Impact économique du changement climatique sur l'agriculture au Bénin.

Paragraphe 2 : Résultat de l'estimation du modèle

L'estimation du MCE se fait en deux étapes dont la première correspond à la dynamique de long terme tandis que la seconde représente celle de court terme.

A/ Modèle de long terme

Avec:

VA : valeur ajoutée agricole

TP : Température saison pluvieuse

TS : Température saison sèche

PP : Précipitation saison pluvieuse

PS : Précipitation saison sèche

TR: Machines agricoles

PA : Population agricole

E : Consommation d'engrais

Tableau 2 : Résultat d'estimation du modèle de long terme

Variables	Coefficients	Std Error	t-statistic	Prob
C	56668,08	34864,19	1,625395	0,1215
E	21,30009	10,01236	2,127381	0,0475
PA	303,7259	72,74682	4,175109	0,0006
PP2	-0,003620	0,001267	-2,858369	0,0104
PP	5,159853	1,944796	2,653159	0,0162
PS	2,064615	1,614520	1,278779	0,2172
PS2	-0,003084	0,002084	-1,479798	0,1562
TP	-244,8948	277,7836	-0,881603	0,3896
TP2	5,179316	5,645418	6,917437	0,3710
TR	128829,8	17856,03	7,214917	0,0000
TS	-4659,273	2915,596	-1,598052	0,1274
TS2	95,43422	59,05216	1,616100	0,1235
R^2 0,958521 F-statistic 37,81369 Prob(F-statistic) 0,000000

Source : Construit par les auteurs à partir des résultats du test sous Eviews

· Qualité de la régression :

R² = 0.958521 indique que la qualité de la régression du modèle de long terme est bonne. C'est-à-dire que la valeur ajoutée agricole est expliquée à 96% par les variables explicatives du modèle.

· Etude de la significativité globale des coefficients

Les coefficients sont globalement significatifs car la probabilité de la statistique de Fisher est égale à 0.000000.

Après l'estimation du modèle, nous procédons aux différents tests de validation du modèle de long terme.

v Test de validation du modèle de long terme

· Etude de la normalité : Test de Jarque Bera (1984)

Le test d'hypothèse est le suivant :

H₀ : les erreurs suivent une loi normale N(m, )

H₁ : les erreurs ne suivent pas une loi normale N(m, )

On accepte H₀ si la valeur de la probabilité de Jarque Bera est supérieure à 5% et on accepte H₁ dans le cas contraire. Nous notons que les résidus du test sont normaux. En effet, Jarque Bera (1,316243) est inférieure à 5,99 (cf. annexe 5)

· Test d'omission d'une variable importante (Test de Ramsey)

Ramsey considère que la plupart des mauvaises spécifications résulte du fait que les erreurs ne sont pas souvent nulles en moyenne ou si le modèle d'omission de variables importantes.

H₀ : le modèle est bien spécifié

H₁ : le modèle est mal spécifié

En effectuant le test on voit que la probabilité attachée à la statistique de cette étude est 0,560746 (voir annexe 5) supérieure à 5%. D'où le modèle à long terme est très bien spécifié.

· Test d'hétéroscédasticité de White

Le modèle est homoscédastique si la probabilité de la statistique de Fisher est supérieure à 5%. Il est hétéroscédastique dans le cas contraire. Le résultat montre que la probabilité de la statistique de Fisher (0,687795) est supérieure à 5%. Les erreurs sont donc homoscédastiques.

· Test d'auto corrélation des erreurs (Test de Breush-Godfrey)

Pour vérifier si les erreurs sont auto corrélées ou non, nous avons réalisé le test de Breush- Godfrey. La statistique de Breush-Godfrey donnée par BG = nR² suit un khi- deux à p degré de liberté, avec :

p : nombre de retard des résidus

n : nombre d'observations

R² : coefficient de détermination

L'hypothèse de non corrélation des erreurs est acceptée si la probabilité est supérieure à 5%. La probabilité de la statistique de Fisher (0,148449) étant supérieure à 5% nous pouvons dire que les erreurs ne sont pas auto corrélées. (cf. annexe 5)

· Test de Cusum et Cusum Carré

Le test de Cusum et Cusum carré confirme la stabilité du modèle car la courbe ne sort pas du corridor (détail en annexe 5).

· Test de stationnarité des résidus et du modèle de long terme et implication

Tableau 3 : Résultat du test de stationnarité du résidu

Valeur empirique d'ADF	-3,569646
Valeur critique à 5%	-1,95
Degré d'intégration	0

Source : Construit par les auteurs à partir des résultats du test sous Eviews

La valeur empirique d'ADF est inférieure à la valeur critique au seuil de 5% et le degré d'intégration est nul ; les résidus sont donc stationnaires en niveau. Nous pouvons maintenant estimer le modèle de court terme (cf. annexe 2)