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Publié parGuarinot Cochet Modifié depuis plus de 9 années
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Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech 1 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
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PLAN Introduction Cadre analytique Données Résultats et discussions Conclusions et recommandations Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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INTRODUCTION Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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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
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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 Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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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 Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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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)
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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 ? Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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CADRE ANALYTIQUE Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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Cadre analytique : modèle théorique Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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Cadre analytique : modèle théorique Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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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. Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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Cadre analytique : modèle empirique Variables Signe attendu Sexe Instruction+ Age+ Age²- Taille du ménage- Ratio de dépendance- Situation matrimoniale- Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech 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
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Zone d’étude 1 pays : le Bénin 11 Départements 21 Communes 42 Arrondissements Echantillons 475 exploitations agricoles MILIEU D’ETUDE
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RESULTATS ET DISCUSSIONS Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA)
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Situation de l’accès au crédit dans l’échantillon VariablesMinimumMaximum Demande (F CFA)127.500.000 Offre (F CFA)07.000.000 Accès (% des exploitations ayant eu accès)86,7 Rationnement (% des exploitations ayant été rationnées) 54,9 Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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Structure de l’échantillon VariablesEchantillon Pas d'accès au crédit Accès au crédit Test statistique Sexe (% d'hommes)90,1184,1391,022,9116* Situation matrimoniale (% de mariés)96,2193,6596,61,3053 Education formelle (% de oui)46,5334,9248,33,9322** Aphabétisation (% de oui)32,6331,7532,770,0259 Appatenance à un groupement de solidarité financière (% de oui) 79,5861,982,2813,9617*** Existence d'une IMF (% de oui)48,2131,7550,737,8859*** Formation par une IMF (% de oui)31,3736,5130,580,8912 Existence de garanti (% de oui)97,2698,4197,090,3606 Age (écart-type)44,05474 (11,5209)45,01587 (1,535298)43,90777 (0,5628295)0,7105 Nombre d'années d'expérience21,91983 (11,07947)25 (1,484689)21,44769 (0,5379416)2,3814** Taille du ménage10,80842 (6,604174) 13,4127 (1,069197)10,41019 (0,3046471)3,3979*** Revenu issu de la principale culture822838,5 (3050410)306150,8 (29875,05)905038,8 (164615,5)-1,4491 Superficie disponible10,22243 (13,52891)7,52380 (0,9870791)10,63609 (0,698596)-1,70 Ratio de dépendance 0,4716288 (0,2512013)0,429322 (0,0316175)0,478098 (0,0123616)-1,44 *** significatif au seuil de 1% (p< 0,01) ; ** significatif au seuil de 5% (p< 0,05) ; * significatif au seuil de 10% (p<0,10).
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Validation et qualité du modèle Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) Figure 1 : Courbe d’évaluation de la qualité prédictive du modèle
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Facteurs déterminant l’accès au crédit VariablesCoefficient Erreurs standard robustes zP>z[95% Conf.] GENRE0,14934280,48563550,310,758-0,8024853 MATRI0,70509750,702789910,316-0,6723454 AGE0,08070440,06043311,340,182-0,0377423 AGE²-0,00080140,0006322-1,270,205-0,0020404 TAILL-0,0650782***0,018886-3,450,001-0,102094 CULTR-0,31531140,2861656-1,10,271-0,8761856 GRPMT0,7377008**0,34014582,170,030,0710273 EDUC0,39234770,30630461,280,2-0,2079984 IMF0,5533518*0,30012671,840,065-0,0348858 FORM-0,46405580,3065935-1,510,13-1,064968 REVEN0,000000965***3,21E-0730,0030,000000335 GARAN-0,41706561,167633-0,360,721-2,705583 SUP-0,00739160,013126-0,560,573-0,0331182 RDEP-0,1374030,6338801-0,220,828-1,379785 Constante-0,57757971,508703-0,380,702-3,534584 Wald Khi-deux (ddl)42,51(14) *** Pseudo R20,1179 Aire sous la courbe ROC0,7247 Nombre d'observations459 *** significatif au seuil de 1% (p< 0,01) ; ** significatif au seuil de 5% (p< 0,05) ; * significatif au seuil de 10% (p<0,10).
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Analyse des effets marginaux VariablesCoefficient Erreurs standard zP>z [95% Conf.] [C.I.]X GENRE0,010,040,290,77-0,070,090,90 MATRI0,070,090,800,42-0,100,240,97 AGE0,010,001,330,190,000,0244,09 AGE20,00 -1,250,210,00 2074,05 TAILL-4,95 E-3***0,00-3,390,00-0,010,0010,82 CULTR-0,020,02-1,070,28-0,070,020,55 GRPMT0,06*0,041,770,08-0,010,140,80 EDUC0,030,021,310,19-0,010,070,46 IMF0,04*0,021,930,050,000,080,48 FORM-0,040,03-1,400,16-0,090,020,31 REVEN7,35 E-8***0,003,910,00 822838,0 GARAN-0,030,06-0,420,67-0,150,100,97 SUP0,00 -0,570,570,00 10,27 RDEP-0,010,05-0,220,83-0,110,080,48 *** 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
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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
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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 Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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24 Merci pour l’attention Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA) - Gembloux Agro Bio Tech
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