Analyse de l'efficacité technique des exploitations familiales rizicoles dans la région de l'extrême-nord: cas du bassin rizicole de Maga

4.2.2. Estimation du modèle Tobit :Identification des facteurs explicatifs du niveau d'efficacité technique

Dans cette sous-section, nous estimons le modèle Tobit formulé dans le chapitre 3 ; A cet effet, l'implémentation du modèle dans le programme Stata 13 permet de générer les résultats contenus dans le tableau 9.

Tableau 9:Estimation du modèle Tobit

Source : Kamgang(2019)

L'analyse du tableau 9 révèle des informations sur le modèle et sa capacité à expliquer l'inefficacité dans la population d'étude ; Des résultats obtenus du tableau suivant, nous pouvons estimer notre équation de la façon suivante :

Le tableau 9 fait état des résultats relatifs à l'explication des niveaux d'inefficacité technique. Les résultats de l'estimation révèlent que les coefficients estimés par le modèle Tobit sont significatifs au seuil statistique de 1 % (probabilité < 0,01). Il se dégage ainsi que le modèle performe de manière acceptable. Plus spécifiquement, L'interprétation du modèle se base principalement sur la significativité des paramètres, ainsi donc grâce aux paramètres significatifs du modèle nous pouvons confirmer ou infirmer nos hypothèses. Pour comprendre ainsi l'inefficacité, nous procédons à l'interprétation des paramètres grâce à leur significativités. Ainsi donc, l'interprétation du prob>chi2=0.000, suggère que le modèle est significatif à un seuil de 1%, 2% et même 5%. L'interprétation de ce paramètre suggère que, le modèle ainsi conçu permet d'expliquer l'inefficacité dans notre population d'étude ; la valeur du pseudo R2 ^20(*)du modèle est de 0.02. L'interprétation des résultats est totalement inversée, dans le sens où les coefficients obtenus réduisent l'inefficacité technique s'ils ont un signe négatif et vice versa.

L'âge, le niveau d'instruction, association et le foncier sont positivement et significativement corrélés avec l'inefficacité technique. En revanche, la variable introduite dans le modèle, à savoir les services fournis par la SEMRY, exerceun effet négatif et significatif sur l'inefficacité technique des riziculteurs.

L'analyse des paramètres du modèle révèle qu'il existe cinqparamètres significatifs dans le modèle ; En effet l'interprétation d'un modèle de régression se base principalement sur la significativité des paramètres à cet effet, dans le cadre de cette étude le risque d'erreur á est fixé à 5%.

L'inefficacité productive des exploitations familiales rizicole serait principalement due d'après le modèle aux services rendu par la SEMRY. En effet la SEMRY est la société qui est en charge des services aux riziculteurs dans la localité d'étude. Ceci dit, elle est responsable de l'ameublissement du sol, de l'irrigation des parcelles, des services d'accompagnement mais aussi de la commercialisation du riz. Ce qui rend les riziculteurs dépendant de cette société.

Le bouleversement du calendrier agricole paralyse significativement les producteurs de riz, c'est le cas des campagnes précédente et celle encours de par le retards enregistré dans l'exécution des taches par la SEMRY.

Photos 2:Séchage de riz en plein Aout

Source : Kamgang(2019)

La conséquence majeure des services fournis par la SEMRY est la perte significative de la production, mais aussi l'augmentation des coûts de production, principalement dans le transport mais aussi dans la surveillance de la production qui se trouve être encore dans les parcelles éloignés des maisons.

Les résultats de notre estimation montrent que la variable niveau d'instruction, tel qu'attendu, a un impact positif et significatif (à 1 %) sur le niveau d'efficacité technique des exploitations rizicole. Cela implique que les producteurs ayant un niveau d'instruction élevé sont susceptibles d'être plus efficaces que leurs homologues moins instruits. L'explication qui pourrait être avancée est le fait que le niveau d'instruction influence la prise de décision du producteur, notamment dans l'utilisation des intrants convenables dans l'exploitation agricole. Cette variable joue en faveur de la maîtrise des techniques de production. Ces dernières portent plus particulièrement sur une utilisation plus efficace des intrants, sur le développement des bonnes pratiques agronomiques.

Toutefois, dans nos entretiens avec les riziculteurs, la quasi-totalité des répondantsinterviewés affirme que le taux moyen de fréquentation des formations professionnellesdemeure faible à cause du manque d'implication des services de vulgarisation.

La revue de littérature réalisée au chapitre 2 de ce mémoire a amplement documenté cette variable. En effet, ce résultat rejoint celui de Nuama (2006) qui conclue que les exploitants instruits ont la possibilité de s'informer sur les prix des intrants agricoles. Cela contribuera à remédier à l'asymétrie d'information entre les producteurs et les commerçants, augmenter le pouvoir de négociation et donc acquérir ces intrants à moindre coût. Par conséquent, un niveau d'instruction minimal est souvent prérequis pour accéder à l'information, à la technologie et aux programmes de formation et de vulgarisation et donc, joue en faveur de la réduction du niveau d'inefficacité du producteur

Le résultat le plus frappant de notre régression concerne l'effet de l'accès à la terre surl'efficacité technique des producteurs. Nous nous attendons, selon l'hypothèse émise, à ce que le mode de propriété soit un facteur améliorant l'efficacité technique. Toutefois, la situation semble être différente dans le cadre de notre analyse, dans le sens où la variable accès aux fonciers est positivement corrélé à l'inefficacité technique. Les riziculteurs exploitant des parcelles louées sont plus productifs que ceux en faire-valoir direct, Ainsi, les résultats de l'estimation montrent que la variable accès aux foncier agricole exerce un effet positif et significatif à 1 % (coefficient = 2.697343 ***; t= 4.19 P>|t| =0.000),

Ceci suggère que les exploitants propriétaires révèlent une efficacité technique inférieure à ceux opérant sur des terres louées. En effet, le riziculteur locataire cherche à tirer un maximum de profit lui permettant de couvrir les charges en particulier le prix de location de terre. Par conséquent, il devient plus enclin à intensifier leur culture, optimiser le rendement et produire davantage et de ce fait à utiliser plus d'intrants. Autrement dit, l'exploitant déploie tous ses efforts pouraccroître le volume de production et procéder aux améliorations qui contribueront à améliorerla productivité du système de culture rizicole afin de tirer un maximum de profit leurpermettant de couvrir la charge locative de la terre. Ainsi, le revenu tiré de sa production sertà honorer son engagement financier envers les propriétaires.

Nos résultats vont dans le mêmesens que ceux de Nuama (2010) et de Chemak et al. (2014).

* ²⁰C'est le pseudo R-carré de McFadden. La régression surmodèle Tobit n'a pas d'équivalent du R-carré que l'on trouver dans la régression par MCO; Cependant, beaucoup de gens ont essayé d'en trouver un. Il existe une grande variété de statistiques pseudo-R-carrés. Étant donné que cette statistique ne signifie pas ce que R-square signifie dans la régression MCO (la proportion de variance de la variable de réponse expliquée par les prédicteurs), la littérature économétrique suggère d'interpréter cette statistique avec beaucoup de prudence