CRITIQUE, CONCLUSION GENERALE ET
RECOMMANDATION
En définitif, les erreurs sont homoscédastiques et
non autocorrélées.
Le modèle et la méthode des moindre carrées
généralisées utilisée pour faire les estimations
peuvent être validés, au regard de tout ce qui
précède.
5.2. Analyse et interprétation des
résultats
5.2.1. Significativité des coefficients et
vérification des hypothèses
5.2.1.1. Signe des coefficients
Toutes les variables explicatives présentent les signes
attendus sauf la variable pluviométrie.
5.2.1.2. Significativité des
coefficients
Sur l'ensemble des variables explicatives, seules la
superficie emblavée et la population rurale ont une influence
significative sur la production de l'igname au seuil de 10%.
Les raisons avancées pour expliquer la non
significativité de la pluviométrie sur la production du maïs
sont aussi valables pour le cas de l'igname.
Bien que le prix ne soit pas significatif, ce dernier
évolue dans le même sens que la production de l'igname. Cela
pourrait s'expliquer par le sentiment d'optimisme qui animerait les producteurs
de l'igname suite à un changement du prix. Ce qui est totalement le
contraire pour le cas du maïs.
5.2.1.3. Vérification des
hypothèses
Toutes les hypothèses sont vérifiées
à l'exception de la deuxième hypothèse.
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Réalisé et soutenu par Samson James Aimé
AGBO et Rodrigue Noutaï HONKPEHEDJI
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5.3. Comparaison de la valeur estimée de la
production du modèle avec celle calculée par le MAEP
Pour faire cette comparaison, on a choisit au hasard une commune
en l'occurrence, la commune de Tchaourou, pour ne pas surcharger le
document.
Le graphique n °11 montre qu'il n'y a pas assez
d'écart entre les valeurs estimées à partir du
modèle et celles calculées par le MAEP, ce qui confirme
l'efficacité du modèle.
Graphique n°11 : Evolution comparée de
la production estimée avec celle calculée par le MAEP : Commune
de Tchaourou
1
Production
12,5
10,5
1,5
13
12
11
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Année
log (prod estimé) log(prod MAEP)
Sources : Calcul des auteurs et données du MAEP, 2010.
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AGBO et Rodrigue Noutaï HONKPEHEDJI
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1. Critique de l'étude
L'étude présente nécessairement des
limites. En effet, la présentation des variables explicatives n'est pas
forcément exhaustive.
Il serait trop ambitieux de pouvoir tenir compte de toutes
les variables que l'on peut soupçonner avoir des influences sur la
production vivrière. Néanmoins nous regrettons le manque de
certaines variables que nous jugeons importantes pour ce type d'étude.
En effet, dans cette étude, nous n'avons pas tenu compte par exemple des
intrants et du capital financier.
Il faut noter qu'actuellement, on ne dispose pas de
données sur les quantités d'intrants tels que les engrais
chimiques qui sont pourtant utilisés par plusieurs agriculteurs pour
fertiliser les sols qui deviennent de plus en plus pauvres. De l'avis de
spécialistes ou experts du domaine agricole au Bénin, l'usage des
engrais n'influencerait pas trop la production agricole ; toutefois, cette
hypothèse devra être testée.
Concernant le capital, on pense qu'il servirait
essentiellement à acheter ou à louer les terres. Or, étant
donné que l'agriculture béninoise est pratiquée par de
petits paysans déjà propriétaires terriens, on a donc pas
jugé utile de ne pas en tenir compte dans les modèles. Une
hypothèse similaire a été faite sur la main d'oeuvre. En
effet, on suppose que toute la population rurale est agricole, ce qui fait
penser que la main d'oeuvre ne manquerait pas pour le secteur agricole;
d'où sa non prise en compte dans les modèles.
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AGBO et Rodrigue Noutaï HONKPEHEDJI
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Il faut aussi ajouter que l'omission de ces variables
découle du fait qu'il est quasiment impossible de trouver des
données les concernant.
De plus, il faut dire qu'afin de tenir compte des
réalités de chacune des communes du pays, il serait
intéressant de mener cette étude avec des données
spécifiques pour chacune commune. Ceci pourra permettre de cerner
l'effet réel de la pluviométrie et des prix puisque dans ce cas,
on tiendra compte uniquement de la pluviométrie et du prix des produits
dans chaque commune ; On ne serait donc pas obligé de prendre le prix du
marché le plus représentatif du département auquel
appartient une commune donnée. Le raisonnement étant le
même pour les données sur la pluviométrie.
Une autre limite est liée aux données
utilisées, qui présentent des carences comme toutes collectes de
données ; de plus les séries issues de cette collecte ne sont pas
suffisamment longues pour caractériser rigoureusement la
réalité béninoise.
Enfin, la dernière limite de notre étude est la
relation que nous mettons entre la production et les variables explicatives.
Rien ne prouve réellement que ce soit ce genre de relation qu'il faut.
Mais qu'en même nous l'avons utilisé pour fixer les
idées.
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