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

1.1.21 IV.1.2. Définition des variables et effet théorique attendu

Variable expliquée :

ADOPTION : il s'agit d'une variable dichotomique, soit le producteur adopte la certification soit il ne l'adopte pas.

Variables explicatives :

AGE : il s'agit de l'âge du producteur mesuré en nombre d'année. C'est une variable continue donc le signe ne peut être conclu à l'avance car sujet à des résultats contradictoire.

SEXE : il s'agit d'une variable qualitative binaire mesurant le genre du producteur. Le signe positif est attendu.

NIVETUD : il s'agit du niveau d'étude de l'exploitant. C'est une variable binaire donc le signe positif est prédit car l'éducation favorise l'adoption d'une innovation.

ACCMARCH : il s'agit de la possibilité de l'exploitant d'avoir accès au marché. On s'attend à un signe positif car la possibilité pour un producteur d'avoir accès au marché est primordiale.

OP : il s'agit de l'appartenance du producteur à une organisation paysanne

SENSIB : Il s'agit si le producteur à été sensibilisé sur l'innovation ou pas. Le signe positif est positif car on pense que la sensibilisation des producteurs sur une nouvelle innovation augmente leur probabilité d'adopter.

A partir de là on peut obtenir l'équation 3 suivante :

Ou : Y : groupe du producteur (1=producteur certifié, 0=producteur non certifié), X_1 : Age du producteur (en années), X₂ : sexe du producteur (1=féminin, 2=masculin), X₃ : le niveau d'étude du producteur, X₄ : la possibilité de l'exploitant d'avoir accès au marché, X₅ :l'appartenance du producteur à une organisation paysanne(0=membre d'une op, 1=n'appartient pas à une op), X₆ :la superficie de l'exploitation (en hectare), X₇ : la sensibilisation(0=le producteur a été sensibilisé, 1=le producteur n'a pas été sensibilisé), A partir de l'équation 3 ci-dessus nous pouvons dériver P comme suit :

L'équation (4) représente la fonction de probabilité logistique cumulative. En la généralisant à chaque observation, Pi est la probabilité que le producteur i adopte la certification et 1-Pi la probabilité que le producteur i n'adopte pas la certification. A partir de cette notation, le Logit est tout simplement le logarithme naturel du ratio ODDS en faveur de l'adoption de la certification par le producteur i, ce qui est encore le ratio de la probabilité que le producteur i adoptera la certification sur la probabilité qu'il ne l'adoptera pas.

Les exponentiels du coefficient de pente â_k associé à chaque variables explicatives sont interprétés comme le ratio ODDS (OR) d'adoption de la certification pour chaque variables explicatives. En général, comme les ratios ODDS du modèle Logit sont juste les exponentiels des coefficients estimés â_k un coefficient positif va indiquer un (OR>1) tandis qu'un coefficient négatif va indiquer un (OR<1). Généralement l'expression désigne l'inverse du ratio ODDS qui est calculé pour faciliter l'interprétation des variables avec des coefficients négatifs.