Section 2 : Changements climatiques et rendement
agricole: analyse du sens d'influence
L'influence des changements climatiques sur le rendement
agricole a été détectée par l'analyse descriptive.
Cependant, cette analyse ne nous a pas permis de déterminer avec
sérénité les relations existantes entre les variables
agronomiques avec celles climatiques. C'est pour cette raison que nous faisons
recours à l'outil d'analyse plus sophistiqué qu'est
l'économétrie. Pour cela, nous allons présenter en (2.1)
la démarche méthodologique, en (2.2) l'estimation ainsi que les
principaux résultats.
2.1
Démarche méthodologique
Nous mettrons en évidence le modèle
théorique ayant conduit à la formalisation de ce modèle
avant de présenter les différentes variables qu'il comporte.
2.1.1
Méthodologie de formalisation du modèle
économétrique
Le modèle économétrique à estimer
dérive de la théorie microéconomique du producteur, qui
stipule que le producteur cherche toujours à maximiser son rendement
sous contrainte de la technologie et de la quantité de chaque facteur de
production. Le modèle à estimer est celui développé
par-- Salvacion (2019)Nana (2019) et Zhong et al., (2019) qui se sont
inspirés des études de ---Villavicencio et al. (2013),
il se spécifie comme suit:
Rendement agricole=f (précipitations,
Températures) (II.1)
En terme spécifique, le modèle
économétrique à estimer s'écrit :
 (II.2)
Où i, t désigne le pays et l'année,
respectivement.
2.1.2
Présentation des variables du modèle et source de
données
L'ensemble des variables recensées dans le cadre de
notre étude proviennent de la littérature mettant en relation les
changements climatiques et le rendement agricole. Elles sont
présentées dans le tableau ci-dessous.
Tableau
2.1: Présentation des variables
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Variable
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Description des variables
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Source
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Variables dépendantes agricoles
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Rendement de la Banane
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Mesuré par le rendement annuel de banane (rbanane) en
kilogramme par hectare(kg/ha) ;
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FAOSTAT (2018)
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Rendement du Cacao
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Mesuré par le rendement annuel de cacao (rcacao) en
kilogramme par hectare(kg/ha) ;
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FAOSTAT (2018)
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Rendement du Café
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Mesuré par le rendement annuel de café (rcafe)
en kilogramme par hectare(kg/ha) ;
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FAOSTAT (2018)
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Rendement du Coton
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Mesuré par le rendement annuel de coton (rcoton) en
kilogramme par hectare(kg/ha).
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FAOSTAT (2018)
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Variables indépendantes
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Précipitation
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Volatilité moyenne annuelle des précipitations
(pret, en mm/an);
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CCKP (2018)
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Température
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Volatilité moyenne annuelle des températures
(Temp en °Celsius);
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CCKP (2018)
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Population
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Emploi dans l'agriculture (pop, % emploi total)
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WDI (2018)
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Investissement
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Investissements agricole (invagri, millions de dollars)
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WDI (2018)
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Inflation
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Taux d'inflation annuel (infla ; en%) ;
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WDI (2018)
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Croissance économique
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Taux de croissance annuel du PIB réel (en
%)(tcpib ; en %).
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WDI (2018)
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Source: Auteur
Les différentes variables ainsi présentées,
nous passons à l'estimation de notre modèle
économétrique.
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