L’objectif de cette pprésentation est d’étudier de l’impact du choix de la rente agricole sur les modèles économétriques d’usages des sols. Ont été ainsi comparé des modèles d’usage des sols avec trois différentes approximations de la rente agricole : (1) les revenus agricoles (2) les prix de la terre et (3) le prix-fictif (shadow-price) issu du modèle de programmation mathématique (AROPAj). A partir des données de Corine Land Cover (CLC), les auteurs ont estimé des modèles d’usage des sols à l’échelle d’une grille homogène (8 km x 8 km) pour les cinq usages : (1) agriculture, (2) prairie, (3) forêt, (4) urbain (5) autres usages. Les résultats montrent que les trois proxy de la rente agricole donnent des résultats similaires en termes de qualité de prédiction des modèles économétrique. Les résultats montrent également que l’introduction de l’auto-corrélation spatiale améliore significativement la qualité de la prédiction (meilleur R2 et RMSE plus faibles). Les modèles estimés seront utilisés pour répondre aux questions des arbitrages entre agriculture et forêt au niveau français dans un contexte de changement climatique.