Memoire Online - Analyse des déterminants de l'adoption des semences améliorées au Niger. Cas du mil.

Ce travail s'est réalisé grâce à l'appui de certaines personnes envers lesquelles nous souhaitons exprimer notre reconnaissance.

V' Au Professeur Kimseyinga SAVADOGO, qui en dépit de ses multiples occupations a accepté l'encadrement scientifique de ce travail et nous faire profiter de sa riche expérience. Sa rigueur pour le travail bien fait nous ont été d'un grand apport.

V' Au Professeur Pam ZANOHOGO, pour sa disponibilité et ses pertinentes orientations. V' Au Docteur Abel TIEMTORE, pour avoir accepté co-superviser ce travail. A aucun moment, vous n'avez cessé de nous apporter votre assistance malgré vos lourdes tâches professionnelles.

V' Au Professeur Willy-Rufin MANTSIE, Directeur PTCI et à tout le personnel du PTCI pour leur disponibilité et la gestion quotidienne de ce programme d'excellence.

A tous les enseignants qui ont dispensés les cours du tronc commun à l'Université Ouaga II (Burkina Faso) et les cours au Campus Commun des Cours à Options (CCCO) à l'Université du Ghana (Legon).

A tous les camarades de la 2^ème promotion du Master EPA à l'Université Ouaga II pour les critiques pertinentes faites lors des séances de présentation.

A toute ma famille et mes amis pour leurs soutiens et à tous ceux dont les noms n'ont pu être cités et qui, d'une manière ou d'une autre ont contribué à la réalisation de ce document.

TABLE DES MATIERES

3.4.5. Facteurs explicatifs de l'adoption des variétés améliorées du mil 22

3.6. Effets marginaux de l'adoption des semences améliorées sur la productivité

SIGLES ET ABREVIATIONS

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Les caractéristiques socioéconomiques et institutionnelles des producteurs....18

Tableau 2 : Résultats d'estimation du modèle Probit....20 Tableau 3 : Table de prédiction....21 Tableau 4 : Résultats d'estimation des rendements...24 Tableau 5 : Calculs des effets marginaux.......25

RESUME

La faiblesse des rendements agricoles au Niger est due à la fois aux sècheresses cycliques et la faible utilisation des technologies disponibles en particulier les semences améliorées. Cette étude vise à mieux cerner les déterminants de l'adoption des variétés améliorées du mil et l'impact de cette adoption sur les rendements. L'analyse économétrique a été effectuée à l'aide du modèle de Heckman à deux étapes. Les données d'un échantillon de 50 producteurs du mil a permis d'identifier 5 variables qui affectent l'adoption des variétés améliorées à savoir, l'accès au crédit, le revenu non agricole, la taille du ménage, l'appartenance à une organisation paysanne et l'âge du chef de ménage. Les variétés améliorées sont adoptées par 70% des producteurs contre 30% des non adoptants. Il en résulte également que l'adoption des semences améliorées accroit les rendements.

Mot clés : Adoption, Innovation, Semences améliorées, Rendement, Mil, Niger.

ABSTRACT

The smallness agricultural yields in Niger are owing to together dryness cycles and the weak use of available technologies in particular improved seeds. This study aims to better understand the determinants of adoption of improved varieties of millet and the impact of this adoption on yields. The econometric analysis was performed using a model of Heckman two stages. A sample of data a 50 producers of millet has identified five variables that affect the adoption of improved varieties namely, access to credit, income-aside, household size, membership of a farmers' organization and the age of the household head. Improved varieties are adopted by 70% of producers against 30% of non-adopters. It also follows that the adoption of improved seed increases yields.

INTRODUCTION GENERALE

L'agriculture continue d'être un contributeur majeur à la croissance de l'économie nigérienne. Le secteur agricole représente environ 34% du PIB et emploi presque 85% de la population active, essentiellement sous la forme d'une agriculture de subsistance (INS, 2007). La répartition des terres arables est limitée à des régions du sud et seulement 12% environ de la superficie totale du pays est propice à l'agriculture (INS, 2011).

Cette agriculture est essentiellement de régime pluvial et la production dépend des précipitations, avec les technologies rudimentaires de production, l'agriculture s'y pratique dans une totale incertitude. La précarité de ses activités est liée aux caractéristiques climatiques sévères, faites de températures élevées toute l'année et d'une pluviométrie irrégulière sur une période à peine trois mois dans l'année. Les principales cultures sont le mil et le sorgho, qui sont cultivés sur les deux tiers environ de la superficie totale des terres arables (15 millions d'ha) (INS, 2011).

Le mil, Pennisetum glaucum est la céréale la plus tolérante à la sécheresse et bien adapté aux sols pauvres. C'est un grain, d'une valeur nutritionnelle supérieure à celle du riz et du blé (Andrews et Kumar, 1992). Il se consomme sous la forme de pâte, de bouillie, de couscous ou de galettes et peut également entrer dans la fabrication de boissons alcoolisées comme la bière de mil. Le mil constitue l'aliment de base au Niger et représente 92% de la production céréalière avec 4.870.000 ha de terre emblavée (ICRISAT et FAO, 2007). Troisième producteur au monde, avec une production de 2.781.928 tonnes suivant l'Inde (12.670.000 tonnes) et le Nigéria (8.090.000 tonnes) (FAO, 2008), le mil a toujours joué le rôle de soupape de sécurité alimentaire au Niger.

Cette céréale est généralement plantée au début de la saison des pluies en juin et récoltée en octobre. Comme mode cultural, le mil est rarement planté seul, il est très souvent accompagné d'autres cultures comme le niébé et l'arachide. Le mil est cultivé dans les régions tropicales arides et semi-arides où la pluviosité se situe entre 150 et 800 millimètres (Kumar, 1989). Malgré la position privilégiée de cette céréale, le Niger, du fait de ses caractéristiques climatiques marquées par des sécheresses périodiques, mais de plus en plus fréquentes depuis pratiquement trois décennies, est devenu structurellement déficitaire. Pour faire face à ce déficit, différents plans et réformes ont été conçus et mis en oeuvre pour améliorer les performances du secteur agricole. Manifestement les efforts n'ont pas pu lever les contraintes suivantes qui se sont même accentuées:

? La péjoration climatique avec la descente des isohyètes de près de 200 km vers le sud transformant des zones autrefois agricoles, du Nord-Est, du Nord-Ouest et de l'Est en zones pastorales et même en désert au Nord;

? La baisse de fertilité des terres cultivées pratiquement sans apports consistants et réguliers d'engrais ou même de matière organique;

? Le nettoyage des champs avec le ramassage systématique des résidus des récoltes, notamment les tiges de mil, qui servent à de nombreux usages, y compris comme source d'énergie;

? L'extension des superficies, comme seul moyen actuel d'augmenter la production.

A toutes ces contraintes qui ont accru la vulnérabilité de nombreux paysans s'est ajouté le désengagement de l'Etat. Ces contraintes ont fragilisé cette culture en rendant pratiquement inaccessibles les intrants agricoles, notamment les engrais alors même que les terres étaient déjà pauvres exposant les sols dunaires, terres de prédilection du mil, à l'érosion éoliennes. Dans ces conditions, il ne paraît point d'affirmer que cette céréale, base de l'alimentation des nigériens, est cultivée dans des conditions limites de fertilité, avec des rendements n'excédant pas 400 kg/ha (ICRISAT, 2007). La tendance se poursuit avec la diminution des superficies et de la durée des jachères dans tout le pays. Ces données montrent très clairement le caractère essentiellement extensif de la culture de cette céréale. Cette dégradation du potentiel productif accentue de plus en plus le problème alimentaire au Niger. Une amélioration de la productivité doit être envisagée. Dans ce contexte, l'adoption des nouvelles technologies agricoles simples et accessibles à tous, demeure la voie privilégiée.

Pour répondre à cette nécessité d'améliorer la production nationale, plusieurs travaux ont été menés pour avoir des variétés améliorés qui sont à haut rendement. Les objectifs de ces travaux visent à obtenir des plantes :

- A tallage moyen et à port cylindrique pour limiter l'encombrement et, ainsi, permettre une

A l'issu de ces travaux, les centres de recherches (INRAN et ICRISAT) ont mis à la disposition du monde paysan des variétés à haut rendement et à cycle court. Ces nouvelles variétés de mil sont (MORO, DAN-GOMBE, TCHININ-BUINI, HKB, 3/4 HK, ANK ...) (CNEV, 2012).

En général les rendements sont restés faibles dus essentiellement à une pluviométrie faible et aléatoire ainsi que par la pauvreté des sols et l'attaque des ravageurs. Cependant ces nouvelles variétés n'ont pas fait l'objet d'évaluation à travers les perceptions des paysans pour apprécier la contribution et les éventuelles contraintes liées à leur utilisation.

L'utilisation de semences de qualité et de variétés adaptées peut être porteuse d'avantages considérables pour les agriculteurs. L'accès à des semences de qualité, pour une large gamme de variétés et de cultures, permettrait aux producteurs d'accroître leur productivité, d'être moins vulnérables aux infestations de ravageurs, aux sécheresses et aux maladies.

L'utilisation des nouvelles technologies dans la production agricole tels que les fertiliseurs organiques ou chimiques, les pesticides, les semences améliorées est longtemps présentée comme une voie effective pour l'accroissement de la productivité agricole dans les pays en développement et plus particulièrement en Afrique Subsaharienne (Feder et al., 1985; Saka et Lawal, 2009). La sélection végétale a apporté une contribution significative aux mesures prises pour relever différents défis tels que la sécurité alimentaire, la réduction de la famine, l'accroissement des valeurs nutritives et le renchérissement des intrants en Asie (ISTA, 2009). Le progrès technique ainsi que la sélection des variétés a permis au cours des siècles une forte augmentation des rendements agricoles. La révolution verte a joué un rôle important dans l'amélioration considérable des disponibilités alimentaires au cours des 40 dernières années. Les rendements du riz, du blé et du maïs dans les pays en développement ont augmenté de 100 à 200 pour cent depuis la fin des années 1960 (FAO, 2012).

Plusieurs études montrent que l'adoption des technologies améliorées permet d'accroitre la productivité agricole, de surmonter la pauvreté et d'améliorer la sécurité alimentaire (Mendola, 2007 ; Adekambi et al., 2009). Midingoyi (2003) quant à lui, a montré que les systèmes de riziculture intégrant les variétés améliorées ont connu une amélioration de leurs performances techniques et économiques. Les semences améliorées jouent un rôle éminent dans ce processus. Leur utilisation simple dans la production peut contribuer jusqu'à 40% dans l'accroissement des rendements (PSBA, 2006). Ce qui fait d'elles un des inputs indispensables pour la transformation du secteur agricole de sa forme de l'agriculture de subsistance, qui demeure en Afrique de l'Ouest, à un niveau très élevé. Les variétés améliorées et les semences de qualité sont donc des conditions fondamentales d'une agriculture productive.

Le choix des variétés est donc fonction de plusieurs critères. Ces critères sont liés non seulement à des caractéristiques propres aux variétés (le cycle, la couleur, le goût, le rendement...), mais aussi à des facteurs liés aux contraintes de production (besoins en eau, résistance aux maladies...) et de commercialisation (Fagbemissi, 2001).

Ainsi, la maîtrise des caractéristiques socioéconomiques et institutionnelles des producteurs susceptibles d'influencer la décision d'adopter une technologie apparait plus que nécessaire et même un challenge à relever pour la réussite de toute politique de vulgarisation de ces innovations. La réussite des programmes de vulgarisation et de diffusion des techniques de protection intégrée, passe par une bonne compréhension de la prise de décision et du comportement des paysans face aux différentes techniques de protection des cultures (Nkamleu et Coulibaly, 2000).

L'adoption des semences améliorées reste conditionnée par la réponse à plusieurs interrogations : Qu'est-ce-qui influence l'adoption d'une nouvelle variété du mil chez les paysans au Niger ? L'adoption des nouvelles variétés du mil augmente-t-elle la productivité agricole?

Ainsi, l'objectif général de la présente étude est d'analyser les principaux déterminants de l'adoption des variétés améliorées chez les producteurs du mil au Niger.

- D'identifier les différents facteurs socio-économiques et institutionnels pouvant influencer l'adoption des variétés améliorées du mil ;

Au vu de ce qui précède, le travail s'articulera autour de trois sections. La première section traite du cadre théorique permettant de bien cerner les études empiriques sur l'adoption des nouvelles technologies. La seconde section examine le modèle économétrique et la troisième section est consacrée à l'analyse des données afin de dégager les déterminants de l'adoption des semences améliorées.

I. CADRE THEORIQUE

Cette section aborde les théories économiques liant l'innovation à la productivité. La première sous-section présente les concepts d'innovation, de diffusion et d'adoption. La seconde sous-section analyse les liens théoriques entre innovation et productivité agricole. Ce qui permet de présenter dans une troisième sous-section les liens empiriques entre adoption de nouvelles variétés et productivité agricole.

1.1. Innovation-Diffusion-Adoption

Dans son acception la plus simple, innovation signifie nouveauté, faire des choses nouvelles ou faire d'une façon nouvelle ce que l'on a toujours fait. Les premières réflexions sur l'innovation en tant que moteur du développement économique sont essentiellement attribuées à Joseph Schumpeter dans son ouvrage « The Theory of Economic Development » publié en 1912. Il a adopté une conception étroite de l'innovation qui est aujourd'hui considérée comme trop restrictive. En effet, cet auteur expose pour la première fois la théorie de l'entrepreneur où il analyse ce dernier par sa fonction essentielle qui était d'innover. A la suite de ces travaux antérieurs, Schumpeter (1934) distingue cinq catégories d'innovations : Introduction de nouveaux produits, d'une nouvelle méthode de production, de la conquête de nouveaux marchés, du développement de nouvelles sources d'approvisionnement en matières premières ou autres intrants et de la constitution d'une nouvelle organisation de la production. Le porteur de l'innovation est l'entrepreneur qui introduit dans le processus économique les inventions fournies par le progrès technique ou exploite les potentialités offertes par de nouveaux marchés ou de nouvelles sources de matières premières. L'innovation peut être définie comme la mise en pratique ou l'appropriation d'une invention par les producteurs. La stratégie d'innovation vise à découvrir une connaissance exclusive (Nelson et Winter, 1982).

La littérature sur la diffusion de l'innovation est abondante et couvre plusieurs disciplines. Pour Samatana (1980), la diffusion est le cheminement de l'innovation depuis le système source jusqu'au système receveur. Alors que Morvan (1991), la conçoit comme "le processus par lequel une innovation se propage". Tonneau et Sabourin (1999) pensent que la diffusion dépend fondamentalement du milieu dans lequel elle opère, des acteurs et de l'objet diffusé. Rogers (1983) considère la diffusion comme "un processus par lequel une innovation va être progressivement communiquée, à travers certains canaux, auprès des membres du système

social". Cette dernière définition met en exergue quatre éléments essentiels à savoir : l'innovation elle-même, les canaux de communication, le temps et le système social.

Les travaux sur la courbe en S (Griliches, 1957; Rogers, 1983), distinguent la phase de croissance, celle de la maturité du produit et enfin, la phase de déclin du produit. A chacune de ces phases correspondent des types particuliers d'adoptants. D'autres travaux de recherche abordant l'aspect du processus de diffusion de la technologie dans le secteur agricole ont montré qu'au départ, c'est uniquement une minorité d'agriculteurs qui adopte une innovation donnée, puis elle s'étend par la suite.

Dans le cas des innovations agricoles, les agriculteurs ne pensent pas en termes d'adoption ou de rejet comme le font les chercheurs. D'après Chambers et al (1994), l'individu cherche à prendre connaissance de cette nouveauté, de ses fonctionnalités, de ses avantages et inconvénients, puis se fait sa propre opinion de l'idée nouvelle et détermine l'attitude à observer : soit il adopte, soit il rejette. Cymmit (1993), Houndekon et Gogan (1996) distinguent aussi quatre groupes de facteurs analogues aux précédents qui sont susceptibles d'influencer l'adoption d'une technologie. Il s'agit des facteurs propres aux producteurs, des facteurs liés à la technologie, des facteurs institutionnels liés au marché de facteurs de production et à l'information et les caractéristiques de la parcelle devant recevoir la technologie.

Les facteurs liés au producteur regroupent le niveau d'éducation de l'exploitant, son expérience en agriculture, son âge, son genre, son niveau de richesse, la taille de son exploitation, la disponibilité en main-d'oeuvre et son aversion au risque (Cymmit, 1993). A ces facteurs, il faut aussi ajouter la rationalité du producteur.

S'agissant des facteurs liés à la technologie, il y a les coûts économiques du produit, la complexité de la technologie, le coût relatif de l'innovation par rapport aux innovations "substituts", le délai de récupération de l'investissement et la susceptibilité de la technologie aux aléas environnementaux. Quant aux facteurs institutionnels, ils regroupent l'accès au crédit, la tenure foncière, la disponibilité et l'accessibilité des marchés des produits et des facteurs, la disponibilité et la qualité de l'information sur les technologies et le développement des activités para et extra-agricoles. Enfin, les caractéristiques de la parcelle concernent la nature du sol et son niveau de fertilité avant l'adoption de la technologie.

En effet, l'agriculteur, qui décide d'adopter une nouvelle technique, choisis en fonction de caractéristiques techniques et de l'état de l'environnement selon ses critères de choix. En fait,

un individu adopte une nouvelle technologie en fonction des informations dont ils disposent, de l'intérêt ou des gains qu'ils peuvent en tirer car d'après la théorie économique (Walras, 1874), la rationalité de l'individu se détermine en fonction de son seul intérêt à travers la main invisible (Smith, 1776).

Qu'il s'agisse des marchés de produits ou d'intrants, ces derniers peuvent être porteurs des risques et incertitudes pouvant hypothéquer toute dynamique d'adoption et de diffusion des innovations agricoles dans leur structure, comportement et performance.

1.2. Innovation et Productivité agricole

Le débat sur la relation entre innovation et productivité a occupé une place importante chez les précurseurs de l'analyse économique. D'après Adam Smith (1776), l'innovation à travers le progrès technique est le fondement de la croissance à travers les gains de productivité qu'elle engendre. Dans cette approche, Smith met les fondements de la croissance de la productivité à travers l'innovation induite par l'organisation du travail et par l'effet d'entraînement que cette organisation génère sur la croissance par le biais de la productivité. Ricardo (1817) distingue plusieurs types d'innovation dont l'innovation technique qu'il considère comme l'introduction d'une méthode de production inédite. L'innovation apparaît comme élément fondamental de l'augmentation de la production et des revenus industriels.

Ainsi, dans le secteur agricole, l'innovation se conçoit comme l'introduction d'une pratique agricole nouvelle, parfois une modification d'une pratique traditionnelle censé augmenter la production (Chantran, 1972). D'après Adams (1982), l'innovation est définie comme une nouvelle idée, une méthode pratique ou technique permettant d'accroître de manière durable la productivité et le revenu agricoles. Cette définition correspond, en fait assez bien, à la perception que les exploitants agricoles ont de l'innovation dont la diffusion dans la production devrait favoriser un accroissement durable de la productivité.

1.3. Adoption de nouvelles variétés et productivité agricole

Les semences sont l'un des éléments les plus indispensables à la subsistance des communautés agricoles. L'utilisation des semences de qualité, pour une large gamme de variétés et de cultures, permettrait aux paysans d'accroître leur productivité et leurs revenus et d'être moins vulnérables aux ravageurs, aux sécheresses, aux inondations et aux maladies (FAO, 2007).

L'augmentation de la production due à l'utilisation de variétés améliorées peut favoriser la création d'emplois dans la transformation, la commercialisation et les autres activités qui se développent du fait de la production de semences de qualité. L'adoption de technologies à haut rendement, tels que les variétés améliorées ont conduit à la révolution verte en Chine et pourrait conduire à une augmentation significative de la productivité agricole en Afrique et stimuler l'économie de transition vers une économie agro-industrielle à productivité élevée (Banque Mondiale, 2008).

Plusieurs études sur les variétés améliorées de céréales ont montré que l'adoption des variétés améliorées permet d'accroitre la productivité agricole, de surmonter la pauvreté et d'améliorer la sécurité alimentaire (Mendola, 2007 ; Adekambi et al., 2009). Pour le cas du Benin, l'adoption des nouvelles technologies a contribué à l'augmentation des rendements par hectare des producteurs du niébé de 20% et à l'accroissement de 13% de leurs revenus nets (Allogni et al., 2004). A cet égard l'adoption de ces variétés améliorées apparait indispensable pour prévenir le basculement les paysans du monde rural dans l'insécurité alimentaire et la sortie de la pauvreté.

II. MODELE ECONOMETRIQUE

Cette section décrit le choix du modèle en faisant la présentation du modèle Probit et du modèle de Heckman à deux étapes appropriés pour estimer les décisions d'adoption des variétés améliorées du mil.

2.1. Les modèles d'analyse d'adoption d'une technologie

Il existe une grande littérature sur l'adoption des nouvelles technologies et en particulier sur les innovations agricoles. Le traitement économétrique consacré à ce genre de phénomènes a connu une poussée extraordinaire ces dernières années. La floraison des données microéconomiques qui se prêtent à ce genre d'analyse est l'une des raisons de cette expansion. La recension de littérature sur les études d'adoption permet de distinguer trois types de modèles couramment utilisés pour analyser la décision d'adopter une technologie agricole : les modèles de probabilité linéaire, de Logit et de Probit.

Le premier modèle présente des inconvénients parce que la probabilité peut souvent être supérieure à un et le modèle échoue dans ce cas dans sa tâche de modéliser la probabilité de choix. En plus le modèle de probabilité linéaire est intrinsèquement hétéroscédastique. Le modèle Logit a l'avantage d'une plus grande simplicité numérique et il est souvent utilisé dans la plupart des études d'adoption. Mais le modèle empirique retenu pour cette étude est le modèle Probit, il a l'avantage d'être en revanche plus proche du modèle habituel de régression par les moindres carrés ordinaires.

2.2. Modèle d'estimation

2.2.1. Présentation du modèle Probit

L'analyse concerne les variétés améliorées du mil. La décision d'adoption d'une technologie est dichotomique où le producteur peut décider d'utiliser ou non la technologie. L'adoptant a été défini comme un producteur qui cultive au moins une variété améliorée. Les non adoptants sont ceux-là qui cultivent la variété ordinaire.

D'après Ntsama et Kamgnia (2007), la décision d'adopter est considérée comme une variable dépendante qualitative dans une régression dont la valeur est 1 ou 0 et qui dépend des caractéristiques de l'exploitant et des facteurs institutionnels. L'approche utilisée dans l'analyse des facteurs déterminant l'adoption peut être estimée par un modèle qui permet de prédire la

décision d'un agent économique d'adopter ou non une technologie donnée qui lui est proposée. La décision sera aussi fonction des caractéristiques du décideur.

Supposons que l'adoption de la variété améliorée du mil par les exploitants agricoles de l'échantillon suit une loi normale.

Soit F(X'f) la fonction de répartition de la loi normale, avec X le vecteur des variables explicatives et f le vecteur des paramètres.

On suppose que les erreurs Ei suivent la même loi que I donc elles sont normales ce qui implique que l'espérance mathématique du terme d'erreur peut être nulle.

Soit P, la probabilité que l'exploitant adopte la variété améliorée du mil,

(prob(I = 1) = P) et 1 - P la probabilité que l'exploitant ne l'adopte pas est: (prob(I = 0) = 1 - P).

Comme I ne peut prendre que deux valeurs (1 ou 0) alors Ei aussi ne peut prendre que deux valeurs :

E(E) = (1 - F(X^'i /f ))P - (1 - P)F(X^'i /f) = 0 H P = F(X^'i/f) (2)
Donc la probabilité que l'exploitant adopte la variété améliorée est donnée par prob(I = 1) = F(X^'i/f) et la probabilité de non adoption est :

On peut avoir le même résultat à partir d'un développement utilisant la variable latente. Notons I* la variable latente qui est inobservable dont la valeur dépend d'une série de variables explicatives Xi, nous avons l'équation suivante :

Avec â étant les coefficients, Xi les variables explicatives et å est un terme aléatoire. La variable dichotomique I, observée, est liée à la variable latente I* par la relation suivante:

Si I* > 0, l'individu est suffisamment inciter à adopter la variété améliorée et la variable dichotomique prend la valeur 1. Le terme d'erreur est dû aux effets non considérés, tels que la possible difficulté à adopter la variété améliorée du mil.

????????(???? = ??) = ????????(????* > ??) = ????????(??'???? > -??) = ??(??'????)

La fonction de maximum de vraisemblance de la loi normale est donnée par la formule :

Avec ?? (??'?? ??) la fonction de densité de la loi normale, ???? la probabilité d'adoption, ???????? ???? sont respectivement les nombres d'exploitants adoptants et non adoptants.

Ainsi, l'objectif de ce travail étant d'identifier les déterminants de l'adoption des semences améliorées du mil, nous allons estimer la fonction Probit dans laquelle la décision d'adopter une technologie est dichotomique qui dépend des caractéristiques socioéconomiques de l'exploitant (âge, sexe, taille du ménage,...), et des facteurs institutionnels des exploitants (LAOP, disponibilité de la semence, accès au crédit...) de la zone.

Pour apprécier l'effet de l'adoption des semences améliorées sur les rendements, la méthode à deux étapes de Heckman a été utilisée.

Cette méthode avec effet de sélection est devenue d'usage courant depuis l'article pionnier de Heckman (1979). Elle est utilisée dans plusieurs domaines : la santé, le marché du travail, et plus généralement dans l'étude du comportement des individus, lorsque l'on cherche à étudier l'effet sur une population des phénomènes observés sur un échantillon issu de façon non indépendante de cette population.

Cette méthode a l'avantage de corriger le biais lié à la partition endogène c'est-à-dire en faisant une estimation séparée des rendements entre le groupe des adoptants et le groupe des non adoptants des semences améliorées. L'inverse du ratio de Mills obtenu à partir du modèle Probit simple est alors intégré dans le modèle d'estimation des rendements par la méthode des moindres carrés généralisés (MCG). Ce qui permet ainsi de juger de la variation des rendements entre les deux sous-groupes (adoptants et non adoptants).

2.2.2. Présentation de la méthode à deux étapes de Heckman

Cette méthode considère que l'adoption des semences améliorées modifie le comportement des paysans en matière d'utilisation des facteurs de production : la terre, la main d'oeuvre et les intrants. La méthode consiste à estimer, dans une première équation la probabilité pour un producteur d'adopter une variété améliorée, puis dans une seconde étape les paramètres de l'équation qui affecte les rendements.

Le modèle consiste à séparer les deux groupes à savoir, les producteurs qui ont adopté les semences améliorées et les non adoptants. Le modèle Probit est utilisé comme base dans la méthode à double étapes de Heckman (1979). On considère Y l'adoption qui est observée selon que le producteur adopte une semence améliorée ou pas. La spécification du modèle Probit suppose que l'adoption est fonction des caractéristiques observables des producteurs des caractéristiques institutionnelles.

On définit une variable latente Y* qui est inobservée, fonction des facteurs socioéconomiques et institutionnels qui influencent l'adoption de semences améliorées par les producteurs. Ce qui permet d'écrire en considérant une spécification linéaire :

Où Y* est une variable latente désignant l'adoption des semences améliorées, X est le vecteur des caractéristiques qui affectent la décision d'adoption de la variété, ft les paramètres à estimer

et E est le vecteur des termes d'erreurs. On suppose que E est normalement distribué de variance unitaire.

L'estimation du modèle Probit se fait par la méthode du maximum de vraisemblance et l'estimateur de ft permet d'évaluer les inverses des ratios de Mills qui servent à corriger le biais lié à la partition endogène. En notant ????????et ???????? les ratios de Mills pour les deux groupes à savoir, les producteurs ayant utilisé les semences améliorées et ceux produisant avec des semences ordinaires, on aura :

Avec ?? (. )et ??(. ) respectivement les fonctions de répartition et de densité de la loi normale

(loi de distribution du terme aléatoire E), b est l'estimateur de ft obtenu par la maximisation de la fonction de vraisemblance.

Le modèle de partition endogène utilise ces ratios pour estimer la fonction de rendement suivant

Avec Rdt le vecteur des variables expliquées indiquant le rendement, W est le vecteur des variables explicatives, á le vecteur des paramètres à estimer, et ?? est le vecteur des termes d'erreurs.

En faisant la partition sur la base de l'adoption Y et en considérant des producteurs individuels

??????????	=	?? (??????,	??????)	+ ??????	????	????	=	??		(12)	??????????
=	??(??????,	??????)	+ ??????	????	????	=	??	(13)

Avec ?????????? le rendement obtenu pour les producteurs adoptants et ?????????? celui obtenu pour les producteurs non adoptant, ?????? et ?????? les vecteurs de paramètres selon que le producteur ayant adopté ou pas, ?????? et ?????? désigne l'ensemble des caractéristiques du producteur adoptant et non adoptant, ?????? et ?????? sont les termes d'erreurs.

Une estimation des équations par les MCO risque de conduire à un biais dû à la partition endogène. Le vecteur de termes aléatoires p peut être corrélé avec å, ce qui se traduit par des espérances non nulles pour les deux modèles :

??(?????? /??

??)

??(????)

???????? ????

????????

-???? ??(????)

???? ??(????)

??(????)

Avec ?? est le vecteur de coefficients de corrélation entre le vecteur å et le vecteur u, a étant le vecteur des écarts types de u.

Si on intègre l'inverse des ratios de Mills dans la fonction de rendement on obtient les erreurs de type ç :

??????????

?? (??????,

??????)

+ ????????????

+ ??????

????

(14)

??????????

=

??(??????,

??????)

+ ????????????

+ ??????

????

??

=

??

(15)

Ce qui conduit à ??(????) = ??(????) = ?? (13) rendant donc l'estimation des fonctions de rendement sans biais (Heckman, 1979).

???????????? ??* = ???? + ???????? + ???????? + ???????? + ...... ...+ ???????? + ?? (16)

Avec k le nombre des variables explicatives de l'adoption, ?? les paramètres à estimés, X les variables qui affectent l'adoption et ?? un terme d'erreur.

????????????

??????

+ ?????? ??????

+ ......

?????? ??????

+ ????????????

+ ??????

????

????????????

??????

+ ?????? ??????

+ ????????????

+ ?????? ??????

+ ......

?????? ??????

+ ????????????

+ ??????

????

= ??

La significativité des coefficients de ???????? et de ???????? permet de mettre en évidence le biais d'endogenéité de l'estimation par les MCO. Le modèle de sélection suppose que ??₁ et ??₀ sont

significativement différents de zéro. Si ces coefficients ne sont pas significatifs, cela indique que l'estimation pouvait être faite par les MCO sans risque de biais, en d'autres termes, qu'il n'existe pas de comportements cachés qui influencent la décision d'adoption des semences améliorées.

2.3. Méthode de collecte des données

Les principaux outils de collecte des données dans cette étude sont la recherche documentaire et l'analyse des données secondaires. La recherche documentaire à travers les ouvrages, les revues et autres documents écrits, nous a permis de mieux cerner les grandes lignes de la recherche et les données secondaires ont permis d'analyser les facteurs déterminants de l'adoption des variétés améliorées du mil.

Les données utilisées sont celles d'une enquête menée en 2013 dans la région de Tillabéri, située à 115km au Nord-Ouest de la capitale Niamey. Cette région est caractérisée par des grandes superficies exploitées mais avec des rendements faibles par rapport aux autres régions. L'objectif de l'enquête est de connaitre la perception des paysans dans l'adoption des variétés améliorées du mil et d'apporter des solutions pour l'amélioration des rendements. Elle a été réalisée par une ONG chargée de la vulgarisation des semences améliorées avec la collaboration du centre de recherche agricole (ICRISAT) et de l'appui de l'USAID à travers le Projet Résilience et Croissance Économique au Sahel - Résilience Renforcée (REGIS-ER).

Un échantillon de 50 exploitants agricoles a été choisi (choix non aléatoire) et les données collectées sont à la fois quantitatives et qualitatives. Ces données portent sur leurs caractéristiques socioéconomiques (âge, sexe, l'alphabétisation, revenu non agricole, le rendement, la taille du ménage, le nombre d'année d'expérience, la superficie totale et cultivée) et des variables institutionnelles (adhésion à une organisation de producteurs, disponibilité de la semence, accès au crédit, utilisation de la traction animale, l'accès à l'engrais), l'adoption des variétés améliorées (le paysan enquêté à adopter ou non les variétés du mil).

III. DEFINITION DES VARIABLES ET ANALYSE DES DONNEES

L'analyse des données comporte deux étapes, une partie descriptive et une partie économétrique, qui a consisté à l'étude de la relation entre des facteurs jugés pertinents pouvant influencer la décision des producteurs d'adopter ou non les variétés améliorées et l'impact de cette adoption sur les rendements.

3.1. La spécification du modèle et définition des variables

Pour estimer les variables qui affectent l'adoption des variétés améliorées du mil, deux types de variables ont été introduites dans le modèle comme variables explicatives : les variables socioéconomiques (Sexe, âge, taille du ménage, revenu non agricole, l'alphabétisation, expérience dans la culture du mil, la superficie cultivée) et les variables institutionnelles (Accès au crédit, utilisation de la traction animale, accès à l'engrais, disponibilité de la semence, l'appartenance à une organisation paysanne).

Cette adoption peut être influencée positivement ou négativement par les caractéristiques socioéconomiques et institutionnelles propres aux producteurs.

- L'adoption (Adoption) : c'est la variable de sélection qui indique la nature des variétés du mil cultivées par l'exploitant. Elle prend la valeur 1 si le producteur cultive au moins des variétés améliorées du mil et 0 sinon.

- Le rendement (Rendmttha) : c'est le rendement du mil, mesuré en kilogrammes/hectare (kg/ha) obtenu par le producteur qui adopte une variété améliorée du mil.

- La taille du ménage (Tailm) : c'est la variable indiquant le nombre de personne vivant dans le ménage. Cette variable entre à la fois dans l'équation de l'adoption et dans celle des rendements. Le signe attendu sur l'adoption est positif.

- Le sexe du chef de ménage (Sex) : cette variable représente le sexe du chef de ménage. C'est une variable binaire, prend la valeur 1 pour le sexe masculin et 0 pour le sexe féminin. Le signe attendu de cette variable est indéterminé.

- Age du chef de ménage (Age) : c'est le nombre d'année du chef de ménage. L'impact de cette variable sur l'adoption est indéterminé.

- L'expérience dans la culture (Experience) : c'est le nombre d'années d'expérience dans la

culture du mil. Cette variable entre à la fois dans l'équation de l'adoption que dans celle des

rendements. Son impact sur les rendements est attendu positif et indéterminé sur l'adoption. - L'alphabétisation (Lalphachef) : c'est une variable qui rend compte du niveau d'éducation du chef de ménage, elle prend la valeur 1 si le chef de ménage est alphabétisé 0 le cas échéant. L'aphtisation est une variable déterminante dans l'adoption. Les producteurs instruits devraient avoir des perceptions positives sur l'adoption des nouvelles technologies.

- Revenu non agricole (Revhormen) : c'est le revenu non agricole obtenu par mois, estimé en FCFA. L'augmentation de ce revenu permet aux paysans d'investir dans l'achat des nouvelles techniques de production. Le signe attendu de cette variable est positif.

- Superficie cultivée (Prosupficicultiha) : c'est la superficie cultivée par le producteur. Cette variable entre à la fois dans l'estimation de l'adoption que dans celle des rendements. Le signe de cette variable doit être positif sur le rendement et positif ou négatif sur l'adoption.

- L'appartenance à une organisation paysanne (LAOP) : c'est l'appartenance du producteur à une organisation paysanne. C'est une variable binaire, qui prend la valeur 1 si le producteur appartient à une organisation paysanne et 0 sinon. L'appartenance à une organisation est supposée affecter positivement l'adoption. Les organisations paysannes sont des cadres d'échanges d'expérience et de vulgarisation des nouvelles technologies.

- Accès au crédit (Accscrdi) : c'est l'accès au crédit obtenu par le producteur et qui provient des institutions de micro crédit. Cette variable prend la valeur 1 si le producteur a reçu un crédit et 0 sinon. L'accès au crédit permet au producteur d'investir dans des nouvelles technologies. Cette variable a donc un effet positif sur l'adoption.

- Disponibilité de la semence (Disposemen) : c'est la disposition de la semence. Elle prend la valeur 1 si la semence améliorée est disponible et 0 le cas échéant. Cette variable affecter positivement l'adoption.

- L'utilisation de la traction animale (Utilisatractanima) : c'est l'utilisation des animaux domestiques pour les travaux agricoles. C'est une variable binaire, qui prend 1 si oui et 0 sinon. Cette variable affecte positivement le rendement agricole.

- Accès à l'engrais (Accengra) : c'est l'accès à l'engrais pour la culture du mil, cette variable prend 1 si le producteur utilise l'engrais et 0 sinon. L'utilisation des engrais permet augmenter le rendement.

3.2. Méthodes et outils d'analyse des données

Les méthodes d'analyse utilisées, dans le but d'atteindre les objectifs fixés par cette étude, sont à la fois quantitatives et qualitatives. La méthode quantitative concerne la statistique descriptive (la moyenne, l'écart-type et les fréquences) a été utilisée pour décrire les caractéristiques des producteurs enquêtés. Toutefois, elle a été complétée par une méthode qualitative afin de pouvoir expliquer certains faits d'ordre sociologique, économique et institutionnel. L'analyse des données a été effectuée à l'aide des logiciels EXEL 2013 et STATA version 12 et le traitement de texte réalisé avec le logiciel WORD 2013.

3.3. Caractéristiques des producteurs enquêtés

Les caractéristiques socioéconomiques et institutionnelles des producteurs du mil sont présentées dans le tableau 1.

Tableau 1 : Caractéristiques socioéconomiques et institutionnelles des producteurs

Caractéristiques	Moyenne		Ecart-type		Minimum	Maximum
Variables quantitatives
Taille du ménage	8.9		2.56		5	15
Age du chef de ménage	51.48		9.03		34	70
Expérience de la culture	15.04		5.50		6	31
Superficie cultivée	7.71		3.6		3	18
Revenu hors culture (CFA)	32000		13400		6000	65000
Variables qualitatives	Adoptants				Non adoptants
Adoption (%)		70		30
Appartenance à une organisation paysanne (%)		72		28
Sexe du chef de ménage (%)		72.2		27.8
Utilisation de la traction animale (%)		69.7		30.3
Alphabétisation (%)		58.7		41.3
Accès au Crédit (%)		88.8		11.2
Disponibilité de Semence (%)		68.75		31.25
Accès à l'engrais (%)		67.5		32.5

L'analyse des résultats statistiques montre que dans l'échantillon retenu 70% des producteurs utilisent les semences améliorées du mil contre 30% qui utilisent les variétés ordinaires. L'âge moyen des producteurs enquêtés est de 51 ans. Cette moyenne cache des disparités entre les enquêtés. En effet, le plus jeune des producteurs a 34 ans et le plus âgé a 70 ans.

Le nombre d'année d'expérience dans la culture du mil est en moyenne de 15 ans. En effet, cette expérience varie entre 6 ans et 31ans au maximum. La taille moyenne des ménages est de 9 personnes par ménage, avec un maximum de 15 personnes. Quant aux revenus non agricoles, les exploitants enquêtés gagnent de 6000 à 65000 CFA soit une moyenne de 32000 CFA par mois. L'augmentation de ce revenu peut avoir un effet négatif sur l'adoption des semences améliorées. Les superficies cultivées représentent en moyen 7,7 ha et la superficie cultivée par les producteurs enquêtés représente 63,5% de la superficie totale cultivable. Cette variable peut fortement influencer le rendement agricole.

Concernant le sexe, 72% des producteurs sont des hommes contre 28% des femmes. Dans la sous population des adoptants, les hommes et les femmes représentent respectivement 74,29% et 25,71%. Il ressort de l'analyse du tableau que 58,7% des adoptants ont suivi des cours d'alphabétisation contre 41,3% pour les non adoptants. En outre, la statistique montre aussi que environ 72% des producteurs adoptants intègrent une OP contre 28% qui mènent leurs activités en dehors de toute organisation paysanne. Cette situation montre l'importance des organisations paysanne comme un cadre d'accès aux semences.

Pour ce qui est de l'accès au crédit, 88,8% des producteurs adoptants les variétés améliorées déclarent avoir eu un crédit contre 11,2% pour les non adoptants. Cela prouve donc que l'accès au crédit constitue un facteur déterminant dans l'adoption des variétés améliorées. Quant à la disponibilité de la semence, 68,75% des producteurs adoptants déclarent avoir accès aux semences améliorées contre 31,25% pour les non adoptants. L'absence de la semence constitue à priori un obstacle à l'adoption des variétés améliorées du mil. Plus de la moitié (66%) des producteurs enquêtés utilisent la traction animale pour l'agriculture contre 34% qui n'utilisent pas. Dans la sous population des adoptants 69,7% déclarent utiliser la traction animale. La traction animale apparaît comme une technique adaptée à l'agriculture familiale. Enfin pour l'accès à l'engrais, la majorité des producteurs adoptants soit 67,5% ont utilisé des engrais contre 32,5% pour les non adoptants. Cette situation peut s'explique par le fait que les variétés améliorées exigent l'utilisation intensive des engrais.

3.4. Les déterminants de l'adoption des semences améliorées du mil 3.4.1. Résultats de l'estimation du modèle

Cette sous-section présente les résultats d'estimation du modèle de Heckman à deux étapes. Cette méthode nous a permis d'obtenir l'estimation du modèle d'adoption et celle des rendements des adoptants. Elle permet aussi d'obtenir directement l'inverse du ratio de Mills qui est représenté par lambda.

Variables	Coefficients	Test t
Adoption
Age	0.0868*	1.68
Sexe	3.6925	1.58
Expérience	0.0671	0.94
L'alphabétisation	0.1032	0.13
Taille du ménage	1.6190**	1.97
Superficie cultivée	0.1192	0.71
Revenu hors culture	-0.0002*	-1.74
Accès au crédit	6.8626**	2.26
LAOP	3.3572**	2.00
Disponibilité de la semence	0.9469	0.76
Constante	-13.3761**	-2.22
Wald chi2(5) = 263.70
Prob > chi2 = 0.0000

Note : ***significatif au seuil de 1% **significatif à 5% *significatif à 10%

3.4.2. Adéquation d'ensemble du modèle

L'adéquation d'ensemble du modèle est appréciée par le test de chi2. L'adéquation d'un modèle permet de rendre compte de la pertinence du modèle spécifié et estimé. Le test de Wald utilise

la statistique de chi2, en posant H₀ : les coefficients associés aux variables explicatives sont simultanément nuls et H₁ : au moins un coefficient est diffèrent de zéro. Dans cette étude, la probabilité associée à la statique de chi2 est nulle, on rejette l'hypothèse nulle. Il existe au moins

une variable déterminante dans l'adoption des variétés améliorées du mil. Le modèle spécifié est donc adéquat dans son ensemble.

3.4.3. Significativité individuelle des coefficients du modèle

La méthode utilisée pour tester la significativité individuelle des coefficients du modèle est appréciée soit par le test de Student ou bien comparer la valeur de la probabilité de significativité de chaque coefficient au seuil de significativité (1%, 5% et 10%). L'analyse des coefficients estimés montre que cinq variables apparaissent significatives : l'accès au crédit, le revenu non agricole, la taille du ménage, l'âge du chef de ménage et l'appartenance à une organisation paysanne. Les variables : sexe, l'expérience dans la culture, l'alphabétisation, la superficie cultivée et la disponibilité de la semence n'affectent pas la probabilité d'adoption des semences améliorées du mil, même au seuil critique de 10%.

3.4.4. Prédiction sur le modèle Probit

La prédiction du modèle Probit évalue en pourcentage le nombre de fois que la valeur prédite de l'adoption correspond à sa valeur observée (Gourieroux, 1989). L'analyse de la prédiction vise à évaluer la qualité du modèle à prédire les probabilités (1 ou 0) de la variable adoption. Pour l'adoption (Y = 1), sur 33 valeurs prédites, on note 32 valeurs correctement prédites soit une capacité de prédiction de 96,96%. Pour l'évènement (Y = 0), on remarque que 14 valeurs sont biens prédites sur 17 prédictions, soit une précision de 82,35%. Les prédictions du modèle sur l'ensemble de l'échantillon est de 92%. Cette valeur est supérieure au seuil critique de 50%, qui est retenu comme une bonne prédiction. Nous pouvons conclure que le modèle prédit bien les deux probabilités (1 ou 0) d'adoption des semences améliorées du mil.

Classified	D	~D	Total
D	32	1	33
~D	3	14	17
Total	35	15	50

Source : Auteur à partir des données de l'enquête (2013), Note : D : Adoptant, ~D : Non adoptant

3.4.5. Facteurs explicatifs de l'adoption des variétés améliorées du mil ? Accès au crédit

L'accès au crédit est une variable qui favorise l'adoption des variétés améliorées du mil. Ce facteur détermine et influence positivement l'adoption (significatif au seuil de 5%). En effet, l'utilisation des nouvelles variétés nécessite l'achat de semences, d'engrais et une main-d'oeuvre importante et l'accès au crédit aide à lever ces contraintes en favorisant l'achat de ces variétés améliorées. Ce résultat est conforme aux résultats obtenus par Ouédraogo et al (2009) sur l'adoption et l'impact des variétés NERICA dans la région Ouest du Burkina Faso et celui de Sanou (2012) dans l'adoption des semences améliorées au Burkina Faso, qui disent que les producteurs qui obtiennent un montant de crédit important sont plus aptes à adopter les semences améliorées.

Le revenu non agricole est une variable d'intérêt de cette étude. Le coefficient de ce revenu étant négatif et significatif, on peut affirmer que le revenu non agricole a un impact négatif sur l'adoption des variétés améliorées du mil. Ceci signifie qu'un producteur ayant un revenu élevé non agricole, aura moins recourt aux variétés améliorées. Au Niger les activités agricoles ne dure que trois mois et combiné avec la faible productivité de la région de Tillabéri, les paysans exercent d'autres activités économiques pour subvenir aux besoins de leur famille. En effet, pour réduire le risque lié à l'incertitude, l'agriculture est relayée au second rang limitant ainsi le ménage à tout attachement aux innovations agricoles. Ce résultat est conforme à celui de l'étude de Germaine et Bokar (2001) sur l'adoption des variétés améliorées du niébé au Niger. Dans cette étude, ces auteurs concluent que les revenus extra-agricoles ne favorisent pas l'adoption des nouvelles variétés du niébé.

La taille du ménage joue un rôle déterminant dans l'adoption des semences améliorées du mil. Cette variable agit positivement sur la probabilité d'adoption (significatif au seuil de 5%). Les ménages de grande taille sont plus susceptibles d'adopter les variétés améliorées par rapport à ceux qui sont de petite taille. Les variétés améliorées requièrent une demande élevée en main d'oeuvre car elles exigent un suivi rigoureux, les intervalles de temps de sarclage très court, la surveillance contre l'attaque des ravageurs. Ce résultat est conforme à celui obtenu par Adéotie et al (2002) dans l'étude sur l'adoption des nouvelles technologies de niébé en Afrique de

l'Ouest, qui disent que les ménages de grande taille ont tendance à utiliser plus les variétés améliorées.

L'appartenance à une organisation paysanne est un facteur institutionnel qui affecte significativement et positivement l'adoption (significatif au seuil de 5%). Les OP jouent un rôle important dans la réduction de coût des nouvelles technologies et constituent aussi une caution morale pour l'accès au crédit auprès des institutions de microcrédits. Des précédentes études (Combary, 2013, et Mabah Tene et al., 2013) ont également souligné le fait que c'est généralement au sein d'organisations de producteurs et de groupes d'entraide que les exploitants agricoles discutent de leur activité avec leurs pairs, s'informent auprès d'eux, partagent mutuellement leurs expériences et échangent sur les nouvelles technologies et techniques de production. Les informations ainsi recueillies jouent un rôle important dans le processus d'adoption.

L'âge du chef de ménage joue un rôle déterminant dans l'adoption des variétés améliorées du mil. Cette variable est significative et positive sur la probabilité d'adoption (significatif au seuil de 10%). Cela veut dire que les paysans âgés (pour un niveau d'âge donné) sont plus enclins à adopter les variétés améliorées parce qu'ils ont plus d'expérience dans l'agriculture que les jeunes. Cette région est une région d'exode par excellence, presque tous les adultes ont séjourné vers les pays côtiers, ces personnes étant en contact avec l'extérieur, sont plus exposés aux informations sur les nouvelles technologies. Ce résultat est conforme à celui par Adéotie et al (2002), dans leurs études sur l'adoption de variétés améliorées du niébé en Afrique de l'Ouest pour le cas du Nigeria. Mais il est contraire aux études empiriques notamment celle de Germaine et Bokar (2001), qui disent que les jeunes sont plus réceptifs et plus aptes à acceptés l'innovation.

3.5. Résultats d'estimation des rendements.

Le tableau 4 présente les résultats de l'estimation des rendements sur la base de la variable de sélection qui est l'adoption.

Rendements	Coefficients	T-stat
Prosupficicultiha	1.9227***	15.06
Utilisatractanimal	1.1125	1.11
Accengrai	0.2253	0.18
Expérience	0.1819**	1.97
Tailm	-0.1785	-0.43
Constante	-2.9747	-1.01
Mills (lambda)	-0.6693	-0.41

Note : ***significatif au seuil de 1% **significatif à 5% *significatif à 10%

3.5.1. Significativité individuelle des coefficients

Il ressort de l'analyse des résultats que deux variables expliquent le rendement (tableau 4). Il s'agit de la superficie cultivée, qui est significative au seuil de 1% et l'expérience dans la culture du mil est significative au seuil de 5%. Cependant les variables utilisation de la traction animale, la taille du ménage, et l'accès à l'engrais ne sont pas significatives, même au seuil critique de 10%. Toutefois, notons que dans notre estimation, le coefficient estimé pour l'inverse de ratio de Mills est représenté par lambda. Ce coefficient est négatif et non significatif et même au seuil critique de 10%. Il n'existe pas donc de biais de sélection.

D'après les résultats de l'estimation des rendements, la superficie cultivée intervient comme facteur déterminant sur les rendements (significatif au seuil de 1%). Cette situation implique qu'un accroissement de la superficie cultivée entraine une hausse des rendements. Cette situation peut s'expliquer par le fait qu'une augmentation de la superficie cultivée entraine un accroissement de la production. Mais comme l'utilisation des variétés améliorées constitue une intensification agricole, si la production augmente plus que proportionnelle que la superficie

cultivée, cela peut entrainer une augmentation des rendements, toute chose égale par ailleurs. Il est donc nécessaire de rendre cette culture intensive.

Le nombre d'année d'expérience dans la culture du mil détermine et influence positivement le rendement (significatif au seuil de 5%). Les paysans plus expérimentés sont généralement, en mesure de mieux évaluer les avantages qu'on tire de l'utilisation des variétés améliorées, ce qui accroît leur rendement. L'expérience acquit avec le temps permet aux producteurs de mieux connaitre les semences à haut rendement, les dates de semis, la durée du sarclage et les cycles de sècheresse au Niger.

3.6. Effets marginaux de l'adoption des semences améliorées sur la productivité agricole

Il convient de voir dans quelle mesure un changement dans la valeur de chaque variable significative affecte la probabilité d'adoption. Cet impact a été appréhendé à travers le calcul des effets marginaux (tableau 5).

Adoption	dF/dx	T-stat
Age	0.0012*	1.68
Sexe	0.5260	1.58
Expérience	0.0009	0.94
L'alphabétisation	0.0014	0.13
Taille ménage	0.0224**	1.97
Superficie cultivée	.00165	0.71
Revenu non agricole	-2.57e-06*	-1.74
Accès au crédit	0.9905**	2.26
LAOP	0.4301**	2.00
Disponibilité de la semence	0.02179	0.76

Note : ***significatif au seuil de 1% **significatif à 5% *significatif à 10%

Parmi les variables significatives, nous avons l'âge, la taille du ménage, le revenu non agricole, l'accès au crédit et LAOP qui ont des effets marginaux significatifs dans le modèle d'adoption des semences améliorées. Il ressort que l'accès au crédit agricole augmente la probabilité d'adopter la variété améliorée de 0,9905. Ainsi pour un producteur qui reçoit un crédit agricole important, sa probabilité d'adopter une semence améliorée est proche de 1. La variable LAOP accroît aussi la probabilité d'adoption de 0,4301 cela veut dire qu'il faut orienter la vulgarisation des nouvelles technologies vers les organisations paysannes. Cependant la probabilité d'adoption diminuée quand le revenu non agricole s'accroît. Ceci est confirmé par la valeur négative de l'effet marginal de ce revenu. En effet, le signe négatif de l'effet marginal de cette variable et son degré de signification (10%) montre que cette technologie pourrait être abandonnée si le rendement reste faible.

En effet si la taille du ménage est un critère mis en évidence par la littérature pour expliquer les décisions individuelles d'adoption des nouvelles technologies, cette étude souligne que l'accroissement de la taille du ménage d'une unité n'augmente que de 0,0224 la probabilité d'adopter les variétés améliorées du mil. Le calcul des effets marginaux montre également plus le chef de ménage est âgé, la probabilité d'adopter les semences améliorées s'accroit de 0,0012. Les producteurs âgés sont prédisposés à adopter les semences améliorées du faite de leurs expériences que les producteurs moins âgés.

CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

Dans les pays en développement, les taux d'accroissement des rendements se sont ralentis de manière notoire et pour des produits majeurs. Le taux de croissance des rendements en céréales a chuté après les années de la révolution verte. Il est passé de 3,2% par an en 1960 à 1,5% en 2000 (FAO, 2012). Au Niger, la faiblesse des rendements est due non seulement aux sècheresses cycliques mais aussi surtout aux faibles niveaux d'adoption de technologie disponible. Les paysans ne disposent pas d'incitation économique suffisante pour mieux adopter les semences améliorées ou les techniques de culture qui augmentent le rendement. Une mauvaise infrastructure, un manque d'accès aux semences de qualité, des institutions faibles et des politiques envers les exploitants agricoles décourageantes a aussi créé d'immenses obstacles à l'adoption de nouvelles technologies et en particulier les variétés améliorées au niveau des exploitations.

L'étude s'était donnée pour objectif principal d'analyser les facteurs qui déterminent l'adoption des semences améliorées du mil au Niger. De façon spécifique, il était question de déterminer le rôle des facteurs socioéconomiques et institutionnels qui affectent l'adoption des variétés améliorées du mil et d'apprécier la productivité induite par l'adoption des nouvelles variétés à travers le rendement.

Les données utilisées sont issues d'une enquête réalisée auprès de 50 producteurs du mil dans la région de Tillabéri. Pour atteindre cet objectif, la méthode d'estimation à deux étapes de Heckman a été utilisée pour intégrer le risque de biais de sélection.

L'application de cette méthode nous a permis de mettre en évidence d'une part les principaux facteurs qui influencent l'adoption des semences améliorées du mil et d'autre part d'avoir l'effet de cette adoption sur les rendements. L'adoption des variétés améliorées est influencée par : l'âge du chef de ménage, la taille du ménage, l'accès au crédit, l'appartenance à une organisation paysanne, qui affectent positivement l'adoption. Le revenu non agricole est la seule variable qui affecte négativement l'adoption des variétés améliorées du mil. Ainsi, de façon générale, l'adoption des variétés améliorées du mil a induit une augmentation des rendements.

En plus ces résultats nous ont fourni des informations quant aux variables qui affectent le rendement, il s'agit de la superficie cultivée qui influence significativement le rendement et le nombre d'année d'expérience dans la culture du mil. Le coefficient de l'inverse du ratio de Mill

(lambda) pour les rendements des adoptants est négatif, ce qui implique l'absence de biais de sélection.

Au vu de tous ces résultats, il importe de faire quelques recommandations à l'endroit des différents acteurs intervenants dans le secteur agricole. A ce effet, il est recommandé à :

- L'Etat de mettre en place des politiques et mesures de soutien bien adaptées (subvention de la semence, bonne répartition des semences de qualités) visant à encourager les paysans a utiliser les variétés à haut rendement ;

- Renforcer les capacités des organisations paysannes qui sont des cadres d'information et d'échange d'expérience et orienter leurs actions à la diffusion et la vulgarisation des variétés améliorées ;

- Promouvoir et renforcer les entreprises semencières locales afin d'améliorer leurs capacités d'offre de semences de bonne qualité ;

Cependant cette étude comporte des limites, l'étude ne couvre qu'une région du pays, une étude couvrant toute les zones de production aurait permis de mieux cerner le processus d'adoption des semences améliorées du mil. Certaines variables comme les services de vulgarisation, la résistance de la semence n'ont pas été prisent en compte par manque d'information.

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ANNEXES

			^z	^P>\|z\|		^Rendmttha ^{Prosupficicultiha} ^{Utilisatractanimal} ^Exprience ^Tailm ^Accengrai ^_cons
^1.92271 ^1.112522 ^.1819724 ^-.1785141 ^.2253017 ^-2.974736	^.1276723 ^1.005524 ^.0923456 ^.4126237 ^1.238896 ^2.949352	^15.06 ^1.11 ^1.97 ^-0.43 ^0.18 ^-1.01	^0.000 ^0.269 ^0.049 ^0.665 ^0.856 ^0.313	^1.672477 ^-.8582688 ^.0009782 ^-.9872418 ^-2.202891 ^-8.755359	^Adoption ^Agechef ^Sexe ^Exprience ^Lalphachef ^Tailm ^{Prosupficicultiha} ^Revhormen ^Accscrdi ^LAOP ^dispSem ^_cons
^Coef. ^.0868776 ^3.692501 ^.0671749 ^.1032777 ^1.619099 ^.1192774 ^-.0001855 ^6.862668 ^3.357243 ^.9469853 ^-13.37616	^{Std. Err.} ^.0516141 ^2.339588 ^.0717993 ^.7912702 ^.8221708 ^.1686474 ^.0001066 ^3.038351 ^1.682396 ^1.242066 ^6.027023	^1.68 ^1.58 ^0.94 ^0.13 ^1.97 ^0.71 ^-1.74 ^2.26 ^2.00 ^0.76 ^-2.22	^0.092 ^0.115 ^0.349 ^0.896 ^0.049 ^0.479 ^0.082 ^0.024 ^0.046 ^0.446 ^0.026	^{[95% Conf.} ^-.0142841 ^-.8930061 ^-.0735491 ^-1.447583 ^.0076741 ^-.2112654 ^-.0003944 ^.90761 ^.0598084 ^-1.487419 ^-25.18891	^mills ^lambda
^-.6693853	^1.643981	^-0.41	^0.684	^-3.891529	^rho ^sigma

^{Probit model}
	^D
^Classified	^True ³² ³	^~D
. + - ^Total ^Classified ^{True D defined}	³⁵ + ^{if predicted Pr(D)}	¹ ¹⁴ ¹⁵
^Sensitivity ^Specificity ^{Positive predictive value} ^{Negative predictive value}		^Pr( +\| ^D) ^{Pr( -\|~D)} ^{Pr( D\|} +) ^Pr(~D\| -)
^False + ^{rate for true ~D} ^False + ^{rate for classified} +		^{Pr( +\|~D)} ^Pr( -\| ^D) ^Pr(~D\| +) ^{Pr( D\|} -)
^False - ^{rate for true D} ^{Correctly classified}

^Interval] ^2.172943 ^3.083313 ^.3629665 ^.6302135 ^2.653494 ^2.805887 ^.1880393 ^8.278009 ^.2078989 ^1.654139 ^3.230525 ^.4498202 ^.0000233 ^12.81773 ^6.654678 ^3.381389 ^-1.563411 ^2.552758

. ^{dprobit Adoption Agechef Sexe Exprience Lalphachef Tailm
Prosupficicultiha Revhormen Accscrdi LAOP dispSem}

Analyse des déterminants de l'adoption des semences améliorées au Niger. Cas du mil.

DEDICACES

REMERCIEMENTS

TABLE DES MATIERES

SIGLES ET ABREVIATIONS

LISTE DES TABLEAUX

RESUME

ABSTRACT

INTRODUCTION GENERALE

I. CADRE THEORIQUE

1.1. Innovation-Diffusion-Adoption

1.2. Innovation et Productivité agricole

1.3. Adoption de nouvelles variétés et productivité agricole

II. MODELE ECONOMETRIQUE

2.1. Les modèles d'analyse d'adoption d'une technologie

2.2. Modèle d'estimation

2.2.1. Présentation du modèle Probit

2.2.2. Présentation de la méthode à deux étapes de Heckman

2.3. Méthode de collecte des données

III. DEFINITION DES VARIABLES ET ANALYSE DES DONNEES

3.1. La spécification du modèle et définition des variables

3.2. Méthodes et outils d'analyse des données

3.3. Caractéristiques des producteurs enquêtés

3.4. Les déterminants de l'adoption des semences améliorées du mil 3.4.1. Résultats de l'estimation du modèle

3.4.2. Adéquation d'ensemble du modèle

3.4.3. Significativité individuelle des coefficients du modèle

3.4.4. Prédiction sur le modèle Probit

3.5. Résultats d'estimation des rendements.

3.5.1. Significativité individuelle des coefficients

3.6. Effets marginaux de l'adoption des semences améliorées sur la productivité agricole

CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

BIBLIOGRAPHIE

ANNEXES