Caractéristiques des fermes d'élevage ayant accueilli un nouveau chef d'exploitation entre 2010 et 2020
Acronyme : INELEVA
Fréquence de mise à jour : punctual
Couverture temporelle : 2020-01-01 – 2020-01-01
Zones géographiques : France
Mots-clés : elevage,installation,recensement-agricole,zootechnie-systeme
Formats disponibles : odt

Caractéristiques des fermes d'élevage selon le fait d'avoir ou non accueilli un nouveau chef d'exploitation entre 2010 et 2020



ENGLISH DESCRIPTION BELOW 

Ces données été créé dans le cadre d’une étude sur la diversité des modèles d’installation en élevage en France entre 2010 et 2020. Les données ont été produites à partir des données du recensement agricole 2020 et de la base de données Cotisants non salariés de la MSA 2010-2020. 

Il présente les caractéristiques des EA ayant au moins une activité d’élevage (> 2 UGB alimentation totale de la même espèce). Les EA sont différenciées selon le fait qu’au moins l’un des chefs d’exploitation se soit installé entre 2010 et 2020 ou non (BFF = Beginning Farmers’Farms et EFF = Earlier Farmers’Farms).

Nous avons définit les orientations de production en s’inspirant de la typologie INOSYS (simplifiée, en respectant le principe de hiérarchisation des ateliers, adaptée pour le seuil de 2UGB alimentation totale).

Les EA ont été étudiées sur les variables suivantes : taille de l’EA (UGB/ETP, SAU/ETP, UGB totaux, SAU), caractéristiques de la main d’œuvre (nombre d’ETP hors prestation, part des ETP salariés, part de femmes cheffes d’EA, statut juridique), niveau de spécialisation (part de la production végétale, diversité des espèces animales), pratiques d’alimentation des animaux (chargement, part de maïs fourrager dans les surfaces fourragères, part de prairies permanentes dans les surfaces fourragères), l’engagement dans des démarches de qualité (label bio, Signes de la qualité et de l’origine, transformation à la ferme et vente en circuit court). 

À l'aide d'une Analyse Factorielle Multiple (AFM) puis d'une Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) nous avons classé les BFF de chaque orientation de production en 3 à 6 classes distinctes. Ensuite, une régression logistique multinomiale a permis d'assigner les EFF dans les clusters construits pour les BFF. 

Ce document contient plusieurs types de données. 

1\) Un comptage des BFF et EFF par orientation de production 

2\) Une comparaison des BFF et EFF sur les variables étudiées toutes orientations de production confondues 

3\) Une comparaison des BFF et EFF pour les élevages en bovins lait, caprins, bovin viande, porcins 

4\) Des tableaux détaillant par orientation de production les caractéristiques de chaque cluster des BFF défini par l'AFM et CAH. Dans cette partie, les tableaux sont accompagnés de cartes illustrant la répartition des clusters dans les petites régions agricoles (PRA) françaises. 

5\) Des diagrammes comparant la distribution des EA dans les clusters selon le fait d'être BFF ou EFF. 

6\) Des tableaux détaillant par orientation de production et par clusters les caractéristiques des EFF (les clusters des EFF ont été définis par la régression logistique multinomiale

ENGLISH DESCRIPTION

These data were created as part of a study on the diversity of farm settlings in livestock production in France between 2010 and 2020. The data were produced using the 2020 Agricultural Census and the MSA database (French agricultural social security) of non-salaried contributors (2010–2020).

Data describe the characteristics of farms with at least one livestock production (defined as more than 2 livestock units \[LU] of total feed for the same species).

Farms are differentiated based on whether at least one farm manager settled between 2010 and 2020 or not (BFF = Beginning Farmers’ Farms, and EFF = Earlier Farmers’ Farms).

Production orientations were defined based on a simplified version of the INOSYS typology, respecting the principle of hierarchical classification of production units and adapted to the 2 LU total feed threshold.

Farms were analyzed using the following variables: farm size (LU/AWU, UAA/AWU, total LU, UAA), workforce characteristics (number of AWU excluding external services, share of salaried AWU, share of female farm managers, legal status), level of specialization (share of crop production, diversity of livestock species), animal feeding practices (stocking rate, share of maize silage in the forage area, share of permanent grassland in the forage area), and engagement in quality schemes (organic farming, official quality and origin labels, on-farm processing, and short food supply chains).

Using Multiple Factor Analysis (MFA) followed by Hierarchical Clustering on Principal Components (HCPC), BFFs in each production orientation were grouped into three to six distinct clusters. Then, a multinomial logistic regression was used to assign EFFs to the clusters defined for the BFFs.

This document contains several types of data:

1. A count of BFFs and EFFs by production orientation.
2. A comparison of BFFs and EFFs across all production orientations based on the selected variables.
3. A comparison of BFFs and EFFs for dairy cattle, goats, beef cattle, and pigs.
4. Detailed tables for each production orientation describing the characteristics of each BFF cluster defined by MFA and HCPC. These tables are accompanied by maps showing the distribution of clusters across French agricultural small regions (PRA).
5. Diagrams comparing the distribution of farms across clusters depending on whether they are BFFs or EFFs.
6. Detailed tables describing the characteristics of EFFs by production orientation and cluster (clusters for EFFs were defined by multinomial logistic regression).