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Record W4396938631

Arrangements coopératifs, investissement environnemental et performance des coopératives agricoles

2023· dissertation· fr· W4396938631 on OpenAlexaboutno aff
Daniel Diakité

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCooperative Studies and Economics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAgricultureBusinessInvestment (military)Industrial organizationNatural resource economicsAgricultural scienceAgricultural economicsEconomicsEnvironmental scienceGeographyPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse s'intéresse d'une part à la gouvernance des Coopératives d'Utilisation de Matériel Agricole (CUMA), d'autre part à son effet sur les investissements en actifs environnementaux et l'implication de ces investissements sur la performance des CUMA. Dans le premier essai, nous analysons la nature des mécanismes de gouvernance dans le contexte des CUMA au Québec. Nous étudions comment ces mécanismes se combinent pour minimiser différents problèmes de gouvernance. À partir d'une étude de cas multiples, nos résultats montrent que les problèmes de gouvernance en CUMA concernent à la fois les problèmes de coordination et de motivation. Pour corriger ces défaillances organisationnelles, nous constatons que les CUMA combinent les mécanismes de gouvernance formels et informels (capital social) en mettant toutefois l'accent sur les mécanismes informels tels que la confiance mutuelle. Les membres de la CUMA auront recours aux mécanismes informels, en utilisant les mécanismes formels en complément lorsque cela est nécessaire. Ce premier essai nous a ainsi permis de mettre en évidence la pertinence d'étudier les relations interpersonnelles au sein de la coopérative dans un contexte où les mécanismes formels sont défaillants ou inappropriés pour minimiser les problèmes de gouvernance. Dans le deuxième essai, nous analysons théoriquement et empiriquement l'effet du capital social sur la propension et la proportion de l'investissement en actifs environnementaux dans le contexte de la France en utilisant la taille des CUMA comme « proxy » du capital social. En France, la taille des CUMA (en nombre de membres) reste variable avec des CUMA de plus de 150 membres et des plus petites de moins de 50 membres. L'importance de la taille découle de son effet négatif sur le capital social et positif sur les performances économiques (Feng et al., 2016). Le plus souvent, les coopératives de grande taille bénéficient des économies d'échelle et d'une utilisation efficiente des actifs. Cependant, à un certain seuil, les problèmes d'interaction au sein des grands groupes peuvent l'emporter sur les gains des économies d'échelle. Si tel est le cas, il existerait une taille optimale au-delà de laquelle la coopérative attendrait une zone de déséconomie d'échelle. À partir du modèle d'investissement de Fulton et Giannakas (2012), nous générons des hypothèses que nous testons empiriquement sur 2680 CUMA en 2015. Nos résultats montrent que, bien que positif, l'effet de la taille sur la propension à investir dans des équipements environnementaux est non linéaire (en U inversé). Cependant, conditionnellement à l'investissement en actifs environnementaux, l'augmentation marginale de la taille de la coopérative affecte négativement la proportion de l'investissement en actifs environnementaux. De même, nous constatons que l'augmentation du revenu moyen des adhérents accroît la probabilité d'un investissement en actifs environnementaux. Cependant, une fois l'investissement réalisé, l'augmentation du revenu n'implique pas nécessairement une augmentation de l'investissement. Les effets différenciés des variables sur les probabilités et la proportion de l'investissement en actifs environnementaux suggèrent également le rejet du modèle Tobit par rapport à un modèle de sélection fractionnel (Schwiebert & Wagner, 2015). Ce résultat suggère que la propension d'un investissement en actifs environnementaux et sa proportion sont déterminés par des facteurs différents. Dans le troisième essai, nous analysons l'effet des investissements environnementaux sur la performance des CUMA. Nous modélisons la performance de la coopérative via un modèle stochastique dynamique dans lequel l'investissement est traité comme une variable endogène de la frontière de production. L'intérêt du modèle dynamique réside dans le fait que les CUMA réalisent des investissements communs en input quasi fixe. De même, en traitant l'investissement comme une variable endogène, notre modèle permet de capter l'effet des variables de contrôle affectant l'investissement tout en conservant le caractère dynamique de la production. Nous utilisons une approche en deux étapes qui nous permet, dans la première, d'estimer l'effet des investissements environnementaux sur l'efficience de la CUMA. Dans la deuxième étape, nous utilisons une méthode non paramétrique pour générer un indice de productivité de Malmquist décomposé en un indice de changement technique et technologique. Nous estimons par la suite l'effet des investissements environnementaux sur ces indicateurs de performance. À partir des données de panel sur la période 2010-2016, nos résultats empiriques montrent qu'une augmentation marginale des investissements environnementaux entraîne une augmentation moyenne de la productivité de 0.214. On observe que les performances passées ont un impact négatif sur les performances actuelles de la CUMA. Cependant, ne considérant que l'effet des nouveaux investissements en actifs environnementaux, l'augmentation moyenne de la productivité est de 0.217. Cela suggère qu'il est avantageux pour la CUMA d'investir dans des équipements environnementaux de premier choix.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.453
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.006

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.215 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
Admission routes1
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