3.4. Cas de la population rurale
Graphique n°8: Evolution de la
population rurale béninoise de 1980 à 2009.
Effectif de la population rurale
4500000
4000000
5000000
3500000
3000000
2500000
2000000
1500000
1000000
500000
0
Années
POPULATION RURALE
Source : INSAE
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Réalisé et soutenu par Samson James Aimé
AGBO et Rodrigue Noutaï HONKPEHEDJI
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Comme l'illustre le graphique n°8 les diverses
opérations de dénombrement réalisées au
Bénin au cours du temps ont révélé que la
population rurale augmente d'une année à une autre. Cette
évolution de la population rurale au fil des années devrait avoir
un impact positif sur la production agricole en générale car
c'est elle qui est à la base des activités agricoles au
Bénin.
3.5. Cas de la pluviométrie
L'observation de la pluviométrie moyenne montre
qu'elle oscille entre 770 mm et 1600mm de 1980 à 2009. Le Bénin,
a connu une année particulière en 1983 avec une hauteur de pluie
très faible de 770 mm. En 1988, le pays a connu son niveau maximal de
hauteur de pluie. Ainsi, le Bénin a été suffisamment
arrosé en 1988 pour une hauteur de pluie d'environ 1600mm.
Graphique n°9 : Evolution de la hauteur de
pluie de 1980 à 2009
1800
1600
1400
1200
1000
800
400
600
200
0
hauteur de pluie
Source : ASECNA
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4. Modèle approprié à la
production du maïs
4.1. Spécification, estimation et validation du
modèle 4.1.1. Spécification du modèle
4.1.1.1. Formes réduites du
modèle
Le modèle retenu dans le cadre de cette étude pour
chaque culture, est un modèle linéaire simple dont la forme
générale est la suivante :
+ , avec t et i, tous des entiers naturels.
;
Passons à présent aux différents tests afin
de bien spécifier le modèle.
4.1.1.2. Test de Fisher
Il s'agit de vérifier la stabilité des
coefficients à travers le test suivant :
H0 : absence d'effets
H1 : présence d'effets
Le résultat du test est le suivant :
F test that all u_i=0: F(7, 76) = 33.58 Prob > F = 0.0000
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AGBO et Rodrigue Noutaï HONKPEHEDJI
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Dans le cas d'espèce, les effets introduits sont
significatifs, ceci nous conduit à rejeter l'hypothèse nulle
d'absence d'effet.
On passe au test de Hausman afin de vérifier si on est en
présence d'un modèle à effets fixes ou
aléatoire.
4.1.1.3. Test de Hausmann
Les hypothèses du test sont les suivants :
H0 : Présence d'effets aléatoires
H1 : Présence d'effets fixes
Le résultat du test est le suivant:
chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.78
Prob>chi2 = 0.0292
Le résultat du test, conduit à rejeter le
modèle à effets aléatoires au profit du modèle
à effets fixes car la probabilité associée au test vaut
0,0292 qui est inférieur à 5%.
La forme réduite du modèle pour chaque commune i
(i est
la suivante :
Avec t
.
4.1.2. Estimation du modèle Le
modèle avec effets fixes estimé est :
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V1 Kétou
V1 Pobè
V' Adja-ouèrè
v' sakété
v' Zè
v' Kandi
v' Nikki
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v' Toffo
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