Transcript Contribution de la filière riz à l*économie nationale

Analyse des déterminants de l’accès
au crédit des exploitations agricoles
au Bénin
Par
SOSSOU Comlan Hervé, DOGOT Thomas, ADJOVI Gildas,
LEBAILLY Philippe & COULIBALY Ousmane
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
1
PLAN
Introduction
Cadre analytique
Données
Résultats et discussions
Conclusions et recommandations
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
INTRODUCTION
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
Situation du financement agricole au
Benin
Malgré toute son importance dans la
réduction de la pauvreté, les populations
agricoles n’ont pas accès ou ont un accès
difficile aux services financiers.
Exclusion ou faible prise en compte du
secteur agricole par les banques ou les
institutions financières classiques
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
Problème (1 sur 2)
Agriculture: 75% de la population totale,
29,89% du PIB en 2008 et 80% des
devises d’exportation (PSRSA, 2011)
Accroissement de la productivité identifié
comme premier facteur d’amélioration
des performances du secteur
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Problème (1 sur 2)
Sans adoption d’innovations technologiques
éprouvées, pas d’accroissement de
productivité (Kodjo et al., 2003)
Adoption des innovations impossible sans
mise en place d’un financement diversifié et
adapté aux besoins des producteurs
agricoles
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Objectif
Analyser les facteurs qui déterminent
l’accès au crédit des exploitations
agricoles
Deux principales questions:
Qui peut avoir de crédit et qui peut ne pas avoir ?
 Pourquoi lorsque plusieurs exploitations postulent pour
un prêt, certaines le reçoivent et d’autres non ?

Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA)
Objectif
Analyser les facteurs qui déterminent l’accès
au crédit des exploitations agricoles:
 Qui
peut avoir de crédit et qui peut ne pas avoir ?
 Pourquoi lorsque plusieurs exploitations postulent
pour un prêt, certaines le reçoivent et d’autres
non ?
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CADRE ANALYTIQUE
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
Cadre analytique : modèle
théorique
Phénomène à modéliser: accès au crédit (ACCES)
des exploitations agricoles.
Soient 𝐴𝑖 , variable binaire = accès ou non 𝑖 (𝑖 =
1, … , 𝑁) avec 𝐴𝑖 = 1 𝑠𝑖 𝑎𝑐𝑐è𝑠 𝑒𝑡 0 𝑠𝑖 𝑛𝑜𝑛 et 𝐴∗𝑖
une variable latente associée à 𝐴𝑖 .
𝐴∗𝑖
= 𝛼+
𝑗
𝑗=1 𝛽𝑗 𝑋𝑖𝑗
+ 𝜀𝑖 .
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Cadre analytique : modèle
théorique
𝐴𝑖 = 1 𝑠𝑖
𝐴𝑖 = 0 𝑠𝑖
∗
𝐴𝑖
𝐴∗𝑖
>0
≤0
𝑃 𝐴𝑖 = 1 = 𝑃 𝜀𝑖 > − 𝛼 +
𝑗
𝑗=1 𝛽𝑗 𝑋𝑖𝑗
= 𝑃 −𝜀𝑖 ≤
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Cadre analytique : modèle
théorique
Suivant nature (normale ou logistique) de la
distribution de f, estimation = modèle probit
binomial ou logit binomial.
Trois raisons :
variable expliquée qualitative et dichotomique,
 variables explicatives pas normalement distribuées, les
estimateurs du modèle Logit sont plus robustes
(Tapsoba, 2007 ; Yabil, 2013),
 modèles Logit permettent des calculs simples.

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Cadre analytique : modèle
empirique
Signe
attendu
Variables
Sexe
Instruction
+
Age
+
Age²
-
Taille du ménage
-
Ratio de dépendance
-
Situation matrimoniale
-
Variables
Signe
attendu
Appartenance à un
groupement de solidarité
financière
+
Production de cultures de
rente
+
Revenu
+
Formation par une IMF
+
Existence d’une IMF
+
Existence de garantie
+
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DONNEES
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
MILIEU D’ETUDE
Zone d’étude
1 pays : le Bénin
 11 Départements
 21 Communes
 42 Arrondissements

Echantillons

475 exploitations agricoles
RESULTATS ET DISCUSSIONS
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA)
Situation de l’accès au crédit dans
l’échantillon
Variables
Minimum
Maximum
Demande (F CFA)
12
7.500.000
Offre (F CFA)
0
7.000.000
Accès (% des exploitations ayant eu accès)
86,7
Rationnement (% des exploitations ayant
été rationnées)
54,9
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Structure de l’échantillon
Echantillon
Pas d'accès au
crédit
Accès au crédit
Test
statistique
Sexe (% d'hommes)
90,11
84,13
91,02
2,9116*
Situation matrimoniale (% de mariés)
96,21
93,65
96,6
1,3053
Education formelle (% de oui)
46,53
34,92
48,3
3,9322**
Aphabétisation (% de oui)
32,63
31,75
32,77
0,0259
Appatenance à un groupement de
solidarité financière (% de oui)
79,58
61,9
82,28
13,9617***
Existence d'une IMF (% de oui)
48,21
31,75
50,73
7,8859***
Formation par une IMF (% de oui)
31,37
36,51
30,58
0,8912
Existence de garanti (% de oui)
97,26
98,41
97,09
0,3606
Variables
Age (écart-type)
44,05474 (11,5209)
Nombre d'années d'expérience
21,91983 (11,07947)
Taille du ménage
10,80842 (6,604174)
Revenu issu de la principale culture
822838,5 (3050410)
306150,8 (29875,05)
905038,8 (164615,5)
-1,4491
Superficie disponible
10,22243 (13,52891)
7,52380 (0,9870791)
10,63609 (0,698596)
-1,70
0,4716288 (0,2512013) 0,429322 (0,0316175) 0,478098 (0,0123616)
-1,44
Ratio de dépendance
45,01587 (1,535298) 43,90777 (0 ,5628295)
25 (1,484689)
0,7105
21,44769 (0,5379416)
2,3814**
13,4127 (1,069197) 10,41019 (0,3046471)
3,3979***
*** significatif au seuil de 1% (p< 0,01) ; ** significatif au seuil de 5% (p< 0,05) ; * significatif au seuil de 10% (p<0,10).
Validation et qualité du modèle
Figure 1 : Courbe d’évaluation de la qualité prédictive du modèle
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA)
Facteurs déterminant l’accès
au crédit
Variables
Coefficient
Erreurs standard
robustes
z
P>z
[95% Conf.]
GENRE
MATRI
AGE
AGE²
TAILL
CULTR
GRPMT
EDUC
IMF
FORM
REVEN
GARAN
SUP
RDEP
Constante
0,1493428
0,7050975
0,0807044
-0,0008014
-0,0650782***
-0,3153114
0,7377008**
0,3923477
0,5533518*
-0,4640558
0,000000965***
-0,4170656
-0,0073916
-0,137403
-0,5775797
0,4856355
0,7027899
0,0604331
0,0006322
0,018886
0,2861656
0,3401458
0,3063046
0,3001267
0,3065935
3,21E-07
1,167633
0,013126
0,6338801
1,508703
0,31
1
1,34
-1,27
-3,45
-1,1
2,17
1,28
1,84
-1,51
3
-0,36
-0,56
-0,22
-0,38
0,758
0,316
0,182
0,205
0,001
0,271
0,03
0,2
0,065
0,13
0,003
0,721
0,573
0,828
0,702
-0,8024853
-0,6723454
-0,0377423
-0,0020404
-0,102094
-0,8761856
0,0710273
-0,2079984
-0,0348858
-1,064968
0,000000335
-2,705583
-0,0331182
-1,379785
-3,534584
Wald Khi-deux (ddl)
42,51(14) ***
Pseudo R2
0,1179
Aire sous la courbe ROC
0,7247
Nombre d'observations
459
*** significatif au seuil de 1% (p< 0,01) ; ** significatif au seuil de 5% (p< 0,05) ; * significatif au seuil de 10% (p<0,10).
Analyse des effets marginaux
Variables
Coefficient
Erreurs
standard
z
P>z
[95%
Conf.]
[C.I.]
X
GENRE
MATRI
AGE
AGE2
TAILL
CULTR
GRPMT
EDUC
IMF
FORM
REVEN
GARAN
SUP
RDEP
0,01
0,07
0,01
0,00
-4,95 E-3***
-0,02
0,06*
0,03
0,04*
-0,04
7,35 E-8***
-0,03
0,00
-0,01
0,04
0,09
0,00
0,00
0,00
0,02
0,04
0,02
0,02
0,03
0,00
0,06
0,00
0,05
0,29
0,80
1,33
-1,25
-3,39
-1,07
1,77
1,31
1,93
-1,40
3,91
-0,42
-0,57
-0,22
0,77
0,42
0,19
0,21
0,00
0,28
0,08
0,19
0,05
0,16
0,00
0,67
0,57
0,83
-0,07
-0,10
0,00
0,00
-0,01
-0,07
-0,01
-0,01
0,00
-0,09
0,00
-0,15
0,00
-0,11
0,09
0,24
0,02
0,00
0,00
0,02
0,14
0,07
0,08
0,02
0,00
0,10
0,00
0,08
0,90
0,97
44,09
2074,05
10,82
0,55
0,80
0,46
0,48
0,31
822838,0
0,97
10,27
0,48
*** significatif au seuil de 1% (p< 0,01) ; ** significatif au seuil de 5% (p< 0,05) ; * significatif au seuil de 10% (p<0,10).
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
Conclusion
 Déterminants de l’accès ou non des exploitations
agricoles au crédit ont été identifiés et analysés.
 Taille des ménages, proximité des IMF, appartenance
à un groupement de solidarité financière et revenu
sont ces facteurs.
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
Conclusion (suite)
 Analyse des effets marginaux: amélioration de la
proximité des IMF et appartenance à un
groupement de solidarité financière peuvent
augmenter significativement l’accès au crédit.
 Recommandations:
 amélioration du taux de couverture des IMF présentes
au Bénin
 Sensibilisation des exploitants agricoles à la formation
et/ou l’adhésion à des groupements de solidarité
financière
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Merci pour l’attention
Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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