Price-induced changes in greenhouse gas emissions from agriculture, forestry, and other land use: a spatial panel econometric analysis

This paper provides a quantitative assessment of the effects of input and output prices on French GHG emissions from agriculture, forestry and other land use (AFOLU) at the NUTS3 level. Reduced-form, random-effect spatial error models are estimated for four emissions categories (nitrogen use, manure management, enteric fermentation, and land use, land-use change and forestry) in order to account for both spatial autocorrelation and spatial unobserved heterogeneity. The main findings are: (i) price impacts on emission levels are found to be significant, although sign and magnitude vary from one emission category to the other, (ii) estimated price effects are more apparent when emission categories are analyzed separately rather than aggregated, and (iii) the spatial dimension is found to play an important role. The estimated models are then used to simulate the effects of a doubling of crop prices on AFOLU emissions. The results indicate that this would lead to an 11%-increase in agricultural sources.
Cette présentation propose une évaluation quantitative des effets des prix des produits et des intrants sur les émissions française de gaz à effet de serre dues à l'agriculture, la forêt et les autres usages des sols (AFOLU) au niveau NUTS3. Plusieurs modèles (formes réduites), incluant des effets aléatoires spatiaux, sont estimés pour chacune des quatre catégories d'émissions (utilisation d'azote synthétique, gestion des effluents d'élevage, fermentation entérique et usages des sols, changements et forêts afin de tenir compte à la fois de l'auto-corrélation spatiale et de l'hétérogénéité spatiale inobservable. Les principales conclusions portent sur : (i) l'impact des prix sur les niveaux d'émission est important, bien que le signe et l'ampleur varient d'une catégorie d'émission à l'autre, (ii) les effets des prix sont plus apparents lorsque les catégories d'émissions sont analysées séparément plutôt qu'agrégées, et (iii) la dimension spatiale joue un rôle important. Les modèles estimés sont ensuite utilisées pour simuler les effets d'un doublement des prix des cultures sur les émissions AFOLU qui conduirait à une augmentation de 11% des émissions agricoles.