Application du modele systeme de depense lineaire sur le riz au benin

2-2-2. Modèle empirique

Dans le but d'estimer les facteurs déterminant aussi bien la demande du riz dans la zone d'étude et de façon spécifique, mesurer l'impact du revenu du ménage, des caractéristiques socio-démographiques et des attributs du produit sur la quantité de riz consommée dans le ménage, le modèle LES «Linear Expenditure System» a été estimé. La spécification de ce modèle déduite modèle théorique développé dans la section précédente se présente comme suit :

QANTOT_i1 est la quantité totale en kg de riz consommée dans le ménage i au cours de l'année 2005 (toute catégories de riz confondues). QANTOT_i2 et QANTOT_i3 représentent respectivement la quantité totale de riz local et de riz importé en kg consommée par le ménage i au cours de l'année 2005. Il s'agit des variables continues incluses sous forme logarithmique dans le modèle.

La justification, les modalités et les signes prédits pour chaque variable indépendante dans les différents modèles se présentent comme suit :

DISPO indique la disponibilité sur le marché en toute période de l'année. Il s'agit d'une variable muette prenant la valeur 1 lorsque le riz est disponible durant tout l'année et la valeur 0 si non. L'hypothèse est que plus le riz est disponible sur le marché, plus la quantité consommée va augmenter. On s'attend donc à une corrélation positive entre cette variable et la quantité de riz consommée dans le ménage.

ATRIB_ni représente une série de variables explicatives relatives aux différents attributs du riz tels que : la l'absence de corps étrangers (ATRIB₁), la blancheur (ATRIB₂), le taux de brisure (ATRIB₃), la cohésion des grains après cuisson (ATRIB₄), le goût (ATRIB₅), et la capacité de gonflement(ATRIB₆).

ATRIB₁ : cette variable dichotomique prend la valeur 1 en cas d'absence de corps étrangers et 0 si non. La propreté du riz faisant partir des critères de compétitivité du riz sur le marché (Adégbola et Sodjinou, 2003), nous supposons que les riz dépourvus de corps étrangers seront plus compétitifs sur le marché et seront vendus plus chers. Ainsi, cette variable est supposée avoir une relation positive avec l'aptitude des consommateurs à payer ce type de riz.

ATRIB₂ : cette variable binaire prend la valeur 1 pour le riz de couleur blanche et 0 sinon. Nous pensons que le riz de couleur blanche est plus attractif qu'un riz de toute autre couleur. Il sera donc vendu beaucoup plus cher que les autres. Cette variable est supposée avoir une relation positive avec l'aptitude des consommateurs à payer cher un type de riz ayant cette caractéristique.

ATRIB₃ : il s'agit également d'une variable binaire prenant la valeur 1 pour le riz vendu brisé et 0 sinon. Cette variable peut influencer positivement ou négativement la détermination des consommateurs étant donné qu'on peut retrouver parmi eux certains préférant le riz brisé pour la préparation des types de repas donnés et d'autres ne préférant que les riz entiers.

ATRIB₄: cette variable prend la valeur 1 pour un type de riz collant après cuisson et 0 dans le cas contraire. Elle peut influencer positivement ou négativement l'aptitude du consommateur à payer cher le riz ayant cette caractéristique, laquelle aptitude pouvant varier selon les mets qu'il aimerait préparer.

ATRIB₅ : il s'agit ici du goût du riz tel qu'apprécié par le consommateur. Cette variable prend la valeur 1 lorsque le consommateur l'apprécie de bon et 0 dans le cas contraire. Le bon goût faisant partie de la bonne qualité, un coefficient positif est donc espéré pour cette variable dans le modèle hédonique.

ATRIB₆ : cet attribut correspond à la capacité de gonflement du riz. Il prend la valeur 1 pour les riz à bonne capacité de gonflement et 0 sinon. Lorsqu'on considère la capacité de gonflement comme critère de qualité du riz, on pourrait s'attendre à une corrélation positive entre cette variable et la volonté des consommateurs à payer cher pour bénéficier les avantages de cet attribut.

CASOD_ri représente une série de caractéristiques socio-économiques du ménage telles que : revenu net (net income) du ménage i au cours de l'année 2005 (CASOD₁), la taille du ménage (CASOD₂) et le sexe du chef de ménage (CASOD₃).

CASOD₁: représente le revenu net investi dans le ménage durant l'année 2005. Il s'agit d'une variable continue mesurée en FCFA qui prend en compte toutes les sources de revenu du ménage. Ce revenu est le résultat de la différence entre le revenu brut du ménage et les dépenses effectuées au cours de la même période. Elle est incluse dans les modèles sous forme logarithmique. Plusieurs études ont montré que plus le revenu de ménage augmente, plus le ménage sera disposé à investir dans l'achat des biens consommables et plus il sera disposé à consommer les produits de bonne qualité. En conséquence on espère un signe positif pour le coefficient de cette variable

CASOD₂ : Cette variable continue indique le nombre de personnes vivant dans le ménage. Elle est introduite dans les modèles sous forme logarithmique. Il est prouvé que plus la taille du ménage est élevée, moins sera le revenu par membre du ménage et moins il sera apte à consommer du riz quantitativement et qualitativement. Nous espérons donc une relation négative entre cette variable et la quantité de riz consommée.

CASOD₃ : il s'agit du genre du chef de ménage. Cette variable prend la valeur 1 lorsque le chef de ménage est un homme et 0 lorsqu'il s'agit d'une femme. Dans le modèle (A) cette variable peut être corrélée positivement ou négativement avec la quantité de riz consommée.

Avant la spécification du modèle, il convient de faire une analyse de corrélation entre les variables indépendantes qui sont incluses dans le modèle. En effet, la multicolinéarité a plusieurs conséquences dont par exemple, l'obtention des coefficients imprécis et instables. Cette instabilité peut même conduire à des signes pervers. Pour réduire ces effets, les variables ont été sélectionnées de manières à avoir des variables peu corrélées (Annexe3). Le coefficient de corrélation le plus élevé est de 0,34.