6.1.4 3.1.2. Evolution graphique des
variables
6.1.5 3.1.2.1. Evolution de la
production de l'igname et de la superficie emblavée
La figure 2 présente l'évolution de la
production de l'igname et de la superficie emblavée dans le
département du Borgou pendant la période allant du 1er
trimestre de l'année 2010 au dernier trimestre de 2018. Il n'est pas
observé une grande variation dans les séries. Il y a un genre de
pallier ou de bosses dans les données de production. En effet, les deux
courbes évoluent sensiblement de façon parallèle durant la
période de 2010 à 2018. De 2010 au dernier trimestre de
l'année 2012, on note une légère tendance à la
hausse. La production de l'igname ainsi que la superficie emblavée vont
connaitre un déclin en 2013 avant de grimper de façon
exponentielle jusqu'à atteindre leurs points culminants respectifs
pendant le 4ème trimestre de l'année 2014. Les deux
courbes connaitront par la suite une tendance à la baisse jusqu'en
2018.
Figure 2 : Evolution de la production de l'igname
et de la superficie emblavée
Source : Etabli par les auteurs, 2020
6.1.6 3.1.2.2. Evolution de la
pluviométrie
Le Borgou a connu d'importantes fluctuations
pluviométriques dans le temps. En effet, du 1er trimestre
2010 au dernier trimestre 2015, on note, de façon globale, une tendance
à la baisse et une oscillation de la hauteur des pluies. Par contre,
à partir de 2016, elle (la hauteur des pluies) devient de plus en plus
importante au fur et à mesure que les années évoluent.
Elle a atteint son seuil maximal au troisième trimestre de
l'année 2010 avec une estimation de 316,3175169 mm.
Figure 3 : Evolution de la
pluviométrie
Source : Etabli par les auteurs, 2020
6.1.7 3.1.2.3. Evolution du prix aux
producteurs
Le prix aux producteurs a connu une évolution
saisonnière sur toute la période de l'étude. Le prix
maximum estimé à 283 F CFA a été obtenu pendant le
troisième trimestre de l'année 2015, le prix le plus bas
estimé à 136 F CFA a été obtenu au quatrième
trimestre de 2012.
Figure 4 : Evolution du prix aux
producteurs
Source : Etabli par les auteurs, 2020
6.1.8 3.2. Analyse
explicative
6.1.9 3.2.1. Analyse de la
saisonnalité
Les données entrant en jeu dans cette étude sont
infra-annuelles (trimestrielles). Il est donc primordial de faire le test de
saisonnalité et, au cas où on détecterait une
éventuelle saisonnalité, procéder à leur
désaisonnalisation. Les résultats du test de saisonnalité
sont consignés dans le tableau suivant :
Tableau 4 : Résultats de l'analyse de la
saisonnalité des séries
|
Variables
|
p-value
|
Type de modèle
|
F-test (%)
|
Saisonnalité
|
|
LPROD_IGN
|
0,0771
|
Additif
|
68,17
|
Absence de saisonnalité
|
|
LCROI_DEMO
|
0,7064
|
Additif
|
65,05
|
Absence de saisonnalité
|
|
LHAUT_PLUIE
|
0,525
|
Additif
|
94,86
|
Absence de saisonnalité
|
|
LPRIX_PROD
|
0,2305
|
Additif
|
0,00
|
Présence de saisonnalité
|
|
LSUP_EMB
|
0,766
|
Additif
|
98,36
|
Absence de saisonnalité
|
Source : Etabli par les auteurs, 2020
Au seuil de 5%, la régression pour chaque variable, de
l'écart-type sur la moyenne révèle que le schéma
à utiliser pour tester la saisonnalité de ces séries, est
celui de type additif. Les tests effectués montrent qu'à
l'exception du prix aux producteurs, toutes les quatre (4) autres variables ne
présentent aucun aspect saisonnier. Nous avons donc
procédé à la désaisonnalisation de la série
« prix aux producteurs ». Ainsi, nous utiliserons pour la
suite de notre analyse, les variables LProd_ign, LCroi_demo, LHaut_pluie,
LSup_emb et LPrix_prod_sa (série désaisonnalisée).
La figure ci-après montre l'allure de la série
désaisonnalisée LPrix_prod_sa
Figure 5 : Allure de la série
« Prix aux producteurs » après
désaisonnalisation
Source : Etabli par les auteurs, 2020
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