à‰tat et analyse du revenu global et des dépenses de consommation en produits alimentaires de base (riz, maà¯s, sorgho, manioc doux, igname et patate douce) dans les exploitations agricoles de la commune de Jean-Rabel.

5.8.4.6. Résultats, analyse et interprétation de la consommation de l'igname dans les différents types d'exploitations agricoles

Les résultats des modèles de consommation de l'igname indiquent que cette consommation est expliquée au niveau du type I à 28.9% par des variables telles que : le prix du manioc doux, le prix de la patate douce, le prix d'igname, le prix du hareng saur, le prix du hareng sel, le revenu de l'élevage, le revenu des activités extra-agricoles et celui des transferts. Cependant, seule la variable prix patate douce est significative selon le test de Student puisque le t calculé est supérieur au t tabulaire (2.39). Au niveau du type II, ces mêmes variables expliquent la consommation de l'igname à 80.5% avec le prix de l'igname, le prix du manioc doux, le prix de la patate douce et celui du hareng sel comme variables significatives. Pour les types III, IV et V, les variables expliquent la consommation de l'igname à 33.6%, 22.9%, 34.4% respectivement avec le prix de l'igname comme la seule variable significative. Au niveau du type VI, 54.9% de la consommation de l'igname est expliquée par ces variables avec le revenu des transferts comme variable significative. Pour le type VII, les variables expliquent la consommation de l'igname à 34.6% avec le prix de l'igname comme la seule variable significative. Les variables expliquent la consommation de l'igname à 78.9% au niveau du type VIII avec le prix de l'igname et celui de la patate douce comme étant significatifs. Au niveau du type IX, 79.4% du modèle est expliqué par ces variables avec le prix de l'igname comme variable significative.

Suivant les résultats précédents, pour tous les modèles de consommation d'igname, 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 d'igname 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 d'igname dans chaque type d'exploitations agricoles est attribuable à au moins l'une des variables explicatives.

Tableau 25. Résultats des modèles de régression pour l'igname

			Types d'exploitations agricoles
			I	II		III	IV	V	VI	VII	VIII	IX
Const.	a0		10,22	-7,42		20,174	11,202	8,868	9,043	11,764	-0,063	8,268
Variables indépendantes	PI		-0,92*	-3,545*		-0,861*	-0,802*	-0,388*	-0,108	-1,001*	-3,10*	-1,84*
	PMD		0,937	3,655*		0,978	0,051	-0,007	-0,352	-0,481	-0,962	0,203
	PP		-0,093	3,250*		-0,416	-,312	0,151	0,061	-0,702	2,97*	0,000
	PSA		-2,304	-0,106		-1,334	0,322	-0,133	-0,594	0,295	4,263	0,087
	PSE		0,241	-5,128*		0,721	-0,453	-0,022	0,756	-0,296	-1,861	0,203
	RE		0,036	-0,183		-0,024	-0,004	-0,020	0,053	-0,054	-0,058	-0,157
	RAE		0,036	0,374		-0,004	0,002	-0,027	0,068	-0,277	-0,019	0,692
	RT		-0,230	0,002		0,001	-0,026	0,040	0,244*	0,456	0,157	-0,184
Statistiques calculées	R^2		0,452	0,705		0,425	0,229	0,344	0,549	0,346	0,789	0,887
	a0		3,155	-0,777		1,967	4,283	7,564	3,257	1,975	-0,005	1,579
	t1		4,957	12,351		4,418	4,872	4,618	-0,683	2,947	7,173	4,704
	t2		1,153	3,931		1,111	0,238	-0,064	-1,688	-1,070	-0,815	0,359
	t3		-0,360	5,066		-1,354	-1,260	1,244	0,247	-1,435	3,356	0,000
	t4		-1,227	-0,077		-0,654	0,681	-0,589	-1,320	0,300	1,030	0,058
	t5		0,583	2,959		1,478	-1,104	-0,119	1,288	-0,351	-0,673	0,157
	t6		0,296	-1,834		-0,748	-0,145	-1,179	1,835	-0,761	-1,415	-1,89
	t7		0,450	2,187		-0,028	0,035	-1,122	0,649	-0,670	-0,336	1,678
	t8		-1,087	0,051		0,025	-0,825	2,062	2,922	0,739	1,632	-1,33
	F		5,231	34,003		3,367	2,977	3,321	4,461	6,531	7,481	4,704
	LM		0.966	2.201		1.165	0.914	0.367	0.890	3.585	1.223	0.397
	W		0,992	0,990		0,989	0,991	0,964	0,980	0,955	0,952	0,941
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	2.45	2.45	2.45		2.45	2.45	2.17	2.17	2.36	2.49
		W	0.947	0.947	0.947		0.947	0.947	0.943	0.940	0.924	0.908
		X^2	(v=7 ; á=0.05) = 14.07
		á	5%

PMD : Prix manioc doux ; PP : Prix patate douce ; PI : Prix igname ; PSA : Prix hareng saur ;

PSE : Prix hareng sel ; RA : Revenu animal ; RAE : Revenu activités

extra-agricoles ; RT : Revenu transfert ; tab : tabulaires.

^* Significatif au seuil de 5% ;

LM : Statistique de White pour vérifier l'hétéroscédasticité des erreurs ;

W : Probabilité de Shapiro-Wilk vérifiant la normalité des erreurs

Les résultats des tests de Shapiro-Wilk (W) sont tous significatifs au seuil de 5%. Les valeurs de probabilité 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%.

Le prix de l'igname est significatif dans tous les modèles de régression sauf au niveau du type VI. Il est la seule variable significative au niveau des types I, III, IV, V, VII et IX. Il explique légèrement la consommation de l'igname dans ces types d'exploitations. Au niveau du type II, la consommation de l'igname est influencée par son prix, par les prix du manioc doux et de la patate douce comme produits substituables et par le prix du hareng sel comme complément. Une légère influence du revenu des transferts sur la consommation de l'igname est observée au niveau du type VI. Pour les exploitations agricoles du type VIII, plus le prix de l'igname augmente plus sa consommation diminue et plus le prix de la patate augmente plus cette consommation augmente.