Modèle empirique
Pour mesurer la volonté et l'aptitude des
enquêtés à payer pour l'acquisition de certains types de
riz, les indicateurs liés aux attributs des types de riz
consommés et aux caractéristiques du ménage ont
été retenus, les prix marginaux implicites de ces
différentes caractéristiques ont été
calculés.
On déduit du modèle théorique de
l'approche hédonique développée ci haut les modèles
empiriques suivants qui épousent celle proposée par Williams and
al (2006)
Lorsqu'on considère le riz local, on a :
(a)
Pour le riz importé :
 (b)
Où :
Pr loci
représente le prix moyen du riz local en FCFA par
unité de mesure (kg) payé par le ménage i au
cours de l'année 2005;
Pr impi
représente le prix moyen du riz importé en FCFA par
unité de mesure (kg) payé par le ménage i au
cours de l'année 2005;
QANTOTi2 et
QANTOTi3 sont respectivement la quantité
totale de riz local et de riz importé en kg consommée par le
ménage i au cours de l'année 2005. ces variables sont
continues incluses dans les modèles. D'après la théorie
économique relative aux biens normaux, toute augmentation de la demande
est le résultat d'une diminution du prix du bien offert. On
espère ainsi un signe négatif pour le coefficient de ces
variables.
DISPOi est la
période de l'année au cours de laquelle le riz est disponible sur
le marché (période de récolte, période de non
récolte et toute l'année). Pour DISPO1, il
s'agit d'une variable muette prenant la valeur 1 pour une disponibilité
du riz en saison pluvieuse assimilée à la période de
pré-récolte et la valeur 0 si non. DISPO2,
est aussi une variable muette qui prend la valeur 1 pour la saison sèche
ou période post-récolte et 0 si non. Durant la saison pluvieuse
correspondant à la période de production du riz, il est
supposé une faible disponibilité du riz sur le
marché ; ce qui peut expliquer une hausse de prix du riz. Nous
escomptons donc un signe négatif pour le coefficient de la variable
DISPO1. Quant à la variable
DISPO2, le signe espéré est positif, car
c'est au cours de la saison sèche que se fait la récolte
(période de récolte ou de post-récolte) et par
conséquent, le riz serait disponible sur le marché à bas
prix.
DISPO3 correspond à une
disponibilité du riz durant toute l'année. Dans le modèle
(a) cette variable est considérée comme variable de
référence ou de base.
ATRIBni représente
une série de variables explicatives relatives aux différents
attributs du riz tels que : l'absence de corps étrangers
(ATRIB2), la blancheur (ATRIB3), la
cohésion des grains après cuisson (ATRIB5),
l'arôme (ATRIB7), la capacité de gonflement
(ATRIB8) et la texture (ATRIB9).
ATRIB2 : 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.
ATRIB3 : 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.
ATRIB5 : 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.
ATRIB7 : cet attribut correspond
à l'arôme du riz consommé c'est-à-dire la
présence ou non de parfum. Il prendra la valeur 1 pour les riz
parfumés et 0 sinon. Les statistiques ayant montré que les riz
parfumés sont plus chers que le non parfumé, il s'ensuit que la
présence de parfum est un déterminant d'un riz de bonne
qualité. L'hypothèse est donc que
ATRIB7 détermine positivement l'aptitude des
consommateurs à payer cher un type de riz ayant cette
caractéristique.
ATRIB8 : 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.
ATRIB9 : cette variable muette
correspond à la texture du riz. Elle prend la valeur 1 pour une texture
tendre et 0 pour une texture dure. D'après les résultats de la
phase exploratoire, plus le riz est dur moins il est apprécié par
les consommateurs. Pour cela, il est supposé que
ATRIB9 ait un effet réducteur sur le prix du riz. Un
signe négatif est donc espéré pour le coefficient de cette
variable.
CASODri :
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 niveau d'instruction du chef
de ménage (CASOD3).
CASOD1: représente le revenu net du
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
(A) et (B) sous forme logarithmique. Plusieurs études ont montré
que plus le revenu de ménage augmente, plus le ménage sera
disposé à dépenser dans l'achat des biens consommables et
plus il sera disposé à consommer les produits de bonne
qualité. Aussi sera-t-il disposé à payer les biens
supérieurs. En conséquence on espère un signe positif pour
le coefficient de cette variable dans les deux modèles.
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
payer quantitativement et qualitativement. Nous espérons donc une
relation négative entre cette variable et la quantité de riz
consommée (modèle a) d'une part et le prix d'achat du riz
(modèle hédonique a et b) d'autre part.
CASOD3 : correspond au niveau
d'instruction du chef de ménage. Cette variable prend la valeur 1
lorsque le chef de ménage a reçu une éducation formelle et
0 sinon. L'hypothèse est que les chefs de ménage ayant
reçu une éducation formelle achètent les riz de bonne
qualité. Ils sont donc supposés être capables d'acheter le
riz plus cher que ceux n'ayant reçu aucune éducation formelle.
Dans les modèles hédoniques nous espérons alors un signe
positif pour le coefficient de cette variable.
ei est le terme
d'erreur ;
1, 2 et
3, ?
représentent les effets marginaux des variables incluses dans le
modèle (a) ;
1,
2
et3,
représentent les effets marginaux des variables incluses
dans le modèle (b) ;
ni correspondent
au prix marginal implicite de la caractéristique n
(c'est-à-dire le consentement à payer marginal pour
bénéficier de la variation du niveau de l'attribut n)
dans le model (a) ;
 correspondent au prix marginal implicite des variables
représentant les caractéristiques ou attributs n dans le
model (b) ;
correspondent aux effets marginaux liés au consentement du consommateur
à payer le riz selon ses caractéristiques
socio-économiques incluses dans le modèle (a) ;
correspondent aux effets marginaux liés au consentement du consommateur
à payer le riz selon ses caractéristiques
socio-économiques incluses dans le modèle (b).
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
Caractéristiques socio-économiques et
démographiques des ménages étudiés
Taille de ménage et
âge des chefs de ménage
Le tableau 4 présente la description statistique de la
taille des ménages de même que l'âge moyen des personnes
enquêtées. L'analyse de ce tableau montre que la taille des
ménages enquêtés varie entre une (1) et 14 personnes avec
une moyenne de 5,42 (2,295) personnes. A Cotonou la taille de ménage
varie entre deux (2) et 11 personnes avec une moyenne de 5,122 (#177;1,911)
contre 5,735 (#177;2,598) à Glazoué. L'âge des chefs de
ménage enquêtés varie entre 17 ans et 83 ans avec une
moyenne de 37 (12,153) ans dans tout l'échantillon. Cette moyenne est de
39,198 (#177;11,759) ans à Glazoué et de 34,904 (#177;12,709) ans
à Cotonou.
Tableau 3 taille de
ménages et âge des personnes enquêtées
|
Taille des ménages
|
Age des enquêtés
|
|
Glazoué
|
Cotonou
|
Total
|
Glazoué
|
Cotonou
|
Total
|
|
Effectif
|
119
|
114
|
233
|
119
|
114
|
233
|
|
Minimum
|
1
|
2
|
1
|
19
|
17
|
17
|
|
Maximum
|
14
|
11
|
14
|
80
|
83
|
83
|
|
Moyenne
|
5,735 (2,598)
|
5,122
(1,911)
|
5,4249 (2,295)
|
39,198
(11,759)
|
34,904
(12,709)
|
37,33
(12,153)
|
Source : Résultats
d'enquête, Juillet-Août 2006 ( ) =
écart-types
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