analyse des déterminants de l’accès au crédit des exploitations agricoles au bénin
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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. PLAN. Introduction Cadre analytique Données Résultats et discussions Conclusions et recommandations. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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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
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INTRODUCTION
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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 classiquesProgramme 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
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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 ?
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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 ?
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CADRE ANALYTIQUE
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Cadre analytique : modèle théorique
Phénomène à modéliser: accès au crédit (ACCES) des exploitations agricoles.Soient , variable binaire = accès ou non avec et une variable latente associée à ..
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Cadre analytique : modèle théorique
Où F est la fonction de répartition correspondant à la fonction de densité f.
.
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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 -
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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
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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
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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’échantillonVariables 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 0,3606Age (écart-type) 44,05474 (11,5209) 45,01587 (1,535298) 43,90777 (0 ,5628295) 0,7105Nombre d'années d'expérience 21,91983 (11,07947) 25 (1,484689) 21,44769 (0,5379416) 2,3814**Taille du ménage 10,80842 (6,604174) 13,4127 (1,069197) 10,41019 (0,3046471) 3,3979***Revenu issu de la principale culture 822838,5 (3050410) 306150,8 (29875,05) 905038,8 (164615,5) -1,4491Superficie disponible 10,22243 (13,52891) 7,52380 (0,9870791) 10,63609 (0,698596) -1,70Ratio 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)
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Sen
sitiv
ity
0.00 0.25 0.50 0.75 1.001 - Specificity
Area under ROC curve = 0.7247
Figure 1 : Courbe d’évaluation de la qualité prédictive du modèle
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Facteurs déterminant l’accès au crédit
Variables Coefficient Erreurs standard robustes z P>z [95% Conf.]
GENRE 0,1493428 0,4856355 0,31 0,758 -0,8024853MATRI 0,7050975 0,7027899 1 0,316 -0,6723454AGE 0,0807044 0,0604331 1,34 0,182 -0,0377423AGE² -0,0008014 0,0006322 -1,27 0,205 -0,0020404TAILL -0,0650782*** 0,018886 -3,45 0,001 -0,102094CULTR -0,3153114 0,2861656 -1,1 0,271 -0,8761856GRPMT 0,7377008** 0,3401458 2,17 0,03 0,0710273EDUC 0,3923477 0,3063046 1,28 0,2 -0,2079984IMF 0,5533518* 0,3001267 1,84 0,065 -0,0348858FORM -0,4640558 0,3065935 -1,51 0,13 -1,064968REVEN 0,000000965*** 3,21E-07 3 0,003 0,000000335GARAN -0,4170656 1,167633 -0,36 0,721 -2,705583SUP -0,0073916 0,013126 -0,56 0,573 -0,0331182RDEP -0,137403 0,6338801 -0,22 0,828 -1,379785Constante -0,5775797 1,508703 -0,38 0,702 -3,534584Wald 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).
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Analyse des effets marginauxVariables Coefficient Erreurs
standard z P>z [95% Conf.] [C.I.] X
GENRE 0,01 0,04 0,29 0,77 -0,07 0,09 0,90MATRI 0,07 0,09 0,80 0,42 -0,10 0,24 0,97AGE 0,01 0,00 1,33 0,19 0,00 0,02 44,09AGE2 0,00 0,00 -1,25 0,21 0,00 0,00 2074,05TAILL -4,95 E-3*** 0,00 -3,39 0,00 -0,01 0,00 10,82CULTR -0,02 0,02 -1,07 0,28 -0,07 0,02 0,55GRPMT 0,06* 0,04 1,77 0,08 -0,01 0,14 0,80EDUC 0,03 0,02 1,31 0,19 -0,01 0,07 0,46IMF 0,04* 0,02 1,93 0,05 0,00 0,08 0,48FORM -0,04 0,03 -1,40 0,16 -0,09 0,02 0,31REVEN 7,35 E-8*** 0,00 3,91 0,00 0,00 0,00 822838,0GARAN -0,03 0,06 -0,42 0,67 -0,15 0,10 0,97SUP 0,00 0,00 -0,57 0,57 0,00 0,00 10,27RDEP -0,01 0,05 -0,22 0,83 -0,11 0,08 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).
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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.
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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
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Merci pour l’attention
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