CONCLUSION, LIMITES ET
RECOMMANDATIONS
L'objectif principale de cet était d'évaluer
l'impact de l'amélioration de la technologie agronomique sur le
rendement du riz. Les données utilisées sont celles de
l'enquête de référence menée par Africarice et les
différents centres nationaux de recherche agronomiques des pays membres.
Ainsi l'effet local moyen du le traitement a été choisi comme
estimateur en utilisant la fonction LARF (local average response effect) pour y
parvenir. En outre la méthodologie derrière est l'approche
contrefactuelle basée sur les variables instrumentales, dont
l'instrument choisi est la connaissance. Des statistiques descriptives ont
été faites pour avoir une idée sur les variables pouvant
influencer nos variables d'intérêt. Après les statistiques
descriptives, nous avons estimé deux modèles probit, dont l'un
pour pouvoir cerner au mieux les variables qui influencent notre instrument et
l'autre pour analyser les déterminants de l'adoption de la technologie.
En plus de ces deux estimations, une estimation de l'impact de l'adoption de la
technologie a été faite dans un premier temps, et dans un second
temps une simulation de l'impact est faite après avoir
amélioré les caractéristiques de la technologie. Ces
différentes estimations nous ont permis de tirer les conclusions
suivantes :
-Pour ce qui est du modèle de l'instrument : il
ressort de cette estimation que la probabilité de connaissance de la
technologie croit avec le niveau secondaire. De même le fait d'avoir
reçu une formation en riziculture augmente la probabilité de la
connaissance de la technologie. Par contre la probabilité de l'adoption
de la technologie diminue avec l'ethnie Fon.
- Pour ce qui est du modèle d'adoption, il s'est
avéré que l'adoption de la technologie croit avec le fait
d'apprendre la technologie. De même que le niveau d'instruction, plus il
est assez élevés plus la probabilité d'adoption augmente.
Aussi le faite d'être de l'ethnie Idatcha augmente la probabilité
d'adoption. Par contre, la probabilité d'adoption diminue avec le nombre
d'enfant c'est-à-dire plus le nombre d'enfants augmente, plus la
probabilité d'adoption de la technologie diminue. De même la
probabilité d'adoption de la technologie diminue avec le temps
nécessaire pour apprendre la technologie et le fait que la technologie
soit contraire aux moeurs du village.
- Pour ce qui est du modèle d'impact, il s'est
avéré que l'adoption de la technologie de production a un impact
significatif et positif sur le rendement du riz dans l'ensemble des deux pays.
Mais par contre au Nigéria, l'impact de l'adoption de la technologie
n'est pas significatif tandis qu'au Benin il est positif et significatif.
- Pour ce qui est de la simulation, il s'est
avéré que l'impact de l'adoption de l'amélioration de la
technologie aura un impact positif et significatif tant dans l'ensemble que
dans les deux pays pris individuellement.
Au fond, il convient de noter que l'adoption de la technologie
améliorée a des avantages considérables sur le rendement
des adoptants dans les deux pays. En effet une première estimation de
l'impact par rapport à la technologie existante s'est
révélée significatif et positif, que dans un pays à
savoir le Benin. Mais il a fallu que l'on introduise une nouvelle technologie
c'est-à-dire qu'on améliore l'ancienne technologie que l'impact
de l'adoption de cette dernière se révèle significatif
positif dans les deux pays. Aussi de l'adoption à l'impact, un
paramètre y est pour que ces deux aient un sens
considérable ; il s'agit de la connaissance de la technologie.
Cette dernière est déterminée par le fait d'avoir un
niveau secondaire et d'avoir reçu une formation en riziculture.
L'adoption quant à elle est motivée par l'apprentissage de la
technologie, le fait d'avoir un niveau secondaire et d'être de l'ethnie
Idatcha. Eu égard de ses résultats, nous pouvons formuler les
recommandations suivantes :
- Intensifier les compagnes de vulgarisation et
l'apprentissage des technologies, tant celle existante que celle
améliorée par le biais de plusieurs moyens (par exemple formation
des riziculteurs dans la langue maternelle, puisque la majorité ne
savent ni lire ni écrire)
- Mettre en place des politiques permettant d'améliorer
les technologies agronomiques
Toutes fois, cette étude a été
réalisée avec un certain nombre de failles qui sont liées
aux problèmes de données et à un manque de certaines
informations plus pertinente. En effet, des informations relatives aux
contraintes d'adoption de la technologie n'ont pas pu être
intégrées dans le modèle, faute de table quasi
inexploitable. De même dans l'estimation du modèle d'impact, la
connaissance de la technologie ne serait pas un instrument plus meilleur que
l'accès à la technologie, car on peut connaitre la technologie
mais ne pas avoir accès à cette dernière. L'information
concernant l'accès à la technologie ne figurait pas dans les
bases de données. D'où nous recommandons à Africarice
d'améliorer à nouveau la collecte des données afin de
mener à bien les études.
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