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Application du model hédonique sur le riz au Bénin

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par A.A.D.D. Arinloye
Universite d'Abomey-Calavi, Benin - Ingenieur Agronome Socio-Economiste 2006
  

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Modèle empirique

Pour mesurer la volonté et l'aptitude des enquêtés à payer pour l'acquisition de certains types de riz, les indicateurs liés aux attributs des types de riz consommés et aux caractéristiques du ménage ont été retenus, les prix marginaux implicites de ces différentes caractéristiques ont été calculés.

On déduit du modèle théorique de l'approche hédonique développée ci haut les modèles empiriques suivants qui épousent celle proposée par Williams and al (2006)

Lorsqu'on considère le riz local, on a :

(a)

Pour le riz importé :

(b)

Où :

Pr loci représente le prix moyen du riz local en FCFA par unité de mesure (kg) payé par le ménage i au cours de l'année 2005;

Pr impi représente le prix moyen du riz importé en FCFA par unité de mesure (kg) payé par le ménage i au cours de l'année 2005;

QANTOTi2 et QANTOTi3 sont respectivement la quantité totale de riz local et de riz importé en kg consommée par le ménage i au cours de l'année 2005. ces variables sont continues incluses dans les modèles. D'après la théorie économique relative aux biens normaux, toute augmentation de la demande est le résultat d'une diminution du prix du bien offert. On espère ainsi un signe négatif pour le coefficient de ces variables.

DISPOi est la période de l'année au cours de laquelle le riz est disponible sur le marché (période de récolte, période de non récolte et toute l'année). Pour DISPO1, il s'agit d'une variable muette prenant la valeur 1 pour une disponibilité du riz en saison pluvieuse assimilée à la période de pré-récolte et la valeur 0 si non. DISPO2, est aussi une variable muette qui prend la valeur 1 pour la saison sèche ou période post-récolte et 0 si non. Durant la saison pluvieuse correspondant à la période de production du riz, il est supposé une faible disponibilité du riz sur le marché ; ce qui peut expliquer une hausse de prix du riz. Nous escomptons donc un signe négatif pour le coefficient de la variable DISPO1. Quant à la variable DISPO2, le signe espéré est positif, car c'est au cours de la saison sèche que se fait la récolte (période de récolte ou de post-récolte) et par conséquent, le riz serait disponible sur le marché à bas prix.

DISPO3 correspond à une disponibilité du riz durant toute l'année. Dans le modèle (a) cette variable est considérée comme variable de référence ou de base.

ATRIBni représente une série de variables explicatives relatives aux différents attributs du riz tels que : l'absence de corps étrangers (ATRIB2), la blancheur (ATRIB3), la cohésion des grains après cuisson (ATRIB5), l'arôme (ATRIB7), la capacité de gonflement (ATRIB8) et la texture (ATRIB9).

ATRIB2 : cette variable dichotomique prend la valeur 1 en cas d'absence de corps étrangers et 0 si non. La propreté du riz faisant partir des critères de compétitivité du riz sur le marché (Adégbola et Sodjinou, 2003), nous supposons que les riz dépourvus de corps étrangers seront plus compétitifs sur le marché et seront vendus plus chers. Ainsi, cette variable est supposée avoir une relation positive avec l'aptitude des consommateurs à payer ce type de riz.

ATRIB: cette variable binaire prend la valeur 1 pour le riz de couleur blanche et 0 sinon. Nous pensons que le riz de couleur blanche est plus attractif qu'un riz de toute autre couleur. Il sera donc vendu beaucoup plus cher que les autres. Cette variable est supposée avoir une relation positive avec l'aptitude des consommateurs à payer cher un type de riz ayant cette caractéristique.

ATRIB5 : cette variable prend la valeur 1 pour un type de riz collant après cuisson et 0 dans le cas contraire. Elle peut influencer positivement ou négativement l'aptitude du consommateur à payer cher le riz ayant cette caractéristique, laquelle aptitude pouvant varier selon les mets qu'il aimerait préparer.

ATRIB: cet attribut correspond à l'arôme du riz consommé c'est-à-dire la présence ou non de parfum. Il prendra la valeur 1 pour les riz parfumés et 0 sinon. Les statistiques ayant montré que les riz parfumés sont plus chers que le non parfumé, il s'ensuit que la présence de parfum est un déterminant d'un riz de bonne qualité. L'hypothèse est donc que ATRIB détermine positivement l'aptitude des consommateurs à payer cher un type de riz ayant cette caractéristique.

ATRIB8 : cet attribut correspond à la capacité de gonflement du riz. Il prend la valeur 1 pour les riz à bonne capacité de gonflement et 0 sinon. Lorsqu'on considère la capacité de gonflement comme critère de qualité du riz, on pourrait s'attendre à une corrélation positive entre cette variable et la volonté des consommateurs à payer cher pour bénéficier les avantages de cet attribut.

ATRIB: cette variable muette correspond à la texture du riz. Elle prend la valeur 1 pour une texture tendre et 0 pour une texture dure. D'après les résultats de la phase exploratoire, plus le riz est dur moins il est apprécié par les consommateurs. Pour cela, il est supposé que ATRIB9 ait un effet réducteur sur le prix du riz. Un signe négatif est donc espéré pour le coefficient de cette variable.

CASODri : représente une série de caractéristiques socio-économiques du ménage telles que : revenu net (net income) du ménage i au cours de l'année 2005 (CASOD1), la taille du ménage (CASOD2) et le niveau d'instruction du chef de ménage (CASOD3).

CASOD1: représente le revenu net du ménage durant l'année 2005. Il s'agit d'une variable continue mesurée en FCFA qui prend en compte toutes les sources de revenu du ménage. Ce revenu est le résultat de la différence entre le revenu brut du ménage et les dépenses effectuées au cours de la même période. Elle est incluse dans les modèles (A) et (B) sous forme logarithmique. Plusieurs études ont montré que plus le revenu de ménage augmente, plus le ménage sera disposé à dépenser dans l'achat des biens consommables et plus il sera disposé à consommer les produits de bonne qualité. Aussi sera-t-il disposé à payer les biens supérieurs. En conséquence on espère un signe positif pour le coefficient de cette variable dans les deux modèles.

CASOD2 : Cette variable continue indique le nombre de personnes vivant dans le ménage. Elle est introduite dans les modèles sous forme logarithmique. Il est prouvé que plus la taille du ménage est élevée, moins sera le revenu par membre du ménage et moins il sera apte à payer quantitativement et qualitativement. Nous espérons donc une relation négative entre cette variable et la quantité de riz consommée (modèle a) d'une part et le prix d'achat du riz (modèle hédonique a et b) d'autre part.

CASOD3 : correspond au niveau d'instruction du chef de ménage. Cette variable prend la valeur 1 lorsque le chef de ménage a reçu une éducation formelle et 0 sinon. L'hypothèse est que les chefs de ménage ayant reçu une éducation formelle achètent les riz de bonne qualité. Ils sont donc supposés être capables d'acheter le riz plus cher que ceux n'ayant reçu aucune éducation formelle. Dans les modèles hédoniques nous espérons alors un signe positif pour le coefficient de cette variable.

ei est le terme d'erreur ;

1, 2 et 3, ? représentent les effets marginaux des variables incluses dans le modèle (a) ;

1, 2 et3, représentent les effets marginaux des variables incluses dans le modèle (b) ;

ni correspondent au prix marginal implicite de la caractéristique n (c'est-à-dire le consentement à payer marginal pour bénéficier de la variation du niveau de l'attribut n) dans le model (a) ;

correspondent au prix marginal implicite des variables représentant les caractéristiques ou attributs n dans le model (b) ;

correspondent aux effets marginaux liés au consentement du consommateur à payer le riz selon ses caractéristiques socio-économiques incluses dans le modèle (a) ;

correspondent aux effets marginaux liés au consentement du consommateur à payer le riz selon ses caractéristiques socio-économiques incluses dans le modèle (b).

Avant la spécification du modèle, il convient de faire une analyse de corrélation entre les variables indépendantes qui sont incluses dans le modèle. En effet, la multicolinéarité a plusieurs conséquences dont par exemple, l'obtention des coefficients imprécis et instables. Cette instabilité peut même conduire à des signes pervers. Pour réduire ces effets, les variables ont été sélectionnées de manières à avoir des variables peu corrélées

Caractéristiques socio-économiques et démographiques des ménages étudiés

Taille de ménage et âge des chefs de ménage

Le tableau 4 présente la description statistique de la taille des ménages de même que l'âge moyen des personnes enquêtées. L'analyse de ce tableau montre que la taille des ménages enquêtés varie entre une (1) et 14 personnes avec une moyenne de 5,42 (2,295) personnes. A Cotonou la taille de ménage varie entre deux (2) et 11 personnes avec une moyenne de 5,122 (#177;1,911) contre 5,735 (#177;2,598) à Glazoué. L'âge des chefs de ménage enquêtés varie entre 17 ans et 83 ans avec une moyenne de 37 (12,153) ans dans tout l'échantillon. Cette moyenne est de 39,198 (#177;11,759) ans à Glazoué et de 34,904 (#177;12,709) ans à Cotonou.

Tableau 3 taille de ménages et âge des personnes enquêtées

 

Taille des ménages

Age des enquêtés

 

Glazoué

Cotonou

Total

Glazoué

Cotonou

Total

Effectif

119

114

233

119

114

233

Minimum

1

2

1

19

17

17

Maximum

14

11

14

80

83

83

Moyenne

5,735 (2,598)

5,122

(1,911)

5,4249 (2,295)

39,198

(11,759)

34,904

(12,709)

37,33

(12,153)

Source : Résultats d'enquête, Juillet-Août 2006 ( )  = écart-types

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"Je ne pense pas qu'un écrivain puisse avoir de profondes assises s'il n'a pas ressenti avec amertume les injustices de la société ou il vit"   Thomas Lanier dit Tennessie Williams