4. Identification des facteurs
déterminants la demande du moringa
4.1 Présentation des résultats
L'estimation de la demande par la méthode de
régression à l'aide du logiciel STATA donne le tableau 5:
Tableau 5:
Résultat de la régression
|
quantitcons
|
Coef.
|
Std. Err.
|
T
|
P>|t|
|
[95% Conf. Interval]
|
|
prix produit
|
.0568639
|
.0174396
|
3.26
|
0.002
|
.0222222
|
.0915056
|
|
mode conservation
|
8.369467
|
29.19295
|
0.29
|
0.775
|
-49.61874
|
66.35768
|
|
Satisfaction
|
55.13033
|
22.60449
|
2.44
|
0.017
|
10.2293
|
100.0314
|
|
taille ménage
|
23.03263
|
7.924611
|
2.91
|
0.005
|
7.291361
|
38.77389
|
|
Revenu
|
-.0030929
|
.0021078
|
-1.47
|
0.146
|
-.0072797
|
.0010939
|
|
Distance
|
11.3739
|
15.26127
|
0.75
|
0.458
|
-18.94073
|
41.68854
|
|
_cons
|
90.40962
|
43.30981
|
2.09
|
0.040
|
4.37999
|
176.4392
|
Source : Logiciel Stata
Suivant les résultats du tableau nous avons :
o Satisfaction
L'estimation du coefficient de la variable
« satisfaction » donne une valeur de 55,13033 avec une
probabilité 0,017 ce qui est inférieure à 0,05 donc elle
est significative par rapport à la variable expliquée.
o Taille ménage
L'estimation du coefficient de la variable « taille
du ménage » donne une valeur de 23.03263 avec une
probabilité 0,005 ce qui est inférieure à 0,05 donc elle
est significative par rapport à la variable expliquée.
o Revenu
L'estimation du coefficient de la variable
« Revenu » donne une valeur de -0.0030929 avec une
probabilité 0,101 ce qui est supérieur à 0,05 donc il
n'est significatif par rapport à notre variable expliquée.
o Prixduproduit
L'estimation du coefficient de la variable « prix du
produit » donne une valeur de 0.0568639 avec une probabilité
0,002 ce qui est inférieure à 0,05 donc elle est
significative.
o Mode conditionnement
L'estimation du coefficient de la variable « mode de
conditionnement » donne une valeur de 8.369467 avec une
probabilité 0.775 ce qui est supérieure à 0,05 donc cette
variable n'est pas significative dans notre model.
o Distance
L'estimation du coefficient de la variable
« distance » donne une valeur de 11.3739 avec une
probabilité 0.458 ce qui est supérieure à 0,05 donc cette
variable n'est pas significative pour notre model.
4.2 Analyse des résultats et limite de
l'étude
D'après les résultats du test de
significativité globale, le modèle est globalement significatif
c'est-à-dire les variables explicatives du modèle expliquent en
général, la variable expliquée. Autrement dit, le prix, la
satisfaction et la taille du ménage, influencent en
général la demande des produits à base de moringa dans la
commune de Porto-Novo.
Plus le coefficient est élevé, plus les
variables explicatives incluses dans le modèle expliquent mieux le
phénomène étudié.
De tout ce qui précède nous retenons que les
consommateurs sont prêts à demander davantage les produits
à base de moringa sur la base de la taille du ménage, que le prix
du produit soit abordable et que la satisfaction (qualité) y est.
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