Le volume total de capture Y est nul pour (E = 0) et pour (E = r / q), et maximal pour (E = r / 2.q). Dans ce cas, la capture d’équilibre totale dans les deux zones s’élève à (Y = r.D / 4), qui représente la production maximale soutenable, et la biomasse d’équilibre est égale à la moitié de la biomasse d’équilibre du stock vierge (D / 2). Tout accroissement de l’effort de pêche total au-delà du seuil (E = r / 2.q) se traduit nécessairement par une diminution du volume d’équilibre des captures totales.



X

E

E

Y

0

0 r / q r / 2.q

r / q

r.D / 4

D

X = D.(1 - q.E / r ) D / 2

Y = q.D.E .(1 - q.E / r)

r / 2.q

Figure 18. Relation entre effort de pêche, biomasse d’équilibre et captures d’équilibre

dans l’ensemble des deux zones, en cas de mobilité inter-zones parfaite

Au niveau de chaque zone de pêche, on obtient la biomasse d’équilibre et les captures en combinant (15) avec (9) et (13) respectivement. Il vient :

Xi = D.Ai . 1−q.Er

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(18)

Yi = q.D.Ei . 1−q.Er

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2) (19)

Le rapprochement des deux relations ci-dessus indique qu’en cas de mobilité parfaite de la ressource entre les deux zones, pour un effort global donné, dans chaque zone, la biomasse d’équilibre est proportionnelle à la surface de la zone concernée (Ai ), alors que les captures sont proportionnelles à l’effort qui est déployé dans la zone (Ei ). Cette différence est la clé de l’explication du flux de transfert inter-zones (T), que l’on peut déterminer en rapprochant (15) de l’une ou l’autre des équations d’équilibre (14-1)(14-2). En utilisant par exemple (14-1), on obtient :



T = q.D. 1−q.Er

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ . A1.E − E1( )

(20)

Le flux net de transfert de biomasse entre les deux zones est nul lorsque l’effort de pêche total est lui-même nul (stock vierge). Lorsque l’effort de pêche total est positif, en divisant par E les deux membres de l’égalité ci-dessus on obtient, compte tenu de (17) :

T = Y. A1 −E1

E⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(21)

Le transfert net de biomasse de la zone 1 vers la zone 2 est alors proportionnel à l’écart entre la part de la zone 1 dans l’aire totale de répartition du stock (A1) et la part de l’effort de pêche total qui est déployé dans cette zone (E1 /E).

1.2.1.4..2 Cas où la ressource est imparfaitement mobile entre les deux zones de pêche

Dans le cas où la mobilité de la ressource entre les deux zones de pêche est imparfaite, le flux de transfert net de biomasse entre les deux zones est décrit par l’équation de transfert (10). En utilisant cette équation ainsi que l’équation (7) de variation naturelle de la biomasse dans chaque zone et l’équation (11) décrivant la mortalité par pêche, on peut réécrire les équations (3-1)(3-2) caractérisant l’équilibre biologique du stock exploité sous la forme d’un système reliant les biomasses d’équilibre (X1 , X2) aux niveaux d’effort (E1 , E2 ) déployés dans chacune des deux zones :

q.Xi .Ei

Ai= r.Xi . 1−

Xi

D.Ai

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ −

sD

. Xi

Ai−

X j

A j

⎛

⎝ ⎜ ⎞

⎠ ⎟ (i =1, 2 ; j = 2,1)

(22)

Ce système ne se prête pas, dans le cas général, à une résolution en (X1 , X2) sous la forme de fonctions explicites du type [Xi = fi (E1 , E2 )]. Une solution analytique simple en (X1 , X2) peut cependant être obtenue dans deux cas particuliers : i) lorsque l’effort de pêche total est nul ; ii) lorsque la mobilité inter-zones de la ressource est nulle.

Lorsque l’effort de pêche est nul (E1 = E2 = 0), le système ci-dessus admet deux ensembles de racines :

X1 = 0 , X2 = 0 (23-a) X1 = D.A1 , X2 = D.A2 (23-b)

Dans les deux cas, le transfert net entre zones est nul à l’équilibre du stock vierge, la densité étant la même dans les deux zones (densité nulle dans le premier cas, densité maximale D dans le second cas).

Lorsque la mobilité inter-zones de la ressource est nulle (s = 0), les deux zones de pêche constituent deux espaces biologiques séparés. Le système (22) se transforme en deux équations indépendantes l’une de l’autre, d’où l’on tire :



Xi = D.Ai . 1−q.Ei

r.Ai

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(24)

expression faisant apparaître la biomasse d’équilibre dans chaque zone comme une fonction linéaire décroissante de l’effort de pêche qui y est déployé. En combinant cette relation avec (11), on peut ensuite exprimer les captures d’équilibre au sein de chaque zone comme une fonction, de type parabolique, de l’effort appliqué dans la zone :

Yi = q.D.Ei . 1−q.Ei

r.Ai

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(25)

Les deux relations ci-dessus, caractéristiques du modèle de Gordon-Schaefer au niveau de chaque zone, sont visualisées sur la figure 19 :

Xi

Ei

Ei

Yi

0

0 r.A i / qr.A i / 2. q

r.A i / q

r.D.A i / 4

D.A i

Xi = D.A i .(1 - q.E i / r.A i )D.A i / 2

Yi =q.D.E i .(1 - q.E i / r.A i )

r.A i / 2. q

Figure 19. Relation entre effort de pêche, biomasse d’équilibre et captures d’équilibre dans une zone, en cas d’absence de mobilité inter-zones.

Dans chaque zone (i = 1, 2), la biomasse Xi est maximale et égale à D.Ai lorsque l’effort de pêche Ei est nul (stock vierge d’équilibre). Elle décroît ensuite linéairement au fur et à mesure que Ei augmente, jusqu’à s’annuler lorsque celui-ci atteint la valeur (r.Ai / q), qui représente la borne supérieure de son domaine de définition. Le volume Yi de capture dans la zone est nul pour (Ei = 0) et pour (Ei = r.Ai / q), et maximal pour (Ei



= r.Ai / 2.q). Dans ce cas, la capture d’équilibre totale dans la zone considérée s’élève à (Yi = r.D.Ai / 4), qui représente la production maximale soutenable, et la biomasse d’équilibre est égale à la moitié de la biomasse d’équilibre du stock vierge (D.Ai / 2). Tout accroissement dans la zone i de l’effort de pêche au-delà du seuil (Ei = r.Ai / 2.q) se traduit nécessairement par une diminution du volume d’équilibre des captures dans cette zone.

1.2.2. Equilibre bioéconomique sous hypothèse de libre accès dans les deux zones (scénario I)

Dans cette deuxième partie, on complète le module biologique et technique présenté dans la partie précédente par un module économique et institutionnel correspondant à l’hypothèse de libre accès à la ressource dans chacune des zones. Lorsque le libre accès prévaut dans une zone i, l’équilibre bioéconomique y est atteint lorsque la rente halieutique y est nulle. Ce qu’on peut écrire :

Yi = C.Ei ⇔ Yi

Ei= C

(26)

où C est un paramètre réel positif représentant le coût réel unitaire de l’effort de pêche (coût unitaire nominal de l’effort divisé par le prix moyen des débarquements). À l’équilibre de libre accès, la CPUE doit être égale au coût réel unitaire de l’effort de pêche. Dans cette section comme dans la suivante (scénario II), on admet que ce coût est indépendant du niveau d’effort et des captures dans les deux zones. Cette hypothèse correspond à la situation d’une pêcherie de taille restreinte par rapport aux marchés sur lesquels sont acquis les intrants déterminant l’effort de pêche, et commercialisés les produits de la pêche.

Le rapprochement de la relation technique (11) et de la condition d’équilibre de libre accès (26) permet d’écrire le niveau d’équilibre de la biomasse exploitée dans une zone en libre accès en fonction du coût réel unitaire de l’effort de pêche :

Yi

Ei= q. Xi

Ai

Yi

Ei= C

⎫

⎬

⎪ ⎪

⎭

⎪ ⎪

⇒ Xi =Ai .C

q

(27)

La biomasse d’équilibre de libre accès dans une zone apparaît ainsi comme une fonction croissante du coût réel unitaire de l’effort de pêche. En effet, plus ce dernier est faible, plus forte est la pression exercée sur la ressource par la pêche en situation de libre accès.

Selon la relation ci-dessus, la biomasse d’équilibre de libre accès dans une zone de pêche dépend de la surface de cette zone (Ai ) ainsi que des paramètres techniques et économiques de l’effort de pêche (q et C), mais ne dépend pas explicitement des paramètres biophysiques du stock et de l’écosystème qui le supporte (taux de croissance



intrinsèque r, densité maximale soutenable D). Cependant, les limites qu’impose cet écosystème à la croissance de la biomasse viennent borner le domaine de définition des paramètres techniques et économiques de l’effort de pêche :

Xi ≤ D.Ai ⇒Cq

≤ D

(28)

Dans le cas où la contrainte ci-dessus est saturée, la biomasse dans chaque zone (Xi ) est au niveau d’équilibre du stock vierge (D.Ai ), ce qui implique que l’effort et le volume des captures sont nuls. On supposera par la suite que la contrainte est satisfaite sous forme d’inégalité stricte :

Cq

< D

(29)

ce qui assure dans chaque zone un niveau d’activité positif en équilibre de libre accès généralisé.

De la relation (27) il ressort qu’à l’équilibre de libre accès généralisé, les densités de biomasse du stock exploité sont égales dans les deux zones :

X1

A1=

X2

A2=

Cq

(30)

On examine successivement, ci-dessous, l’équilibre de libre accès généralisé en cas de mobilité parfaite et de mobilité imparfaite de la ressource.

1.2.2.1. Mobilité parfaite de la ressource entre les deux zones de pêche

En cas de mobilité parfaite de la ressource, l’égalité des densités entre les deux zones (cf. relation (30) supra) est vérifiée par définition, et donc quel que soit le régime d’accès à la ressource (cf. relation (8) supra). Dans ce cas, l’équilibre bioéconomique de libre accès généralisé se détermine au niveau global de l’aire de répartition du stock, c’est-à-dire de l’ensemble des deux zones de pêche (cf. Figure 4 infra). En additionnant membre à membre les égalités (26) relatives à chaque zone, on obtient :

Y = C.E (31)

De même, en additionnant membre à membre les deux égalités (27) on obtient :

X =Cq

(32)

En rapprochant l’égalité ci-dessus de (15), on obtient le volume global d’effort d’équilibre en libre accès :



E =rq

. 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(33)

puis, par rapprochement avec (31), le volume de capture en équilibre de libre accès :

Y =C.rq

. 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(34)

E

E

0

0 r / q

D

X = D.(1 - q.E / r )

C / q

Y = q.D.E .(1 - q.E / r)

C.E

(r / q).(1 - C / q.D)

(C.r /q).(1 - C / q.D)

Figure 20. Equilibre de libre accès dans les deux zones, en cas de mobilité inter-zones

parfaite

L’effort global E et les captures globales Y sont strictement positifs dès lors que la condition (29) est satisfaite. Dans ce cas, la répartition de E et de Y entre les deux zones est indéterminée. La relation (26) assure seulement que les captures sont proportionnelles à l’effort déployé dans chaque zone. Le caractère indéterminé de la localisation de l’effort et des captures en régime de libre accès généralisé vient de l’hypothèse de mobilité parfaite de la ressource, qui assure en toutes circonstances l’égalité des densités de biomasse entre zones.

1.2.2.2. Mobilité imparfaite de la ressource entre les deux zones de pêche

Contrairement à la situation qui vient d’être examinée, l’égalité des densités de biomasse entre les deux zones qui ressort de la condition (30) n’est pas triviale en cas de mobilité imparfaite de la ressource. Le flux de transfert net étant dans ce cas



proportionnel à l’écart de densité entre les deux zones dès lors que s est positif (cf. équation de transfert (10) supra), on en déduit que ce flux est nul à l’équilibre de libre accès :

T = 0 (35)

(cette condition est évidemment vérifiée aussi lorsque s est nul). On obtient les niveaux d’équilibre de libre accès de l’effort de pêche dans chaque zone en reportant (27) et (35) dans les équations d’équilibre biologique (22). Il vient :

Ei =r.Ai

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(36)

D’où l’on déduit, par rapprochement avec (26), les niveaux d’équilibre de libre accès pour les captures dans chaque zone :

Yi =C.r.Ai

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(37)

Dans chaque zone, l’effort d’équilibre de libre accès (Ei ) et les captures qui en résultent (Yi ) sont strictement positifs dès lors que la condition (29) est satisfaite. On appellera par la suite, respectivement Xi*, Ei* et Yi* les niveaux de biomasse, d’effort et de capture dans chaque zone (i = 1, 2) vérifiant les conditions (27), (36) et (37) :

Xi* =

Ai .Cq

(i =1, 2)

(27’)

Ei* =

r.Ai

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(36’)

Yi* =

C.r.Ai

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ (i =1, 2)

(37’)

c’est-à-dire correspondant aux valeurs d’équilibre en cas de libre accès généralisé (sous condition de mobilité imparfaite pour Ei* et Yi*).

1.2.3. Equilibre bioéconomique sous hypothèse d’accès contrôlé dans une zone et d’accès libre dans l’autre zone (scénario II)

On suppose maintenant que l’accès à la ressource reste libre dans la zone 2, mais est contrôlé dans la zone 1. On fait l’hypothèse que la variable de contrôle de cet accès est l’effort de pêche, de sorte que E1 est exogène. Le domaine de définition de cette variable est borné inférieurement par la contrainte de non-négativité (E1 ≥ 0). Lorsque cette contrainte est saturée (E1 = 0), la zone à accès contrôlé devient une zone de non-pêche (cantonnement).



Comme pour le scénario précédent, on examine successivement l’équilibre bioéconomique en cas de mobilité parfaite et de mobilité imparfaite de la ressource.

1.2.3.1. Mobilité parfaite de la ressource entre les deux zones de pêche

La mobilité parfaite de la ressource entre les deux zones de pêche signifie que les densités de biomasse sont égales dans ces deux zones (relation (8) supra). Par ailleurs, dans la zone 2 où prévaut par hypothèse le libre accès, la biomasse d’équilibre est déterminée par la relation (27). En rapprochant ces deux conditions, on obtient :

X1

A1=

X2

A2

X2 =A2.C

q= X2

*

⎫

⎬

⎪ ⎪

⎭

⎪ ⎪

⇒ X1 =A1.C

q= X1

*

(38)

Comme dans la zone 2 où l’accès est libre, la biomasse d’équilibre dans la zone 1 est égale au niveau d’équilibre de libre accès, nonobstant le fait que l’accès à la ressource est contrôlé dans cette zone (et donc quel que soit le niveau auquel y est fixé l’effort de pêche). Ce résultat est une conséquence de la mobilité parfaite de la ressource entre les deux zones de pêche. En rapprochant (38) de la relation technique (11), on obtient :

X1 =A1.C

q

Y1 =q.X1.E1

A1

⎫

⎬

⎪ ⎪

⎭

⎪ ⎪

⇒ Y1 = C.E1

(39)

Cette égalité, qui implique la nullité de la rente en zone 1, est typique du libre accès : quel que soit le niveau auquel est fixé l’effort de pêche dans la zone 1, tout se passe comme si celle-ci était en libre accès, à l’instar de ce qui se passe en zone 2. On a vu précédemment qu’en cas de libre accès généralisé, la répartition de l’effort total entre les deux zones est indéterminée lorsque la mobilité de la ressource est parfaite (supra, section 2.1). Le scénario envisagé ici consiste simplement à lever cette indétermination, en fixant de façon exogène l’effort dans l’une des deux zones. L’accès étant libre dans l’autre zone, l’effort global se détermine sur la base de l’équilibre de libre accès (cf. relation (33) supra), et l’effort contrôlé de la zone 1 n’est qu’une fraction de cet effort global épuisant par définition la rente. Toute tentative pour faire apparaître une rente dans la zone 1 à partir du contrôle de l’accès dans cette zone est vouée à l’échec en cas de mobilité parfaite entre les deux zones.

On obtient le niveau d’activité dans la zone 2 à partir de l’équilibre global de libre accès (cf. relations (33) et (34) supra) et du niveau d’activité dans la zone 1 :



E2 = E − E1 =rq

. 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ − E1

(40)

Y2 = Y − Y1 = C.E − C.E1 = C. rq

. 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ − E1

⎡

⎣ ⎢

⎤

⎦ ⎥

(41)

La contrainte de non-négativité qui pèse sur E2 et Y2 impose une limite supérieure au domaine de définition de E1 , qui ne peut excéder l’effort global d’équilibre de libre accès sur l’ensemble des deux zones de pêche :

E1 ≤rq

. 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(42)

Lorsque cette borne supérieure est atteinte, tout l’effort de pêche est concentré dans la zone 1. La mobilité parfaite de la ressource avec la zone 2 garantit cependant l’égalité des densités de biomasse dans les deux zones. Une situation symétrique prévaut si la zone 1 est transformée en cantonnement, c’est-à-dire si (E1 = 0).

Le flux de transfert de biomasse entre les deux zones est obtenu en rapprochant l’équation de transfert (20) et l’équation d’équilibre de libre accès de l’effort global (33) :

T = q.D. 1−q.Er

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ . A1.E − E1( )

E =rq

. 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

⎫

⎬

⎪ ⎪

⎭

⎪ ⎪

⇒ T = C. r.A1

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ − E1

⎡

⎣ ⎢

⎤

⎦ ⎥

(43)

Le flux de transfert net de la zone 1 (accès contrôlé) vers la zone 2 (accès libre) est donc, en cas de mobilité parfaite de la ressource, une fonction linéaire décroissante de l’effort dans la zone 1 (E1 ). Il s’annule lorsque E1 prend la valeur :

E1* =

r.A1

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(44)

qui n’est autre que le niveau E1* d’équilibre de l’effort de pêche dans la zone 1 en cas de libre accès généralisé avec mobilité imparfaite de la ressource (cf. (36’) supra). T est positif lorsque E1 est inférieur à ce seuil, et devient négatif lorsqu’il le dépasse. Lorsque E1 est égal à E1*, on obtient par rapprochement de (40) et (44) la valeur correspondante de l’effort de pêche en zone 2 :

E2* =

r.A2

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(45)



elle-même égale au niveau E2* d’équilibre de l’effort de pêche dans la zone 2 en cas de libre accès généralisé avec mobilité imparfaite de la ressource (cf. (36’) supra).

Lorsque E1 atteint l’une de ses valeurs-limites (zéro ou E), le flux de transfert net prend l’une ou l’autre des valeurs suivantes :

E1 = 0 ⇔ T = C.E1* (46) E1 = E ⇔ T = - C.E2* (47)

1.2.3.2. Mobilité imparfaite de la ressource entre les deux zones de pêche

Dans le cas où la ressource est imparfaitement mobile entre les deux zones de pêche, les niveaux d’équilibre de libre accès dans chaque zone sont déterminés, et égaux à E1* et E2* respectivement (cf. (36’) supra). Dans le scénario étudié ici, l’accès à la ressource est contrôlé à l’intérieur de la zone 1. Le seuil E1* représente normalement la borne supérieure du domaine de définition de E1 (les armements exploitant la zone 1 perdraient de l’argent s’ils portaient leur effort dans cette zone au-delà de E1*). Cependant, ce seuil peut être transgressé si l’exploitation de la zone 1 fait l’objet d’aides publiques.

En matière de CPUE et de biomasse, les conditions d’équilibre (26) et (27) dégagées dans la section précédente pour les deux zones restent valables dans la zone 2, où continue à prévaloir le libre accès :

Y2 = C.E2 (48)

X2 =A2.C

q= X2

*

(49)

En rapprochant (49) de l’équation de transfert (10), on obtient :

T =sD

. X1

A1−

Cq

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(50)

Le flux de transfert net de la zone 1 vers la zone 2 est une fonction linéaire croissante de la biomasse X1 qui se trouve à l’intérieur de la zone 1. Ce flux s’annule lorsque X1 est égal à (A1.C / q), qui est la biomasse d’équilibre dans cette zone lorsque l’accès y est libre (cf. (38) supra). Il est positif lorsque X1 est inférieur à ce seuil, et devient négatif lorsque X1 le dépasse.

En combinant (48) et (49) avec les équations (22) qui synthétisent l’équilibre du module biologique et technique, on obtient :

q.X1.E1

A1= r.X1. 1−

X1

D.A1

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ −

sD

. X1

A1−

Cq

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(51-1)



C.E2 = r. A2.Cq

. 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ +

sD

. X1

A1−

Cq

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(51-2)

L’équation (51-1), qui représente l’équilibre bioéconomique de l’exploitation de la zone 1 (à accès contrôlé) permet de déterminer le niveau d’équilibre de la biomasse dans cette zone (X1) en fonction de l’effort qui y est déployé (E1 ), compte tenu des transferts de biomasse avec la zone en libre accès (T). L’équation (51-2), qui représente l’équilibre bioéconomique de l’exploitation de la zone 2 (en libre accès) permet ensuite de calculer le niveau d’équilibre de l’effort dans cette zone (E2 ), compte tenu des transferts de biomasse avec la zone 1.

Une fois connue la biomasse d’équilibre dans la zone 1 (51-1), on déduit de celle-ci et de l’effort de pêche pratiqué dans la même zone le volume des captures qui y est réalisé. De même, une fois connu l’effort d’équilibre de libre accès dans la zone 2 (51-2), on en déduit le volume des captures réalisé dans cette zone. On obtient enfin le niveau (exprimé en termes réels) de la rente halieutique procurée par l’exploitation de la zone 1 en soustrayant du volume des captures dans cette zone le coût réel de l’effort qui y est pratiqué :

π = Y1 - C.E1 (52)

(par définition, le niveau de rente est nul dans la zone 2, où prévaut le libre accès).

Le schéma de résolution du modèle est donc le suivant :

C X2

E1 X1

E2

Y1

Y2

π

Figure 21. Schéma de résolution du modèle (accès contrôlé en zone 1, accès libre en zone 2, mobilité imparfaite de la ressource entre les deux zones)

Dans les sous-sections qui suivent, on étudie les relations visualisées par ce schéma.



1.2.3.2..1 Etude de la relation entre effort de pêche et biomasse d’équilibre dans la zone à accès contrôlé

L’équation (51-1) peut être réécrite sous la forme :

X12 − D.A1 −

sr

−q.D.E1

r⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ .X1 −

s.C.A1

r.q= 0

(51-1’)

Ce polynôme du second degré en X1 a un discriminant strictement positif :

Δ = D.A1 −sr

−q.D.E1

r⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

+ 4. s.C.A1

r.q

(53)

et admet donc deux racines réelles. Ces deux racines sont de signes opposés. Celle qui est strictement positive :

X1 = 0,5. D.A1 −sr

−q.D.E1

r+ Δ1/2⎛

⎝ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟

(54)

constitue la valeur d’équilibre de la biomasse dans la zone à accès contrôlé, compte tenu des transferts avec la zone à accès libre. Il ressort des deux relations ci-dessus que la biomasse X1 est une fonction de l’effort E1 définie, continue et dérivable sur l’ensemble des réels positifs. Cette fonction est décroissante :

∂X1

∂E1= −

q.D.X1

r.Δ1/2 < 0

(55)

Elle est en outre strictement convexe :

∂ 2 X1

∂E12 = 2. q.D

r⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

. s.C.A1

r.q.Δ3//2 > 0

(56)

dès lors que la ressource est mobile entre les deux zones (s > 0). Elle prend les valeurs suivantes selon que l’effort de pêche en zone 1 est nul, égal au niveau d’équilibre de libre accès ou tend vers l’infini :

• E1 = 0 ⇒ X1 = X1max = 0,5. D.A1 −sr

+ D.A1 −sr

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

+ 4. s.C.A1

r.q

⎛

⎝ ⎜ ⎜

⎞

⎠ ⎟ ⎟

(57)



• E1 = E1* =

r.A1

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ ⇒ X1 = X1

* =A1.C

q

(58)

•

E1 → ∞lim .X1 = 0 (lorsque s > 0)

(59)

Lorsque l’effort de pêche dans la zone 1 correspond à son niveau d’équilibre de libre accès (E1 = E1*), la biomasse d’équilibre dans cette zone est égale à son niveau d’équilibre de libre accès (X1 = X1*), les densités sont les mêmes dans les deux zones, et le transfert net de biomasse vers la zone 2 est nul :

E1 = E1* ⇒ T = 0 (60-a)

Lorsque l’effort de pêche dans la zone 1 est restreint par rapport au niveau d’équilibre de libre accès (E1 < E1*), la biomasse d’équilibre dans cette zone s’élève au-dessus de son niveau d’équilibre de libre accès (X1 > X1*), jusqu’à atteindre la valeur maximale X1max lorsque la zone est mise en réserve de pêche (E1 = 0). La supériorité de la biomasse d’équilibre de la zone 1 par rapport au niveau d’équilibre de libre accès entraîne dans cette zone une densité de la ressource dépassant celle qui prévaut dans la zone 2, ce qui suscite un transfert net de biomasse de la zone 1 vers la zone 2 :

E1 < E1* ⇒ T > 0 (60-b)

Inversement, si l’effort de pêche dans la zone 1 est poussé à un niveau supérieur au niveau d’équilibre de libre accès (E1 > E1*), la biomasse dans cette zone tombe en dessous de son niveau d’équilibre de libre accès (X1 < X1*), d’où infériorité de la densité par rapport à la zone 2, et transfert net de biomasse depuis cette dernière vers la zone 1 :

E1 > E1* ⇒ T < 0 (60-c)

Ce transfert au bénéfice de la zone 1 explique que la biomasse d’équilibre dans cette zone peut rester positive même avec un effort de pêche très important (relation (59)). Nous verrons toutefois à la section suivante que la capacité de la zone 2 à transférer de la biomasse vers la zone 1 n’est pas illimitée, ce qui peut borner supérieurement le domaine admissible pour E1 .

La relation entre biomasse d’équilibre et effort de pêche dans la zone 1 est, comme on vient de le voir, influencée par les transferts de biomasse qui s’effectuent entre cette zone et la zone 2. Ces transferts dépendent eux-mêmes de deux facteurs : l’écart de densité entre les deux zones (facteur contrôlé par le niveau de l’effort de pêche dans la zone 1), et le paramètre s traduisant la mobilité inter-zones de la ressource (cf. supra équation de transfert (50)). Précisons l’influence de ce paramètre biophysique en dérivant X1 , tel que défini dans la relation (54), par rapport à s :



∂ X1

∂s=

12.r.Δ1/2 . 2.

C.A1

q− D.A1 −

sr

−q.D.E1

r⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ − Δ1/2⎡

⎣ ⎢

⎤

⎦ ⎥

(61)

Le signe de cette dérivée est celui de l’expression :

U − Δ (62)

1/2

où :

U = 2.C.A1

q− D.A1 −

sr

−q.D.E1

r⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(63)

Si U est négatif, la dérivée de X1 par rapport à s ne peut être elle-même que négative. Ce cas se rencontre lorsque :

E1 < E1* −

1q.D

. s +r.C.A1

q⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(64)

Si U est non-négatif, le signe de ∂X1 /∂s s’identifie à celui de :

U (65)

2 − Δ

soit encore, après simplification, à celui de :

E1 - E1* (66)

En résumé, la biomasse d’équilibre X1 dans la zone à accès contrôlé est constante par rapport au paramètre de mobilité s si l’effort E1 déployé dans cette zone est égal au niveau d’équilibre de libre accès (E1*), décroissante par rapport à s lorsque l’effort E1 est porté à un niveau inférieur à ce seuil, et croissante par rapport à s lorsque ce même seuil est dépassé :

E1 = E1* ⇔

∂X1

∂s= 0

(67a)

E1 < E1* ⇔

∂X1

∂s< 0

(67b)

E1 > E1* ⇔

∂X1

∂s> 0

(67c)

La biomasse d’équilibre de libre accès dans la zone 1 est indépendante de la mobilité de la ressource (67a). En cas d’effort plus faible dans cette zone que le niveau d’équilibre de libre accès, la biomasse d’équilibre y dépasse son niveau d’équilibre de libre accès (cf. relation (55) supra), et ce d’autant plus que la mobilité de la ressource est faible



(67b). Inversement, en cas d’effort dépassant le niveau d’équilibre de libre accès en zone 1, la biomasse d’équilibre est inférieure à la biomasse d’équilibre de libre accès, et ce d’autant plus que la mobilité de la ressource est faible (67c).

L’inversion de l’impact de la mobilité inter-zones sur la biomasse d’équilibre dans la zone à accès contrôlé s’explique par le jeu des transferts de biomasse qui, dans tous les cas, limite les écarts de densité suscités par la fixation de l’effort en zone 1 à un niveau différent de l’équilibre de libre accès (cf. (60-b) et (60-c)). La conséquence pratique, en cas de réduction de l’effort en zone 1 sous le niveau d’équilibre de libre accès, est que le supplément de biomasse exploitable que l’on peut attendre de cette mesure au sein de la zone contrôlée est d’autant plus faible que la ressource est mobile d’une zone à l’autre.

Pour compléter l’analyse de l’influence exercée par la mobilité de la ressource sur la biomasse d’équilibre au sein de la zone à accès contrôlé, examinons les deux cas-limites d’un indice de mobilité nul et d’un indice de mobilité tendant vers l’infini. D’après la relation (54), on a :

• s = 0 ⇒ X1 = D.A1 −q.D.E1

r

(68)

• s → ∞lim .X1 =

C.A1

q

(69)

En cas de mobilité nulle (s = 0), la biomasse de la zone à accès contrôlé devient une fonction linéaire de l’effort de pêche déployé dans cette zone (modèle logistique simple ; cf. relation (24) supra). L’incidence de la variation de l’effort n’est plus contrebalancée par le jeu des transferts avec la zone en libre accès, et la biomasse s’annule lorsque l’effort de pêche atteint le niveau (E1 = r.A1 /q), lui-même supérieur au niveau d’équilibre de libre accès (E1*) sous l’hypothèse que D est supérieur à C/q (cf. relation (29) et Figure 4 supra).

Lorsque la mobilité inter-zones de la ressource est très grande, la biomasse de la zone à accès contrôlé tend à se stabiliser à son niveau d’équilibre de libre accès, quel que soit l’effort déployé dans cette zone. En effet, toute modification de biomasse provoquée par une variation d’effort dans la zone tend à être instantanément et intégralement compensée par le jeu des transferts avec la zone en accès libre. Étudié à la section 3.1 supra, le cas-limite (s = ∞) d’une mobilité parfaite fait perdre toute pertinence à la gestion de la ressource par zone.

La figure 22 illustre la relation entre effort de pêche et biomasse d’équilibre dans la zone 1 (accès contrôlé), compte tenu des transferts avec la zone 2 (accès libre), pour différents niveaux du coefficient de mobilité s. La figure 23 illustre la relation entre effort de pêche dans la zone 1 et transfert net de biomasse vers la zone 2, pour différents niveaux du coefficient de mobilité s. Les valeurs des autres paramètres qui ont été retenues pour les simulations illustrées par ces deux figures, comme pour les suivantes, sont :



A1 = 0,25 D = 4 r = 0,2 q = 3,75.10-4 C = 3,75.10-4

Avec ces paramètres, l’effort d’équilibre de libre accès en zone 1 est atteint pour (E1* = 100), et la biomasse d’équilibre correspondante est (X1* = 0,25).

s = 0s = 0,05s = 0,20s = 0,50s infini

Figure 22. relation entre effort de pêche et biomasse d’équilibre dans la zone 1 (accès

contrôlé), compte tenu des transferts avec la zone 2 (accès libre), pour différents niveaux du coefficient de mobilité s.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190

s = 0,05s = 0,50s = 0,20s infini

Figure 23. relation entre effort de pêche dans la zone 1 et transfert net de biomasse vers

la zone 2, pour différents niveaux du coefficient de mobilité s.



1.2.3.2..2 Etude de la relation entre biomasse d’équilibre dans la zone à accès contrôlé et effort de pêche dans la zone à accès libre

L’équation (51-2) peut être réécrite sous la forme :

E2 =s

C.D.A1.X1 +

1q

. r.A2 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ −

sD

⎡

⎣ ⎢

⎤

⎦ ⎥

(51-2’)

Dès lors qu’il existe une certaine mobilité de la ressource entre les deux zones (s > 0), l’effort d’équilibre de libre accès dans la zone 2 (E2) est une fonction croissante de la biomasse présente dans la zone 1 (X1), donc une fonction décroissante de l’effort de pêche déployé dans cette zone (cf. (55) supra). Cela signifie que toute réduction de l’effort de pêche dans la zone à accès contrôlé induit une augmentation de l’effort dans la zone à accès libre. En effet, plus l’effort est restreint en zone 1, plus la biomasse y est élevée, et plus important est le transfert net de ressource vers la zone 2. À l’équilibre, la biomasse présente dans cette zone étant inchangée (cf. (49) supra), le surplus de transfert en provenance de la zone 1 est compensé par un surplus de captures en zone 2, ce qui nécessite un surplus d’effort dans cette zone.

La relation entre X1 et E2 est linéaire. La pente de la droite représentant cette relation est proportionnelle à s, ce qui signifie qu’une augmentation de biomasse dans la zone à accès contrôlé (donc une diminution d’effort dans cette zone) stimulera d’autant plus l’effort de pêche dans la zone en libre accès que la mobilité inter-zones de la ressource est forte.

Lorsque l’effort de pêche est nul dans la zone 1 (cantonnement), la biomasse y est maximale (cf. (57) supra) et, de ce fait, l’effort de pêche en zone de libre accès est également maximal :

E1 = 0 ⇒ X1 = X1max ⇒ E2 = E2max =s.X1max

C.D.A1+

1q

. r.A2 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ −

sD

⎡

⎣ ⎢

⎤

⎦ ⎥

(70)

Lorsque l’effort de pêche en zone 1 est égal à son niveau d’équilibre de libre accès (E1 = E1*), l’effort en zone 2 retrouve le niveau d’équilibre atteint en cas de libre accès généralisé (cf. relation (36) supra) :

E1 = E1* =

r.A1

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ ⇒ X1 = X1

* =A1.C

q ⇒ E2 = E2

* =r.A2

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(71)

Lorsque l’effort de pêche en zone 1 dépasse son niveau d’équilibre de libre accès E1*, la biomasse dans cette zone tombe en dessous du niveau X1* et, par suite, l’effort d’équilibre en zone 2 tombe en dessous du niveau E2*. On a vu précédemment que l’augmentation de l’effort en zone 1 ne suffit pas, en elle-même, à épuiser la biomasse dans cette zone lorsque la ressource est mobile entre les deux zones (relation (59) supra). Cependant, le recul de E2 résultant d’une augmentation de E1 doit respecter la contrainte de non-négativité (E2 ≥ 0). Cette contrainte définit, par l’intermédiaire de la



relation (51-2’), un niveau X1min de biomasse dans la zone 1 en dessous duquel il est impossible de descendre :

E2 = 0 ⇒ X1 = X1min =C.D.A1

s.q. s

D− r.A2 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

⎡

⎣ ⎢

⎤

⎦ ⎥ (72)

Le seuil X1min n’est limitant que s’il est positif, ce qui implique :

s > r.D.A2 1−C

q.D⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(73)

Si cette condition est vérifiée, l’effort dans la zone 1 est borné supérieurement par les capacités limitées de transfert de biomasse en provenance de la zone 2 : même avec un effort tombé à zéro dans la zone en libre accès, la biomasse dans la zone 1 ne peut tomber en dessous du seuil X1min et, par suite, l’effort de pêche en zone 1 ne peut être porté au-dessus du seuil correspondant E1max , défini à partir de (51-1) :

E2 = 0 ⇒ X1 = X1min ⇒ E1 = E1max =A1

q. r. 1−

X1min

D.A1

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ −

sD

. 1A1

−C

q.X1min

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

⎡

⎣ ⎢

⎤

⎦ ⎥

(74)

La condition (73) a d’autant moins de chances d’être vérifiée que le paramètre A2 est élevé, c’est-à-dire que la zone en libre accès est grande par rapport à la zone à accès restreint.

La figure 24 illustre la relation entre effort de pêche dans la zone 1 (accès contrôlé) et effort de pêche dans la zone 2 (accès libre), compte tenu des transferts de biomasse entre les deux zones, pour différents niveaux du coefficient de mobilité s. Les valeurs des autres paramètres qui ont été utilisées dans les simulations illustrées par cette figure sont les mêmes que pour les figures 22 et 23.



s = 0s = 0,05s = 0,20s = 0,50s infini

Figure 24. relation entre effort de pêche dans la zone 1 (accès contrôlé) et effort de pêche dans la zone 2 (accès libre), compte tenu des transferts de biomasse entre les deux zones, pour différents niveaux du coefficient de mobilité s.

1.2.3.2..3 Etude de la relation entre effort de pêche et captures dans la zone à accès contrôlé

Connaissant la relation entre effort de pêche et biomasse d’équilibre dans la zone à accès contrôlé (relation (54) supra), on peut établir la relation entre effort et captures d’équilibre dans cette zone en faisant intervenir la relation technique (11) :

X1 = 0,5. D.A1 −sr

−q.D.E1

r+ Δ1/2⎛

⎝ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟

Y1 =q.E1.X1

A1

⎫

⎬

⎪ ⎪

⎭

⎪ ⎪

⇒ Y1 =q.E1

2.A1D.A1 −

sr

−q.D.E1

r+ Δ1/2⎛

⎝ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟

(75)

La relation ci-dessus donne la production d’équilibre dans la zone à accès contrôlé en fonction de l’effort déployé dans cette zone, compte tenu des transferts avec la zone en accès libre. Lorsque l’effort de pêche en zone 1 est fixé à son niveau d’équilibre de libre accès (E1 = E1*), les captures dans cette zone atteignent elles-mêmes leur niveau d’équilibre de libre accès (cf. relation (37) supra) :

E1 = E1* =

r.A1

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ ⇒ Y1 = Y1

* =C.r.A1

q. 1−

Cq.D

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(76)



La fonction Y1 (E1 ) décrite par (75) est définie, continue et positive pour tout E1 positif. Ses valeurs-limites sont les suivantes (abstraction faite, pour la limite supérieure, du plafond (74) imposé à E1 lorsque l’inégalité (73) est vérifiée) :

• E1 = 0 ⇒ Y1 = 0 (77)

• E1 → ∞lim .Y1 =

s.Cq.D

(78)

La dérivée de Y1 par rapport à E1 peut s’écrire :

dY1

dE1=

qA1

. X1 + E1.∂X1

∂E1

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(79)

soit encore, compte tenu de (55) :

dY1

dE1=

q.X1

A1. 1−

q.D.E1

r.Δ1/2⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(80)

Cette dérivée est positive si et seulement si :

Δ >q.D.E1

r⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

(81)

soit, en développant Δ (cf. relation (53) supra) :

D.A1 −sr

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

+ 4. s.C.A1

r.q> 2. D.A1 −

sr

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ .

q.D.E1

r⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(82)

ce qui conduit à distinguer deux cas :

1er cas : D.A1 ≤sr

(83)

Dans ce cas, qui correspond à une mobilité relativement forte de la ressource, la relation (82) est satisfaite pour tout niveau d’effort admissible E1 , de sorte que la fonction Y1(E1) est monotone croissante : toute augmentation de l’effort de pêche dans la zone à accès contrôlé se traduit par une augmentation des captures dans cette zone, le volume des captures tendant par valeurs inférieures vers la limite décrite par (78) lorsque l’effort de pêche augmente indéfiniment.

2ème cas : D.A1 >sr

(84)



Dans ce cas, qui correspond à une mobilité plus faible de la ressource, la relation (82) n’est satisfaite que si E1 reste inférieur au seuil :

E1** =

rq.D

. 0,5. D.A1 −sr

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ + 2. s.C.A1

r.q. D.A1 −sr

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

⎡

⎣

⎢ ⎢ ⎢ ⎢

⎤

⎦

⎥ ⎥ ⎥ ⎥

(85)

La fonction Y1 (E1 ) est dans ce cas croissante tant que (E1 < E1**), passe par un maximum lorsque (E1 = E1**), et devient décroissante pour (E1 > E1**). Elle tend par valeurs supérieures vers la limite décrite par (78) lorsque E1 augmente indéfiniment.

Le niveau de biomasse et le volume de captures correspondant à E1** sont obtenus en reportant (85) dans (54) et (75) respectivement. On obtient :

X1** = 0,5. D.A1 −

sr

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

(86)

Y1** =

r4.D.A1

. D.A1 −sr

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟

2

+s.Cr.D

(87)

Le volume de captures Y1** représente, lorsque la condition (84) est vérifiée, le maximum de capture réalisable à l’équilibre dans la zone à accès contrôlé, compte tenu des transferts de biomasse avec la zone en accès libre. La comparaison des niveaux de biomasse X1* et X1** (relations (71) et (86)) montre que le niveau d’effort correspondant à l’équilibre de libre accès (E1 = E1*) peut, selon le niveau du coût réel unitaire de l’effort de pêche, être égal, supérieur ou inférieur au niveau d’effort correspondant à la production maximale soutenable dans la zone 1 (E1 = E1**) :

• E1** = E1* ⇔ X1** > X1* ⇔ 0,5.q. D −s

r.A1

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ = C

(88-a)

• E1** < E1* ⇔ X1** > X1* ⇔ 0,5.q. D −s

r.A1

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ > C

(88-b)

• E1** > E1* ⇔ X1** > X1* ⇔ 0,5.q. D −s

r.A1

⎛ ⎝ ⎜

⎞ ⎠ ⎟ < C

(88-c)

La conséquence pratique est qu’une réduction de l’effort dans la zone à accès contrôlé à un niveau inférieur au niveau d’équilibre de libre accès peut, dans certaines circonstances, se traduire par une augmentation des captures dans cette zone (cas correspondant à la réunion des conditions (84) et (88-b)) et, dans d’autres circonstances, entraîner une baisse des captures dans la même zone, soit parce que la mobilité de la ressource est suffisamment forte pour que la relation entre effort et production dans la



zone soit monotone (condition (83)), soit parce que le coût de l’effort de pêche est suffisamment élevé pour que l’équilibre de libre accès s’établisse à un niveau d’effort inférieur à celui qui assure la production maximale soutenable dans la zone (condition 88-c)). En revanche, dès lors qu’il existe une certaine mobilité inter-zones de la ressource, toute diminution de l’effort dans la zone à accès contrôlé induit une augmentation des captures dans la zone en accès libre (voir supra, section 3.2.2).

Le coefficient de mobilité inter-zones (s) influence l’ampleur du gain de biomasse que peut produire dans la zone à accès contrôlé une réduction de l’effort de pêche par rapport à l’équilibre de libre accès (cf. relations (67-a) à (67-c) supra). Par ce biais, il influence également l’ampleur de la variation des captures résultant de cette même réduction :

Y1 =q.X1.E1

A1⇒

∂Y1

∂s=

∂X1

∂s. q.E1

A1

(89)

En rapprochant l’expression ci-dessus de (67-a) à (67-c), on obtient :

E1 = E1* ⇔

∂Y1

∂s= 0

(90-a)

E1 < E1* ⇔

∂Y1

∂s< 0

(90-b)

E1 > E1* ⇔

∂Y1

∂s> 0

(90-c)

Les captures d’équilibre dans la zone 1 sont indépendantes de la mobilité de la ressource en cas de libre accès (90-a). Lorsque l’effort dans cette zone est porté à un niveau inférieur à l’équilibre de libre accès, les captures y sont d’autant plus fortes que la mobilité de la ressource est faible (90-b). Inversement, si l’effort dans la zone 1 dépasse le niveau d’équilibre de libre accès, les captures y sont d’autant plus fortes que la mobilité de la ressource est forte (90-c). Ces phénomènes s’expliquent par le jeu des transferts de biomasse, qui se font au détriment de la zone 1 lorsque l’effort de pêche est inférieur à l’équilibre de libre accès, alors qu’ils bénéficient à cette zone lorsque l’effort de pêche y dépasse le niveau d’équilibre de libre accès (cf. supra, (60-b) et (60-c)). Dans les deux cas, le jeu des transferts est d’autant plus accentué que la mobilité de la ressource est forte.

La figure 25 illustre la relation entre effort de pêche et captures dans la zone 1 (accès contrôlé), compte tenu des transferts de biomasse avec la zone 2 (accès libre), pour différents niveaux du coefficient de mobilité s. Les valeurs des autres paramètres qui ont été utilisées dans les simulations illustrées par cette figure sont les mêmes que pour les figures 22 et 23.



s = 0s = 0,05s = 0,20s = 0,50s infini

Figure 25. relation entre effort de pêche et captures dans la zone 1 (accès contrôlé), compte tenu des transferts de biomasse avec la zone 2 (accès libre), pour différents niveaux du coefficient de mobilité s.

1.2.3.2..4 Etude de la relation entre effort de pêche et rente dans la zone à accès contrôlé

Exprimée en termes réels, la rente halieutique extraite de l’exploitation du stock dans la zone à accès contrôlé est égale à la différence entre le volume de captures à l’équilibre et le coût réel de l’effort de pêche qui permet d’obtenir ces captures (cf. (52) supra). Le volume des captures en zone 1 ayant été défini comme une fonction de l’effort appliqué dans cette zone, compte tenu des transferts de biomasse avec la zone en libre accès (cf. (75) supra), la rente halieutique extraite de la zone 1 peut elle-même s’exprimer comme une fonction de l’effort de pêche qui y est appliqué, compte tenu des transferts. En rapprochant (52) et (75), on obtient :

π (E1) =q.E1

2.A1D.A1 −

sr

−q.D.E1

r+ Δ1/2⎛

⎝ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟ − C.E1

(91)

Exprimée en termes réels, la rente halieutique extraite de l’exploitation du stock dans la zone à accès contrôlé est égale à la différence entre le volume de captures à l’équilibre et le coût réel de l’effort de pêche qui permet d’obtenir ces captures (cf. (52) supra). Le volume des captures en zone 1 ayant été défini comme une fonction de l’effort appliqué dans cette zone, compte tenu des transferts de biomasse avec la zone en libre accès (cf. (75) supra), la rente halieutique extraite de la zone 1 peut elle-même s’exprimer comme une fonction de l’effort de pêche qui y est appliqué, compte tenu des transferts. En rapprochant (52) et (75), on obtient :



π (E1) =q.E1

2.A1D.A1 −

sr

−q.D.E1

r+ Δ1/2⎛

⎝ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟ − C.E1

(91)

Cette rente est, par définition, nulle lorsque l’effort de pêche est nul ou fixé au niveau correspondant à l’équilibre de libre accès :

(92-a)

E1 = 0 ∪ E1 = E1*( ) ⇔ π = 0

Entre ces deux bornes, la rente est positive. En effet, en rapprochant (27), (52) et (58), on peut écrire (pour un niveau d’effort E1 strictement positif) :

π > 0 ⇔Y1

E1> C ⇔ X1 >

C.A1

q⇔ X1 > X1

*

(93)

L’effort de pêche en zone 1 étant positif, la rente est positive si et seulement si la biomasse d’équilibre dans cette zone est supérieure à son niveau d’équilibre de libre accès (X1*). Or X1 est une fonction monotone décroissante de l’effort E1 (cf. (55) supra), de sorte que :

0 (92-b)

< E1 < E1* ⇔ π > 0

Inversement, la rente est négative au-delà du seuil de libre accès E1* :

(92-c)

E1 > E1* ⇔ π < 0

La conclusion pratique est qu’une réduction de l’effort dans la zone 1 en deçà du niveau d’équilibre de libre accès est susceptible d’y générer de la rente, nonobstant le fait que les captures dans cette zone augmentent ou diminuent sous l’effet de cette réduction d’effort (cf. la discussion de ce point supra, section 3.2.3). La création de rente est triviale dans le cas où une réduction d’effort s’accompagne d’une augmentation des captures (situation rencontrée lorsque les conditions (84) et (88-b) sont vérifiées), mais elle peut se produire également en cas de diminution des captures (situation rencontrée lorsque la condition (83) ou la condition (88-c) est vérifiée), dans la mesure où la baisse des recettes qui en résulte est plus compensée par la baisse concomitante du coût total de l’effort.

Étant continue sur l’intervalle [0 ; E1*], la fonction π(E1) admet un maximum strictement positif sur l’intervalle ouvert ]0 ; E1*[. Soit E1*** le niveau d’effort correspondant :

E1 = E1*** ⇔ π E1

***( ) = max.πE1

(94)

La réduction de l’effort E1 en deçà du niveau d’équilibre de libre accès E1* permet d’accroître la rente tant que l’effort reste supérieur au seuil E1***.



Le fait que la réduction de l’effort par rapport à l’équilibre de libre accès permette de générer de la rente, même en cas de diminution des captures, est un résultat classique dans le cas simple d’une pêcherie où l’espace de régulation de l’accès à la ressource correspond à l’aire d’extension du stock (soit ici dans le cas où A1 = 1). Le cas étudié ici montre que, même si la zone de régulation de l’accès à la ressource est plus restreinte que l’aire d’extension du stock (A1 < 1), il est intéressant de restreindre dans cette zone l’effort de pêche par rapport à l’équilibre de libre accès, nonobstant les transferts de biomasse que cela induit vers la zone restée en libre accès et l’augmentation concomitante de l’effort de pêche qui en résulte dans cette zone (sauf dans le cas extrême, étudié à la section 3.1, d’une mobilité inter-zones parfaite de la ressource). Cet intérêt se manifeste sur deux plans : génération d’un revenu net additionnel (rente), mais aussi sécurité accrue de la pêcherie dans la zone à effort contrôlé du fait d’une biomasse d’équilibre plus importante dans cette zone (E1 < E1* ⇒ X1 > X1*).

Cela étant, les bénéfices que l’on peut escompter d’une restriction de l’effort dans la zone 1 (avec maintien du libre accès en zone 2) sont d’autant plus forts que la ressource est peu mobile d’une zone à l’autre. Ce résultat, déjà démontré pour la biomasse d’équilibre (cf. (67-b) supra), s’étend sans difficulté à la rente. En effet, de l’équation de définition de la rente (52) on tire, lorsque E1 est exogène :

∂π∂s

=∂Y1

∂s

(95)

En rapprochant cette égalité de (67-b), on obtient :

E1 < E1* ⇔

∂π∂s

< 0

(96)

La rente extraite de la zone à accès contrôlé, lorsque l’effort de pêche y est porté à un niveau inférieur à l’équilibre de libre accès, est d’autant plus forte que la ressource est peu mobile entre zones. En effet, la mobilité de la ressource se traduit par des transferts de biomasse vers la zone de libre accès, qui sont préjudiciables à la rentabilité de l’exploitation de la zone à accès contrôlé. Sauf cas de mobilité parfaite (s = ∞), ce phénomène n’est toutefois pas de nature à inhiber totalement les bénéfices d’une restriction de l’effort en zone 1.

La figure 10 illustre la relation entre effort de pêche et rente dans la zone 1 (accès contrôlé), compte tenu des transferts de biomasse avec la zone 2 (accès libre), pour différents niveaux du coefficient de mobilité s. Les valeurs des autres paramètres qui ont été utilisées dans les simulations illustrées par cette figure sont les mêmes que pour les figures 6 et 7.

(92-a)

E1 = 0 ∪ E1 = E1*( ) ⇔ π = 0

Entre ces deux bornes, la rente est positive. En effet, en rapprochant (27), (52) et (58), on peut écrire (pour un niveau d’effort E1 strictement positif) :



π > 0 ⇔Y1

E1> C ⇔ X1 >

C.A1

q⇔ X1 > X1

*

(93)

L’effort de pêche en zone 1 étant positif, la rente est positive si et seulement si la biomasse d’équilibre dans cette zone est supérieure à son niveau d’équilibre de libre accès (X1*). Or X1 est une fonction monotone décroissante de l’effort E1 (cf. (55) supra), de sorte que :

0 (92-b)

< E1 < E1* ⇔ π > 0

Inversement, la rente est négative au-delà du seuil de libre accès E1* :

(92-c)

E1 > E1* ⇔ π < 0

La conclusion pratique est qu’une réduction de l’effort dans la zone 1 en deçà du niveau d’équilibre de libre accès est susceptible d’y générer de la rente, nonobstant le fait que les captures dans cette zone augmentent ou diminuent sous l’effet de cette réduction d’effort (cf. la discussion de ce point supra, section 3.2.3). La création de rente est triviale dans le cas où une réduction d’effort s’accompagne d’une augmentation des captures (situation rencontrée lorsque les conditions (84) et (88-b) sont vérifiées), mais elle peut se produire également en cas de diminution des captures (situation rencontrée lorsque la condition (83) ou la condition (88-c) est vérifiée), dans la mesure où la baisse des recettes qui en résulte est plus compensée par la baisse concomitante du coût total de l’effort.

Étant continue sur l’intervalle [0 ; E1*], la fonction π(E1) admet un maximum strictement positif sur l’intervalle ouvert ]0 ; E1*[. Soit E1*** le niveau d’effort correspondant :

E1 = E1*** ⇔ π E1

***( ) = max.πE1

(94)

La réduction de l’effort E1 en deçà du niveau d’équilibre de libre accès E1* permet d’accroître la rente tant que l’effort reste supérieur au seuil E1***.

Le fait que la réduction de l’effort par rapport à l’équilibre de libre accès permette de générer de la rente, même en cas de diminution des captures, est un résultat classique dans le cas simple d’une pêcherie où l’espace de régulation de l’accès à la ressource correspond à l’aire d’extension du stock (soit ici dans le cas où A1 = 1). Le cas étudié ici montre que, même si la zone de régulation de l’accès à la ressource est plus restreinte que l’aire d’extension du stock (A1 < 1), il est intéressant de restreindre dans cette zone l’effort de pêche par rapport à l’équilibre de libre accès, nonobstant les transferts de biomasse que cela induit vers la zone restée en libre accès et l’augmentation concomitante de l’effort de pêche qui en résulte dans cette zone (sauf dans le cas extrême, étudié à la section 3.1, d’une mobilité inter-zones parfaite de la ressource). Cet intérêt se manifeste sur deux plans : génération d’un revenu net additionnel (rente), mais



aussi sécurité accrue de la pêcherie dans la zone à effort contrôlé du fait d’une biomasse d’équilibre plus importante dans cette zone (E1 < E1* ⇒ X1 > X1*).

Cela étant, les bénéfices que l’on peut escompter d’une restriction de l’effort dans la zone 1 (avec maintien du libre accès en zone 2) sont d’autant plus forts que la ressource est peu mobile d’une zone à l’autre. Ce résultat, déjà démontré pour la biomasse d’équilibre (cf. (67-b) supra), s’étend sans difficulté à la rente. En effet, de l’équation de définition de la rente (52) on tire, lorsque E1 est exogène :

∂π∂s

=∂Y1

∂s

(95)

En rapprochant cette égalité de (67-b), on obtient :

E1 < E1* ⇔

∂π∂s

< 0

(96)

La rente extraite de la zone à accès contrôlé, lorsque l’effort de pêche y est porté à un niveau inférieur à l’équilibre de libre accès, est d’autant plus forte que la ressource est peu mobile entre zones. En effet, la mobilité de la ressource se traduit par des transferts de biomasse vers la zone de libre accès, qui sont préjudiciables à la rentabilité de l’exploitation de la zone à accès contrôlé. Sauf cas de mobilité parfaite (s = ∞), ce phénomène n’est toutefois pas de nature à inhiber totalement les bénéfices d’une restriction de l’effort en zone 1.

La figure 26 illustre la relation entre effort de pêche et rente dans la zone 1 (accès contrôlé), compte tenu des transferts de biomasse avec la zone 2 (accès libre), pour différents niveaux du coefficient de mobilité s. Les valeurs des autres paramètres qui ont été utilisées dans les simulations illustrées par cette figure sont les mêmes que pour les figures 22 et 23.



s = 0s = 0,05s = 0,20s = 0,50s infini

Figure 26. relation entre effort de pêche et rente dans la zone 1 (accès contrôlé), compte

tenu des transferts de biomasse avec la zone 2 (accès libre), pour différents niveaux du coefficient de mobilité s.

1.2.4. Conclusion Les conclusions suivantes peuvent être tirées de l’étude du modèle très simple qui vient d’être présenté :

• En cas de mobilité imparfaite de la ressource entre deux zones écologiquement similaires, une réduction de l’effort de pêche dans une zone alors que l’autre reste en libre accès produit, par rapport à l’équilibre de libre accès généralisé, une augmentation de la biomasse d’équilibre dans la zone à accès contrôlé.

• Cette augmentation de biomasse est d’autant plus forte que la mobilité inter-zones de la ressource est faible.

• Elle s’accompagne d’une augmentation de l’effort et des captures dans la zone restée en accès libre, d’autant plus importante que la mobilité inter-zones de la ressource est forte.

• Dans la zone à accès contrôlé, la réduction de l’effort par rapport au niveau d’équilibre de libre accès peut, selon les cas, s’accompagner d’une augmentation ou d’une diminution des captures. La baisse des captures a d’autant plus de chances de se produire que i) la mobilité inter-zones de la ressource est forte, et ii) le coût réel unitaire de l’effort de pêche est élevé.

• Dans tous les cas, lorsque l’effort de pêche dans la zone à accès contrôlé est porté en deçà du niveau d’équilibre de libre accès, le volume d’équilibre des captures pour un effort de pêche donné dans cette zone est d’autant plus fort que la mobilité de la ressource est faible.


1BMéthodologies développées 77

• La diminution de l’effort dans la zone à accès contrôlé par rapport au niveau d’équilibre de libre accès permet de générer une rente positive dans cette zone, que les captures y augmentent ou non.

• Pour un niveau d’effort donné (inférieur au niveau d’équilibre accès) dans la zone à accès contrôlé, la rente est d’autant plus forte que la mobilité inter-zones de la ressource est faible.

2. Méthodologies développées

2.1. enquêtes

2.1.1. enquêtes sur l’activité des navires de pêche Les analyses de flottille sont classiquement fondées sur la connaissance par bateau des activités de pêche exprimées en nombre de mois d'activité globale et par métier, complétées par des données relatives aux zones de pêche fréquentées et à l'effort exprimé en jours de pêche ou en quantité de matériels mis en œuvre. Il est possible de réaliser des analyses plus fines reposant sur la composition par espèce des captures par opération de pêche ou marée pour les navires déclarant complètement leurs débarquements.

Le travail engagé par l’Ifremer en matière de suivi des activités part du constat qu’il est malheureusement exclu à terme prévisible de disposer d’une information déclarative complète en matière d’effort et de production par métier pour l’ensemble des navires français (établi sur la base des navires actifs au registre de la flotte, ou armés en Conchyliculture Mixte Petite Pêche (CMPP), source BCS-DPMA), comme l’illustre le graphique ci dessous.

Figure 27 : Année 2001 – Couverture des Statistiques officielles de débarquement


78 1BMéthodologies développées

Un réseau pérenne d’observation des pêcheries a été mis en place à l’Ifremer en 2001, dans le cadre du SIH21 de l’Ifremer. L’objectif des enquêtes est de disposer pour chaque navire d’informations minimales mais exhaustives22 concernant :

• le calendrier d’activité mensuel de chaque navire ; l’information attendue par mois est :

• le nombre de jours de pêche,

• le port d’exploitation principal,

• le ou les métiers pratiqués dans le mois,

• pour chaque métier, les deux zones de pêche principales et le gradient côte – large23,

• des informations annuelles de complément sur l'activité du navire (nombre de jours de mer, nombre d'heures moteur, etc.) et sur l'exhaustivité ou non des déclarations du pêcheur (estimation du taux de suivi de l’effort et des productions via le système déclaratif)24.

Le questionnaire « activité » qui sert de base aux enquêtes est présenté page suivante.

Préalablement au travail d’enquête, les données disponibles à l’Ifremer sont transmises de manière synthétique aux enquêteurs sous forme de pré documentation des questionnaires activités.

La pré documentation résume l’ensemble des données d’origine administrative relatives aux caractéristiques des navires et des armements (fichier des navires de pêche commerciale, fichier armateur, fichier des couples navire - armateur), aux données d’activité potentielle (fichier des rôles d’armement), du flux déclaratif des efforts de pêche par engin et des débarquements (journaux de bord, fiches de pêche, données de ventes en criées et hors criées). L’enquêteur s’appuie sur ces éléments, les confirment ou non et les complètent par enquête sur le terrain.

21 Système d’Information Halieutique 22 La collecte des données d’activité sur la façade atlantique est un des volets de la convention Statistiques de pêches

DPMA-Ifremer. La collecte des données d’activité en Méditerranée est intégrée dans le volet contractualisation des données économiques confié à l’Ifremer (programmes 2003 et 2004).

23 La notion de gradient côte – large caractérise la zone de travail sous l’angle de l’éloignement par rapport à la côte. Il s’agit en particulier de déterminer si l’activité s’est développée ou non à l’intérieur de la bande côtière des 12 milles. Cette mer territoriale a juridiquement un statut particulier dans le contexte de la PCP ; c’est un espace réservé aux flottilles nationales, sauf droits historiques dans la bande 6-12 milles de quelques navires européens. Elle constitue aussi la zone de compétence des comités régionaux des pêches et élevages marins en matière de gestion des pêcheries.

24 Ce suivi exhaustif des activités de pêche, réalisé en routine par le réseau des enquêteurs de l’Ifremer est complété sur un large échantillon de navires par des enquêtes sur les caractéristiques de l’effort mensuel moyen par métier et les caractéristiques des engins mis en œuvre par métier.


énarios d’aménagement des activités de pêche dans la bande côtière bretonne juillet 2008

SIH - Enquête ACTIVITE DES NAVIRES 2002

Numéro CPP Début validité

Fin validité QIM Nom Longueur Tonnage Puissance Eff. regl. Port Nbj arm Segment Engins licence européenne Année

Métier 1 Métier 2 Métier 3 Métier 4 Métier 5

M Qim Port Armateur H Jm Jp Métier o zone 1 g zone 2 g Métier o zone 1 g zone 2 g Métier o zone 1 g zone 2 g Métier o zone 1 g zone 2 g Métier o zone 1 g zone 2 g 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Qim = Quartier d'immat. / H = nbr d'hommes / Jp = nbr de jours de pêche dans le mois / Jm = nbr de jours de mer dans le mois / o = Origine de l’information / E = Activité saisie par l’Enquêteur / g = gradient Côte, Large, Mixte, Etranger

Fiabilité de l’enquête Evolution du temps d’activité 2001 2002 Panel Coordonnées du pêcheur

Enquête directe Nombre de jours de mer /

an

Acceptez-vous de répondre à une autre

enquête ?

Enquête indirecte Nombre de jours de pêche

/ an

Enquête estimée Nombre d’heures moteur /

an Oui |__| Non |__|

Métiers déclarés dans les journaux de bord ou/et fiches de pêche Tous |__| Quelques-uns |__| (A) Aucun |__| Ventes Totalité en criée |__| Partie en criée |__| (B) Totalité hors criée |__| Totalité de la production |__| (A + B)

Espèces pour lesquelles la totalité des ventes est réalisée en criée : …………………………… / ………………………….…. / ………………..…………… / …………………………… / …………………………… Espèces pour lesquelles la totalité des ventes est réalisée hors criée : …………………………… / ………………………….…. / ………………..…………… / …………………………… / ……………………………

FDS : O |__| N |__| NSP| |


80

Après transmission au site central de l’Ifremer, les données d’activité sont validées et stockées en base.

2.1.2. enquêtes économiques Les principaux objectifs de l’enquête économique sont d’améliorer la connaissance des pêcheries bretonnes dans leur diversité au travers d’une approche monétaire de l’activité des navires (production en valeur, moyens de production mobilisés), permettant une analyse et un suivi des performances économiques des flottilles et des indicateurs généraux du secteur des pêches comme par exemple la rémunération du capital investi et de l’emploi. Cette collecte a également pour finalité ddee rreennffoorrcceerr lleess aannaallyysseess sscciieennttiiffiiqquueess eenn mmaattiièèrree ddee ggeessttiioonn dduurraabbllee ddeess ppêêcchheerriieess,, ppeerrmmeettttaanntt ddee mmesurer l’influence de l’environnement des entreprises (biologique, économique) et des politiques publiques sur la situation du secteur.

Les données collectées visent à restituer les indicateurs économiques par segment de flotte. La dispersion des résultats constatés l’année n-1 et le niveau de précision retenu comme cible permettent de définir le nombre de navires à sélectionner dans chaque strate. Les critères retenus sont la taille, le métier pratiqué et la région de rattachement du navire.

2.1.2.1. Le plan d’échantillonnage

Il est procédé à une structuration de la flotte de pêche métropolitaine qui s’appuie sur des variables disponibles à l’échelle de la population : taille du navire, appartenance à une flottille en terme de métiers pratiqués, localisation géographique du navire (Daurès F. et al., 2003) . Ces informations sont en partie disponibles à partir du fichier des navires de pêche actifs. Par ailleurs, la totalité des navires de la flotte de pêche française métropolitaine fait l’objet d’une enquête annuelle sur les métiers exercés tout au long de l’année (type d’engins, espèces cibles et zones de pêche recensés mensuellement dans un calendrier d’activité) et de l’intensité de leur activité (nombre de jours de mer, d’heures moteur…).

Sur la base de ces informations individuelles et exhaustives, il est possible de mettre en place un plan d’échantillonnage stratifié pour la collecte des informations économiques permettant le calcul des indicateurs requis par le règlement. La stratification de la flotte de pêche est donc basée sur des critères :

• d’activité : engins utilisés et combinaison de métiers au cours de l’année

• de longueur du navire

• de localisation géographique (région maritime d’appartenance).

On détermine un taux d’échantillonnage national à hauteur de près de 40% de la population totale. On calcule le nombre optimal de navires à enquêter pour chaque strate en fonction des contraintes du nombre total de navires à enquêter, de la taille de la strate et en tenant compte de la variabilité observée l’année précédente pour la variable Chiffre d’affaires. La formule suivante est ainsi appliquée :


Hhn

ENTIER H

hyhh

yhhh

CVNCVNn ,.....,1,1)

*

**(

1

=+=

∑=

où n h est la taille de l’échantillon pour la strate h.

N h est la taille de la strate h.

CV h est le coefficient de variation du Chiffre d’Affaires pour la strate h

n est calculé de telle sorte que l’on obtienne au final le nombre total de navires à enquêter (soit environ 1900).

De plus, sachant qu’une strate est généralement représentée sur plusieurs quartiers, le nombre de navires à enquêter dans le quartier qi pour la strate h résultera d’un tirage systématique par quartier et taille.

L’information est collectée par enquête directe auprès des patrons pêcheurs pour un échantillon total (France métropolitaine) d’environ 800 navires par an. Une partie de l’échantillon global est à nouveau enquêtée l’année suivante. L’objectif est de mesurer les variations inter annuelles des indicateurs économiques qui ne soient pas affectées par des variations de structure de population d’une part et d’améliorer les procédures de validation des données collectées d’autre part.

Le panel représente au plus 75% du nombre de navires à enquêter dans une strate, le reste des navires étant choisi sur la base d’un tirage aléatoire. En d’autres termes, la part du tirage aléatoire dans le nombre d’enquêtes par strate doit toujours être au moins égale à 25% afin d’assurer le renouvellement annuel partiel du panel.

2.1.2.2. Le questionnaire économique

La collecte des données économiques répond à un objectif scientifique précis d’améliorer la connaissance de la flotte de pêche française dans sa diversité. Cela passe donc par :

un approfondissement de la connaissance en termes économiques de l’activité des navires et des moyens de production mis en œuvre (travail, capital investi),

la mesure des recettes et des coûts générés annuellement par l’activité au niveau général et par métiers pratiqués

Elle se réfère ici à des données individuelles détaillées relatives aux revenus et aux coûts des navires.

Le questionnaire est composé de 9 blocs de questions :

bloc 1 : Identité et situation de la personne enquêtée bloc 2 : Activité du navire en termes de métiers pratiqués, engins utilisés,

effort de pêche par métier et calendrier d’activité

S390 – Questionnaire pêche récréative – VAGUE 3 81


bloc 3 : Coûts d’entretien et de renouvellement des apparaux (engins de pêche, gréements et auxiliaires de pont)

bloc 4 : Recettes et consommations intermédiaires au niveau général et par métiers

bloc 5 : coûts d’exploitation du navire (taxes, cotisations sociales et diverses, coûts de maintenance et réparation…)

bloc 6 : Évaluation physique et économique de l’investissement initial à la pêche

bloc 7 : Évaluation physique et économique de l’investissement dans les équipements autres que les engins de pêche (moteur, équipements de passerelle, équipements de stockage et de conditionnement des captures, équipements non embarqués)

bloc 8 : Équipage et mode de rémunération bloc 9 : Autres activités commerciales de l’armateur

Au total, le questionnaire comprend près de 60 questions qui seront saisies sur un logiciel spécifique élaboré pour le transfert et l’organisation en base des données économiques collectées en site central.

Ce questionnaire, qui a été élaboré dans le cadre d’un groupe de travail associant scientifiques et universitaires suite à des expériences d’enquêtes économiques plus locales déjà réalisées, s'est également beaucoup appuyé sur l’expérience de la statistique agricole notamment dans le cadre du réseau d’information comptable agricole dans le passé.

2.1.2.3. La méthode basée sur des enquêtes directes

L’enquête directe porte sur un sous échantillon d’environ 800 navires répartis le long des façades maritimes : Mer du Nord, Manche, Atlantique et Méditerranée. Elle est réalisée à partir de moyens propres à l'Ifremer (réseau de techniciens enquêteurs) complété par un appui externe en termes de sous traitance. Il convient de rappeler que le réseau de techniciens enquêteurs qui réalise une grande partie des enquêtes économiques sur la façade Atlantique connaît bien le monde de la pêche puisqu’il effectue par ailleurs l’enquête exhaustive annuelle sur l’activité des navires.

Un manuel d’enquête spécifie les méthodes de travail des enquêteurs pour limiter ainsi les biais possibles. Ce manuel fait l’objet de mises à jour régulières intégrant les évolutions méthodologiques nécessaires et les éventuels questionnements.

Les navires sont enquêtés sur l’année de référence n-1 sur la base d’un questionnaire harmonisé au niveau national. Par ailleurs, un questionnaire simplifié adapté aux navires déjà interrogés l’année précédente (panel) est utilisé.

Les données collectées par voie d'enquêtes directes permettent d'estimer des indicateurs de coûts et de revenus mais également des indicateurs relatifs au capital et à l'emploi. Les données de base font l'objet de procédures de validation, qualification, post-stratification et

82


redressement de l’information avant le calcul en routine des indicateurs et des estimateurs. Ces procédures s’appuient d’une part sur des contrôles de cohérence interne aux données collectées et d’autre part sur la confrontation de ces données avec des données externes : informations auxiliaires disponibles à travers des conventions avec les institutions publiques (réseau inter-criées, log-books, rôles d’équipage…), données économiques complémentaires collectées auprès des fournisseurs de la pêche et sociétés d’avitaillement (prix du gasoil, des engins…). Par ailleurs, pour valider la structure des coûts d’exploitation, les données semi-agrégées de l’enquête économique sont confrontées autant que faire se peut aux données comptables collectées par ailleurs.

2.2. typologies de la flotte

Avant d’aborder les méthodologies adoptées conduisant à l’élaboration de typologies de la flotte, il est utile de préciser quelques définitions et concepts.

2.2.1. Quelques définitions : les opérations de pêche, les métiers et les flottilles. L'opération unitaire de pêche est le trait de chalut, le coup de drague, la calée et la levée d'un filet. C'est le couple "technique (engin de pêche) - ressource". Il détermine la notion de métier qui correspond à la mise en œuvre d'un engin de pêche sur une ou plusieurs espèces cibles sur une zone donnée et pendant une période donnée.

L'opération unitaire de pêche qui dure de quelques minutes à quelques heures sur une aire de quelques centaines de mètres à quelques kilomètres carrés est répétée par le pêcheur au cours de la sortie en mer, ou marée ; cette dernière peut durer de quelques heures à quelques jours sur une aire de quelques kilomètres à quelques dizaines de kilomètres carrés. Ces marées sont elles-mêmes répétées durant la saison de pêche qui dure de quelques semaines à l'année, sur une aire de quelques kilomètres à quelques milliers de kilomètres carrés.

Dans son calendrier annuel d'activité, l’entreprise de pêche choisit de pratiquer un ou plusieurs métiers (en fonction de la ressource mais aussi de l'environnement économique et social) : les navires spécialisés sur un métier toute l'année seront souvent mobiles, se déplaçant dans toute ou partie de l'aire de répartition de l’espèce recherchée (parfois très étendue), tandis que les navires sédentaires ou à faible rayon d'action seront souvent polyvalents, exerçant plusieurs métiers au cours de l'année et parfois au cours d'un même mois.

L’analyse des activités de pêche permet d’individualiser des groupes de patrons pêcheurs ou d'unités d'exploitation, ayant des stratégies d'exploitation relativement homogènes. Ces stratégies s'expriment par le choix d'une combinaison particulière de métiers pratiqués. C'est la notion de type d'exploitation ou de flottille. Ainsi, la flotte de pêche d'une région donnée est structurée en différentes flottilles.



Différentes flottilles peuvent pratiquer un même métier ; selon les stratégies, il peut s'agir d'un métier de base, structurant ou au contraire un métier d'appoint voire d'opportunité.

En résumé, chaque unité de pêche alloue au cours de l'année un effort de pêche sur différentes ressources en pratiquant différents métiers selon la stratégie choisie, modulée par le contexte biologique et socio-économique.

2.2.2. Traitements préliminaires des données d’activité

2.2.2.1. Tables de référence

Les informations collectées par les enquêteurs décrivent l’activité du navire au niveau le plus détaillé. Ainsi, le(s) métier(s) pratiqué(s) chaque mois de l’année de référence sont renseignés à un niveau fin de couplage de l’engin et de l’espèce cible (ou groupe d’espèces). Il en va de même pour les zones de pêche (rectangles statistiques).

Dans l’objectif de pouvoir décrire l’activité des navires de manière plus ou moins détaillée selon les besoins des analyses, des procédures d’agrégation ont été définies pour l’ensemble des variables renseignées par les enquêteurs :

• métiers

• zones de pêche

• gradients (ou rayon d’action)

- Procédures d’agrégation des métiers

La table de référence des métiers pratiqués propose actuellement aux enquêteurs 316 modalités (couples engin * espèce cible). Des regroupements de métiers sont ensuite opérés à plusieurs niveaux.

Les analyses typologiques qui suivent s’appuient sur les niveaux d’agrégation des métiers suivants (tableau 4) :

• engin * groupe d’espèces (MET3)

• technique de pêche (MET 4)

• famille d’engins (MET5)

• catégories de grandes flottilles selon le règlement CE (MET8)

Remarque : les procédures d’agrégation sont multiples et fonction des besoins propres à chaque analyse de flottille (problématiques régionales, zoom sur une pêcherie…).

84


M3_FPOAG Casier à anguillesM3_FPOBU Casier à buccinsM3_FPOCE Casier à seiches, poulpesM3_FPOCR Casier à crevettes (bouquets)M3_FPODP Casier à poissonsM3_FPOGC Casier à gros crustacésM3_FPOPC Casier à petits crustacésM3_FVEAG Capéchade à anguillesM3_FVEDP Capéchade à poissonsM3_GGMCC Filet grandes mailles à crustacésM3_GGMDP Filet grandes mailles à poissonsM3_GGMTH Filet grandes mailles à thonsM3_GPMCC Filet petites mailles à crustacésM3_GPMDP Filet petites mailles à poissonsM3_GPMML Filet petites mailles à mollusquesM3_LH DP Ligne à main à poissonsM3_LH ML Ligne à main à mollusquesM3_LH TH Ligne à main à thonsM3_LL DP Palangre à poissonsM3_LL TH Palangre à thons

M3_SCOGO Scoubidou à goémon (algues) M4_SCO Scoubidou M5_S ScoubidouM3_PS_DP Senne à poissonsM3_PS_TH Senne à thonsM3_DRBCJ Drague à coquille saint-jacquesM3_DRBCR Drague à crevettes (bouquets)M3_DRBDP Drague à poissonsM3_DRBEC Drague à échinodermesM3_DRBGO Drague à gélidiumM3_DRBML Drague à mollusquesM3_OTBCR Chalut de fond à crevettes (bouquets)

M3_OTMDP Chalut pélagique à poissonsM3_OTMML Chalut pélagique à mollusquesM3_OTMTH Chalut pélagique à thonsM3_TAMAG Tamis à civelles M4_TAM Tamis M5_T Tamis

M3_AP Appât M4_AP Appât M5_AP AppâtM3_AUT Activite autre que la pêche M4_AUT Autres activités M5_X Autre s activités M3_INA Inactif M4_INA Inactif M5_INA InactifM3_INE Inexistant M4_INE Inexistant M5_INE Inexistant

MET3 = Engin * Groupe d'espèces MET4 = Technique de Pêche MET5 = Famille d'engins MET8 = Flotti lle

RegCE

M3_OTBML Chalut de fond à mollusques

M3_ELE Elevage

M3_OTBDP Chalut de fond à poissonsM3_OTBLN Chalut de fond à langoustines

M3_PSM Plongée sous-marine

M3_PRI Pêche de rivage

M4_FPO Casier

M4_FVE Capéchade

M4_GGM Filet grandes mailles

M4_GPM Filet petites mailles

M4_LH Ligne à main

M4_LL Palangre

M4_PSM Plongée sous marine

M4_PRI Pêche de rivage

M4_PS_ Senne

M4_DRB Drague

M4_OTB Chalut de fond

M4_OTM Chalut pélagique

M4_ELE Elevage

M5_C Casier

M5_V Capéchade

M5_F Filet

M5_LH Ligne à main

M5_LL Palangre

M5_PL Plongée sous marine

M5_R Rivage

M5_P Senne

M5_D Drague

M5_H Chalut

M5_E Elevage

M8_AU Autres

M8_MO Mobiles

M8_DODormants

Tableau 4 : Table d’agrégation des métiers – Référentiel Ifremer

- Procédures d’agrégation des zones de pêche

La table de référence des zones de pêche présente actuellement 3087 modalités allant du sous rectangle statistique aux grandes eaux internationales définies par la FAO.



Dans le cas des analyses typologiques nationales, nous avons synthétisé les résultats à l’échelle de la division CIEM pour les zones de pêches non bordières du littoral atlantique français et de la sous division pour les divisions 7 (Mer d’Irlande, Manche et Celtique…) et 8 (Golfe de Gascogne), étant donnée la concentration des navires français dans ces zones.

1 Mer de Barents2 Mer de Norvège, Spitzberg,île aux Ours3 Skagerrak,Kattegat,Sund,Belts,Baltique4 Mer du Nord5 Fonds d'Islande et des Féroë6 Rockall, ouest de l'Ecosse

7A Mer d'Irlande7B Ouest de l'Irlande7C Banc de Porcupine7D Manche orientale7E Manche occidentale7F Canal de Bristol7G Mer Celtique nord7H Mer Celtique sud7J Sud-ouest de l'Irlande-est7K Sud-ouest de l'Irlande-ouest8A Golfe de Gascogne-nord8B Golfe de Gascogne-central8C Golfe de Gascogne-sud8D Golfe de Gascogne-large8E Ouest du golfe de Gascogne

9 Eaux portugaises

8 Golfe de Gascogne

Division CIEM Sous Division CIEM

7 Mer Irlande, Manche, mer Celt ique, ...

Tableau 5 : Table d’agrégation des zones de pêche – Référentiel International

- Procédure d’agrégation des gradients et de détermination du rayon d’action des navires

A chaque zone de pêche, il est demandé aux enquêteurs d’associer une information complémentaire relative au gradient côte / large.

Distance à la côteEaux continentales F Fluvial C Côtier

Lagune, Grau, Etang G GLE C CôtierIntérieur des 12 milles C Côtier C Côtier

Zones anglo-normandes J JerseyGuer C CôtierDans et hors des 12 milles M Mixte M Mixte

Hors des 12 milles L Large L LargeHors des ZEE européennes E Etranger L Large

Gradient Niveau 1 Gradient Niveau 2

Tableau 6 : Table d’agrégation des gradients – Référentiel Ifremer

En cumulant sur l’année, pour chaque bateau, le nombre de mois d’activité exercé par gradient, on détermine le « rayon d’action » annuel moyen du navire selon la procédure suivante :

86


• les bateaux qui ont exercé plus de 75% de leur activité dans la zone des 12 milles sont qualifiés de « Côtiers »

• les bateaux qui ont exercé moins de 75% de leur activité dans la zone des 12 milles sont qualifiés de « Larges »

• les autres sont qualifiés de « Mixtes ».

2.2.2.2. Construction d’un tableau de données préalable à l’analyse typologique

L’élaboration des typologies repose sur la construction d’un tableau annuel synthétique s’appuyant sur les informations contenues dans la base de données « Activité des navires » et les procédures d’agrégation des variables précédemment décrites (cf. tableau 7).

Outre les caractéristiques techniques et administratives individuelles, sont donc inclues les données résultant d’un traitement annuel :

• port d’exploitation principal,

• nombre de mois d’activité par sous division CIEM ou division CIEM,

• caractérisation synthétique de l’activité selon le rayon d’action : côte, mixte ou large.

• cumul annuel du nombre de mois d’activité tous métiers confondus

• cumul annuel du nombre de mois d’activité par métier selon différents niveaux d’agrégation.

Ces dernières données constituent les variables actives dans les analyses typologiques standard.


88 1BMéthodologies développées Variables Descriptif Sourceocean Atlantique / Méditerranée POPNum_nav Numéro d'immatriculation du navire POPNom_nav Nom du navire POPQ_immat Quartier d'immmatriculation du navire POPNom_quartier Nom du quartier POPRG Région d'appartenance du navire POPSRG Sous-région d'appartenance du navire POPNum_util Numéro d'immatriculation de l'armateur du navire POPAn_nais Année de naissance de l'armateur du navire POPCod_typ_nav Type de navire (Type POP) POPAn_constr Année de construction du navire POPLong_cm Longueur du navire en cm POPLargeur Largeur du navire POPJaugeb_100etx Jauge du navire en 100etx POPJgt Jauge jgt du navire POPPuis_kw Puissance du navire en kw POPseg Segmentation POP du navire POPeng1 Engin POP 1 POPeng2 Engin POP 2 POPeng3 Engin POP 3 POPClass_an_constr Classe des années de construction des navires REF IfremerClassL7 Classe de longueur (7 Classes) REF IfremerLibéllé_ClassL7 Libéllé classe de longueur (7 Classes) REF IfremerClassL4 Classe de longueur (4 Classes) REF IfremerLibéllé_ClassL4 Libéllé classe de longueur (4 Classes) REF IfremerPort Port d'exploitation principal du navire Enquêtes activité SIHNombre de mois renseigné Nombre de mois renseignés dans les données Activité Enquêtes activité SIHNombre de mois actif Nombre de mois actifs dans les données Activité Enquêtes activité SIHNb mois actif pêche Nombre de mois d'activité à la pêche Enquêtes activité SIHNombre de mois d'activité pour 1) chaque métier 2) chaque g

88

Niveau d'aggrégation MET 3 / MET 30 / MET 4 / MET 5 / REF Ifremer

Niveau d'aggrégation Gradient 1 / Gradient 2 REF Ifremer

Zones de Pêche : Division et Sous Division CIEM REFInternational

radient, 3) chaque zone à différents niveaux d'aggrégation

Nb met3 Nombre de MET3 pratiqué Enquêtes activité SIHCumul mois met3 Cumul des mois niveau MET3 Enquêtes activité SIHM3_XX Nombre de mois d'activité par type de métier (Niveau d'aggr Enquêtes activité SIHNb met30 Nombre de MET30 pratiqué Enquêtes activité SIHCumul mois met30 Cumul Mois niveau MET30 Enquêtes activité SIHM30_XX Nombre de mois d'activité par type de métier (Niveau d'aggr Enquêtes activité SIHNb met4 Nombre de MET4 pratiqué Enquêtes activité SIHCumul mois met4 Cumul Mois niveau MET4 Enquêtes activité SIHM4_XX Nombre de mois d'activité par type de métier (Niveau d'aggr Enquêtes activité SIHNb met5 Nombre de MET5 pratiqué Enquêtes activité SIHCumul mois met5 Cumul des mois niveau MET5 Enquêtes activité SIHM5_XX Nombre de mois d'activité par type de métier (Niveau d'aggr Enquêtes activité SIHNb met7 Nombre de MET7 pratiqué Enquêtes activité SIHCumul mois met7 Cumul Mois niveau MET7 Enquêtes activité SIHM7_XX Nombre de mois d'activité par type de métier (Niveau d'aggr Enquêtes activité SIHM8_XX Nombre de mois d'activité par type de métier (Niveau d'aggr Enquêtes activité SIH

nb grad niveau1 Nombre de gradient niv1 déclaré Enquêtes activité SIHnb mois Gradient Niv 1 Nombre de mois d'activité par type de Gradient niv1 Enquêtes activité SIHnb grad niveau2 Nombre de gradient niv2 déclaré Enquêtes activité SIHnb mois Gradient Niv 2 Nombre de mois d'activité par type de Gradient niv2 Enquêtes activité SIHRayon d'action Rayon d'action du navire (Côtier/Mixte/Large) Enquêtes activité SIH

Nb zones Nombre de zones déclarées Enquêtes activité SIHCumul mois zones Cumul Mois_Zone Enquêtes activité SIHType ZoneXX Nombre de mois d'activité Zone niv Division Enquêtes activité SIH Tableau 7 : Table synthétique - Informations sur l’activité annuelle par navire


2.2.2.3. Description de la flotte par métiers

Une analyse préliminaire de ce tableau synthétique met en évidence :

• l’importance de certaines familles d’engins d’un point de vue du nombre de navires concernés et de l’activité totale (en nombre de mois d’activité),

• la polyvalence de l’activité des navires.

Pour illustration, les résultats suivants sont issus du traitement des calendriers d’activité 2000 des navires de pêche de la façade Manche – Mer du Nord – Atlantique.

Famille d'engins Code engin Nombre de

navires % navires

Nombre de mois d’activité

% activité

Chalut H 1 541 21.9 14 749 29.8 Filet F 1 408 20 10 959 22.2 Casier C 1 003 14.2 6 829 13.8 Drague D 960 13.6 5 111 10.3 Palangre LL 644 9.1 4 210 8.5 Tamis T 764 10.8 2 987 6 Ligne LH 340 4.8 2 118 4.3 Rivage R 124 1.8 657 1.3 Senne P 66 0.9 651 1.3 Appât AP 70 1 412 0.8 Aquaculture A 37 0.5 330 0.7 Scoubidou SC 50 0.7 239 0.5 Plongée PL 32 0.5 160 0.3 Autres métiers X 10 0.1 44 0.1

Tableau 8 : Description par famille d’engins de l’activité des navires en 2000 Note : Les métiers d’appât, essentiellement au lançon pour la pêche à la palangre, l’aquaculture et les autres métiers que la pêche sont mentionnés pour mémoire.

Deux familles d’engins, le chalut et le filet, dominent la flotte de Manche Atlantique. Chacun représente plus de 20 % des navires et plus de 22 % de l’activité. Avec 1 541 navires concernés et 14 749 mois d’activité, les métiers du chalutage concernent près de 22 % de la flotte et près de 30 % des mois d’activité. Plus de 1 400 navires de la zone d’étude pratiquent les métiers du filet, tout ou partie de l’année, soit près de 11 000 mois.

Deux autres groupes, ceux du casier et de la drague, représentent chacun plus de 10 % de la flotte totale (autour de 1 000 navires) et plus de 10 % de l’activité (respectivement 6 800 mois et 5 100 mois).

Un groupe de trois engins représente encore plus de 8 % de l’activité globale : la palangre est le cinquième groupe d’engin en termes d’activité avec 4 210 mois d’activité et le



sixième en nombre de navires concernés. Le tamis à civelles est le cinquième engin en nombre de navires concernés (764) et représente près de 3 000 mois d’activité.

Les autres engins ont une importance plus secondaire, le plus souvent inférieure à 1 % de l’activité globale : il s’agit des métiers de rivage (essentiellement la pêche à pied), de la senne, du scoubidou ou de la plongée.

Il convient d’ajouter que 1 650 navires ont eu, au cours de l’année 2000, une période d’inactivité évaluée en moyenne à 4,2 mois. Rapportée à la flotte totale des 4 142 navires, l’inactivité moyenne est de 1,7 mois. On dénombre 120 navires considérés comme totalement inactifs à la pêche en 2000, dont 9 conchyliculteurs stricts.

Nombre de familles d'engins utilisées en fonction de la longueur du navire

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Moins de 7mètres

7 à 9mètres

9 à 12mètres

12 à 16mètres

16 à 24mètres

24 à 40mètres

40 mètreset plus

6

5

4

3

2

1

Nombre de familles d'engins utilisées selon le rayon d'action

0

500

1000

1500

2000

2500

1 2 3 4 5 6

Afrique-OcéanIndien

Large

Mixtes

Côtiers

Figures 28 et 29: Polyvalence de l’activité des navires en 2000

Sur la population des 4 022 navires ayant été actifs à la pêche en 2000, le nombre moyen d’engins mis en œuvre est de 1,7. Près de 50 % des navires (1 997 navires) ont utilisé un seul type d’engin en 2000, 32 % en ont mis deux en œuvre. Seulement 14 % de la flotte ont mis en œuvre 3 familles d’engins et 4 % quatre. Les navires encore plus polyvalents pratiquant cinq ou six types d’engins représentent 1 % de la flotte.

La polyvalence est maximale pour les navires de 7 à 12 mètres. Les navires de plus de 24 mètres pratiquent tous un seul type d’engin. La polyvalence est d’autant plus faible que le navire a un rayon d’action important.

Ce constat de la polyvalence d’une large partie de la flotte justifie la mise en œuvre de typologies permettant de dégager les stratégies d’exploitation principales (combinaisons de métiers les plus fréquentes).

2.2.3. La méthode Ifremer de stratification de la flotte de pêche Les analyses typologiques ont pour objectif de dégager la structure d’un ensemble de navires de pêche d’une zone donnée en procédant à une classification des navires selon plusieurs critères permettant de distinguer des groupes homogènes ; il existe donc plusieurs

90


typologies possibles selon la question posée et les variables utilisées. Les analyses réalisées en standard au sein du SIH portent sur les bilans annuels de la flotte active au sens du registre de la flotte au 31/12 de l’année de référence, d’une part en Mer du Nord – Manche – Atlantique et en Méditerranée d’autre part ; elles peuvent aussi porter sur un bassin donné ou une région particulière.

Les méthodes classiques pour l’élaboration des typologies font appel aux analyses multivariées ou à des classifications systématisées sur la base de critères définis a priori. Ces différentes méthodes ont été mises en œuvre par l’Ifremer qui a retenu depuis 2003 l’option de la classification systématisée.

2.2.3.1. Systématisation de la typologie nationale 2002

Un des objectifs du Système d’Observations Halieutiques de l’Ifremer est de fournir chaque année des indicateurs synthétiques de l’ensemble des flottilles françaises, incluant des tendances inter annuelles. Pour cela, il est nécessaire de disposer d’une typologie des flottilles stabilisée par une systématisation de la procédure de segmentation de la flotte.

La systématisation de la procédure de classification s’appuie sur une hiérarchisation des engins prenant en compte notamment leur influence sur l’investissement et la structure des coûts. Les résultats des enquêtes économiques montrent le poids relativement plus élevé de l’investissement pour les navires ayant une stratégie d’exploitation fondée sur les engins traînants, à taille de navire équivalente. Ils montrent également une dichotomie dans la structure des coûts entre engins traînants et dormants : importance relative des frais de carburant dans les charges d’exploitation plus élevée pour les arts traînants et des frais d’engins pour les arts dormants.

Les étapes qui conduisent à la typologie systématisée 2002 de l’Ifremer sont précisées dans Berthou et al. (2003) et peuvent être résumées comme suit.

Une première étape consiste à distinguer les navires « Inactifs à la pêche » que l’on peut scinder en trois sous groupes : les « Strictement Inactifs », les « Autres activités que la pêche » et enfin les « Eleveurs ». Pour le reste, on se situe au niveau d’agrégation des métiers suivants : Casier/Verveux - Métiers de l’hameçon (Ligne/Palangre) - Divers métiers côtiers (Rivage/Plongée) - Filet - Chalut - Drague - Tamis – Senne - Scoubidou. Un ordre de priorité des techniques de pêche a été établi dans le traitement : Chalut – Drague – Tamis – Arts Dormants (Casier/Verveux – Métiers de l’hameçon – Divers métiers côtiers – Filet), la senne et le scoubidou faisant l’objet d’un traitement à part.

L’étape suivante consiste à traiter d’abord l’ensemble des navires qui pratiquent le chalut puis ceux qui pratiquent la drague, puis le tamis et enfin ceux qui pratiquent uniquement les arts dormants. A chaque étape, on distingue les «exclusifs ou purs » des « polyvalents » qui sont eux mêmes différenciés en fonction du nombre de métiers pratiqués (2 métiers, 3 métiers, etc.). Tant que l’on travaille sur les navires pratiquant sur l’année un art traînant (Chalut – Drague – Tamis), on ne différencie pas les arts dormants pratiqués par ailleurs par ces navires.



Il reste alors à classer les navires pratiquant seulement les arts « dormants ». Comme pour les « traînants », on commence par distinguer les «exclusifs ou purs ». Les règles de décision sont les suivantes :

• Une hiérarchisation des engins est établie : Filet – Casier – Métiers de l’hameçon – Divers métiers côtiers.

• Les combinaisons d’engins dormants « Filet/Casier » - « Filet/Métiers de l’hameçon » et « Casier/Métiers de l’hameçon » sont considérées comme une stratégie de pêche à part entière.

• Dans certains cas de navires très polyvalents, la notion de dominance a été intégrée.

Quelques cas particuliers doivent être traités dans une dernière phase :

• Les navires pratiquant la senne constituent une flottille à part entière, exceptés ceux dont la pratique du chalut est dominante. Ces derniers sont alors affectés dans les différents groupes de « chalutiers ».

• Les navires pratiquant le scoubidou sont eux soit affectés au groupe des « divers métiers côtiers » soit à d’autres groupes de « dormants » selon leur(s) activité(s) connexe(s).

• On gère également le cas des navires utilisant la Ligne à thons, pratique associée au filet à thon ou au chalut pélagique.

Au final, chaque navire de la flotte Mer du Nord – Manche – Atlantique est affecté à une flottille, une sous flottille et une « sous sous flottille » d’une manière totalement automatisée (succession de requêtes ACCESS). Cela présente l’avantage de pouvoir être répété simplement d’une année sur l’autre.

L’analyse automatisée de la flotte Mer du Nord – Manche – Atlantique en 2002 permet de distinguer 14 flottilles (dont 1 flottille de navires inactifs à la pêche) et 33 sous-flottilles (dont 3 sous-flottilles correspondant aux inactifs à la pêche).

92


Flottille IFREMER Sous Flottille IFREMER Population 2002 Chalutiers de fond purs 585Chalutiers mixtes purs 129Chalutiers exclusifs

Chalutiers pélagiques purs 69Chalutiers Dragueurs 466Chalutiers Tamiseurs 174Chalutiers non exclusifs Chalutiers Arts dormants 74Bolincheurs 33Senneurs Senneurs Tropicaux 28Dragueurs purs 63Dragueurs Dragueurs polyvalents 337Tamiseurs purs 135Tamiseurs Tamiseurs Arts dormants 289Fileyeurs purs 437Fileyeurs

Fileyeurs polyvalent 13Fileyeurs Caseyeurs purs 232Fileyeurs Caseyeurs Fileyeurs Caseyeurs polyvalent 88Fileyeurs Métiers de l'hameçons purs 107

Fileyeurs Métiers de l'hameçons Fileyeurs Métiers de l'hameçons polyvalent 47Caseyeurs purs 190Caseyeurs

Caseyeurs polyvalent 5Caseyeurs Métiers de l'hameçons purs 78Caseyeurs Métiers de l'hameçons

Caseyeurs Métiers de l'hameçons polyvalent 26Ligneurs purs 71Ligneurs polyvalent 4Palangriers purs 74Palangriers polyvalent 2Ligneurs Palangriers purs 34

Métiers de l'hameçons

Ligneurs Palangriers polyvalent 1Canneurs de Dakar Canneurs de Dakar 5Divers métiers côtiers Divers métiers côtiers 79

Eleveurs 11Autres activités que la pêche 2Inactifs à la pêche Strictement Inactifs 97

TOTAL 3985

Tableau 9 : Typologie nationale 2002

2.2.3.2. Structure de la flotte de pêche bretonne

Cette structuration résulte de la méthode de stratification présentée ci-dessus sur laquelle ont été appliqués de nouveaux regroupements. Ces derniers s’appuient sur une volonté de mise en conformité avec les réalités régionales et d’harmonisation avec les structurations existantes notamment celle de l’Observatoire Economique Régional de Bretagne.

Le tableau 10 présente les regroupements permettant de passer de la typologie de la flotte Mer du Nord – Manche – Atlantique à celle de la Bretagne.



Typologie Bretagne Typologie Flotte Mer du Nord – Manche - Atlantique Flottille Sous Flottille Flottille Sous Flottille

Chalutiers de fond purs Chalutiers mixtes purs Chalutiers exclusifs Chalutiers exclusifs Chalutiers pélagiques purs Chalutiers Dragueurs Chalutiers Arts dormants

Chalutiers Chalutiers non exclusifs Chalutiers non exclusifs

Chalutiers Tamiseurs Bolincheurs Bolincheurs Senneurs Bolincheurs

Dragueurs purs Dragueurs Dragueurs Dragueurs Dragueurs polyvalents Caseyeurs exclusifs Caseyeurs Caseyeurs purs Fileyeurs exclusifs Fileyeurs Fileyeurs purs

Ligneurs purs Palangriers purs Métiers de l'hameçons

exclusifs Métiers de l'hameçons Ligneurs Palangriers purs Fileyeurs Caseyeurs purs Fileyeurs Caseyeurs Fileyeurs Caseyeurs polyvalent Fileyeurs Métiers de l'hameçons purs Fileyeurs Métiers de

l'hameçons Fileyeurs Métiers de l'hameçons polyvalent Caseyeurs Métiers de l'hameçons purs Caseyeurs Métiers de

l'hameçons Caseyeurs Métiers de l'hameçons polyvalent Ligneurs polyvalent Métiers de l'hameçons Ligneurs Palangriers polyvalent

Caseyeurs Caseyeurs polyvalent

Dormants

Dormants polyvalents

Fileyeurs Fileyeurs polyvalent Tamiseurs Tamiseurs Arts dormants Divers métiers côtiers Divers métiers côtiers Divers Divers Tamiseurs Tamiseurs purs

Senneurs tropicaux Senneurs tropicaux Senneurs Senneurs tropicaux

Eleveurs Autres activités que la pêche Inactifs à la

pêche Inactifs à la pêche Inactifs à la pêche Strictement Inactifs

Tableau 10 : Typologies des flottes bretonne et nationale (2002)

Les regroupements précédents permettent donc d’aboutir à la typologie Bretagne, qui distingue 7 flottilles et 11 sous-flottilles. Le tableau 11 présente la répartition des navires de chacune des sous-flottilles par classe de longueur.

94


Typologie Bretagne

Flottille Sous Flottille < 7m 7-9 m 9-12 m 12-16 m 16-20 m 20-24 m 24-40 m >=40 m

Chalutiers exclusifs 6 92 68 131 58 9 Chalutiers

Chalutiers non exclusifs 16 134 35 3

Bolincheurs Bolincheurs 17 3 1 Dragueurs Dragueurs 18 107 153 14 1

Caseyeurs exclusifs 23 24 17 11 4

Fileyeurs exclusifs 21 42 42 31 11 4

Métiers de l'hameçon exclusifs 21 72 12 2 1

Dormants

Dormants polyvalents 79 95 51 12 3

Divers Divers 69 47 13 Senneurs tropicaux Senneurs tropicaux 28

Inactifs à la pêche Inactifs à la pêche 21 11 1 2

Tableau 11 : Répartition des flottilles bretonnes par classe de longueur (2002)

2.2.4. Conclusion L’Ifremer a développé une méthode et acquis un savoir-faire en matière de collecte de données sur l’activité des navires à l’échelle nationale. Cette méthode est basée sur une information minimale mais exhaustive, le calendrier d’activité mensuel par métier. Elle appliquée ici au niveau d’un secteur géographique précis : la Bretagne.

Ce type d’information permet de produire, à différentes échelles, un certain nombre d’indicateurs robustes de l’activité des navires (métiers pratiqués, engins, zones de pêche…) en fonction des stratégies d’exploitation et de mesurer leur évolution au cours du temps.

Par ailleurs, la structuration en flottilles est un préalable pertinent pour l’organisation de plans d’échantillonnage pour la collecte de données plus spécifiques (effort de pêche, débarquements et rejets, données biologiques et économiques).

2.3. effets économiques induits de la pêche côtière

Les recherches menées dans ce domaine avaient pour objectif de mesurer les effets économiques et sociaux de l’activité de pêche côtière (pêche pratiquée dans la limite des 12 milles) du Mor-Braz sur une zone terrestre littorale contiguë. Cela a été réalisé en quantifiant les flux monétaires existants entre les acteurs du système halieutique et en



déterminant les emplois générés par leurs activités. En d’autres termes, l’objectif était de mesurer combien un euro de produits de la pêche commercialisés au débarquement dans la zone d’étude génère d’euros dans le système halieutique local, mais aussi combien un emploi de marins en mer génère d’emplois à terre.

La première étape consiste à définir les espaces géographiques sur lesquels portent les analyses. Pour ce qui concerne la zone littorale le cadre spatial de référence choisi est celui de la « zone d’emploi ». La définition qu’en donne l’INSEE est la suivante :« une zone d'emploi est un espace géographique à l'intérieur duquel la plupart des actifs résident et travaillent. Effectué conjointement par l’Insee et les services statistiques du Ministère du Travail, le découpage en zones d’emploi constitue une partition du territoire adaptée aux études locales sur l’emploi et son environnement. Les déplacements domicile-travail constituent la variable de base pour la détermination de ce zonage ». Les deux zones d’emploi retenues sont les zones d’emploi d’Auray et de Vannes. Elles couvrent plus de 90% de l’espace littoral concerné. Pour ce qui concerne les flottilles à prendre en considération, Ifremer a dénombré 945 navires qui exercent leur activité plus ou moins régulièrement dans cette zone. Ces navires proviennent de 21 quartiers maritimes qui s’étalent de Caen à Bayonne. La provenance des navires étant trop dispersée, l’étude se limitera aux navires immatriculés dans les quartiers maritimes d’Auray et de Vannes (AY et VA). Les limites physiques de ces deux quartiers sont le ruisseau de Loperet (Erdeven) et la pointe de Loscolo (Penestin).

La seconde étape consiste en une identification et en une description la plus précise possible des acteurs concernés, aussi bien en mer qu’à terre. Pour ce faire la notion de système halieutique a été retenue. Il se définit comme l’ensemble des acteurs qui interviennent pour faire vivre les activités de pêche ainsi que les relations qu’ils ont établies entre eux et avec leurs partenaires extérieurs. Il est constitué de l’ensemble des entreprises de pêche concernées, des établissements d’amont (auprès desquels elles s’approvisionnent en biens et services), des établissements d’aval qui participent à la commercialisation et à la valorisation des produits et des structures d’encadrement du secteur : administration, enseignement, recherche… L’unité de base retenue pour effectuer la récolte de données et l’analyse est l’établissement : C’est une unité de production localisée géographiquement, individualisée mais dépendant juridiquement d'une entreprise. L'établissement constitue le niveau le mieux adapté à une approche géographique de l'économie. Il est relativement homogène et son activité principale apparaît proche du produit.

Les recherches pour identifier les établissements du système se sont effectuées à partir soit de code d’Activité Principale Exercée (APE), soit de l’activité de l’établissement. 11 secteurs d’activité ont été retenus comme ayant a priori un lien fort avec le secteur de la pêche côtière. Tous les secteurs d’activités liés à la pêche n’ont pu être distingués à partir des codes APE. Les établissements en amont et les structures d’encadrement ont un code APE non spécifique à la pêche comme par exemple : le commerce de détail de carburant, les banques, les assurances, l’administration. Les listes d’établissements et de structures d’encadrement ont été établies à partir des fichiers de la base de données Sirene de l’Insee, complétées par la consultation d’annuaires spécialisés, d’informations recueillies sur

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Internet et de contacts téléphoniques directs. Ce recensement permet d’avoir une liste d’établissements plus proche de la réalité que la liste de l’Insee mais doit être considérée comme encore incomplète. Le recueil d’informations plus précises a été réalisé grâce à de nombreuses enquêtes et entretiens. Cette méthode est coûteuses en temps et en moyens et dépend de la disponibilité des personnes enquêtées, mais elle est la seule possible pour obtenir les informations recherchées.

Pour ce qui concerne les navires, la plupart des informations proviennent du programme SIH (Système d’Informations Halieutiques) de l’Ifremer, complété par celles fournies par les pêcheurs et par les structures d’encadrements à partir d’entretiens.

La troisième étape consiste à reconstituer les différents flux monétaires créés par les entreprises de pêche côtière de la zone étudiée. Cela concerne aussi bien les flux d’inputs (approvisionnement, entretien, réparation…) que ceux d’outputs (ventes de la production débarquée). A cette étape, il n’est pas possible de faire la distinction entre la part de ces flux qui proviennent ou entrent dans la zone étudiée et la part des flux qui concernent l’extérieur. Il s’agit donc de flux globaux sans considération quant-à leur origine ou à leur destination géographique.

Pour évaluer les effets économiques directs induits, les données utilisées proviennent du traitement d’enquêtes menées par l’Ifremer dans le cadre du SIH. Les enquêtes sont annuelles et non exhaustives. La méthode consiste à obtenir des valeurs de certains paramètres caractérisant la population totale des navires d’Auray et de Vannes à partir d’un échantillon. Ces paramètres sont évalués à partir d’estimateurs, élaborés grâce à l’emploi de techniques statistiques simples. Pour cela, la flotte d’Auray et de Vannes a été scindée en 12 flottilles. Chaque flottille regroupe des navires ayant une homogénéité relative de leur structure d’exploitation du point de vue des caractéristiques des navires, des combinaisons de métiers et de la structure des coûts.

Le chiffre d’affaires (flux d’outputs), les consommations intermédiaires (entretien du navire, matériel de pêche, vivres, glace, appâts, carburant et lubrifiants, services) (flux d’inputs), la valeur ajoutée brute et les charges de personnels, ont été estimés pour chaque flottille et pour la flotte totale. Les données utilisées sont celles fournies par les enquêtes économiques de l'Ifremer. La population mère est composée de 252 navires dont 41 ont été enquêtés. Le niveau d’échantillonnage est donc finalement de 16. %.Une stratification en fonction de la typologie de l’Ifremer ne pouvait convenir car pour 3 flottilles le taux d’échantillonnage était nul. Une autre stratification a du être envisagée avec comme contrainte de garder l’idée de flottille de la typologie de l’Ifremer. Les objectifs étaient d’obtenir des strates où l’échantillon serait représentatif en termes de caractéristiques des navires et où les structures des coûts seraient homogènes. Pour être pertinente la classification obtenue doit être telle qu’elle permette d’obtenir une variabilité assez faible au sein de chacune des strates, mais aussi une variabilité suffisamment significative par rapport aux strates voisines.



Différentes options ont été explorées : l’option la plus judicieuse est celle d’un regroupement par technique de pêche avec une stratification par longueur. C’est ainsi que les12 strates ont été distinguées.

La part des débarquements réalisée en criée et hors criée ainsi que leur destination géographique (zone et hors zone) est déterminée à partir des données de ventes dans les criées des navires d’Auray et de Vannes (données du RIC, Ofimer) et des débarquements totaux. On en déduit la valeur des débarquements réalisé hors criée. Pour la destination des ventes hors criée, peu de données quantitatives sont disponibles., les données du Comité local et la connaissance du terrain acquise pendant l’étude sont utilisées complément.

Pour ce qui concerne les flux indirects induits et les investissements, les données récoltées ne permettent pas d’évaluer les flux monétaires indirects qui représentent les achats de fournitures des fournisseurs de la pêche. Les résultats présentés concernent donc la répartition des flux directs de consommations intermédiaires et le flux d’investissement, en se fondant pour ces derniers sur les informations fournies par le Conseil général.

Pour suivre les différents flux de la première vente à la consommation finale, on a besoin d’informations sur les différents maillons de la filière. Au niveau de la commercialisation des produits de la mer, on considère trois maillons : les commerces de gros (mareyeurs et grossistes), les rayons produits de la mer frais des supermarchés et des hypermarchés et les poissonniers. Pour chaque maillon, les estimations du chiffre d’affaires total et de la marge commerciale permettent une estimation des coûts d’achats de marchandises. Les résultats sont, chaque fois que cela est possible, comparés à d’autres sources de données. Dans un second temps, la répartition des achats et des ventes entre les différents fournisseurs et clients sert au calcul du multiplicateur de revenu. Ces estimations sont réalisées à partir du traitement des enquêtes menées auprès des mareyeurs, des poissonniers et des rayons marée des supermarchés et des hypermarchés des deux zones d’emploi. La part des achats réalisés à la criée ou en direct auprès des pêcheurs a pu être évaluée pour chaque maillon. Par contre, les données récoltées ne permettent pas de suivre la diffusion des flux induits par la pêche côtière d’Auray et de Vannes à chaque étape de la filière.

La plupart des structures d’encadrement du secteur ont un champ d’action bien plus large que la zone étudiée et il est très difficile de déterminer la part des flux à destination ou en provenance des entreprises de pêche d’Auray et de Vannes. Les informations récoltées ne permettent pas de quantifier tous les flux entre les structures qui jouent un rôle dans l’encadrement du secteur et les entreprises de pêche. Les estimations s’appuient d’une part sur une information de base constituées des enquêtes économiques de l’Ifremer et d’autre part, sur des informations obtenus lors d’une série d’entretiens. Ces informations ne sont pas suffisantes pour quantifier tous les flux existants, les estimations des flux présentées dans le rapport constituent donc un seuil minimum.

Le multiplicateur de revenus permet de calculer quels sont les revenus générés en marges et en valeur ajoutée par un euro débarqué. Un multiplicateur de revenu pour la filière pêche (aval) et un multiplicateur de revenu pour le système halieutique ont été calculés.

98


Pour le multiplicateur "filière", on tient compte des débarquements des navires d’Auray et de Vannes effectués sur la zone d’étude, répartis par type d’acheteur. Ces débarquements représentent les achats de marchandises de la première vente. Pour chaque maillon, on cherche à estimer les ventes de marchandises à partir des achats de marchandises et de la marge commerciale.

On part de la formule suivante : CAMAV *+= avec :

• V : Ventes de marchandises,

• A : Achats de marchandises (estimés à partir des débarquements),

• M : marge commerciale en fonction du chiffre d’affaires (données d’enquêtes),

• CA : chiffre d’affaires (donnée non connue).

N’ayant pas le chiffre d’affaires correspondant aux ventes des produits débarqués par les

navires d’Auray et de Vannes, on l’exprime en fonction des ventes. Alors, )1( C

MAV

−=

avec C qui représente la part de ventes de marchandises sur le chiffre d’affaires. Pour estimer ce paramètre, on utilise les données comptables nationales de l’Insee.

Les ventes sont ensuite ventilées entre les différents clients à partir des données d’enquêtes. On réitère les calculs jusqu’aux achats des restaurateurs ou du consommateur final. La différence entre la somme des ventes aux restaurants et aux particuliers de chaque circuit de commercialisation et le montant des débarquements représente la marge réalisée par la filière pêche. Le multiplicateur de revenus pour la filière se calcule en faisant le rapport de la marge sur les débarquements. Les marges commerciales utilisées sont la moyenne des données obtenues par enquêtes pour les mareyeurs et les grossistes, pour les supermarchés et pour les poissonniers. Pour les industries du poisson, on utilise la marge commerciale calculée directement en pourcentage des ventes de marchandises à partir des données comptables de l’Insee : elle est de 31 %. Pour la restauration, la marge n’a pas été calculée, les données comptables de l’Insee couvrant une variété trop importante de catégorie de restauration. Par ailleurs, nous n’avions pas les moyens d’effectuer des enquêtes suffisamment précises pour ce secteur.

Le multiplicateur de revenu pour le système halieutique se calcule en faisant le rapport entre le chiffre d’affaires généré par l’activité de pêche des navires d’Auray et de Vannes et la somme des flux suivants :

• les flux directs vers l’amont, c’est-à-dire les consommations intermédiaires et les investissements destinés à l’acquisition de navires d’occasion, la modernisation ou la remotorisation des navires,

• la valeur ajoutée générée par l’activité de pêche des navires d’Auray et de Vannes,

• les marges commerciales dégagées par l’aval de la filière.



La dernière étape est d’estimer l’impact en termes d’emploi de la pêche côtière c’est-à-dire de connaître quel est le volume d’emplois générés par l’activité des navires d’Auray et de Vannes dans la zone d’étude. Outre les personnes directement employées dans les secteurs couverts (emplois directs), deux types d’emplois, appelés emplois indirects et emplois induits, ont été pris en compte. Les emplois indirects sont techniquement liés aux emplois directs, en amont, en aval ou dans les structures d’encadrement de la pêche. Les emplois induits sont suscités par la consommation finale des ménages percevant des revenus dans le cadre d’emplois directs ou indirects.

La méthode utilisée est fondée sur la théorie de la base, issue des travaux de Douglas North (1955). Sous certaines hypothèses, la méthode de la base permet de calculer le nombre d’emplois induits par les emplois que génèrent, de façon directe et indirecte, la présence dans une zone de certaines activités de base. Selon Boncoeur dans sa version la plus simple, la méthode postule une homogénéité des effets d’induction de toutes les composantes de la base. Sous cette hypothèse, peut alors être calculé le nombre d’emplois induits par une composante quelconque de la population de base multipliant l’effectif de cette composante par un coefficient d’induction. Ce coefficient est obtenu en divisant le nombre total d’emplois induits dans la zone par la population de base de celle-ci (Figure 30).

Pour calculer le coefficient d’induction, il est nécessaire de comptabiliser les emplois induits sur les deux zones d’emploi. L’Insee a fourni les emplois au lieu de travail selon l’activité économique en 200 postes pour les deux zones d’emplois concernées. Le dénombrement des emplois liés à ces activités est effectué à partir d’une exploitation complémentaire du recensement de la population de 1999.

Il faut d’abord identifier les activités au service des ménages locaux, les emplois liés à ces activités sont comptabilisés en emplois induits. La différence entre ces emplois induits et les emplois au lieu de travail des deux zones d’emploi est affectée à la population de la base avec les titulaires de revenus autonomes (chômeurs, militaires et retraités)

Population totale active occupéeY

Nombre total d’inactifs et chômeursZ

Emploi induitsY -S

Emplois de base directs et indirects

S

Base (emplois de base + inactifs et chômeurs)

Z + S

Coefficient d’induction(emplois hors base / base)

g = (Y-S) / (Z+S)

Figure 30 : Détermination du coefficient d'induction (toutes activités confondues)

L’avantage de la méthode utilisée est qu’elle peut être mise en œuvre sous une forme relativement élémentaire et qu’elle procure des résultats relativement solides. Le nombre

100


d’emplois directs est une donnée facilement accessible pour les navires. Cependant, les données ne correspondent pas à un nombre d’emplois en équivalent temps plein. Un premier dénombrement des emplois indirects est obtenu rapidement par les données fournies par la base de données de l’Insee et par des sites Internet spécialisés. Un complément a été apporté par le biais d’enquêtes. Ces enquêtes peuvent être téléphoniques, le nombre d’emploi étant donné facilement par les établissements. La difficulté réside dans la répartition de ces emplois entre les emplois liés à l’activité des navires d’Auray et de Vannes et ceux liés à d’autres activités ou à des activités de pêche hors zone.

Pour le calcul du coefficient d’induction, la distinction entre les emplois de base et les emplois induits n’est pas toujours évidente. Pour cette raison, on a utilisé un encadrement du coefficient en calculant un minimum et un maximum.

2.4. Mesure des résultats économiques de la pêche professionnelle bretonne : Comparaison des méthodes à base de données comptables et d’enquêtes de terrain25

Disposer de données économiques fiables sur l’activité des flottes de pêche constitue une nécessité pour l’aménagement des pêcheries (FAO, 1995), comme pour la recherche scientifique. Cependant, l’accès à l’information est souvent un problème en ce domaine. Dans la plupart des cas, les statistiques accessibles publiquement se limitent aux débarquements, et leur qualité varie fortement selon les canaux de commercialisation utilisés.

C’est pourquoi la collecte de données économiques additionnelles concernant l’activité des navires de pêche est de plus en plus considérée comme une nécessité (CE, 2001). Au niveau européen, le conseil des ministres a décidé en 2000 d’établir un programme communautaire pour la collecte des données (notamment économiques) nécessaires à l’évaluation de la situation du secteur des pêches26. Deux méthodes peuvent être utilisées à cet effet : le traitement statistique de bases de données préexistantes (généralement de nature comptable) et la réalisation d’enquêtes de terrain ad hoc. Chacune présente des avantages et des inconvénients et, pour des raisons pratiques, il peut être nécessaire de faire usage à la fois de l’une et de l’autre (Anon., 2001 ; Sabatella et Franquesa, 2003 ; Anon., 2003). Mais le traitement statistique de bases de données comptables et les enquêtes de terrain menées auprès des pêcheurs ne produisent pas nécessairement des résultats homogènes, ce qui pose le problème de la compatibilité de ces deux approches.

25 Une version en langue anglaise de ce texte a été présentée à la 12ème conférence biennale de l’IIFET, Tokyo, 20-30

juillet 2004 (Boncoeur et al., 2004). L’analyse qui y est développée a été rendue possible grâce à l’aimable collaboration de l’Observatoire économique régional des pêches et du Système d’information halieutique de l’Ifremer. Les jugements qu’il contient doivent être considérés comme propres à ses auteurs et n’engagent pas les deux organismes précités.

26 Réglement CE n°1543/2000, Juin 2000, établissant un cadre communautaire pour la collecte et la gestion des données halieutiques nécessaires à la conduite de la politique commune de la pêche (OJ L176, 15.07.2000).



Pour étudier cette question, les deux méthodes ont été appliquées au même ensemble de navires sur la même période. La population étudiée est la flotte de pêche professionnelle bretonne, et la période d’observation est l’année 2001. La comparaison repose sur les deux sources suivantes : la base de données comptables de l’Observatoire économique régional des pêches maritimes et une enquête annuelle réalisée par l’Ifremer27. L’objectif poursuivi est d’élaborer une méthodologie harmonisée qui soit applicable aux données provenant des deux types de sources et qui maximise la fiabilité, la pertinence économique et l’homogénéité des résultats obtenus, quel que soit le type de source utilisé.

Après une brève présentation de la population-mère, la représentativité des échantillons procurés par les deux sources est examinée. Un sous-échantillon commun est ensuite utilisé pour comparer les indicateurs économiques procurés par chaque méthode. La conclusion synthétise les résultats obtenus et suggère certaines solutions d’harmonisation.

2.4.1. Cas d’étude et échantillons Cette section présente la population-mère de l’étude et les deux sources d’information utilisées, puis examine la représentativité des deux échantillons qui en dérivent.

2.4.1.1. Population-mère

L’étude repose sur le cas de la flotte de pêche professionnelle immatriculée en Bretagne, avec comme période de référence l’année 2001. La Bretagne est la première région halieutique française, représentant approximativement 30 à 40% de la pêche française, selon l’indicateur retenu (tableau 12).

[A] Bretagne [B] France [A] / [B]

Nombre de bateaux immatriculés 1641 5686 29 %

Nombre de pêcheurs 8983 25548 35 %

Puissance motrice de la flotte (KW) 359653 915021 39 %

Valeur débarquée (106 euros) 356 1066 33 %

Source : Ministère de l’agriculture et de la pêche (Anon., 2002)

Tableau 12 : Pêche professionnelle en Bretagne et en France, année 2001

27 Afin de garantir la confidentialité des données individuelles, les deux bases de données ont fait l’objet de traitement

séparés et n’ont donné lieu à aucune comparaison au plan individuel.

102


La flotte de pêche bretonne est fortement diversifiée, en termes de taille des navires comme de métiers pratiqués28. Basé sur une typologie élaborée par l’Ifremer, la figure 31 donne une vue synthétique de cette diversité :

< 7 m 7-12 m 12-16 m 16-24 m >24 m

Senneurs

Chalutiers

Autres arts tra”nants

Arts dormants

0

50

100

150

200

250

300

350

Figure 31. La flotte de pêche bretonne en 2001 : nombre de navires par classe de longueur et par flottille

En 2001, le nombre de navires de pêche professionnelle en activité s’élevait à 1609. Plus d’un millier de ces navires avaient une longueur inférieure à 12 mètres, alors que 105 navires dépassaient 24 mètres. En termes de métiers, l’essentiel de la flotte était composé des trois groupes suivants : 573 chalutiers (exclusifs ou mixtes), 416 navires utilisant d’autres types d’engins traînants (essentiellement des dragues) et 572 navires pratiquant exclusivement les arts dormants. En outre, la flotte de pêche bretonne comportait un groupe de 48 senneurs.

Les chalutiers se rencontrent dans toutes les classes de longueur au-dessus de 7 mètres, avec un pic dans la classe des 16-24 mètres (213 unités en 2001). En revanche, les navires appartenant aux deux autres groupes principaux ont, majoritairement, une longueur inférieure à 12 mètres. Le groupe des senneurs se décompose quant à lui en deux sous-groupes bien différenciés : 20 bolincheurs travaillant en Atlantique-nord et ayant le plus souvent une longueur comprise entre 12 et 16 mètres, et 28 thoniers senneurs tropicaux dépassant tous 40 mètres.

28 Un métier se définit comme une combinaison espèce-zone-engin. Une flottille est un ensemble de navires pratiquant

des métiers, ou des combinaisons de métiers similaires.



2.4.1.2. Sources d’information

Une première source d’information économique concernant la flotte de pêche bretonne est la base de données de l’Observatoire économique régional des pêches. Créé en 1992 par la Fédération bretonne de la coopération maritime, cet observatoire fonctionne aujourd’hui en partenariat avec le Centre de droit et d’économie de la mer (CEDEM, Université de Bretagne Occidentale) et le Comité régional des pêches maritimes et des élevages marins. Il collecte les données annuelles de 12 groupements comptables (couvrant 781 navires en 2001) et les données de débarquement mensuelles (limitées aux ventes en criées) de trois organisations de producteurs (couvrant 1140 bateaux en 2001). L’observatoire publie une étude annuelle sur la situation économique de la pêche artisanale bretonne (Observatoire économique régional des pêches, 2003) et réalise des études spécifiques pour les professionnels de la pêche et la recherche académique.

Une seconde source d’information est l’enquête réalisée chaque année, depuis 2000, par l’Ifremer auprès d’un échantillon de patrons et d’armateurs à l’échelle nationale. Cette enquête constitue la base de la composante économique du Système d’information halieutique (SIH) développé par l’Ifremer (Berthou et al., 2003). Elle repose sur une analyse exhaustive des calendriers d’activité des navires, qui permet de stratifier la flotte de pêche française en une série de flottilles, au sein desquelles un tirage aléatoire est effectué pour constituer chaque année l’échantillon de l’enquête. Pour les besoins de la présente étude, un échantillon régional a été constitué à partir de l’échantillon national en extrayant de celui-ci les navires immatriculés en Bretagne.

2.4.1.3. Représentativité des échantillons

Lorsque l’on compare les deux sources d’information, la première question qui se pose est celle de la représentativité des échantillons sur lesquelles elles reposent (les deux échantillons seront dénommés ci-après « échantillon comptable » et « échantillon-enquête »). Cette question est envisagée ici sous deux angles : la classe de longueur et le métier principal. Utilisant ces critères, les figures 32 et 33 ci-dessous comparent la structure de la flotte de pêche bretonne (population-mère) à celle des deux échantillons.

Il ressort de ces comparaisons que la structure de l’échantillon-enquête donne une image plus fidèle de la population-mère que celle de l’échantillon comptable, en termes de classe de longueur comme de métier principal. Dans les deux échantillons, les navires les plus grands et les plus petits sont sous-représentés, mais la distorsion est plus forte avec l’échantillon comptable, qui ne comporte qu’un nombre négligeable de navires de moins de 7 mètres ou de plus de 24 mètres. Symétriquement, la classe 16-24 mètres est fortement sur-représentée au sein de cet échantillon : elle constitue 48% de l’effectif de l’échantillon comptable, contre seulement 28% de l’effectif de la population-mère. La sur-représentation des 16-24 mètres est moins forte au sein de l’échantillon comptable (34% de l’effectif de cet échantillon). Les distorsions en termes de métiers recoupent en partie les distorsions en termes de classe de longueur, ces deux caractères n’étant pas indépendants l’un de l’autre (cf. figure 1). En ce domaine, le résultat le plus net est la sur-représentation des chalutiers dans l’échantillon comptable (49% de l’échantillon, contre seulement 36% dans la

104


population-mère), qui induit mécaniquement une sous-représentation des autres flottilles. La composition par flottilles de l’échantillon-enquête est plus proche de celle de la population-mère.

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Echantilloncomptable

Echantillon-enqu�te

Population-m¸re

< 7 m 7-12 m 12-16 m 16-24 m >24 m

Figure 32. Structure comparée de la population-mère et des échantillons par classe de longueur.

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Echantilloncomptable

Echantillon-enqu�te

Population-m¸re

Senneurs Chalutiers Autres arts tra”nants Arts dormants

Figure 33. Structure comparée de la population-mère et des échantillons par flottille

L’explication des distorsions entre la structure de chaque échantillon et celle de la population-mère réside dans la façon dont ces échantillons ont été constitués. Dans le cas de la base de données de l’Observatoire, aucun critère de représentativité n’est intervenu dans cette opération. L’échantillon est simplement le produit de l’adhésion des propriétaires de navires aux groupements comptables travaillant avec l’Observatoire. Pour des raisons historiques, la couverture des chalutiers 16-24 mètres est particulièrement forte. Parallèlement, peu de patrons de très petites unités adhèrent à des groupements comptables, et les bateaux relevant d’armements industriels n’en font pas partie non plus. La situation est différente dans le cas de l’échantillon de l’enquête Ifremer, qui a été conçu spécialement pour cet usage avec, comme il se doit, un souci de représentativité (Van Iseghem et al.,



2004). Dans ce cas, la stratégie d’échantillonnage repose sur un taux-cible de 15% par groupe de navires (défini en termes de longueur et de métier), avec des possibilités de sur-échantillonnage pour les groupes à faible effectif. Cependant, des difficultés pratiques s’opposent parfois à la réalisation des taux d’échantillonnage prévus. En effet, il n’est pas toujours possible de trouver en nombre suffisant des patrons ou armateurs qui soient disponibles et volontaires pour répondre à l’enquête. Pour des raisons diverses, cette condition est plus difficile à satisfaire dans les classes de longueur extrêmes que dans les tailles intermédiaires.

Cette contrainte, combinée au coût de la réalisation d’une enquête de terrain à large échelle, limite la taille de l’échantillon-enquête. A l’échelle de la Bretagne, l’effectif de cet échantillon est de 258 navires pour l’année 2001, alors qu’il atteint 545 navires (en activité) pour l’échantillon comptable. En conséquence, le taux d’échantillonnage effectif par groupe de navires est, dans la majorité des cas, plus élevé avec l’échantillon comptable qu’avec l’échantillon-enquête (figure 34). Les exceptions les plus marquantes se trouvent chez les bateaux de moins de 7 mètres, où la couverture réalisée par l’échantillon-enquête est sensiblement plus forte que celle qui est obtenue avec l’échantillon comptable.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0% 20% 40% 60% 80% 100%Echantillon comptable (n = 541)

Echantillon-enqu�te (n = 254)

Figure 34. Taux d’échantillonnage comparés par groupe de navires (classe de longueur + métier)

2.4.2. Comparaison des résultats économiques obtenus à l’aide des deux méthodes Dans cette section, les données économiques procurées par la base de données comptables et l’enquête de terrain sont comparées. L’analyse se concentre sur le chiffre d’affaires, les charges d’exploitation (hors amortissement) et l’excédent brut d’exploitation (EBE). Afin d’éliminer tout biais d’échantillonnage, un sous-échantillon commun, constitué par l’intersection des deux échantillons de base, a été constitué. Dénommé ci-après « échantillon commun », cet ensemble de navires comporte 127 unités. Sa composition par classe de longueur et par flottille est présentée dans le tableau 13 ci-dessous.

106


< 7 m 7-12 m 12-16 m 16-24 m > 24 m Total Senneurs 0 0 3 0 0 3 Chalutiers 0 10 10 33 3 56 Autres arts traînants 1 21 4 1 0 27 Arts dormants 2 28 10 1 0 41 Total 3 59 27 35 3 127

Tableau 13 : composition de l’échantillon commun

Étant donné le faible nombre de navires dans les deux classes de longueur extrêmes, seul le groupe des navires de 7 à 24 mètres sera considéré dans l’analyse comparative ci-dessous. Ce groupe comporte 121 navires, ce qui correspond à un taux d’échantillonnage de 9,5% de la population correspondante (1276 bateaux), représentant elle-même 80% de l’effectif total de la flotte de pêche bretonne en 2001.

Tous les résultats économiques présentés dans cette section sont dérivés de l’échantillon commun. L’analyse est conduite dans un premier temps à l’échelle de l’ensemble de l’échantillon, puis par classe de longueur. En dernier lieu, sont présentés des tests de sensibilité des indicateurs de résultats à la méthode de mesure retenue.

2.4.2.1. Comparaison globale

A l’échelle de l’ensemble de l’échantillon (7-24 mètres), la figure 35 ci-dessous compare les résultats de chaque méthode en matière de valeur moyenne du chiffre d’affaires, des charges d’exploitation et de l’EBE.

0

50 000

100 000

150 000

200 000

250 000

300 000

350 000

CA Charges d'expl. EBE

Euro

s pa

r an

Donnˇes comptables

Enqu�te

Ecart : + 1,2 %

Ecart : - 6,6 %

Ecart : + 7,8 %



Figure 35. Comparaison des données économiques : vue globale des valeurs moyennes par bateau (échantillon commun, écarts exprimés en % du CA comptable)

Cette comparaison fait apparaître une bonne correspondance entre les deux méthodes pour ce qui est du chiffre d’affaires moyen : selon les réponses à l’enquête de terrain, le niveau de celui-ci est plus élevé que selon les données comptables, mais l’écart est très restreint (1%). Il est plus important pour les charges d’exploitation et, par suite, pour l’EBE. L’EBE moyen issu de l’enquête dépasse celui que donne le traitement des données comptables d’un montant égal à 8% du chiffre d’affaires comptable.

Afin d’analyser l’écart en matière de charges d’exploitation, la figure 36 permet de comparer la décomposition des charges selon l’une et l’autre méthode. Il apparaît que, pour l’essentiel, l’écart est dû à trois postes : entretien et réparations du navire, charges salariales et charges diverses nettes. Considérés ensemble, ces trois postes représentent 95% de l’écart total entre les deux sources. En termes relatifs, l’écart le plus important concerne les charges diverses nettes, qui sont, en moyenne, 59% plus faibles selon les résultats de l’enquête que selon les données comptables. Mais ce taux s’applique à des montants modestes (pas plus de 2% du total des charges d’exploitation). En termes absolus, le principal facteur d’écart concerne les charges d’entretien et de réparation du navire : ce poste, qui est 41% plus faible selon l’enquête que selon la base de données comptables, représente 57% de l’écart total entre les deux sources. En termes relatifs, l’écart concernant les charges salariales est nettement plus limité : le coût moyen du travail selon les données d’enquête est seulement 3% plus faible que selon les données comptables. Mais ce taux s’applique à une base importante, les charges salariales représentant, en moyenne, environ 40% du total des charges d’exploitation (hors amortissement).

14 899 15 575

37 982 36 508

24 634 24 432

127 696 123 350

29 22317 36210 454

10 577 2 3085 612

0

50 000

100 000

150 000

200 000

250 000

300 000

Donnˇes comptables Enqu�te

Divers nets

Primesd'assuranceEntretien navire

ChargessalarialesEngins glaceapp‰ts vivresCarburantlubrifiantFrais de dˇbarqu.

- 3 304- 123

- 11 861

- 4 346

- 202

- 1 474+ 676

Figure 36. Structure comparée des charges d’exploitation moyennes (hors amortissement) selon les deux sources de données (échantillon commun ; unité : euro)

108


2.4.2.2. Comparaison par classe de longueur

La figure 37 présente, par classe de longueur, les écarts entre les deux sources d’information concernant les valeurs moyennes du chiffre d’affaires, des charges d’exploitation et de l’EBE. Afin de décrire ces écarts dans une échelle commune significative, le graphique les exprime en pourcentage du chiffre d’affaires comptable de la classe de longueur considérée.

16-24 m

12-16 m

7-12 m

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%Chiffre d'affairesCharges d'expl.EBE

Figure 37. Ecarts entre les estimations moyennes du chiffre d’affaires, des charges

d’exploitation et de l’EBE, selon la classe de longueur des navires (enquête de terrain – base de données comptables, en % du CA comptable)

La figure fait apparaître une opposition entre les navires de plus de 12 mètres et ceux de moins de 12 mètres. Chez ces derniers, l’enquête de terrain donne des valeurs moyennes supérieures à la base de données comptables, pour le chiffre d’affaires (+ 6%) mais aussi pour les charges d’exploitation (+ 4% du CA comptable). En conséquence, l’écart moyen concernant l’EBE est peu élevé chez les bateaux de moins de 12 mètres (1% du CA comptable environ). Il est plus important chez les bateaux de 12 mètres : dans la classe des 12-16 mètres, l’estimation moyenne de l’EBE issue de l’enquête de terrain excède celle que l’on tire de la base de données comptables d’un montant équivalent à 6% du CA comptable ; chez les 16-24 mètres, l’écart, dans le même sens, atteint 11% du CA comptable. De plus, chez les navires de plus de 12 mètres, les deux sources donnent des estimations moyennes très proches l’une de l’autre pour le CA. L’écart constaté pour l’EBE est essentiellement imputable aux charges d’exploitation, pour lesquelles l’enquête de terrain fournit des estimations sensiblement plus faibles que la base de données comptables (écart atteignant 8% du CA comptable dans la classe des 12-16 mètres, et 10% du CA comptable chez les 16-24 mètres).

La figure 38 ci-dessous présente les écarts relatifs aux charges d’exploitation par classe de longueur et par type de charge.



Carburant

Charges salariales

Entretien

Assurances

Div. nets

Engins glace vivres

Frais de dˇbarq.

-6%

-4%

-2%

0%

2%

4%

6%

8%

10%7-12 m12-16 m16-24 m

Figure 38. Ecart entre les estimations moyennes de charges d’exploitation, selon la classe de longueur du navire (enquête – base de données comptables, en % du CA comptable)

Comme il ressort de cette figure, trois types de charges peuvent être distingués :

1. les charges salariales, qui sont significativement plus importantes selon l’enquête de terrain que selon la base de données comptables chez les bateaux de moins de 12 mètres, et inversement chez les navires de plus de 12 mètres ;

2. les charges d’entretien-réparation du navire et les charges diverses nettes, qui sont plus faibles selon l’enquête de terrain que selon la base de données comptables dans toutes les classes de longueur ;

3. Les autres types de charges, pour lesquels les écarts entre les deux sources sont faibles et n’ont pas de signe permanent.

2.4.2.3. Analyse des écarts

Les deux sections précédentes ont permis de dégager les résultats suivants :

• La correspondance entre enquête de terrain et données comptables est généralement bonne pour le chiffre d’affaires, excepté chez les bateaux de moins de 12 mètres, où l’enquête de terrain produit des estimations généralement plus élevées que la base de données comptables.

• Pour toutes les classes de longueur, la correspondance entre les deux sources est généralement bonne pour les catégories de charges suivantes : frais de débarquement, carburant et lubrifiant, glace, vivres, appâts, engins de pêche, primes d’assurance (considérées ensemble, ces charges représentent approximativement un cinquième du CA comptable chez les plus petites unités, et jusqu’à un tiers du CA comptable chez les plus grandes).

110


• Pour toutes les classes de longueur, les estimations produites par l’enquête en matière de charges diverses nettes et d’entretien-réparation du navires sont plus faibles que celles de la base de données comptables (considérées ensemble, ces estimations représentent en moyenne 7% ou 10% du CA comptable, selon la source qui est utilisée pour leur estimation).

• En ce qui concerne les charges salariales, les estimations issues de l’enquête de terrain sont plus fortes que celles de la base de données comptables pour les bateaux de moins de 12 mètres, et inversement pour les bateaux de plus de 12 mètres.

En matière de chiffre d’affaires, l’écart entre les deux sources qui a été constaté chez les bateaux de moins de 12 mètres doit être rapproché des modes de commercialisation des débarquements. Ces modes de commercialisation sont souvent plus informels dans le cas des petites unités, d’où il résulte que les données comptables donnent parfois une image approximative et incomplète des ventes réalisées par ces navires.

En ce qui concerne les charges diverses nettes et les charges d’entretien-réparation du navire, l’écart que l’on constate dans toutes les classes de longueur provient de deux causes. La première est la difficulté d’obtenir par voie d’enquête une information précise et complète sur ces postes, qui sont par nature diversifiés (c’est particulièrement vrai pour les « charges diverses », catégorie hétérogène regroupant une collection de petites dépenses) et qui ont souvent un profil temporel irrégulier. Il est donc probable que les enquêtes de terrain sous-estiment la réalité concernant ces postes. Mais il existe une seconde cause d’écart, concernant plus spécialement le poste « entretien-réparation du navire ». Un examen détaillé des éléments regroupés sous ce nom dans la base de données comptables permet de constater que certains d’entre eux doivent être considérés, d’un point de vue économique, plutôt comme des opérations d’investissement que comme des charges d’exploitation. Cette caractéristique, qui n’est sans doute pas étrangère à des considérations fiscales, reflète un certain flou dans les conventions en matière de classification des charges dans le secteur de la pêche29. Il en résulte vraisemblablement une surestimation des charges d’entretien-réparation du navire dans la base de données comptables.

Les écarts symétriques constatés en matière de charges salariales reflètent des problèmes institutionnels. Il convient ici d’examiner séparément le cas des petites unités et celui des plus grandes unités.

Pour les bateaux de longueur inférieure à 12 mètres, l’enquête de terrain débouche généralement sur des estimations de charges salariales plus hautes que les données comptables. La rémunération de l’équipage étant en principe calculée selon le système du salaire à la part, une partie de cet écart résulte mécaniquement de celui qui a été constaté pour ces bateaux en matière de chiffre d’affaires (vois ci-dessus). Mais, paradoxalement, une cause majeure d’hétérogénéité entre les deux sources de données réside dans le fait que le système du salaire à la part n’est pas d’application générale pour les petites unités (et

29 Sur ce point, la situation est plus claire dans le secteur agricole où existe un système normalisé qui, à ce jour, n’a pas

d’équivalent dans le secteur halieutique.



plus particulièrement pour celles qui ont moins de 9 mètres). Dans la version française du salaire à la part30, le patron-propriétaire d’un bateau de pêche artisanale est normalement rémunéré à travers deux canaux, qui sont la part-équipage (en tant que patron) et la part-armement31 (en tant que propriétaire). Cependant, lorsque l’équipage se réduit au seul patron-propriétaire, comme c’est souvent le cas sur les plus petites unités, le système du salaire à la part n’est pas toujours appliqué. Dans ce cas, la rémunération du patron-propriétaire passe exclusivement par le canal de l’EBE, ce qui crée un biais par rapport aux bateaux où le salaire à la part est appliqué. Facteur d’hétérogénéité dans la manière dont la base de données comptables détermine l’EBE des navires, ce biais est corrigé dans les estimations issues de l’enquête de terrain, auxquelles une part-salariale virtuelle est appliquée lorsque le système du salaire à la part n’est pas pratiqué. Il résulte de cette correction une estimation en moyenne plus forte des coûts de main d’oeuvre sur les petites unités.

Pour les navires de plus de 12 mètres, il a été signalé que la base comptable fournit des charges salariales en moyennes plus élevées que l’enquête de terrain. Dans ce cas, l’origine de l’écart ne réside pas dans le système du salaire à la part. En effet, celui-ci est appliqué sur tous les bateaux de l’échantillon32, et la part-équipage est déterminée à partir de ventes nettes et de charges communes dont les niveaux moyens diffèrent peu d’une source à l’autre33. L’examen des éléments enregistrés sous l’étiquette « charges salariales » dans la base de données comptables permet de constater que l’écart avec l’enquête de terrain provient ici essentiellement de certaines primes, qui sont comprises dans les charges salariales par la première source mais généralement pas par la seconde. Ces primes sont de deux types : primes-équipage, et primes-armement. Si la première catégorie peut à bon droit être considérée comme un élément du salaire, l’inclusion de primes-armement dans les charges salariales semble plus discutable. De ce fait, on peut estimer que la bonne estimation des charges salariales, dans le cas des navires de 12-24 mètres, se trouve à l’intérieur de la fourchette définie par les deux sources de données.

2.4.2.4. Tests de sensibilité

l’analyse des écarts suggère que les méthodes de comptabilisation des charges peuvent influencer de façon significative l’image des performances économiques des navires de pêche. Afin de tester cet effet, quatre scénarios ont été construits et appliqués à l’échantillon commun :

30 À la différence, par exemple, de la pratique britannique, qui exclut toujours le patron de la part-équipage (Boncoeur et

al., 2000). 31 Nette de charges d’armement. 32 Tous les bateaux de l’échantillon comptable, et donc tous ceux de l’échantillon commun, appartiennent au secteur dit

« artisanal » de la pêche. 33 Les charges dites communes, qui sont soustraites des ventes nettes avant de calculer la part-équipage, sont

habituellement les suivantes : carburant, vivres, appâts, glace. L’examen des données issus des deux sources n’a pas fait apparaître d’écart majeur concernant ces charges. Il en va de même pour les frais de débarquement, qui interviennent dans le calcul des ventes nettes.

112


• Le scénario 0 décrit simplement la situation actuelle (c’est-à-dire les données « brutes » issues de la base de données comptables et de l’enquête de terrain).

• Le scénario 1 repose sur les hypothèses et conventions suivantes : les données comptables sont valides en ce qui concerne les charges diverses nettes (tous navires), alors que les données issues de l’enquête de terrain sont valides pour les charges salariales des navires de moins de 9 mètres ; les primes-équipage sont incluses dans les charges salariales, mais pas les primes-armement.

• Les scénarios 2A et 2B modifient le scénario 1 en reprenant, respectivement, les données de l’enquête de terrain et les données comptables en matière d’entretien-réparation du navire.

Les conséquences de ces scénarios en matière d’EBE moyen sont présentées sur la figure 39 ci-dessous. Le passage du scénario 0 (situation actuelle) au scénario 1, puis au scénario 2A ou 2B se traduit par une diminution progressive de l’écart entre les estimations de performance économique issues des deux sources d’information34. Ce rapprochement est substantiel : exprimé en proportion du chiffre d’affaires moyen, l’écart passe de 7,5% dans le scénario 0 à 4,2% dans le scénario 2, et tombe à moins de 0,5% dans le scénario 2A ou le scénario 2B. Quelle que soit la source considérée, le niveau absolu de performance est plus élevé dans le scénario 2A que dans le scénario 2B. Les conventions retenues pl’entretien et les réparations du navire rendent en effet les charges d’exploitation plus faibles dans le scénario 2A que dans le 2B. Pour les raisons exposées plus haut, la réalité se situe vraisemblablement quelque part entre ces deux scénarios.

our

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

Scen. 0 Scen. 1 Scen. 2A Scen. 2B

DonnˇescomptablesEnqu�te

Figure 39. Ratio EBE / chiffre d’affaires : impact des scénarios comportant différentes

hypothèses et conventions de comptabilisation des charges d’exploitation

34 Représenté sur le graphique à l’échelle de l’ensemble de l’échantillon, ce phénomène est également constaté à l’échelle

de chaque classe de longueur, à l’exception de la classe 9-12 mètres. Cette exception est due à l’écart concernant la valeur des débarquements qui affecte cette classe au sein de l’échantillon.



2.4.3. Conclusion Dans cette étude, deux méthodes de collecte et de traitement de l’information économique sur l’activité des navires de pêche ont été considérées : l’utilisation de données comptables préexistantes et l’enquête de terrain ad hoc. À cet effet, deux échantillons de la flotte de pêche bretonne ont été rapprochés, et un sous-échantillon commun a été construit afin de pouvoir comparer sans biais d’échantillonnage les conséquences des deux méthodes. Les principaux résultats de l’étude peuvent être résumés ainsi :

• L’échantillon-enquête donne une image de la population-mère plus fidèle que l’échantillon comptable.

• Cependant, cet avantage de l’enquête est contrebalancé, dans le cas étudié, par une taille d’échantillon sensiblement plus faible.

• Il ressort de l’examen de l’échantillon commun que la correspondance statistique des deux méthodes est bonne en matière de chiffre d’affaires, à l’exception des petites unités pour lesquelles il est probable que les données comptables sous-estiment parfois la réalité.

• La correspondance statistique des deux méthodes apparaît également bonne pour plusieurs catégories de charges d’exploitation : frais de débarquement, carburant et lubrifiant, glaces, appâts, vivres, engins de pêche et primes d’assurances.

• En revanche, des écarts substantiels ont été relevés pour trois types de charges : charges salariales, entretien-réparations du navire, charges diverses nettes. Pour ces trois catégories, l’analyse des écarts a permis de dégager des explications qui, au vu des tests de sensibilité, rendent compte de l’essentiel des différences entre les EBE moyens issus des deux méthodes.

Les résultats des tests de sensibilité suggèrent également certaines recommandations en vue d’harmoniser les méthodes. La liste de ces recommandations inclut :

• la fixation de règles homogènes pour la prise en compte du revenu du patron-propriétaire, que le système du salaire à la part soit appliqué ou non (problème des petites unités embarquant une seule personne) ;

• un traitement homogène des primes, qui devrait sans doute différencier les primes-équipage des primes-armement (les premières étant à inclure dans les charges salariales, à la différence des secondes) ;

• la fixation de règles communes permettant de distinguer clairement les dépenses devant être incluses dans les charges d’exploitation au titre de l’entretien et des réparations du navires, de celles qui n’ont pas à y figurer car elles constituent des opérations d’investissement.

• le recours, autant que possible, aux estimations issues de données comptables pour les charges diverses, qui sont par nature difficiles à appréhender à travers une enquête de terrain.

114


Cette liste ne saurait être considérée comme complète. Pour des raisons pratiques, il n’a pas été possible, dans le cadre de l’étude, d’examiner les problèmes posés par charges d’amortissement et les charges financières. En ce qui concerne l’amortissement du capital fixe, d’autres études ont montré que l’écart entre les conventions comptables et la réalité économique pouvait être important (Alban et al., 2001), les premières étant influencées par des considérations fiscales qui ne sont pas nécessairement en harmonie avec la durée de vie économique réelle des immobilisations. Une complication supplémentaire vient du fait que, dans le système français de régulation de l’accès à la ressource, la valeur marchande d’un navire incorpore la valeur implicite des droits de pêche qui lui sont attachés et qui sont, de facto, vendus en même temps que lui (Guyader et al., 2003).

2.5. Estimation des rejets des bateaux de pêche par l’observation des captures à bord

Depuis de nombreuses années, l’Ifremer procède en continu à des mensurations de poissons et de crustacés sur des échantillons de débarquements de nombreux stocks. Les structures démographiques ainsi obtenues sont comparées d’une année sur l’autre et leurs évolutions permettent de mesurer, pour un stock donné, à la fois l’intensité de la pêche que le stock a subi et de reconstituer les variations de la taille du stock.

Dans un souci d’améliorer la qualité des données qui servent de base aux évaluations des ressources halieutiques, l’Ifremer a mis en œuvre, depuis juin 2002, un nouveau programme d’échantillonnage des captures à bord des chalutiers langoustiniers côtiers, afin d’intégrer dans les analyses la partie des captures qui est rejetée en mer. Ces embarquements permettent d’estimer les structures en taille de l’ensemble des captures (débarquements et rejets) de langoustine et de merlu.

Les développements méthodologiques de ce programme ont été importants, en ce qui concerne d’une part les protocoles d’observation des captures, et d’autre part le traitement statistique des données pour aboutir à des estimations de captures non débarquées à l’échelle de la pêcherie.

2.5.1. Méthode

2.5.1.1. Notations

Indices :

g segment g = 1, 2, …, G m métier m = 1, 2, …, M i marée i = 1, 2, …, n pour l'échantillon, N pour la population j opération de pêche j = 1, 2, …, h ou H s espèce s = 1, 2, …, S



k catégorie commerciale k = 1, 2, …, K l classe de longueur l = 1, 2, …, L

Variables (nombres ou poids ou volumes de poissons/crustacés) : D débarquements totaux d débarquements échantillonnés R rejets totaux r rejets échantillonnés C captures totales (C = D+R) c captures échantillonnées

On veut estimer le nombre/poids total rejeté par espèce par segment : Rgs et, pour les langoustines, la structure en longueur des rejets par espèce par segment, soit : Rgsl

2.5.1.2. Stratégies d’échantillonnage

Il y a deux stratégies d'échantillonnage possibles selon les contraintes du bord.

• Stratégie 1 : l'échantillonnage précède le tri. Un échantillon de la capture est prélevé, puis trié par l'équipage. On connaît alors la fraction échantillonnée f=c/C. Dans certains cas (Lorient), on ne peut pas mesurer le volume total des captures, on estime alors la fraction échantillonnée par f=d/D. Dans le cas du merlu débarqué, en raison des faibles effectifs, la totalité des débarquements est mesurée.

• Stratégie 2 : l'échantillonnage suit le tri. L'équipage trie la capture, puis des échantillons des rejets et des débarquements sont prélevés. La fraction échantillonnée est alors f=r/R.

2.5.1.3. Méthodes d’élévation

Estimateur simple

Pour cette méthode on estime les rejets dans les marées échantillonnées, l'élévation se fait en multipliant par le nombre total de marées (si ce dernier n’est pas disponible, le nombre de ventes est une bonne valeur approchée du nombre de marées).

116


Niveau Nombre total Taille de l'échantillon Fraction échantillonnée

Estimateur

Opération de pêche

(OP)

Poids ou volume total de référence de l'OP j de la

marée i du segment g Xgij

avec X = C ou D si stratégie 1X = R si stratégie 2

Poids ou volume échantillonné de l'OP j de la marée i du segment g

xgij avec x = c ou d si stratégie 1

x = r si stratégie 2

gij

gijgij X

xf =ˆ

gij

gijslgijsl f

rR ˆˆ =

Marée Nombre total d'OP de la marée i du segment g :

Hgi

Nombre d'OP échantillonnées dans la marée i du segment g :

hgi

gi

gigi H

h=π ∑

=

=gih

j gi

gigijslgisl h

HRR

1

ˆˆ

Segment Nombre total de marées du segment g

ggg NbBatMoyNbMarN ×=ˆ

Nombre de marées échantillonnées dans le

segment g ng g

gg N

nf ˆ= ∑

==

gn

i g

ggislgsl n

NRR1

ˆˆˆ

Tableau 14 : Estimateurs des quantités rejetées, estimateur simple.

Comme il n'y a qu'un échantillon prélevé par opération de pêche, la variance intra-OP est estimée en faisant l'hypothèse que l'effectif total de l'échantillon est fixe, c'est la composition en espèces et en taille qui est variable. La variance de la quantité observée de chaque catégorie est estimée sur la base d'une distribution hypergéométrique (Cochran, 1977). Dans le cas des calculs en nombre, la taille de l’échantillon est donnée par le nombre total des individus mesurés et le nombre total rejeté est obtenu en multipliant par 1

fij. Pour

les calculs en poids, en l'absence d'information directe sur la quantité rejetée, nous considérons chaque échantillon comme une unité (effectif de l'échantillon = 1) et nous en déduisons le poids total des rejets du trait par 1

fij. Les estimateurs des variances sont donc

les suivants :

OP : , où ( ) )1ˆ/()ˆ1(ˆ)ˆ(ˆ −−−= ∑∑∑ ∑∑∑∑∑s l

gijsls

gijslgijsls l

gijsls l

gijsll

gijslgijsl RpprrRRVar∑∑

=

s lgijsl

gijslgijsl r

rp̂

Marée : ( ) ( ) ( gijsl

h

j gij

gij

i

i

i

h

j i

gislgijsl

ii

igisl RVar

f

fhH

h

HR

R

hHRVar

i

i

ˆˆ

ˆ11

ˆˆ

1ˆ1

2

1

2

2

∑∑

=

= −+

−

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛−

−= π ) , et

Segment : ( ) ( ) ( )∑∑

=

=+

−

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛−

−=

g

g

n

igisl

g

g

g

n

i g

gslgisl

g

gggsl RVar

nN

nNR

R

nfN

RVar1

1

2

2ˆ

ˆ

1

ˆˆ

ˆ1ˆ

ˆ

Estimateur rapport



Cette méthode consiste à estimer le rapport rejets/débarquements T par marée, que l'on élève en multipliant par les débarquement totaux.

Niveau Nombre total Taille de l'échantillon Fraction échantillonnée

Estimateur

Opération de pêche

(OP)

Poids ou volume total de référence de l'OP j de la

marée i du segment g Xgij

avec X = C ou D si stratégie 1X = R si stratégie 2

Poids ou volume échantillonné de l'OP j de la marée i du segment g

xgij avec x = c ou d si stratégie 1

x = r si stratégie 2

gij

gijgij X

xf =ˆ

gij

gijslgijsl f

rR ˆˆ =

gij

gijsgijs f

rR ˆˆ =

Marée Nombre total d'OP de la marée i du segment g :

Hgi

Nombre d'OP échantillonnées dans la marée i du segment g :

hgi

gi

gigi H

h=π ∑

=

=gih

j gi

gigijsgis h

HRR

1

ˆˆ

∑=

=gih

j gi

gigijslgisl h

HRR

1

ˆˆ

Segment Nombre total de marées du segment g

ggg NbBatMoyNbMarN ×=ˆ

Nombre de marées échantillonnées dans le

segment g ng g

gg N

nf ˆ=

∑

∑

=

==ig

g

n

igis

n

igis

gs

D

RT

1

1

ˆˆ

gsgsgs DTR ˆˆ =

∑

∑

=

==g

g

n

igis

n

igisl

gsgsl

R

RRR

1

1

ˆ

ˆˆˆ

Tableau 15: Estimateurs des quantités rejetées, estimateur rapport au niveau marée.

2.5.2. Résultats

2.5.2.1. estimation et structure en longueur des rejets des langoustiniers de Bretagne Sud

Les résultats présentés ci-dessous sont issus de 110 traits échantillonnés au cours de 42 marées échantillonnées du 24 janvier au 3 décembre 2003 et 41 marées échantillonnées du 21 janvier au 29 décembre 2004.

Estimateur simple : estimations et variances

Les langoustiniers de Bretagne-Sud ont rejeté 1034 tonnes de merlu et 1650 tonnes de langoustine en 2003 ; en 2004 le poids de langoustines était similaire, mais 1360 tonnes de merlu ont été rejetés (Tableau 14). Pour ces estimations, le nombre de marées est estimé par le nombre de ventes des langoustiniers des quatre ports du Guilvinec, de Concarneau et de Lorient. Au total, il y a eu 21 457 marées en 2003 (20 618 en 2004), ce qui correspond à un taux d'échantillonnage de l'ordre de 2‰. En revanche, pour chaque marée de un tiers à la totalité des traits a été échantillonné, avec une moyenne de 83% (2004 : 71%). La variance estimée intra-traits est faible, alors que les différences entre les traits d'une même marée peuvent être élevées. Globalement la précision des rejets totaux en poids ou en

118


nombre est de l'ordre de 25% pour les langoustines (17% en 2004), 15% pour le merlu (20% en 2004), ce qui démontre l'intensité d'effort qu'il faut fournir pour cette flottille pour atteindre les niveaux de précision requis par le programme.

Rejets 2003 Merlu Langoustine femelle Langoustine mâle

poids (kg) nombre poids (kg) nombre poids (kg) nombre par trait 15.55 359 13.70 1394 12.38 1266 CV 0.107 0.041 0.076 0.016 0.075 0.016 par marée 49.40 1145 42.33 4635 39.43 4081

CV 0.260 0.217 0.255 0.199 0.244 0.200 poids (t) nombre (106) poids (t) nombre (106) poids (t) nombre (106)par la

flottille 1034.8 24.0 865.0 89.19 785.6 81.32 CV 0.179 0.152 0.255 0.268 0.257 0.258 Rejets 2004 Merlu Langoustine femelle Langoustine mâle

poids (kg) nombre poids (kg) nombre poids (kg) nombre par trait 24.14 695 13.83 1648 12.58 1492 CV 0.07 0.04 0.03 0.01 0.04 0.01 par marée 67.60 1966 41.46 5017 38.60 4599

CV 0.191 0.147 0.191 0.165 0.169 0.137 poids (t) nombre (106) poids (t) nombre (106) poids (t) nombre (106)par la

flottille 1359.8 39.55 861.7 103.44 795.9 94.83 CV 0.188 0.207 0.146 0.178 0.157 0.169

Tableau 16 : Estimations des rejets moyens à chaque niveau d'échantillonnage, ainsi que leur coefficient de variation moyen.

Estimateur rapport

La corrélation entre les quantités réjetées et les quantités débarquées est faible en ce qui concerne le merlu, mais plutôt bonne pour la langoustine (tableau 17).

Rejets

Débarquements Merlu Langoustines femelles Langoustines mâles

Merlu 0.00 -0.02 0.07 Langoustines Femelles -0.11 0.32 0.28 Langoustines Mâles 0.35 0.73 (0.48) 0.75 (0.46) Langoustines totales 0.15 0.61 (0.45) 0.59 (0.43)

Tableau 17 : Corrélations entre les nombres rejetés et débarqués par marée. En gras : corrélations les plus élevées, variables candidates pour élévation des rejets. Entre parenthèse : 1/2 rapport des CV pour ces variables (doit être plus petit



que le coefficient de corrélation pour que la variable auxiliaire améliore l'estimation).

Les résultats obtenus sont les suivants :

Merlu Langoustines femelles Langoustines mâles rejets/débqts (nombre) 0.32 0.82 0.75 Rejets estimés (millions) 44.88 114.23 104.71 rejets/débqts (poids) 0.51 0.31 0.28 Rejets estimés (tonnes) 1 670 1 009 932

Tableau 18: Estimation des rejets en utilisant un estimateur rapport aux débarquements totaux de langoustines. Débarquements totaux de langoustines en 2004 : 3 284 992 kg, soit 1,398 millions d’individus.

Distribution en longueurs

Les nombres rejetés par classe de longueur de 1 cm (merlu) ou 1 mm (langoustines) sont estimés avec une précision faible, les CV variant de l'ordre de 25% pour les classes de longueur les mieux représentées (15-20 cm) pour le merlu, et de 30% pour les langoustines (20-30 cm), et pouvant s'élever jusqu'à 1 pour les classes de longueur extrêmes. Les CV moyens des estimations par classe de longueur sont de 39% pour le merlu, 48% pour les langoustines.

120

2BConclusion 121

3. Conclusion

Le groupe de recherche Ifremer-CEDEM-Agrocampus qui a travaillé sur ce projet tient à souligner le soutien important consenti par la Région Bretagne lors de deux CPER successifs (XI et XII). Ce co-financement a permis notamment de :

réaliser des opérations supplémentaires de collectes de données sur la pêche bretonne (observation des captures en mer, enquêtes, etc.),

renforcer le potentiel d’analyse statistique des données halieutiques, afin de produire les synthèses régionales présentées dans ce document.

mieux faire connaître le Groupement de Recherche (GdR) AMURE, notamment à travers l’organisation d’un atelier international sur la régulation de l'accès aux ressources marines vivantes dans la zone côtière en janvier 2006.

L’aspect méthodologique est un point fort de ce projet de recherche : les développements en matière de collecte de données, d’analyse des effets induits de la pêche côtière, de comparaisons de résultats obtenus selon les sources de données utilisées, ont pour nombre d’entre eux, d’abord été testés par des études pilotes à l’échelle de la Bretagne, avant d’être étendus au niveau national ou appliqués à d’autres régions.

Avec près de 30 000 emplois en Bretagne, le secteur de la pêche représente un enjeu économique et social essentiel pour la Région. Cependant, cette activité traverse une période de crise européenne et nationale. Elle est confrontée au déclin des ressources par surexploitation, au renforcement des contraintes de la réglementation internationale et communautaire et notamment des contrôles, et à l’augmentation des coûts de production en particulier le renchérissement du prix du carburant. Au plan de la réglementation, la France s’est engagée dans le concert international à prévenir les pêches illégales, à créer un réseau d’aires marines protégées à horizon 2012, et à restaurer les stocks au niveau de production maximum soutenable (PMS, préservation des géniteurs) pour 2015. De plus, le contrôle se renforce par exemple dans la surveillance des zones de pêches, la mise en place de nouvelles mesures techniques (maillage, répulsifs…). Ces contraintes s’inscrivent dans un contexte économique défavorable dû à l’accroissement de la compétition des usages du domaine côtier par la plaisance et les transports, du changement de la production des ressources, conséquences du changement climatique et du changement global, de chocs économiques dus au marché mondial et au cours du pétrole. Face à ces contraintes, une mutation des pratiques de gestion et d’exploitation est rendue indispensable pour restaurer le développement économique durable de ce secteur d’activité et de ses ressources. Relever ce défi passe par le développement d’une politique maritime qui assure au plan régional le


122 2BConclusion

développement équilibré et durable du littoral breton, à partir d’une gestion des pêcheries associant la préservation de l’activité et celle de ses ressources. Pour soutenir une telle démarche, la Région peut mettre à contribution et s’appuyer sur le pool de compétence et l’acquis de connaissance qu’elle a développés dans l’exercice des XIième et XIIièmeContrats de Plan Etat Région Bretagne. La vocation de la recherche est de soutenir les acteurs institutionnels et professionnels du système pêche par les connaissances et l’analyse des facteurs, mécanismes et mesures pouvant contribuer au développement d’une gestion écosystémique des pêches qui assure la pérennité du secteur.

122

3BProduction scientifique et valorisation 123

4. Production scientifique et valorisation

4.1. Articles et chapitres d’ouvrages collectifs

Alban F. et Boncoeur J. (2004) « An assessment of the potential interest of fishermen to engage in boat-chartering in the context of a marine park : the case of the Iroise Sea, Western Brittany, France », in J. Boissevain and T. Selwyn (Eds.), Contesting the Foreshore. Tourism, Society and Politics on the Coast. Amsterdam University Press, p. 185-204

Alban F. et Boncoeur J. (2007) Sea Ranching and Self-Management in the Bay of Brest (France) : Technical Change and Institutional Adaptation of a Scallop Fishery. in R. Townsend and R. Shotton, (Eds,) Case Studies in Fisheries Self-Governance. Rome, FAO (à paraître)

Alban F., Le Floc’h P. et Boncoeur J. (2004) « The impact of economic and regulatory factors on the relative profitability of fishing boats. A case study of the seaweed harvesting fleet of Northwest Brittany (France) » Aquatic Living Resources, 17, p.187-193.

Boncoeur J., Alban F. et Dao J.C. (2003) « Complementarity between aquaculture and small-scale fishing : the Bay of Brest scallop case ». Bull. Aquac. Assoc. Canada, 103-2, p. 19-26.

Boncoeur J., Alban F., Guyader O. et Thébaud O. (2002) « Fish, fishers, seals and tourists : economic consequences of creating a marine reserve in a multi-species, multi-activity context » Natural Resource Modeling, Vol. 15, n°4, p.387-411

Boncoeur J., Berthou P., Boude J.P., Curtil O., Daurès F., Guyader O., Le Floc’h P., Talidec C. et Thébaud O. (2006) « Quel avenir pour la pêche bretonne ? » Revue Bretagne[s] n°2, avril-juin 2006, p.26�35.

Boncoeur J., Berthou P., Prat J.L., Latrouite D., Le Gallic B., Fifas S. et Curtil O. (2000) « Gestion des pêches côtières en Manche occidentale : le cas du Golfe Normand-Breton » Revue de l’Université de Moncton, n°hors série « Nouveaux outils, nouvelles démarches pour la gestion durable du milieu marin », p.225-262.

Boncoeur J., Fifas S. et Le Gallic B. (2000) « Un modèle bioéconomique d’évaluation du coût social des rejets au sein d’une pêcherie complexe ». Economie et prévision 143-144, avril-juin 2000/2-3, p.185-199


124 3BProduction scientifique et valorisation

Boncoeur J., Noël J.F., Sabourin A. et Tsang King Sang J. (2007). La gouvernance des AMP : le projet du parc marin en Iroise, un exemple de processus participatif ? Mondes en développement, 35(138) p.77-92.

Frésard M. et Boncoeur J. (2006) “Controlling the Biological Invasion of a Commercial Fishery by a Space Competitor : a Bioeconomic Model with Reference to the Bay of St-Brieuc Scallop Fishery” Agricultural and Resource Economics Review 35/1 (April 2006), p.78-97.

Frésard M. et Boncoeur J. (2006) Costs and Benefits of Stock Enhancement and Biological Invasion Control: the Case of the Bay of Brest Scallop Fishery. Aquatic Living Resources (19(3) p.299-305.

Le Gallic B., Ulrich C. et Boncoeur J. (2000) « Modélisation et gestion d’un système complexe d’exploitation de ressources communes renouvelables. Le cas des pêcheries de la Manche ». Politiques et management publics, volume 18, n°4, décembre 2000, p.158-182.

Le Tixerant M., Pennanguer S., Boncoeur J. et Curtil O. (2005) « Approche spatiale de la réglementation des pêches professionnelles dans la bande côtière » in Gourmelon F. et Robin M. (Eds.) SIG et Littoral, Lavoisier, Paris, p.127-144.

Macher, C., Guyader, O., Talidec, C., Bertignac, M., 2007. A Cost-Benefit Analysis of Improving Trawl Selectivity: the Nephrops norvegicus Fishery in the Bay of Biscay. Fisheries Research, 23p.

4.2. communications lors de colloques

Alban F. et Boncoeur J. (2004) Complémentarité entre aquaculture et pêche artisanale : le cas de la coquille St-Jacques de la rade de Brest, Colloque « Pêche et aquaculture », Nantes, 21-23 janvier 2004, in Chaussade J. et Guillaume J. (eds.) Pêche et aquaculture – Pour une exploitation durable des ressources vivantes de la mer et du littoral, PUR, Rennes, p.381-391.

Alban F., Boncoeur J. et Carval J.P. (2005) « Socio-economic evaluation of the scallop restocking program of the Bay of Brest ». 8th International Conference on Shellfish Restoration, Brest, 2-5 octobre 2005.

Alban F., Le Floc’h P. et Boncoeur J. (2002) « The impact of economic and regulatory factors on the relative profitability of fishing boats. A case study of the seaweed harvesting fleet of Northwest Brittany (France) ». 14ème conférence de l’EAFE, Faro, 25-27 mars 2002

124


Boncoeur J. (2004) « Les mécanismes de régulation de l’accès aux ressources halieutiques » 8èmes Entretiens Sciences et éthique, Océanopolis, Brest, 5-6 novembre 2004

Boncoeur J. (2006) « De la gestion des ressources à la gestion des écosystèmes : quels instruments pour l’aménagement des pêcheries ? » Conférence internationale « L’approche écosystémique des pêches : quelles priorités pour la recherche ? » Institut océanographique, Paris, 24 octobre 2006

Boncoeur J. Alban F., Guyader O. et Thébaud O. (2001) « Réserves marines, zones protégées et activités halieutiques » 5èmes Rencontres Halieutiques de Rennes, 16-17 mars 2001. Gascuel D. et Fontenelle G. (eds) Activités halieutiques, aménagement et gestion en zone côtière. Editions Ifremer, 2003, p.177-194.

Boncoeur J. et Alban F. (2005) “Comercial fishing and recreational fishing in the Iroise Sea : from competition to complementarity ?” Seminario Internacional “Poblaciones litorales, pesca, turismo y gestion de recursos : un enfoque desde la Ciencias Sociales” Univ. de La Laguna (Espagne), 28-29 avril 2005.

Boncoeur J. et Troadec J.P. (2004) Aménagement des pêcheries :les instruments économiques de régulation de l’accès à la ressource. Colloque « Pêche et aquaculture », Nantes, 21-23 janvier 2004, in Chaussade J. et Guillaume J. (eds.) Pêche et aquaculture – Pour une exploitation durable des ressources vivantes de la mer et du littoral, PUR, 2006, p.173-188.

Boncoeur J., Alban F., Guyader O. et Thébaud O. (2001) « The Economic Impacts of Creating a Marine Reserve in a Multi-Species, Multi-Activity Context » 13ème conférence de l’EAFE, Salerne, 18-20 avril 2001.

Boncoeur J., Daurès F., Guyader O., Martin A., Le Floc’h P. et Thébaud O. (2004) « Comparing bookkeeping and field survey methods for assessing fishing fleets economic perfoirmance. A case study of Brittany fishing fleets (France) ». 12ème conférence biennale de l’IIFET, Tokyo, 20-30 juillet 2004. Proceedings of the 12th Biennial conference of the IIFET, JIFRS / TUMSAT (CD-ROM).

Boncoeur J.,, Berthou P., Daurès F., Guyader O., Leblond E., Le Floc’h P., Martin A., Talidec C. et Thébaud O. (2006) “Evaluation de l’importance économique de la pêche côtière : le cas de la Bretagne” Atelier international “Régulation de l’accès aux ressources marines vivantes dans la zone côtière : expériences internationales et perspectives pour la Bretagne”, IUEM, Plouzané, 20-21 janvier 2006.

Daurès, F., Leblond, E., Guyader, O., Berthou, P., (2005), " Structures d’exploitation et statut économique des flottilles du Golfe de Gascogne en 2003", Communication au colloque IFREMER "Défi Golfe de Gascogne", Brest, Mars.



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http://www.gdr-amure.fr/


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5BAnnexe : Questionnaire d’enquête téléphonique sur la pêche récréative 145


6. Annexe : Questionnaire d’enquête téléphonique sur la pêche récréative

146 5BAnnexe : Questionnaire d’enquête téléphonique sur la pêche récréative

Enquête relative à la pêche récréative

Questionnaire Téléphonique

VAGUE 3 Bonjour, je suis XX de l’Institut BVA. Nous réalisons une étude grand public. Toutes les réponses que vous me donnerez resteront totalement anonymes, conformément à l’usage de notre profession. Nous vous assurons que vous ne ferez l’objet d’aucune relance commerciale. S0. Accepteriez-vous de répondre à nos questions ? Oui Passer en S1 Non Stop inter S1. Sexe de l’interviewé : ENQ : Compléter

1. Homme 2. Femme

S2. Pourriez-vous me préciser l'âge du chef de famille ? ENQ : Noter en clair /____________/

Puis recoder 1. 15-24 ans 2. 25-34 ans 3. 35-49 ans 4. 50-64 ans 5. 65 ans et plus

S3. Pourriez-vous me préciser l'activité professionnelle du chef de famille ? ENQ : Lire – Une seule réponse possible

1. Agriculteur 2. Commerçant, artisan, chef d’entreprise 3. Cadre ou profession intellectuelle supérieure 4. Profession intermédiaire 5. Employé 6. Ouvrier 7. Retraité Ancienne profession |_____________________| 8. Autre inactif

S4. De combien de personnes de plus de 15 ans se compose votre foyer y compris vous même ?

ENQ : Noter en clair : /_________________/

146


A TOUS S5. Vous-même ou quelqu'un de votre foyer pratique t-il la pêche de loisir en mer du bord de mer ou à

pied - coquillages ou crustacés. Oui, il y a des pêcheurs Non, il n'y a pas de pêcheurs Aller en S5b S5b. Nous parlons de toutes les variantes de pêche en mer y compris le ramassage de coquillages et

crustacées, et même si ce n'est qu'occasionnel comme en vacances par exemple. Vous-même ou quelqu'un de votre foyer est –il concerné ?

Oui, il y a des pêcheurs Non, il n'y a pas de pêcheurs Aller en signalétiques S5c. Combien de personnes ont pratiqué cette activité de pêche de loisir en mer, du bord de mer ou à pied en 2005 ou au cours des mois de JUIN, JUILLET ou AOUT 2006. Nous ne prenons pas en compte les pêcheurs en eau douce (rivière, étang, lac…) ni les pêcheurs professionnels. S6. Pourriez-vous me préciser l'âge et le prénom de cette ou ces personnes ?

Prénom Âge Je vous remercie. S6c. Je souhaiterai parler à …… (Personne sélectionnée par tirage aléatoire parmi les 15 ans et plus). Est-il (elle) disponible ?

Oui Passer en S7 Non Si personne non disponible, prendre le pêcheur suivant dans le foyer en S5b

AU REPONDANT TIRE ALEATOIREMENT S7. Bonjour, je suis XX de l’Institut BVA. Nous réalisons une étude sur les personnes qui pratiquent la pêche en mer à titre de loisir en 2005 ou au cours des mois de JUIN, JUILLET ou AOUT 2006. Accepteriez-vous de répondre à nos questions ? Nous garantissons l’anonymat de vos réponses. Oui Passer en A1 Non Si personne non disponible, prendre le pêcheur suivant tiré aléatoirement



C1. En 2005, avez-vous personnellement pêché en mer ou du bord de mer ou à pied dans un cadre de loisirs en France métropolitaine ou dans des départements d'outre mer ? ENQ - Une seule réponse possible 1. Oui Aller en A1 2. Non Aller en A1 A1. En 2006 au cours des mois de juin, juillet et août 2006, avez-vous personnellement, pêché en mer ou du bord de mer ou à pied dans un cadre de loisirs ? 1. Oui Passer en A2 2. Non Passer en partie C (année 2005) 3. NSP Passer en partie C (année 2005) SI CODE 1 EN A1 : PECHE EN 2006 au cours des mois de JUIN, JUILLET, AOUT => Poser parties A et B Partie A : LES TROIS DERNIERS MOIS A2. Quels modes de pêche avez-vous pratiqué au cours des mois de juin, juillet et août 2006 ? ENQ - Lire les modes – Plusieurs réponses possibles 1. Sous-marine du bord 2. Sous-marine d’un bateau 3. D'un bateau (autre que sous marine) 4. Du bord (canne, lancer,…) 5. A pied ENQ – Pour chaque mode de pêche cité par l’interviewé, poser A3 et A3b A3. Combien de sorties de pêche avez-vous réalisées au cours des mois de juin, juillet et août 2006 ? A3b. Sur l'ensemble de ces sorties, combien en avez-vous effectué en utilisant une embarcation comme moyen de transport ? A3

Combien de sorties sur juin, juillet et août 2006

A3b Dont combien de sorties avec

embarcation (comme moyen de transport) ?

1. Sous-marine du bord /_____/ /_____/

2. Sous-marine d’un bateau /_____/

3. D’un bateau /_____/

4. Du bord /_____/ /_____/

5. A pied /_____/ /_____/

148


Partie B : LA DERNIERE SORTIE AU COURS DES TROIS DERNIERS MOIS B1. Lors de votre dernière sortie de pêche en mer au cours des mois de juin, juillet et août 2006, dans quel département et commune êtes-vous allé ? ENQ – Sélectionner le numéro de département et saisir la commune B1. Numéro du département : /____________ / B1b. Commune : _________________________ Code INSEE /___/___/___/____/____/ (recode) B2. Pour cette dernière sortie, d’où êtes-vous parti ? C'est-à-dire quel est le lieu où vous avez passé la nuit précédant cette dernière sortie ? ENQ : Citer - Une seule réponse possible –

Votre résidence principale .............................................1] Poser B2b Votre résidence secondaire, famille ou amis .................2⎤ Hôtel ou location ............................................................3⎥ Camping.........................................................................4⎥ Votre bateau ..................................................................5⎦ Autres .............................................................................6

Si code 2 à 5 en B2 B2c. Pouvez-vous me préciser dans quelle commune vous avez séjourné ? ___________________________

Si réponse 1 en B2 (nuitée précédant la dernière sortie dans la résidence principale) B2b. Quel est le lieu où vous avez passé la nuit suivant votre dernière sortie de pêche ? ENQ : Citer - Une seule réponse possible –

Votre résidence principale .............................................1 Votre résidence secondaire, famille ou amis .................2⎤ Hôtel ou location ............................................................3⎥ Camping.........................................................................4⎥ Votre bateau ..................................................................5⎦ Autres .............................................................................6

Code Insee : |__|__|__|__|__|

Si code 2 à 5 en B2b B2d. Pouvez-vous me préciser dans quelle commune avez-vous séjourné ? ___________________________ Code Insee : |__|__|__|__|__|

Si réponse 2 à 5 en B2 ou en B2b (hors résidence principale) : B3A. Quelle a été, en nuitées, la durée de votre séjour ? |__|__| nuitées B3B. Durant ce séjour, combien avez-vous fait de sorties de pêche en mer ?|__|__| sorties

B3C. Dans le choix du lieu de ce séjour, la possibilité de pratiquer la pêche en mer a-t-elle joué un rôle ? (CITER une seule réponse possible)

1. Essentiel 2. Important 3. Secondaire 4. Négligeable 5. NSP (ne pas citer)

B3D. Vous étiez en séjour sur ce site principalement parce que (citer – UNE seule réponse possible)

1. Vous étiez en vacances durant les vacances scolaires 2. Vous étiez en vacances en dehors des vacances scolaires 3. Vous étiez en week-end 4. C’était une période propice à l’activité 5. Pour d’autres raisons 6. NSP / aucune


150 5BAnnexe : Questionnaire d’enquête téléphonique sur la pêche récréative Partie B : LA DERNIERE SORTIE AU COURS DES TROIS DERNIERS MOIS

A TOUS B4. Pour cette dernière sortie, quel mode principal de transport avez-vous utilisé pour vous rendre sur le lieu de pêche ou d’embarquement ? ENQ : Lire - Une seule réponse possible

A pied ou à vélo .............................................................1 Deux roues motorisées ..................................................2⎤ poser B4b et B4c Voiture ............................................................................3⎦ Bus .................................................................................4⎤ Navette bateau ..............................................................5⎥ poser B4d Train ...............................................................................6⎦ Autres : Préciser : /______________/ ...........................7] Passer en B4e

Si code 2 ou 3 en B4

B4b. Combien de kilomètres avez-vous parcouru ? |__|__|__|__| Km B4c. Combien étiez-vous dans le véhicule ? |__|__|

Si code 4, 5 ou 6 en B4 A TOUS B4e. Combien de temps a duré le trajet jusqu’au lieu de pêche ou d’embarquement ? |__|__| h |__|__| Min. ENQ : Prendre le temps total de transport au quart d’heure près. B5. Lors de cette dernière sortie de pêche en mer avez-vous utilisé une embarcation autre qu'une navette, ne serait-ce que pour vous rendre sur votre lieu de pêche ? ENQ : Une seule réponse possible

1. Oui poser B5b 2. Non passer en B6

Si code 1 en B5 B5b. Combien de temps a duré le trajet en bateau jusqu’au lieu de pêche ? |__|__| h |__|__| Min. ENQ : Prendre le temps total de transport en mer au quart d’heure près. A TOUS B6. Lors de cette dernière sortie en mer, quel mode de pêche principal avez-vous pratiqué ? ENQ : Lire les modes – Une seule réponse possible

1. Sous-marine du bord 2. Sous-marine d’un bateau 3. Bateau (autre que sous marine) 4. Du bord (canne, lancer,…) 5. A pied

150


6. NSP



152

Partie B : LA DERNIERE SORTIE AU COURS DES TROIS DERNIERS MOIS Pour cette dernière sortie, pouvez nous indiquer le temps qu’il vous a fallu : ENQ : Lire Temps réel

au quart d’heure près en h / Min.

Ne sait pas

B7a. Pour préparer la sortie dans sa globalité : matériel, casse-croûte, pêche des appâts le cas échéant

|__|__| h |__|__| Min

�

B7b. Quel a été le temps effectivement consacré à la pêche ?

|__|__| h |__|__| Min

�

B7c. (Vérification du temps passé) Au total, pour la préparation, le transport et le temps de pêche, cette sortie vous a occupé durant (Cumul Temps passé : B4e + B5b + B7a + B7b traduit en heures). Etes-vous d’accord avec cette estimation ?

1. Oui 2. Non (dans ce cas reprendre avec l'interviewé les différents postes temps un à un).

Code 1 en B5 ou code 2 ou 3 en B6 (utilisation d'un bateau) B8a. Pour la sortie en bateau, pouvez-vous me dire combien de carburant approximativement vous avez utilisé ? |__||__|__| Litres NSP B8b. Il s’agissait de : ENQ : Une seule réponse possible 1. Gasoil 2. Essence 3. NSP B8c. Combien de pêcheurs étiez-vous à bord du bateau ? |__|__| Pêcheurs NSP Filtre - Si réponse 2 ou 3 en B6 (pêche à partir d'un bateau) – Valable de la B9 à la B11 B9. Lors de cette dernière sortie en mer, à quelle distance de la côte avez-vous principalement pratiqué votre activité ? ENQ : Lire – Une seule réponse possible

1. Moins de 3 milles 2. 3 à 6 milles 3. 6 à 12 milles 4. Plus de 12 milles

B10. Lors de cette dernière sortie en mer, quel était votre statut à bord du bateau ? ENQ : Lire – Une seule réponse possible 1. Vous en êtes propriétaire 2. Vous étiez locataire 3. C’est le bateau d’un club 4. Vous étiez invité à bord 5. C’était un bateau prêté 6. Autre 7. (NSP) B11. Lors de cette dernière sortie en mer étiez-vous avec un guide de pêche ? ENQ : Une seule réponse possible 1. Oui 2. Non


Partie B : LA DERNIERE SORTIE AU COURS DES TROIS DERNIERS MOIS

Filtre - Si réponse 4 et 5 en B6 (pêche du bord de l'eau ou à pied) B12. Lors de cette dernière sortie de pêche à pied ou du bord, depuis quel type de lieu avez-vous principalement pêché ? ENQ : Lire les types de lieux - Une seule réponse possible 1. Une plage, 2. Une grève (sablo-vaseux, caillasses) 3. Des rochers 4. Dans un port 5. Une jetée ou une digue (hors d’un port) 6. Autres 7. (NSP) A TOUS B13. Quel est ou quels sont les principaux engins de pêche que vous avez personnellement utilisé(s) lors de votre dernière sortie en mer? ENQ : Ne rien suggérer – Plusieurs réponses possibles 1. Filets 2. Balance 3. Carrelet 4. Casier 5. Fusil sous-marin, arbalète, harpon 6. Trident, fouëne, 7. Palangre 8. Canne 9. Ligne à main 10. Pêche à pied avec outils (couteau, râteau, grapette…) 11. Ramassage à la main sans outils 12. Epuisette (haveneau, dranet) 13. Autres - Préciser : _________________________ 14. (Aucun de ceux là) 15. (NSP) B14. Lors de votre dernière sortie, avez-vous personnellement réalisé au moins une prise ? 1. Oui Poser B15a 2. Non Passer à la partie C



154

Partie B : LA DERNIERE SORTIE AU COURS DES TROIS DERNIERS MOIS B15a. Quelles espèces principales avez-vous personnellement capturées lors de votre dernière sortie en mer ? ENQ : NON SUGGERER – Plusieurs réponses possibles - Cocher les espèces concernées - Relancer l’interviewé sur les différentes catégories (poissons, coquillages, crustacés) B15b. Lors de cette dernière sortie, combien d'individus avez-vous personnellement capturés y compris

les remises à l’eau ? B15c. Lors de cette dernière sortie, quel poids en grammes ces captures représentaient y compris les

remises à l’eau ? B15d. Toujours lors de cette dernière sortie avez-vous personnellement remis des prises à l’eau ? FAIRE EN HORIZONTAL pour B15b à B15d pour chaque espèce citée en B15a Les enquêteurs disposent d’un référentiel complet des espèces, y compris les noms vernaculaires. LISTE COMPLETEE A L’ISSUE DE LA PREMIERE VAGUE - ENRICHISSABLE B15a.

Détail espèces ENQ- Rechercher dans la liste

Nombre d’individus

ENQ – NOTER B15b

B15c. Poids total

en grammes ENQ – NOTER

B15d. Espèces

relâchées

1 … |__|__|__| |__|__| |__|__|__| g |__| 2 … |__|__|__| |__|__| |__|__|__| g |__| 3 AUTRES à préciser |__|__|__| |__|__| |__|__|__| g |__| B16. Comment avez-vous utilisé votre pêche ? ENQ : Lire – Plusieurs réponses possibles

1. En consommation immédiate 2. En conservation pour consommation personnelle 3. En distribution à des amis, des connaissances 4. Non consommation (Ne pas citer) 5. (AUTRES) 6. NSP


Partie B : LA DERNIERE SORTIE AU COURS DES TROIS DERNIERS MOIS B17. Pour cette dernière sortie, sans tenir compte des dépenses liées au transport jusqu’au point de pêche ou d’embarquement, ni des dépenses relatives à l’embarcation (achat, entretien ou utilisation), pourriez-vous nous indiquer approximativement quelles dépenses vous avez réalisées pour : ENQ : Lire – Il s’agit de la dépense par pêcheur. Si plusieurs pêcheurs ont partagé une dépense, il faut prendre en compte la dépense totale divisée par le nombre de pêcheurs. Dépenses

en € Ne sait pas Non concerné

B17a. La préparation : matériel, appâts… /_________/ €

� �

B17b. La nourriture et les consommations sur place café, restaurant, pique-nique

/_________/ €

� �

B17c. L’hébergement

/_________/ €

� �

B17d. Autres dépenses éventuelles. Préciser : /___________/

/_________/ €

� �

B18. Diriez-vous que cette dernière sortie est atypique par rapport aux autres sorties que vous avez réalisées sur la période juin, juillet et août 2006:

1. Oui Poser B18a 2. Non Aller en C1 3. (Ne sait pas) Aller en C1

B18a. Les différences tiennent : ENQ : Citer – Plusieurs réponses possibles

1. Au mode pêche pratiqué 2. A la durée de la sortie 3. Aux espèces capturées 4. Aux quantités capturées 5. Au(x) lieu(x) de pêche 6. Autres éléments 7. (Ne sait pas)



156

SI CODE 1 EN C1 : PECHE EN 2005

Partie C : L’année 2005 PARLONS DE L'ANNEE 2005 C2. Quels modes de pêches principaux avez-vous pratiqué au cours de l’année 2005 ? ENQ - Lire les modes – Plusieurs réponses possibles 1. Sous-marine du bord 2. Sous-marine d’un bateau 3. Bateau (autre que sous marine) 4. Du bord (canne, lancer…) 5. A pied 6. (NSP) C3. Combien de sorties avez-vous réalisées personnellement pour chacune des périodes que je vais vous citer ? ENQ : Lire chacune des modalités 1. En janvier, février et mars 2005 |__|__| sorties |__| NSP 2. En avril et mai 2005 |__|__| sorties |__| NSP 3. En juin, juillet et août 2005 |__|__| sorties |__| NSP 4. En septembre et octobre 2005 |__|__| sorties |__| NSP 5. En novembre et décembre 2005 |__|__| sorties |__| NSP C3b. Au cours de l’année 2005, dans quels départements avez-vous le plus souvent pêché, et combien

de sorties y avez-vous effectué dans l’année (max trois départements) ?

Département Nombre de sorties |__|__| |__|__| sorties |__| NSP |__|__| |__|__| sorties |__| NSP |__|__| |__|__| sorties |__| NSP


Partie C : L’année 2005

C4. Au cours de l’année 2005, quelles quantités avez-vous pêchées personnellement :

C4a. de poissons toutes espèces confondues et y compris les appâts C4b. de crustacés toutes espèces confondues et y compris les appâts C4c. de coquillages toutes espèces confondues et y compris les appâts C4d. de céphalopodes (type seiches, poulpes) toutes espèces confondues et y compris les appâts

C4a. Poissons

C4b. Crustacés

C4c. Coquillages

C4d. Céphalopodes

1. Aucune prise 2. Moins de 2 kg 3. Entre 2 et 5 kg 4. Entre 6 et 10 kg 5. Entre 11 et 20 kg 6. Entre 21 et 50 kg 7. Entre 51 à 100 kg 8. Entre 101 à 150 kg 9. 150 kg et plus 10. Ne sait pas (ne pas

citer)

C5. Au cours de l’année 2005, quelles ont été les trois espèces principales que vous avez recherchées ou pêchées ? ENQ : Cocher les trois principales espèces recherchées ou pêchées Les enquêteurs disposent d’un référentiel complet des espèces, y compris les noms vernaculaires. Ce référentiel s’enrichi automatiquement durant les enquêtes. Espèces citées

ENQ- Rechercher dans la liste

Espèce 1 Espèce 2 Espèce 3



158

Partie C : L’année 2005

C6. Pouvez-vous me préciser le poids total en kilos de … ? Les

Reprendre < Espèce 1>

pêchées au cours de l’année 2005

Les Reprendre

< Espèce 2> pêchées au cours de l’année 2005

Les Reprendre

< Espèce 3> pêchées au cours de l’année 2005

1. Aucune prise 2. Moins de 2 kg 3. Entre 2 et 5 kg 4. Entre 6 et 10 kg 5. Entre 11 et 20 kg 6. Entre 21 et 35 kg 7. Entre 36 et 50 kg 8. Entre 51 à 75 kg 9. Entre 76 à 100 kg 10. Entre 101 à 150 kg 11. Plus de 150 kg 12. Ne sait pas (ne pas citer) C7. Pour l’année 2005, sans tenir compte des dépenses liées au déplacement ou des dépenses relatives à l’embarcation (achat, entretien ou utilisation), pouvez-vous me donner le montant de vos dépenses directement liées à la pratique de la pêche en mer pour chacune des catégories suivantes ? (CITER) Dépenses

en € Ne sait pas Non

concerné Matériel et vêtements de pêche

/_________/ € � �

Location bateau, /_________/ €

� �

Appâts, /_________/ €

� �

Guide de pêche

/_________/ €

� �

Revues spécialisées /_________/ €

� �

Autres (préciser) /________________/ /_________/ €

� �


A TOUS SI CODE 1 EN C1 : PECHE EN 2005 LES PECHEURS

Partie D : Le bateau

Aux pêcheurs en 2005 et/ou en 2006 sur la période de référence (avril -mai 2006) D1. Possédez-vous, à titre personnel, une ou plusieurs embarcations que vous utilisez pour la pratique de la pêche en mer ? (CITER) ENQ : Lire – Plusieurs réponses possibles

D1 D2 1. Barque, canot 1 1 2. Canoë / Kayak 2 2 3. Pneumatique 3 3 4. Coque Open (sans cabine) 4 4 5. Vedette 5 5 6. Pêche promenade 6 6 7. Voilier 7 7 8. Autres 8 8 9. Aucun 9 Si code 9 en D1 passer au chapitre E – Sinon passer en D2 D2. Quelle est celle que vous utilisez le plus souvent pour la pêche en mer ? (Citer une seule réponse possible) D3. Quelle est sa longueur approximative en mètres ? En clair : /_______________/ mètres � Ne sait pas Si code 3 à 8 en D2 D4. Quelle est la puissance totale de propulsion du ou des moteur(s) en CV ? |__|__|__| CV D5. Est-il immatriculé en France ? 1. Oui 2. Non Dans quel pays est-il immatriculé ? PRECISER________________ D6. Avez-vous acheté cette embarcation ? 1. Oui, seul 2. Oui, en copropriété 3. Non, on me l’a donnée (héritage, etc., …) D7. En quelle année, avez-vous acquis votre embarcation ? ENQ – Noter en clair /_______________/ � Ne sait pas D8. Votre embarcation a-t-elle été construite, il y a …. ?

1. Moins de 5 ans 2. Entre 6 et 10 ans 3. Entre 11 et 15 ans 4. Entre 16 et 20 ans 5. plus de 20 ans 6. Ne sait pas



160

Partie D : Le bateau

A poser uniquement si achat (code 1 ou 2 en D6) D9. Quel était son prix d’achat (en Euros) en intégrant le moteur et la remorque ? ENQ – Noter en clair : Prix en € /_______________/ ENQ – Noter en clair : Prix en Francs /_______________/

D10. Pour l’année 2005, pouvez-vous me préciser le montant de vos dépenses pour le bateau et remorque - hors achat du bateau et dépenses de carburant - relatives à : Dépenses

en € Ne sait

pas Non

concerné D10a. L’équipement

/______/ € � �

D10b. L’entretien /______/ €

� �

D10c. Les frais portuaires (emplacement, manutention...) /______/ €

� �

D10d. Les assurances /______/ €

� �

D10e. Les droits de francisation /______/ €

� �

D10f. Autres dépenses : Précisez /______________/ /______/ €

� �

D11. En 2005, quelle proportion de vos sorties avec cette embarcation avez-vous consacrées à la pêche

en mer ? ENQ : Lire – Une seule réponse possible 1. Plus de 3 sorties sur 4 2. Entre 1 sortie sur 2 et 3 sorties sur 4 3. Entre 1sortie sur 4 et 1 sortie sur 2 4. Moins d'une sortie sur 4 5. Aucune 6. Ne sait pas (Ne pas citer) D12. Sur la plus grande partie de l’année, votre bateau est-il …? (une seule réponse possible)

1. Amarré à un ponton 2. Amarré à une bouée 3. A terre ou sur remorque 4. Autres (précisez) : _________________


A TOUS LES PECHEURS

Partie E : Le pêcheur A tous E1. En 2005, avez-vous également pratiqué la pêche récréative en mer dans le cadre d’un séjour à l’étranger ? 1. Oui 2. Non Aller en E2 E1a. Pour quelles raisons avez-vous pêché en mer à l’étranger ? (NE RIEN SUGGERER) ENQ : Noter en clair __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ E2. Appartenez-vous à une association de pêche en mer ?

1. Oui Poser E2a 2. Non Aller en E 3

Si 1 en E2

E2a. Pourriez-vous nous préciser de quelle association il s’agit ? ENQ : Cochez liste à l’écran – Sinon inscrire en clair ___________________________________________________ E2b. Pourriez-vous préciser le montant annuel de vos cotisations y compris les licences ? |__|__|__| Euros ou |__|__|__| Francs E2c. Qu’attendez-vous d’une adhésion à une association ? ENQ : Lire – Plusieurs réponses possibles 1. Des informations sur la réglementation 2. Des informations sur les techniques de pêche 3. Des informations sur les populations de poissons, crustacés, coquillages 4. Une représentation auprès des pouvoirs publics 5. Une mise en commun des moyens (pour un bateau par exemple) 6. Une gestion des mouillages 7. (NSP) 8. Autres

E3. Depuis QUEL AGE pratiquez-vous la pêche récréative en mer ? /_______/ ANS E4. Au cours des 5 dernières années, vous diriez que le temps que vous consacrez à la pratique de la pêche en mer ou en bord de mer est : ENQ : Lire – Une seule réponse possible 1. Constant 2. En Augmentation 3. En diminution 4. Ne sait pas (Ne pas citer)



162

Partie E : Le pêcheur E5. Pratiquez-vous ou avez-vous pratiqué également la pêche en eau douce et, si oui, avez-vous commencé par la pêche en mer ou par la pêche en eau douce ? ENQ : Lire – Une seule réponse possible 1. Oui, j'ai commencé par la pêche en eau douce 2. Oui, j'ai commencé par la pêche en mer 3. Non, je n'ai jamais pêché en eau douce 4. (NSP) E6. Considérez-vous que la pêche en mer telle que vous la pratiquez est une activité : ENQ : Lire – Une seule réponse possible 1. Très chère 2. Assez chère 3. Peu chère 4. Pas chère du tout 5. (Ne se prononce pas) 6. (Ne sait pas) E7. Avez-vous le sentiment que la ressource au sens large : poissons, coquillages, crustacés,… au cours des cinq dernières années : ENQ : Lire – Une seule réponse possible 1. A beaucoup augmenté 2. A un peu augmenté 3. Est restée stable 4. A un peu diminué 5. A beaucoup diminué 6. Ne sait pas (ne pas citer)

E8. Vous estimez-vous bien informé sur l’évolution de la ressource : poissons, coquillages, crustacés,… ? ENQ : Lire – Une seule réponse possible 1. Oui, tout à fait bien informé, 2. Oui, plutôt bien informé 3. Non, je suis peu informé 4. Non, je ne suis pas du tout informé 5. NSP E9. Vous estimez-vous bien informé : (CITER – ROTATION) Oui

tout à fait Oui

assez Non Peu

Non pas du tout

1 Sur les réglementations en vigueur 1

2 3 4

2 Sur la réglementation relative aux fermetures de la pêche pour des raisons sanitaires

1

2

3

4

3 Sur la taille minimale autorisée des espèces que vous pêchez

1 2 3 4

E10. Je vais vous citer des mesures pour protéger ou mieux gérer certaines espèces. Pour chacune

d'elles dites-moi si vous y êtes favorable ? ENQ : Lire - Plusieurs réponses possibles

Oui Non

Une meilleure application de la réglementation actuelle grâce à un renforcement des contrôles à l'encontre des contrevenants.

1 2

La mise en place de périodes d’interdiction de pêche : repos biologique 1 2

La mise en place d’un permis 1 2



La mise en place d’un permis pour certaines espèces seulement 1 2 La limitation de prises par sortie 1 2

Signalétique Etes-vous le chef de famille ?

1. Oui aller en G3 2. Non Aller en G0

G0. Sexe

1. Homme 2. Femme

G1. Pourriez-vous me préciser votre âge : ENQ : Noter en clair /____________/

Puis recoder 1. 15-24 ans 2. 25-34 ans 3. 35-49 ans 4. 50-64 ans 5. 65 ans et plus

G2. Pourriez-vous me préciser quelle est votre activité professionnelle (CSP) ? ENQ : Lire – Une seule réponse possible

1. Agriculteur 2. Commerçant, artisan, chef d’entreprise 3. Cadre ou profession intellectuelle supérieure 4. Profession intermédiaire 5. Employé 6. Ouvrier 7. Retraité Ancienne profession |__| 8. Autre inactif

G3. Pourriez-vous me préciser dans quelle tranche de revenu mensuel se situe votre foyer ? ENQ : Lire – Une seule réponse possible 1. Moins de 1500 € 2. De 1500 à 2500 € 3. De 2500 à 3500 € 4. Plus de 3500 € 5. Ne souhaite pas répondre (ne pas citer) G4. Accepteriez-vous de recevoir un questionnaire complémentaire sur votre pratique de la pêche et d’être contacté ultérieurement ? 1. Oui 2. Non

Documents

Scénarios d'aménagement des activités de pêche dans …archimer.ifremer.fr/doc/2008/rapport-4517.pdf · économique d’une méduse (Mnemiopsis leydi) sur la pêcherie d’anchois