2- Modèle
empirique
En se référant aux équations
développées parMendelsohn et Dinar en 2003 et en
tenant compte de spécificité du climat dans le pays, nous
adoptons la spécification empirique suivante :
?? = ??0 + ??1???????????? +
??2precip2+ ??3temp
+??4temp2 + ?????????????=1+ ??
(6)
???? désigne les variables
économiques.
Par l'équation (6) découle un modèle
empirique qui nous permet d'atteindre notre objectif :
Iprix = ??0 + ??1Precip +
??2precip2+ ??3???????? +
??4temp2 + ??5VAAg + u(7)
Avec ?? le terme d'erreur, ??0 est la constante et
??i,i= 1...5, les différents coefficients à
estimer.
Présentation des variables
Au regard de la revue de la littérature et de la
disponibilité des données, les variables que nous avons choisies
dans le cadre de ce travail sont :
Ø Precip: Elle
représente les précipitations et constitue la première
variable explicative (exogène). Elle a été utilisée
parMendelson et Dinar (2003) et est exprimée en
millimètre;
Ø Precip2 : La
pluviométrie au carré permet de capter les effets à long
terme du changement climatique.
Ø ????????: Elle
désigne la variable température, elle est exprimée en
degré Celsius et constitue la deuxième variable exogène
(Cline, 2016) ;
Ø temp2: La
variable température au carré, permet de capter les effets
marginaux du changement climatique et les prix des produits agricoles;
Ø VAAg: Elle désigne
la valeur ajoutée du secteur agricole calculée à partir de
la production totale du secteur agricole divisée par le nombre de
travailleurs du secteur agricole. Elle a été utilisée par
Ouédraogo (2012) ;
Ø Iprix: Représente
l'indice de prix des produits agricoles et constitue l'unique variable à
expliquer (endogéne).
Les variables explicatives retenues dans le modèle sont
d'abord des variables climatiques (précipitations, températures).
Elles ont été choisies puisque l'objectif de l'étude est
justement de voir l'effet qu'ont les variables climatiques sur la dynamique des
prix des produits agricoles. En outre, la variable de contrôle a
été introduite dans le modèle à l'image de la
valeur ajoutée agricole. Celle-ci, en relation directe avec les
précipitations et les températures, est supposée avoir un
effet sur la variabilité des prix des produits agricoles au Congo.
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