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20 novembre 2020 17:51

11 janvier 2021 17:26

Les fermes laitières visent à augmenter la productivité et l'efficacité du lait, ce qui impose des exigences supplémentaires aux bovins. L'incidence accrue des maladies, les coûts de traitement élevés associés à un mauvais bien-être animal peuvent être des conséquences. Par conséquent, cette étude examine l'impact du bien-être animal sur l'efficacité technique des fermes laitières espagnoles. Une analyse de frontière stochastique est appliquée pour découvrir l'effet des indicateurs de bien-être animal sur une mesure globale de l'exploitation, à savoir l'efficacité technique. Trois indicateurs du bien-être animal sont spécifiés comme variables endogènes dans l'équation d'inefficacité du modèle Battese & Coelli (1995). L'efficacité technique moyenne est de 90,6% et il est prouvé que les agriculteurs peuvent bénéficier de l'augmentation de la taille de leur exploitation. Sur la base des résultats obtenus, il est conclu qu'une réduction des deux, de l'intervalle de vêlage et du nombre de cellules somatiques réduira l'inefficacité technique des fermes laitières espagnoles et améliorera le bien-être animal. La réduction de l'intervalle de vêlage de 14,2 mois (432 jours) à celle de la littérature proposée de 12 mois (ou 13 mois) diminuera l'inefficacité technique de 0,0298 point de pourcentage (ou respectivement 0,0165 point de pourcentage) et réduira le stress et les problèmes de reproduction des bovins. La réduction du nombre de cellules somatiques de 1 000 cellules par millilitre diminue l'inefficacité technique de 0,000222 points de pourcentage et réduit le risque pour le bétail de contracter une mammite. L'ampleur de ce résultat est faible, mais devrait inciter les producteurs laitiers espagnols à réduire le nombre de cellules somatiques de leur troupeau pour éviter les pénalités de l'Union européenne et devenir plus efficaces. Afin de faire des inférences plus détaillées sur les indicateurs de bien-être animal, l'équation d'inefficacité utilisée pourrait être modifiée en incluant des variables supplémentaires et en intégrant des termes d'interaction.

Dairy farms aim to increase milk productivity and efficiency, which puts extra demands on the cattle. Increased incidences of diseases, high treatment costs paired with poor animal welfare can be consequences. Therefore, this study investigates the impact of animal welfare on technical efficiency of Spanish dairy farms. A stochastic frontier analysis is applied to discover the effect of animal welfare indicators on a whole farm measure, namely technical efficiency. Three animal welfare indicators are specified as endogenous variables in the inefficiency equation of the Battese & Coelli (1995) model. The average technical efficiency is 90,6% and evidence is provided that farmers can benefit from increasing their size of the operation. Based on the obtained results it is concluded that a reduction of both, the calving interval and the somatic cell count will reduce technical inefficiency of Spanish dairy farms and improve animal welfare. Reducing the calving interval form 14.2 months (432 days) to the from literature proposed 12 months (or 13 months) will decrease technical inefficiency by 0.0298 percentage points (or respectively 0.0165 percentage points) and reduce the stress and reproductive problems of the cattle. Reducing the somatic cell count by 1,000 cells per millilitre decreases technical inefficiency with 0.000222 percentage points and reduces the risk for the cattle to become diseased with mastitis. The magnitude of this finding is small, but should be an incentive for Spanish dairy farmers to reduce their herd`s somatic cell count to avoid penalty fees from the European Union and become more efficient. In order to make more detailed inferences about animal welfare indicators, the used inefficiency equation could be modified by including additional variables and the integration of interaction terms.

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• AB - Utile à l'AB
• FREDO mode élevage, bien-être et qualité
• GEO Espagne
• GEO Pays-Bas
• bovin laitier
• lait
• élevage

2018

1 janvier 2018