Martial BINDOUMOU CAMEROUN UNITED NATIONS UNIVRESITY-INSTITUTE FOR NATURAL RESSOURCES IN AFRICA (UNU-INRA) UNU-INRA HOME-BASED SCHOLARS PROGRAMME CHANGEMENT CLIMATIQUE ET AJUSTEMENT DYNAMIQUE DANS L’ AGRICULTURE : LE CAS DU CAMEROUN Par Martial BINDOUMOU Université Catholique d’Afrique Centrale Catholic University of Central Africa CAMEROUN

CONTENT Motivation Objectifs et Questions de recherche Hypothèses Approches méthodologiques Données Résultats Conclusion

Sécurité alimentaire et Autosuffisance alimentaire I-MOTIVATION(1) Secteur agricole: un secteur vital et vecteur de croissance et développement du Cameroun. Sécurité alimentaire et Autosuffisance alimentaire Secteur agricole: 60% de la population active Secteur agricole contribue à hauteur de 20% à la formation du PIB Exportations des produits agricoles: 40% des exportations totales hors pétrole(Institut National de la Statistique, 2013)

Changements climatiques I-MOTIVATION(2) Changements climatiques Instabilité de la pluviométrie Désorganisation du calendrier agricole et baisse de la productivité agricole: Menace sérieuse pour les exploitants agricoles et défi majeur pour le gouvernement Modèles de Résilience ou adaptation à la variabilité et aux changements climatiques: importance croissance

I-MOTIVATION(3) Kelly et al.(2005), limiter les effets des changements climatiques Atténuation: réduction des gaz à effets de serres Adaptation: Changement de comportement et réalisation des investissements en capital physique et humain Coûts d’ajustement importants: 1- Coûts d’ajustement des facteurs quasi-fixes aux variations des prix relatifs; 2-Coûts d’ajustement aux changements climatiques: différence entre le profit ou bien-être lorsque l’information courante est complète sur les changements climatiques et le profit ou bien-être enregistré lorsque l’information courante est incomplète.

II-QUESTIONS ET OBJECTIFS Q1-y a-t-il un lien entre les variations climatiques et la productivité(revenu) agricole au Cameroun? Q2-Comment les anticipations des agriculteurs sur les changements climatiques affectent les décisions d’investissement et de production ainsi que le processus d’ajustement des inputs dans le secteur agricole au Cameroun? 1-Comprendre et quantifier le lien entre climat et agriculture au Cameroun 2-Comment les agriculteurs ajustent les niveaux d’investissement et de production face aux coûts d’ajustement et à l’incertitude induits par les fluctuations climatiques

III-HYPOTHESES H1-La hausse des températures et la perturbation des régimes pluviométriques affectent significativement les revenus agricoles au Cameroun H2-Les anticipations des agriculteurs sur le changement climatique affectent les décisions d’investissement et le processus d’ajustement des inputs au Cameroun

IV- APPROCHES METHODOLIQUES Modèle de Ricardo Modèle sans adaptation: variables socio-économiques et climatiques sauf l’irrigation et les mesures contre l’érosion. Modèle avec adaptation : pratique de l’irrigation et mesures contre l’érosion (toutes deux variables dichotomiques) afin de voir quel est l’impact de ces mesures adaptatives sur les revenus des ménages agricoles. Modèle de dualité dynamique stochastique Anticipations et modélisation des trajectoires optimales d’ajustement des facteurs quasi-fixes. Equations d’Hamilton-Jacobi-Bellman

Données non climatiques V- DONNÉES Données non climatiques Sources: FAO, Ministère camerounais de l’Agriculture et du développement rural(MINADER), Insitut national de la Statistique(INS) et Troisième Enquête Camerounaise auprès des Ménages(ECAM 3). Données climatiques Sources: postes d’observation des dix régions du Cameroun et Climate Change Knowledge Portal de la Banque mondiale(2015).

Impact des variables climatiques sur l’agriculture VI-RESULTATS(1) Impact des variables climatiques sur l’agriculture La qualité du sol, l’accès au marché, la pratique de l’irrigation et la taille du ménage influencent positivement le revenu du ménage agricole. La superficie agricole influence négativement le revenu agricole.

VI-RESULTATS(2) Modèle 1 Modèle 2 Variables Coef. t Coef. t Climatic variables Temperature Temperature squared Precipitation Precipitation squared -710.340** 6.08 -10.022** -3.15 16.543*** 6.72 -0.893*** -7.25 -615.10* 4.96 -14.52** -7.46 17.83* 3.86 -0.644** -10.01 Socio-economic variables Area of holding .log ( Householdsize) Irrigation (1/0) Erosion Use of hired work (1/0) Constante -7.201* -3.44 -8.343 -3.23 99.802* 5.75 41.71** 10.42 -41.305* -8.230 -4012 -2.02 -10.30** -5.00 -3.56** -2.89 78.72*** 8.05 43.08** 16.32 -43.111** -4.89 -3912 -5.32 Number of observations F R² 2132 10.53 0.3982 12.53 0.4256 * Significatif au seuil de 10%; ** Significatif au seuil de 5%; *** Significatif au seuil de 1%. Source : construit par l’auteur à l’aide logiciel STATA 12.

VI-RESULTATS(3) 2-Sensibilité des revenus agricoles par rapport aux variables climatiques Elasticités Augmentation de 1% de la température entraîne une hausse des revenus agricoles de 32,4% Augmentation de 1% des précipitations entraîne une baisse des revenus agricoles de 12,9% Effets marginaux Une augmentation de 1mm de précipitation conduit à un accroissement de 2322FCFA par hectare Une augmentation de 1°C entraîne une baisse de 2200FCFA

Dynamique d’ajustement avec incertitude VI-RESULTATS(4) Dynamique d’ajustement avec incertitude L’ajustement de la production induit l’ajustement du capital, de la main-d’œuvre et l’engrais, et vis-versa. les ajustements aux changements climatiques se font graduellement. Taux d’ajustement. Le capital s’ajuste à 4,16% vers son niveau optimal , le travail à 66% et l’engrais à 98,33 %.

V-RESULTATS(4) Table 4. Tests d’interdépendance et d’instantanéité. Hypothesis Tested Wald Test df p-value Independent and instantaneous adjustment 32876.29 18 0.0000 Independent adjustment 112.03 14 Quasi- fixity 301.10 Independent and instantaneous adjustment for Crops 37.25 5 Capital 967.39 0.0021 Labor 16.54 0.0301 Fertilizer 22.20 0.0100 Source : construit par l’auteur

VII-CONCLUSION Contributions validité des modèles de dualité dynamiques avec incertitude ou dans un environnement incertain possibilité de modéliser l’offre et la demande de plusieurs inputs et outputs grâce aux équations d’hamilton-Jacobi-Bellman. Comprendre et anticiper les impacts du changement climatique sur l’agriculture permet de prendre des mesures appropriées pour limiter les conséquences socio-économiques.

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