CHAPITRE 7 : DETERMINANTS DE L'EXPLOITATION DURABLE DU
BOIS ENERGIE
Les chapitres précédents ont montré
comment l'ensemble des utilisations du bois pour satisfaire les besoins en
combustible ligneux constitue aujourd'hui une menace pour la conservation de la
Réserve de Biosphère de la Pendjari. Pour arrêter ou
limiter un tant soit peu cette menace, la connaissance des causes profondes de
ce phénomène s'impose.
Il faudrait d'abord connaître et comprendre les facteurs
qui poussent les ménages à exploiter le bois énergie.
Qu'est-ce-qui fait que certains en dépendent plus que d'autres. Cela
permettra d'anticiper l'impact des mesures futures sur chaque catégorie.
Car si tous les ménages influent sur la ressource ligneuse
utilisée comme bois énergie, les premières victimes de la
diminution du capital naturel sont les pauvres, eux qui en dépendent le
plus. Il faudrait dans un deuxième temps évaluer
l'efficacité des organisations de gestion que constituent les AVIGREF.
Elles sont supposées relayer les actions du CENAGREF à la base et
leur action est déterminante dans la préservation de la RBP. Enfm
il faudrait analyser quelles sont les pratiques et savoirs locaux qui
contribuent à la préservation des espèces de bois
utilisées comme combustible.
Le présent chapitre examine les déterminants de
la dépendance des ménages vis-à-vis du bois
énergie. Il nous présente les facteurs qui pourraient permettre
une meilleure efficacité des actions des AVIGREF en vue d'une meilleure
protection de la RBP, pour enfm examiner comment par les savoir
endogènes les populations locales arrivent à réguler
l'utilisation du bois énergie et la préservent pour d'autres
usages et pour les générations futures.
7-1- Déterminants de la dépendance des
ménages par rapport au bois énergie
Les analyses qui précèdent suggèrent que
l'importance du bois énergie pour les ménages riverains de la RBP
réside dans le fait qu'il constitue une source complémentaire de
revenu et que la majorité des ménages satisfont leurs besoins
domestiques quotidiens en combustible, à partir du bois énergie.
Mais outre ces deux raisons, plusieurs conditions socio-économiques dont
les caractéristiques socio-économiques, démographiques et
culturelles du ménage peuvent pousser les ménages à
exploiter le bois énergie. Pour comprendre les raisons qui pourraient
expliquer la
dépendance des ménages vis-à-vis du bois
énergie, nous avons eu recours à une analyse de
régression.
7-1-1- Présentation des résultats de la
régression par le modèle Tobit
Les résultats de la régression sont
présentés dans le Tableau XVIII
Tableau XVIII : Déterminants de la
dépendance des ménages riverains de la RBP
vis-à-vis du bois énergie
Variables
|
Signe espéré
|
Coefficient
|
Erreur standard
|
t
|
|
|
|
|
|
Ln Age
|
|
0.280755 (ns) .0241685
|
1.16
|
Sexe
|
|
-0.0003269 (ns) .0199945
|
-0.02
|
Nivinst
|
-
|
-0.0281572** .010751
|
-2.62
|
Nivprosp
|
+
|
0.0145814** .0055289
|
2.64
|
Ln Taille
|
+
|
0.033756** .016762
|
2.01
|
Membgest
|
+
|
0.0157818 (ns) .012559
|
1.26
|
Ln RevhorsBE
|
-
|
-0.0973289*** .0191715
|
-5.08
|
Ln Repas
|
+
|
0.0000495 (ns) .0001272
|
0.39
|
Constante
|
|
1.179691*** .0037583
|
4.45
|
Log likelihood = 166.32668
|
Nombre d'observation
|
= 119
|
|
LR chi2(8)
|
= 101.14
|
|
Prob>chi2****
|
= 0.0000
|
|
Pseudo R2
|
= -0.4368
|
Source : Enquêtes terrains juillet-octobre 2007
*** *** *** **** et ns = respectivement significatif au seuil de
10%, de 5%, de 1% de 0,1%
9 9 9 9
et non significatif.
Qualité du modèle
Les tests du rapport de vraisemblance (LR) montrent que le
modèle est globalement significatif au seuil de 0,1%.
Pouvoir de prédiction du
modèle
Il ressort de l'analyse du tableau que dans
l'ensemble le modèle a un pouvoir de prédiction de 43, 68% Ainsi
43,68% des variations de la dépendance des ménage par rapport au
bois énergie sont expliquées par les variations des variables
explicatives. La valeur de ce coefficient est acceptable car il permet
d'apprécier la relation entre les facteurs socio- économiques du
ménage et leur dépendance vis-à-vis du bois
énergie.
Variables déterminantes
A la lecture des valeurs de t de Student, il ressort que sur
les huit variables explicatives introduites dans le modèle, quatre sont
significatifs. Il s'agit du niveau d'instruction du chef
ménage, de son niveau de prospérité, de la taille du
ménage et du revenu du ménage net du revenu issu du bois
énergie.
|