Learning to Manage Mobile Resources: A Dynamic Spatial Framework under Uncertainty

Cet article développe un modèle dynamique de gestion des ressources naturelles dans un contexte d’incertitude quant aux schémas de migration spatiale. Nous considérons une ressource renouvelable, telle qu’un stock de poissons, répartie sur deux zones spatiales, où des pêcheurs non coopératifs sont confrontés à l’incertitude quant aux taux de rétention et de dispersion. Les pêcheurs actualisent leurs croyances au fil du temps en observant les niveaux des stocks, apprenant activement grâce aux décisions d’échappement. L’apprentissage introduit deux forces comportementales : un effet d’apprentissage, qui encourage une réduction de l’extraction afin d’obtenir des informations, et un effet de flexibilité, qui pousse à une augmentation de l’extraction afin de se prémunir contre une future désutilité. Leur interaction façonne l’expérimentation optimale et le comportement stratégique des pêcheurs. Sans apprentissage, les pêcheurs ont tendance à se copier les uns les autres, mais avec l’apprentissage, les choix d’un pêcheur peuvent conduire l’autre à faire le contraire (extraire moins lorsque l’autre extrait plus) en raison des retombées informationnelles liées à l’apprentissage par l’expérimentation. Dans un contexte coopératif, l’apprentissage coordonné peut entraîner une extraction totale plus élevée que dans le cadre d’un comportement non coopératif, remettant en question la sagesse conventionnelle issue de la tragédie des biens communs. Ces résultats offrent des perspectives nouvelles pour la conception de stratégies de gestion adaptative dans des contextes où la dynamique spatiale et la mobilité incertaine des ressources sont essentielles.