Les déterminants du développement de la production cotonnière dans la zone SOFITEX

Revue de littérature: Théories de la modélisation des rendements agricoles

Marc Nerlove fut le premier à développer en 1956 et 1958 une théorie que l’on connaît sous le nom de « the Nerlovian models of supply response » qui a permis d’expliquer la réaction des producteurs agricoles américains face aux changements perpétuels des prix des récoltes, des politiques macroéconomiques et bien d’autres facteurs. Pour élaborer sa théorie, Nerlove part de deux constats classiques:

• Les producteurs réagissent par rapport aux prix actuels sur le marché. Habituellement, les prix observés sont les prix du marché ou les prix effectifs des producteurs après la récolte alors que les décisions de production doivent être basées sur les prix escomptés que des agriculteurs projettent plusieurs mois avant la récolte. En raison du décalage temporaire qui intervient dans le processus de production agricole, modéliser la formation des anticipations est ainsi une importante question pour analyser l’offre du secteur agricole.
• Les quantités observées peuvent différer des quantités désirées en raison du retard d’ajustement dans la réal location des facteurs. Quand le prix du produit change, plusieurs années peuvent s’écouler avant que les producteurs ne puissent ajuster leur production ordinaire désirée au nouveau prix.

Les travaux de Marc Nerlove ont joué un rôle prépondérant et ont apporté un souffle nouveau à la modélisation de l’offre du secteur agricole face aux risques y afférents et bien d’autres facteurs (tels que les politiques macroéconomiques, les politiques commerciales, les changements technologiques, les aléas climatiques, etc.). Les études empiriques de ces modèles ont permis aux agroéconomistes (surtout américains) de développer les outils adéquats de politiques agricoles. Ceci a considérablement amélioré le rôle du secteur agricole dans le développement économique et a mis en relation l’Etat et les producteurs à travers les politiques macroéconomiques et commerciales. Cependant, la réaction de l’offre du secteur agricole aux mouvements des prix a été l’objet de longues et vigoureuses discussions se référant au traitement classique de l’élasticité de l’offre de long terme de Nerlove (1958) pour le blé, le coton, et le maïs aux Etats-Unis (Askari et Cumings, 1976). L’estimation des élasticités d’offre (de court et long terme) varie largement d’une culture à l’autre, et d’une région à l’autre. Ceci a conduit certains auteurs à dire que les modèles «Nerloviens »sont inadéquats pour décrire la réaction de long terme (Voir Binswanger, Braulke, Diebold et Lamb). Binswanger (1989) souligne que la politique agricole de l’ajustement structurel de long terme peut ne pas être discernable avec l’analyse de la régression, particulièrement dans les modèles avec un retard structurel comme c’est le cas dans les modèles Nerloviens. Dans «policy intervention and supply response : the British potato making scheme in retrospect », A. Lioyd, C. Morgan et J. Rayner soulignent que dans un marché sur lequel la décision des producteurs est contrainte par des opérations de quotas sur la terre, d’excès de politiques de taxation, la validité de la spécification du modèle Nerlovien n’est plus certaine. Quelques années plus tôt, Jennings (1981), Enner et White (1989) démontraient le même résu Itat. Enner et White (1989) proposent une spécification alternative du modèle Nerlovien qui exploite utilement la présence du contrôle des sols et le maintien de l’environnement dans la modélisation des superficies et des rendements. Spécifiquement, les plantations sont divisées en deux: celles qui respectent le quota et celles qui dépassent le quota imposé. En général, l’excès de cultures sur la terre s’opère avec un faible coût d’opportunité. Ceci a permis de segmenter le modèle en tenant compte du fait que des producteurs vont agir différemment les uns des autres et par rapport aux variables politiques et aux signaux du marché. Dans ce contexte de marché, la taxation pour l’excès de cultures sur la terre leur est prohibitive contrairement aux autres (ceux qui respectent les quotas) qui ne manifestent aucune réaction. Cette flexibilité est clairement avantageuse pour une compréhension de la décision de mise en culture des terres.

Beaucoup d’autres auteurs, particulièrement dans les études d’assurance des producteurs face aux différents risques liés à la production (surtout la pluviométrie), ont suggéré plusieurs approches pour mesurer les rendements agricoles. Dans « developping based-rainfall indexinsurance in Morocco, 1999 » Barakat et Handoufe distinguent deux types de risques qui affectent les rendements agricoles: le risque systémique dû aux facteurs non maîtrisables tels que la pluie, l’érosion et le risque spécifique qui peut provenir par exemple de la mauvaise utilisation des intrants chimiques, la mécanisation, les mauvaises semences, etc. Cependant, les résultats trouvés montrent que seul le risque systémique affecte de façon significative les rendements agricoles. Le risque spécifique quant à lui est contrôlable, et n’a pratiquement pas d’effet sur les rendements.

Théories et travaux empiriques

Mamadou Camara en 2013 à l’Université du Sud Toulon-Var a effectué une étude dont le thème était « L’analyse des facteurs intluants la production de coton en Afrique de l’Ouest. »Son travail consistait à faire le point de l’évolution de la production de coton depuis 1980 et à déterminer les facteurs influents la production de coton en Afrique de l’Ouest. Son objectif était de faciliter la compréhension et la connaissance des partenaires techniques et financiers, ainsi que les gouvernements et autres acteurs, pour l’élaboration des politiques appropriées pour un accompagnement efficace et efficient des différents pays de la région dans la filière.

Il a donc effectué une analyse comparative des variables qui expliquent la production de coton en Afrique de l’Ouest, pour pouvoir faire une distinction entre les pays, dans l’optique de les classer en termes de performance de leur capacité de production (grand, moyen ou petit producteur). Cette stratégie lui permettra ainsi de savoir, en fonction des tendances dégagées, si cela est nécessaire que les différents pays de son échantillon continuent à faire de la culture du coton une activité majeure dans leur secteur primaire, sachant que ces pays ont tous une économie dominée par l’agriculture. Pour cela, une modélisation en données de panel a été utilisée. Cette analyse s’est basée sur les 30 dernières campagnes de la production de coton en Afrique de l’Ouest.

Les variables explicatives retenues étaient la main d’œuvre journalière, le prix d’achat du kilogramme de coton graine, la superficie cultivée en coton, le rendement par hectare et la pluviométrie annuelle; avec comme variable à expliquer la production de coton graine. A travers son analyse descriptive, il a abouti à la classification selon laquelle les pays d’Afrique de l’Ouest qui ont une variation de la production au-dessus de la moyenne sont le Burkina Faso, le Bénin, la Côte d’Ivoire, le Ghana, le Mali, le Nigéria et le Togo et ceux qui sont en dessous de la moyenne, le Niger, le Sénégal, la Gambie, la Guinée Conakry et la Guinée Bissau.

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Table des matières

Introduction Générale
Contexte et Justification
Objectifs
Hypothèses
Chapitre 1: Cadre de l’étude
1) Présentation de la filière coton
II) Présentation de la SOFITEX
II.1) Présentation de la direction du développement de la production
II.2) Présentation de la zone SOFITEX
Chapitre Il : Les déterminants du développement de la production cotonnière dans la zone SOFITEX : Approche théorique
1) Revue de littérature: Théories de la modélisation des rendements agricoles
II) Théories et travaux empiriques
Chapitre III : Les déterminants du développement de la production cotonnière dans la zone SOFITEX : Approche Méthodologique
1) Présentation de la source des données
U) Méthode de collecte des données de production
1.2) Le dispositif de collecte de données
II) Présentation des variables de l’étude
II.1) Définition des variables
II.2) Dictionnaire des variables
III) Méthode d’analyse des données
IIU) Analyse descriptive et bivariée
III.2) Analyse explicative
111.3) Pratique d’enquête
Chapitre IV: Les déterminants du développement de la production cotonnière dans la zone SOFITEX : Analyse descriptive et Analyse économétrique
1) Analyse descriptive
1.1) Description générale des variables
1.2) Analyse bivariée
II) Analyse explicative
II. 1) Estimation du modèle
11.2) Validation du modèle
III) Interprétation des résultats
Chapitre V : Les déterminants du développement de la production cotonnière dans la zone SOFITEX : Approche qualitative
1) Plan de sondage
1.1) Objectifs de l’enquête
1.2) Echantillonnage et collecte des données
1.3) Analyse des données
II) Résultats de l’enquête
II.1) Description générale de l’échantillon
11.2) Etude du lien entre quelques variables
II.3) Discussions
Conclusion Générale

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