Impact de de la certification Rainforest Alliance sur les petits producteurs de cacao a la périphérie de la réserve de biosphere du Dja au Cameroun

CHAPITRE IV :

LES DÉTERMINANTS DE L'ADOPTION DE LA CERTIFICATION RAINFOREST ALLIANCE

Ce chapitre fait le point des différentes étapes qui nous ont permis d'opérationnaliser notre deuxième question de recherche  à savoir : Quels sont les facteurs qui encouragent l'adoption de la certification Rainforest Alliance par les petits producteurs de cacao autour de la réserve du Dja.

Nous présenterons en (IV.1) notre cadre méthodologie avant de présenter les résultats (IV.2).

1.1.19 IV.1. CADRE MÉTHODOLOGIQUE

Dans cette section, nous présenterons successivement, la spécification du modèle Logit ainsi que les variables de notre modèle.

1.1.20 IV.1.1. Spécification du modèle Logit dichotomique

Les données utilisées sont les mêmes qu'au chapitre II. Elles concernent 100 producteurs parmi lesquelles 44 producteurs certifiés.

Plusieurs études empiriques ont étudié l'adoption des innovations agricoles. Diverses méthodes d'analyse ont été appliquées dont notamment l'utilisation de modèles économétriques SOTAMENOU .J, (2011) ; PARROT. L. et al, (2009). Trois sont fréquemment utilisés pour analyser l'adoption des nouvelles innovations technologies agricoles : Les modèles de probabilité linéaire, de Logit et de Probit.

Notre analyse concerne les facteurs qui expliquent l'adoption de la certification Rainforest par les producteurs de cacao autour de la réserve de biosphère du Dja. La décision d'adoption de l'innovation étant dichotomique^10(*); le producteur peut décider d'utiliser ou non la technologie.

L'adoptant a été défini comme le producteur qui accepte d'entrer dans le processus de certification indépendamment de la quantité. La décision d'adopter est considérée comme variable dépendante qualitative dans une régression dont la valeur est 0 ou 1 et qui dépend des caractéristiques de l'adoptant. 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 socioéconomiques du décideur.

Un modèle Logit a été utilisé pour analyser Les données collectées pour cette deuxième partie grâce au logiciel SPSS (Statistical package for social sciences) version 20 (SPSS 2014).

Généralement, une étude qui a pour but d'analyser l'influence de plusieurs variables explicatives sur une variable dépendante qualitative (avec 2 possibilités telles que « adoption » ou « non adoption ») ne marche pas avec le model de probabilités linéaires à cause de ses faiblisses (Les erreurs ne sont pas distribuées selon une loi normale, les variances ne sont pas constantes pour chaque valeur de Xi et les probabilités qui sortent de l'intervalle [0-1]). Donc pour de telles études, la littérature économétrique suggère 2 modèles alternatifs : le model Logit et le model Probit qui sont estimés par la méthode maximum de vraisemblance (MLE) WOOLDRIDGE J M., (2009.).

Dans cette étude, le modèle Logit est plus approprié parce qu'on utilise un échantillon de faible taille (N=100) ce qui nous permet de calculer les probabilités nécessaires pour interpréter chaque variables explicatives. De plus l'un des avantages de l'utilisation du modèle Logit est qu'on peut associer dans le model à la fois plusieurs variables explicatives qui sont quantitatives et qualitatives WOOLDRIDGE J M., (2009.). Les données pour cette hypothèse contiennent des variables explicatives qui sont continues et qualitatives donc le modèle Logitest plus approprié pour analyser les déterminants de la certification Rainforest Alliance par les petits producteurs de cacao à la périphérie de la réserve du Dja.

Dans le modèle Logit on prédira le Logit qui est le log naturel du ratio ODDS d'avoir une des deux décisions (« adoption » ou « non adoption » de la certification) en dénotant P la probabilité de prendre une telle décision en fonction d'une variable explicative X, la formulation mathématique du modèle Logit est exprimée dans l'équation(1) comme :

De manière équivalente on peut dériver P de l'équation (1) comme suit :

(2)

Ou : P est la probabilité prédite que l'évènement se réalise (adoption de la certification),1-Pla probabilité prédite que l'évènement ne se réalise pas (non adoption de la certification), X la variable explicative représentant les différent facteurs qui influencent la décision du paysan d'adopter ou non la certification, Y est la variable dépendante désignant l'adoption ou non de la certification par le paysan, Exp est la fonction exponentielle, á est l'intercepte et â est le coefficient de pente. Le côté gauche de l'équation (1) ci-dessus représente le ratio ODDS et le modèle est appelé modèle LogitWOOLDRIDGE J M., (2009.).

* ¹⁰ Le producteur peut décider d'utiliser ou non l'innovation