5.8.4.2. Résultats, analyse et interprétation
de la consommation de maïs dans les différents types
d'exploitations agricoles
Pour la consommation de maïs dans les exploitations
agricoles de la commune de Jean-Rabel, les résultats indiquent que cette
consommation est expliquée au niveau du type I à 29.2 % par des
variables telles que : le prix du riz, le prix du maïs, le prix du
sorgho, le prix du haricot, le revenu de l'élevage, le revenu des
activités extra-agricoles et celui des transferts. Cependant, seule la
variable prix sorgho est significative selon le test de Student puisque la
valeur de t calculée (3.055) est supérieure au t tabulaire
(2.39). Au niveau du type II, ces mêmes variables expliquent la
consommation du maïs à 42.2% avec le prix du maïs et le revenu
des activités extra-agricoles comme variables significatives. Au niveau
du type III, 44.4% de la consommation de maïs est expliquée par ces
variables avec le prix du maïs comme la seule variable significative. Les
variables expliquent la consommation de maïs à 97.9% au niveau du
type IV avec le prix maïs et celui de sorgho comme étant
significatives. Au niveau du type V, 77.0% de la consommation de maïs est
expliquée par les variables explicatives avec le prix maïs, le prix
sorgho et le revenu des transferts comme variables significatives.
Au niveau du type VI, les variables indépendantes expliquent le
modèle à 71.9% ; le prix maïs et le revenu des
transferts en sont les variables significatives. Au niveau du type VII, la
consommation de maïs est expliquée à 96.4% par ces
variables et le prix du maïs, le prix du riz et celui de haricot en
sont les variables significatives. Pour le type VIII, 97.6% du modèle
est expliqué par les variables indépendantes avec le prix du
maïs comme la seule variable significative. Au niveau du type IX, la
consommation de maïs est expliquée à 95.0% par les variables
mentionnées ; les variables significatives sont le prix du riz et
le prix du sorgho (voir tableau 21).
Suivant les résultats précédents, pour
tous les modèles de consommation de maïs, nous rejetons
l'hypothèse nulle en concluant que la contribution d'au moins une des
variables indépendantes à l'explication de la variable
dépendante est statistiquement assez importante pour influencer la
consommation de maïs dans tous les types d'exploitations agricoles.
Les tests de Fisher confirment que les modèles sont
globalement bien spécifiés puisque les valeurs de F
calculées sont toutes supérieures aux valeurs de F tabulaires au
seuil de 5%. Donc, l'hypothèse selon laquelle les paramètres des
modèles de régression ne sont pas tous nuls et que R2
diffère significativement de zéro est acceptée.
Ainsi, la variation de la consommation de maïs dans chaque type
d'exploitations agricoles est attribuable à au moins l'une des variables
explicatives.
Les résultats des tests de Shapiro-Wilk (W) sont tous
significatifs au seuil de 5%. Les valeurs calculées sont toutes
supérieures aux valeurs tabulaires, ce qui confirme l'hypothèse
selon laquelle les résidus sont normalement distribués. Les
résultats des tests de White (LM) confirment enfin l'hypothèse
d'homoscédasticité des erreurs. Les valeurs calculées sont
toutes inférieures à celles tabulaires au seuil de
significativité de 5%.
D'après les tests réalisés sur les
modèles, ceteris paribus, la consommation du maïs au niveau du type
I est augmentée avec le prix du sorgho. Toute augmentation de 1% de ce
dernier entraine une augmentation de 2.4% dans la consommation du maïs. Le
prix du maïs fait baisser sa consommation au niveau du type II alors que
cette consommation augmente avec le revenu des activités
extra-agricoles. La consommation du maïs au niveau du type III est
augmentée quand son prix diminue. Même constat au niveau du type
VIII, mais dans une proportion plus grande. Outre le prix du maïs qui
influence sa consommation au niveau du type IV, une augmentation de 1% dans le
prix du sorgho fait diminuer cette consommation de 1.23%. Contrairement au prix
du maïs, le prix du sorgho et le revenu des transferts influencent
positivement et dans une moindre proportion la consommation du maïs au
niveau du type V. Cette dernière est très sensible à son
prix au niveau du type VI et une augmentation de 1% dans le prix fait diminuer
sa consommation de 9.49% alors que le revenu des transferts fait augmenter
cette consommation. Le type VII voit sa consommation en maïs diminuer avec
son prix et le prix du haricot et augmenter avec le prix du riz et le revenu
des transferts. Le prix du riz tout comme celui du sorgho influencent
positivement la consommation du maïs au niveau du type IX.
Tableau 21.
Résultats des modèles de régression pour le
maïs
|
Types d'exploitations agricoles
|
I
|
II
|
III
|
IV
|
V
|
VI
|
VII
|
VIII
|
IX
|
Constante
|
a0
|
21,960
|
44,421
|
22,667
|
15,876
|
37,301
|
39,433
|
-5,358
|
14,905
|
-2,032
|
Variables indépendantes
|
PM
|
-0,850
|
-7,382*
|
-1,994*
|
-3,214*
|
-6,888*
|
-9,493*
|
-2,885*
|
-4,503*
|
-3,186
|
PR
|
0,780
|
0,004
|
-1,433
|
0,368
|
0,155
|
0,346
|
2,762*
|
0,025
|
2,917*
|
PS
|
2,399*
|
-0,002
|
0,165
|
1,235*
|
0,548*
|
0,066
|
0,324
|
0,947
|
2,445*
|
PH
|
0,745
|
-0,022
|
-0,611
|
-0,415
|
-1,343
|
-0,839
|
-3,966*
|
-1,052
|
0,647
|
RE
|
-0,395
|
4,9001
|
-0,183
|
-0,018
|
0,014
|
0,035
|
0,003
|
0,011
|
0,133
|
RAE
|
-0,367
|
1,341*
|
-0,001
|
-0,013
|
0,314
|
0,334
|
0,084
|
0,025
|
0,078
|
RT
|
0,448
|
0,027
|
-0,024
|
0,000
|
0,539*
|
1,024*
|
-0,012
|
0,168
|
0,081
|
Statistiques calculées
|
R2
|
0,292
|
0,422
|
0,444
|
0,979
|
0,770
|
0,719
|
0,964
|
0,976
|
,950
|
a0
|
0,118
|
3,185
|
3,090
|
5,586
|
6,929
|
3,205
|
-0,636
|
2,471
|
-0,355
|
t1
|
-0,268
|
5,303
|
6,353
|
6,805
|
7,393
|
4,003
|
2,794
|
3,832
|
-1,934
|
t2
|
0,801
|
0,017
|
-0,834
|
0,901
|
-0,510
|
0,644
|
2,529
|
0,125
|
3,692
|
t3
|
3,055
|
-0,011
|
0,817
|
5,616
|
3,259
|
0,170
|
-0,748
|
1,396
|
4,856
|
t4
|
0,151
|
-0,007
|
-0,721
|
-0,560
|
-1,499
|
0,583
|
2,469
|
1,127
|
1,476
|
t5
|
-0,993
|
0,530
|
-1,007
|
-1,954
|
0,413
|
0,673
|
0,145
|
-0,387
|
1,762
|
t6
|
-0,920
|
3,607
|
-0,007
|
-0,663
|
3,961
|
1,172
|
0,580
|
0,610
|
0,512
|
t7
|
1,213
|
0,476
|
-0,614
|
0,018
|
4,306
|
2,910
|
-0,124
|
2,794
|
1,527
|
F
|
6,042
|
6,834
|
6,082
|
519,069
|
24,329
|
10,863
|
116,924
|
97,921
|
28,459
|
LM
|
1.303
|
0.693
|
1.849
|
1.123
|
1.623
|
3.511
|
1.052
|
1.365
|
1.206
|
W
|
0,987
|
0,984
|
0,974
|
0,981
|
0,984
|
0,972
|
0,991
|
0,973
|
0,956
|
Valeurs tabulairespar type d'exploi-tations
agricoles
|
N
|
124
|
103
|
70
|
98
|
67
|
43
|
40
|
28
|
21
|
t
|
2.39
|
2.39
|
2.423
|
2.39
|
2.423
|
2.457
|
2.457
|
2.528
|
2.65
|
F
|
2.17
|
2.17
|
2.17
|
2.17
|
2.25
|
2.34
|
2.34
|
2.6
|
2.92
|
W
|
0.947
|
0.947
|
0.947
|
0.947
|
0.947
|
0.943
|
0.940
|
0.924
|
0.908
|
X2
|
(v=6 ; á=0.05) = 12.59
|
á
|
5%
|
PR : Prix riz ;
PM : Prix maïs ; PS :
Prix sorgho ; PH : Prix haricot ;
RE : Revenu de
l'élevage ; RAE : Revenu activités
extra-agricoles ; RT : Revenu transfert ;
tab : tabulaires.
*
Significatif au seuil de 5% ;
LM : Statistique de
White pour la vérification de
l'hétéroscédasticité des erreurs ;
W : Probabilité
de Shapiro-Wilk pour vérifier la normalité des erreurs
N : Nombre d'observations
N.B. définition des types, pages
32-33
|
|