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Changements climatiques et production agricole dans les pays de la CEEAC


par Blaise Ondoua Beyene
Université de Yaoundé 2 - Master Degree 2019
  

Disponible en mode multipage

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REPUBLIQUE DU CAMEROUN REPUBLIC OF CAMEROON

Paix-Travail-Patrie Paece-Wok-Fatherland

********** **********

UNIVERSITE DE YAOUNDE II THE UNIVERSITY OF YAOUNDE II

********** **********

FACULTE DE SCIENCES FACULTY OF ECONOMICS AND

ECONOMIQUE ET DE GESTION MANAGEMENT

********** **********

DEPARTEMENT D'ECONOMIE DEPARTMENT ECONOMICS

APPLIQUEE APPLIED

CHANGEMENTS CLIMATIQUES ET PRODUCTION AGRICOLE DANS LES PAYS DE LA CEEAC

Mémoire présenté et soutenu publiquement en vue de l'obtention du Diplôme de Master II en Economie Appliquée

Option :

Economie Industrielle

Par:

ONDOUA BEYENE Blaise

Titulaire d'un Master I en Sciences Economiques

Sous ladirection de :

Dr. KAMDEM Cyrille Bergaly

Chargé de cours à l'Université de Yaoundé II-SOA

Année académique 2018-2019

AVERTISSEMENT

«L'université de Yaoundé II n'entend donner ni approbation, ni improbation aux opinions émises dans ce mémoire. Celle-ci doivent être considérées comme propres à l'auteur»

DEDICACE

A

Mes parents :BEYENE ONDOUA et AZANG Marie

REMERCIEMENTS

Toute ma gratitude à l'endroit de tous ceux et celles qui ont contribué à la création et à l'élaboration du programme de troisième cycle interuniversitaire (PTCI), qui a mis en oeuvre tous les moyens nécessaires pour nous assurer une bonne formation.

Je remercie le Docteur KAMDEM Cyrille Bergaly qui en dépit de ses multiples occupations a dirigé ce travail.

Je remercie aussi tous les enseignants de la faculté des sciences économiques et de gestion de l'université de Yaoundé II, pour la qualité de leurs enseignements. Je pense particulièrement au Professeur NGOA TABI Henri directeur national du PTCI, au Professeur KOBOU Georges, au Professeur ATANGANA ONDOA Henri et au Docteur ONGONO Patrice pour les conseils qu'ils nous ont prodigués durant les cours de tronc commun, mais aussi, pendant la phase de rédaction de ce mémoire.

Mes remerciements vont également à l'endroit de mes ainés académiques qui ont toujours prêté attention à nos nombreuses préoccupations. Je pense au Docteur AWAH MANGA Lucien A., à M. TEGANG Nelson, à M. AHODODE Bernardin Géraud Comlan, à M. GNOUWAL ELOUNDOU Georges et à Mlle AYANG MIMBANG.

J'exprime ma parfaite gratitude à Madame NDONG Mireille, pour le soutienfinancier qu'elle m'a apporté durant la rédaction de ce mémoire.

A la famille ONDOUA BEYEME Blaise.Surtout à mon oncle BEYEME ONDOUA Jean Paul, à mes tantes AKONO ONDOUA et NGA'A OBAMA, à mes frères ONDOUA ONDOUA Patrice, ATEBA Nestor, EBENG BEYENE David, ZE MVODO Alain, BEYEME ONDOUA Jonathan et MEZENE René, à mes soeurs Madame ESSAMA, MENGUE BEYENE Pascaline et à NGONO BEYENE Esther.

A mes camarades et amisavec qui nous avons cheminé ensemble et dont leurs avis et critiques nous ont permis d'avancer.

Enfin, à vous tous qui avez contribué de près ou de loin, à l'élaboration de ce mémoire, mes sincères remerciements et connaissez en ce travail, le fruit de vos efforts.

SIGLES ET ABREVIATIONS

BAD

Banque Africaine de Développement

BM

Banque Mondiale

CCKP

Climate Change Knowledge Portal

CCNUCC

Convention Cadre de Nations Unies sur les Changements Climatiques

CEEAC

Communauté Économique des États de l'Afrique Centrale

CIRAD

Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement

CNUCED

Conférence des Nations Unies sur le Commerce et le Développement

CO2

Dioxyde de carbone

COMIFAC

Commission des Forêts d'Afrique Centrale

COP

Conférence des Parties

FAO

Food and Agriculture Organization

GIEC

Groupe Intergouvernemental d'Expert sur l'évolution du Climat

ICCO

International CocoaOrganization

IRAD

Institut de Recherche Agricole pour le Développement

ODD

Objectifs de Développement Durable

OMD

Objectifs du Millénaire pour le Développement

OMM

Organisation Météorologique Mondiale

ONCC

Office National du Cacao et du Café

ONU

Organisation des Nations Unies

PIB

Produit Intérieur Brut

RCA

République Centrafricaine

RDC

République Démocratique du Congo

WDI

World DevelopmentIndicator

LISTE DES GRAPHIQUES

Graphique 2.1: Evolutionen logarithmedu niveau des températures et précipitations par rapport à la moyenne annuelle en Angola 1

Graphique 2.2 : Evolutionen logarithme du niveau des températures et précipitations par rapport à la moyenne annuelle au Cameroun 33

Graphique 2.3 : Evolutionen logarithme du niveau des températures et précipitations par rapport à la moyenne annuelle en RCA 34

Graphique 2.4: Evolution en logarithme du niveau des températures et précipitations par rapport à la moyenne annuelle en RDC 35

Graphique 2.5: Evolutionen logarithme des rendements agricoles annuels en Angola 36

Graphique 2.6: Evolutionen logarithme des rendements agricoles annuels au Cameroun 37

Graphique 2.7: Evolutionen logarithme des rendements agricoles annuels en RCA 38

Graphique 2.8: Evolutionen logarithme des rendements agricoles annuels en RDC 39

Graphique 3.1:Processus d'adaptation 60

Graphique 4.1: Evolution des indicateurs des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques en Angola. 72

Graphique 4.2: Evolution des indicateurs des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques au Cameroun 73

Graphique 4.3: Evolution des indicateurs des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques en RDC. 74

Graphique 4.4: Coévolution moyenne du rendement de banane avec les stratégies d'adaptation dans les pays de la CEEAC. 75

Graphique 4.5: Coévolution moyenne du rendement de cacao avec les stratégies d'adaptation dans les pays de la CEEAC. 76

Graphique 4.6: Coévolution moyenne du rendement de café avec les stratégies d'adaptation dans les pays de la CEEAC. 76

Graphique 4.7: Coévolution moyenne du rendement de coton avec les stratégies d'adaptation dans les pays de la CEEAC 77

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 0.1: Classement des pays de la CEEAC dans la production de banane, cacao, café et coton (2013-2017). 1

Tableau 2.1: Présentation des variables 42

Tableau 2.2: Résultats du test de Hausman 44

Tableau 2.3: Présentation des résultats des estimations 45

Tableau 4.1: Présentation des variables 80

Tableau 4.2: Résultats du test de Hausman 82

Tableau 4.3: Résultats des estimations 83

RESUME

L'objectif de ce travail est d'évaluer les effets des changements climatiques sur la production agricole (banane, cacao, café et coton) dans les pays de la CEEAC. De manière spécifique, il s'agit d'une part, d'évaluer les effets des changements climatiques sur le rendement agricole; d'autre part, d'apprécier l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques dans les pays de la CEEAC. Pour atteindre les objectifs fixés, nous avons fait recours à des données secondaires qui portent sur un échantillon de quatre pays de la CEEAC sur la période de 2003 à 2011. Ces données sont issues de la base de la Banque Mondiale sur les changements climatiques (The Climate Change Knowledge Portal 2018), de laBanque Mondiale sur les indicateurs du développement dans le monde (World DevelopmentIndicator, 2018) et de la base de l'Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture (Food and Agriculture Organization of the United Nations 2018). Pour évaluer les effets des changements climatiques sur le rendement agricole, nous avons estimé des panels simples à effets aléatoires à l'aide de la méthode des Moindres Carrés Généralisés. Les résultats des estimations montrent que les changements climatiques influencent négativement le rendement agricole dans les pays de la CEEAC. S'agissant de l'efficacité des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques sur le rendement agricole, des panels simples à effets fixes et aléatoires ont été estimés par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires. Les résultats des estimations montrent que les stratégies d'adaptation aux changements climatiques mises en oeuvre sont inefficaces sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC. Ces résultats confirment à juste titre les ambitions théoriques envisagées et ont permis de se prononcer sur les meilleures stratégies à adopter pour garantir la souveraineté alimentaire dans les pays de la CEEAC.

Mots clés: changements climatiques, rendement agricole, stratégies d'adaptation, effet aléatoire, effet fixe, Moindres Carrés Généralisés, Moindres Carrés Ordinaires.

ABSTRACT

The objective of this work is to evaluate the effects of climate change on agricultural production (banana, cocoa, coffee and cotton) in ECCAS countries. To be more specific, it is a question to evaluate the effects of climate changes on agricultural yield on one hand, and the effectiveness of agricultural adaptation strategies to the effects of climate change in ECCAS countries on the other. To achieve these objectives put in place, we used secondary data collected from the sample of four countries of the ECCAS during the period 2003 to 2011. These data comes from the World Bank's database of the Climate Change Knowledge Portaland the database of Food and Agriculture Organization of the United Nations. To analyse the effects of climate changes on agricultural yield, we estimated simple random effect panels using the Generalized Least Squares method. The result of these estimations shows that climate changes have a negative impact on agricultural yield in ECCAS countries. With regard to the effectiveness of adaptation strategies to the effects of climate changes on agricultural yield; simple panels with fixed and random effects were estimated with Ordinary Least Squares method. The result of the estimations shows that climate changes adaptation strategies that were implemented are inefficient to boast agricultural yield in the ECCAS countries. These results confirm and justifies the theoretical ambitions considered and have made it possible to decide on the best strategies to be adopted to guarantee food sovereignty in the ECCAS countries.

Keywords:climate changes, agricultural yield, adaptation strategies, random effects, fixed effects, Generalized Least Squares, Ordinary Least Squares.

SOMMAIRE

Introduction générale 1

Première partie : Influence des changements climatiques sur le rendement agricole des pays de la CEEAC 13

Introduction de la première partie 14

Chapitre 1 : Revue de la littérature sur les effets des changements climatiques sur le rendement agricole 16

Section 1 : Enseignement théorique des effets des changements climatiques sur le rendement agricole 17

Section 2 : La littérature empirique des effets des changements climatiques sur la production agricole 24

Chapitre 2 : Analyse des effets des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays membres de la CEEAC 31

Section 1 : Analyse descriptive des effets des changements climatiques sur le rendement agricole 32

Section 2 : Changements climatiques et productivité agricole: analyse du sens de la causalité 41

Deuxième partie : Appréciation de l'efficacité des stratégies d'adaptations agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les pays de la CEEAC 52

Chapitre 3 : Enseignement de la littérature sur les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques 55

Section 1 : Enseignement de la littérature sur les stratégies d'adaptation 56

Section 2 : Stratégies d'adaptation aux changements climatiques mises en oeuvre en agriculture 62

Chapitre 4 : Analyse de l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les pays de la CEEAC 71

Section 1 : Analyse descriptive des stratégies d'adaptation aux effets changements climatiques et du rendement agricole dans les pays de la CEEAC 72

Section 2 : Effets des stratégies d'adaptation agricole aux changements climatiques sur le rendement agricole: analyse du sens de la causalité 78

Conclusion générale 90

Références bibliographiques 103

Table des matières 103

Introduction générale

1-Contexte

La relation entre la croissance et l'environnement a été mise en évidence par Nordhaus (1977, 1974). Il a étudié les conséquences de la recherche de la croissance économique dans la conservation de l'environnement, les moyens par lesquels les ressources naturelles pourraient freiner la croissance et la question des changements climatiques. Nordhaus (1993), a également développé un modèle Dynamique Intégré desChangements climatiques et de l'Economie (DICE), qui a étendu le modèle néoclassique de Ramsey (1928), avec des équations représentant les phénomènes géophysiques et leurs relations avec les résultats économiques(Aghion et al., 2009).

Selon Kolstad et Moore (2019) les premières études évaluant les dommages économiques que causent les changements climatiques ont été effectuées par Smith et Tirpak (1989), ils utilisaient des modèles de processus pour simuler les effets de variables climatiques changeantes. Les travaux récents se sont concentrés sur les approches statistiques utilisant des données historiques.Ces approches utilisaient un point dans le temps, exploitant la variation transversale du climat pour estimer l'effet marginal des changements à long terme dans la distribution de la température et des précipitations. C'est notamment le cas de Mendelsohn, Nordhaus et Shaw en 1994. Plus récemment, de nombreuses recherches ont été effectuées pour mettre en évidence les effets de la variation interannuelle de la météo sur l'activité économiques.C'est le cas de Carleton et Hsiang (2016)ou de-Roy et Haider (2019).

Stern (2007)a présenté les approches novatrices de la question du changement climatique et de l'économie. Elle a apporté une nouvelle dimension à l'analyse conventionnelle du changement climatique en créant le débat sur la question en relation avec l'économie(Roy et Haider, 2019).

Selon le cinquième rapport du GIEC1(*),les changements climatiquessont définis comme étant « une variation de l'état du climat qu'on peut déceler par des modifications de la moyenne et/ou de la variabilité de ses propriétés et qui persiste pendant une longue période, causée par des processus naturels ou des modifications anthropiques persistantes »(GIEC et al., 2014). PourLemoine (2018), les changements climatiquessont les transformations du climat qui regroupent tous les facteurs qui constituent le temps, à savoir les températures, les précipitations et les vents. Au sens plus étroit,Werndl (2016)définit le changement climatiquecomme le temps moyen ou plus rigoureusement, la description statistique en terme de moyenne et de variabilité des quantités pertinentes2(*) sur une période allant de quelques mois à des milliers ou des millions d'années. La période classique de calcul de la moyenne de ces variables est de 30 ans telle que définie par l'Organisation Météorologique Mondiale.

La Convention Cadre de Nations Unies sur les Changements Climatiques dans son article premier définitles « changements climatiques », comme des changements de climat qui sont attribués directement ou indirectement à une activité humaine altérant la composition de l'atmosphère mondiale et qui viennent s'ajouter à la variabilité naturelle du climat observée au cours de périodes comparables (CCNUCC, 1992). Pour mieux appréhender le concept de changements climatiques dans le cadre de notre travail, nous privilégieronsla définition donnée par le GIEC, car elle s'intéresse plus aux manifestations qu'à leurorigine.

Dans la littérature, les coûts économiques du changement climatique avaient été estimés par la perte de la production due à l'impact des changements de température moyenne et des précipitations. Par exemple, Dell et al.(2012)montrent qu'une hausse de la température de 1°C au cours d'une année donnée entraîne une baisse de 1,4% du revenu par habitant. Dans un rapport,Ruth et al. (2007)ont estimél'impact économique du changement climatique aux États-Unis sur la base de la perte de la production actuelle due aux incendies de forêt, aux inondations, à la sécheresse et à l'élévation du niveau de la mer entre autres. Le rapport deStern (2007) sur l'économie du changement climatique montre que les coûts et les risques globaux du changement climatique équivaudront à perdre au moins 5% de PIB chaque année. Garnaut(2011) fournit des discussions sur l'influence des changements climatiques sur l'agriculture, les infrastructures, la biodiversité et les écosystèmes en Australie(Roy et Haider, 2019).

Selon Sheng et Xu (2019), les changements climatiques et la stagnation des investissements public dans la recherche et ledéveloppement sont des facteurs contribuant au ralentissement de la productivité agricole. D'après 'Bunn et al.(2015),les changements climatiques affectent tous les secteurs de l'économie,mais bien plus le secteur agricole. Les changements climatiques sous forme de températures à la hausse et des précipitations devraient réduire la superficie totale consacrée à la culture du café de près de 50% d'ici 2050. Cette réduction drastique pourrait avoir un impact négatif sur 25 millions de producteurs, principalement les petits exploitants et 125 millions de moyens de subsistance dans plus de 70 pays qui dépendent du café. De plus, le rendement diminuerait d'au moins 5% et les caféiers sauvages pourraient disparaître d'ici 2080 (Davis et al., 2012a).

Hanslow et al.(2014), constatent que les modifications des températures et des précipitations affectent négativement la croissance des pâturages.Ainsi, la production dans les principales régions productrices de produits laitiers décroît. Yang(2008)montre qu'unetempête plus forte engendre des pertes de la production agricole plus importante. En Afrique de l'Ouest,Blanc et al. (2008) ont montré l'influence qu'ontles pluies et les températures sur le rendement du coton au Mali.Doukpolo (2014)révèle que les changements climatiques constituent une menace sérieuse pour le développement agricole dans l'Ouest de la Centrafrique; les tendances futures des précipitations indiquent une baisse pouvant atteindre 20 à 42% de la production.''--''Molua(2008) en examinant les effets du changement des moyennes climatiques surla production agricole au Cameroun révèle que l'agriculture subit l'influence des variables climatiques.Belloumi (2014) dans ses études en Afrique du Sud-est montre que la variable précipitation affecte positivement la production agricole tandis que l'augmentation globale de la température moyenne annuelle la fait diminuer.

Les changements climatiques limitent la production dans le secteur de l'agriculture. Cette baisse des rendements nécessite des stratégies d'adaptation3(*) plus appropriées pour réduire la vulnérabilité agricole des populations. La gestion des plantations et la disponibilité des éléments nutritifs peuvent aussi contribuer à réduire les effets de ce phénomène. Dans le climat tropical humide, l'excès de pluies constitue un frein au développement de la production agricole à cause du lessivage des nutriments, de la multiplication des champignons et autres facteurs comme les bactéries, les insectes, les ravageurs et les adventices. L'utilisation des produits phytosanitaires permet de lutter contre ces menacesopportunistes qui nuisent audéveloppement de la production(Doukpolo, 2014b).

Dans le cadre de la réponse aux effets des changements climatiques, plusieurs mesures sont prises, mais celles-ci ont pour objectif d'atténuer les effets des changements climatiques. Au niveau international, la communauté internationale à travers la Conférence des Parties de Paris4(*) (COP21), s'est fixéepourobjectif de maintenir le réchauffement global en dessous de 2°C. L'Afrique se trouve dans l'une des zones au mondelesplus exposées aux changements climatiques bien qu'elle ne soit responsable qu'à 4% des émissions totales de CO2 ;ce qui ne l'empêche pas de s'impliquer dans le processus d'atténuation et d'adaptation '''''(BAD, 2016). Au niveau régional, la COMIFAC est la plateforme fédératrice des réponses au changement climatique. Pour cela,elle devrait prendre en compte les initiatives scientifiques et opérationnellesavec pour souci l'adaptation aux changements climatiques ; la REDD+ avec deux axes stratégiques : le premier (REDD) qui vise la réduction de l'émission de CO2, le second (+) qui vise l'absorption des gaz à effet de serre.Au plan national,à l'exemple duCameroun, certaines actions ont été menées par les pouvoirs publics sur desquestions environnementales.C'est notamment ce qui a permis à ce paysces 20 dernières années de se doter dedeux documents stratégiques sur les questions environnementales à savoir le Plan National de Gestion de l'Environnement et le Plan National d'Adaptation aux Changements Climatiques du Cameroun, adoptés respectivement en 1996 et 2015(Bodjongo, 2018).

Les changements climatiques entravent la productivité agricole enAfrique.Les pays de la Communauté Economique des Etats de l'Afrique Centrale (CEEAC) ne sont pas en reste. Cette communauté économique régionale, constituée de 11 pays5(*),s'étend sur une superficie de 6,7 millions km2 et comptait près de 185 millions d'habitants en 2017. De 2010 à 2017, le secteur agricole a été la principale source d'emploi en Afrique centrale au sens de la CEEAC représentant près de 70% de l'emploi contre 30% pour le reste des secteurs6(*).La hausse des exportations de matières premières et de la production agricole a favorisé la croissance de ces pays,en plus, la CEEAC dispose d'un potentiel agricole important avec des atouts certains tels que d'abondantes ressources en eau douce, la disponibilité des terres fertiles ainsi qu'une main d'oeuvre jeune et abondante(BAD, 2019). Cependant, cette sous-région qui abrite le second grand espace forestier au monde fait face à plusieurs manifestations et conséquences des changements climatiques-'``'''( Ly, 2014).

L'agriculture est la principale source de revenu des populations des zones rurales de l'Afrique centrale -'(Lambi et Forbang, 2009a; Tingem et al., 2008). Aussi, les produits agricoles représentent une source de devises et une opportunité pour le développementdes pays de la CEEAC.

Tableau 0-1: Classement des pays de la CEEAC dans la production de banane, cacao, café et coton (2013-2017).

Pays

Produit

Angola

Burundi

Cameroun

RCA

RDC

Banane

1er

3ième

4ième (1eren 2015)

19ième

12ième

Cacao

16ième

 

5ième (4ième en 2013)

18ième

14ième

Café

44ième

8ième

6ième

36ième

29ième

Coton

1er

4ième

2ième

5ième

6ième

Source : FAO(2017)

En 2013 l'Angola occupait la place du plus grand producteur de banane en Afrique avec près de 3,09 millions de tonnes,le Burundi 3ième avec ses 2,23 millions de tonnes,le Cameroun avec 1,53millions de tonnes occupait la 4ième place (en 2015 il a occupéla 1ière),la République Démocratique du Congo venait en 12ièmeposition avec 0,323 millions de tonnes et enfin la république Centrafricaine avec 0,129 millions avait la 19ième place.A l'analyse, l'Angola, le Cameroun et le Burundi font partie des 3 pays de la CEEAC qui enregistrent le plus haut niveau de production de banane en Afrique.

Entre 2014 et 2015, le Cameroun occupait le 5ième rang des pays producteurs de cacao en Afrique, alors qu'en 2013 il occupait la 4ième place. Il fait donc partie des pays de la CEEAC qui enregistrentunfort niveau de production de cacao en Afrique,la Centrafrique se trouvant presqu'au dernier niveau de l'échiquier.

En 2016, le Cameroun a occupéla 6ieme place des plus grands producteurs de café en Afrique,aucun pays de la CEEAC ne se figurantparmi les 5 pays les moins producteurs du continent. Concernant le coton, suivant le classement des 11 pays de la CEEAC, l'Angola occupaitle premier rang suivi du Cameroun en 2017.

Ainsi,l'on constate que l'agriculture revêt une place primordiale dans les économies de la CEEAC, ce qui justifie notre intérêt àétudier l'influence des changements climatiques sur laproduction agricole ainsi que l'efficacité des stratégies d'adaptation des agriculteurs.

Le problème que soulèvecette étude est celui de la vulnérabilité de la production agricole face aux effets des changements climatiques dans les pays membres de la CEEAC. Il amène le scientifique à étudier le phénomène afin de garantir la souveraineté alimentaire et le développement économique durable des nations.

2-Problématique de l'étude

La plupart des études qui estiment les coûts économiques des changements climatiques utilisentdeux approches : l'approche dynamique qui intègre différentes spécifications des modèles de croissance dans sa fonction de dommage7(*), elle est utilisée pour analyser l'impact des changements climatiques sur la croissance économique et l'approche énumérative quant à elle,s'applique secteur par secteur pour identifier les effets distincts des changements climatiques sur l'économie, des chercheurs tels que Nordhaus (1991), Tol (1995), Cline (1993)Fankhauser et Tol(2005), Stern (2007), Pindyck(2011), Ashraf et al. (2014), etcont appliqué cette méthode(Roy et Haider, 2019).

Depuis l'étude de Rosenzweig et Parry (1994) qui met en évidence les effets des changements climatiques sur l'agriculture, un débat considérable s'est construit autour de l'ampleur des conséquences que pourraient avoir les changements climatiques sur l'agriculture(Ochou et Quirion, 2019). Dans ce débat deux approches s'opposent, d'une part celle basée sur un modèle agronomique, qui vise à mettre en évidence l'impact des changements climatiques sur le rendement des cultures, d'autre part celle dite ricardienne qui vise quant à elle à déterminer l'impact du climat sur le rendement,précisément sur l'indicateur économique comme la valeur de la production, la marge brute de l'exploitation agricole ou la valeur de la terre (Sheng et Xu, 2019).

L'analyse faite par Nordhaus (2006) met en évidence les effets des changements climatiques sur l'activité économique, plus particulièrement sur l'agriculture, le tourisme et la santé humaine-----(Geng et al., 2019).

Carleton et Hsiang (2016)ont interrogé sur la nature du lien entre les pertes de rendements agricoles et les changements climatiques.Ils considèrent quecette relation est non linéaire. Les pertes de rendement sont en majorités dues à un climat plus chaud, ce résultatest retrouvé aux États-Unis, en Afrique, en Europe, en Asie du Sud-Est et en Inde. Les cultures ici sont souvent plus sensibles aux températures durant certaines phases du cycle de production(Carleton et Hsiang, 2016).

Dans la même veine, Sultan et al. (2013)ont scrutéégalementla relation entre les variations du climat et le rendement du sorgho et du mil. Lorsque les températures sont élevées, les impacts négatifs observés ne peuvent être compensés par un accroissement de pluie. Les auteurs montrent que les possibilités d'une réduction de la productivité agricole semblent plus élevées dans la région soudanienne en raison d'une sensibilité exacerbée aux changements de température par rapport à la région sahélienne, où les rendements agricoles sont plutôt sensibles au changement de précipitations (Sultan et al.,2013).

Fishman (2016)va plus loin en s'intéressantaux saisons.Selonl'auteur, au cours d'une même saison de production, les exploitations qui connaissent moins de jours extrêmement pluvieux présentent des rendements endommagés par rapport à la même quantité de pluie répartie uniformément sur les jours de production. Ces diverses fonctions de réponse des cultures ont été récupérées et répliquées pour les principales cultures mondiales telles que le maïs, le riz, le soja et le blé (Fishman, 2016).

Karn (2014)met en évidence la sensibilité de la production rizicole au Népal face aux changements climatiques. Selon l'auteur, le rendement par hectare augmente lorsqu'il y'a accroissement des températures, or elle baisse pendant les périodes très chaudes. Les précipitations quant à elles,semblent avoir un effet négatif sur la productiondans la mesure où elles tombent lorsque les plants de riz sont en phase de maturation (Karn, 2014).

Mwongera et al. (2014)montrentque le risque d'échec d'une culture après la germination est plus élevé au cours des longues pluies qu'au cours des courtes pluies en raison de la difficulté à prévoir le début, l'irrégularité des jours de pluie et la durée des périodes de sécheresse pendant la phase d'émergence de la culture.En plus, ils constatent également que les pertes de semences sont dues majoritairement aux variations des précipitations, ensuite à la sécheresse et enfin aux conditions d'humidité (Mwongera et al.,2014).

Schlenker et al. (2013) se penchent quant à eux sur les capacités d'adaptation des agriculteurs tels que l'extension de l'agriculture sur des terres auparavant non-exploitables et l'ajustement des cultivateurs en réponse à la sécheresse. Ces deux conceptions de l'adaptabilité de l'agriculture restent non réconciliées et l'identification des obstacles à l'adaptation tels que des incitations insuffisantes ou des coûts d'adaptation élevés constituent une contrainte pour les producteurs du secteur (Schlenker et al.,2013).

Selon Mendelsohn et al. (1994)les effets des changements climatiques pourraient avoir été surestimés à la fois dans la littérature théorique et empirique.Probablement, au cours des cinquante prochaines années, la menace à l'échelle mondiale serait moins importante que ce qui est actuellement projeté. L'auteur en se projetant jusqu'en 2100 constate que les impacts annuels nets des changements climatiques sur l'activité économique ne représentent que 0,1 à 0,5% du PIB mondial. Des estimations qui sontfaiblespour avoir un impact significatif dans la période la plus immédiate (Mendelsohn et al.,1994).

Le débat scientifique sur l'ampleur des effets, la nature de la relation entre changements climatiques et rendement agricole reste d'actualité et semble ne pas avoir pris fin.On a peu d'évidences empiriques au sujet de l'efficacité des stratégies d'adaptationmises en oeuvre dans le cadre des pays de la CEEAC. Pour combler cette insuffisance, on se propose de répondre à la question de savoir :quelle est l'influence des changements climatiques sur la production agricole dans les pays de la CEEAC?

Cette question peut être subdivisée en deux questions spécifiques:

· Quelle est l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC?

· Les stratégies d'adaptations agricoles aux changements climatiques sont-elles efficaces dans les pays de la CEEAC?

3-Objectif de l'étude

L'objectif principal de ce travail est d'évaluer l'influence des changements climatiques sur la production agricole dans les pays de la CEEAC;

D'une façon spécifique, nous allons :

· Evaluer les effets des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC;

· Apprécier l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole auxchangements climatiquesdans les pays de la CEEAC.

4-Hypothèses de recherche

Dans le but d'atteindre les objectifs susmentionnés, nous formulons l'hypothèse selon laquelle : Les changements climatiques ont une influence négative sur la production agricole des pays de la CEEAC.

Par conséquent, il en découle les deux hypothèses secondaires suivantes :

H1 : Les changements climatiques influencent négativement le rendement agricole dans les pays de la CEEAC;

H2 : Les stratégies d'adaptations agricoles aux changements climatiquessont inefficaces dans les pays de la CEEAC.

5- Revue de la littérature

L'influence des changements climatiques en tant qu'objet d'étude obtient toute sa caution scientifique dès lors que le chercheur l'inscrit dans le champ approprié.

Dans la littérature, l'analyse théorique sur le plan économique de l'effet du climat sur l'agriculture s'est faite suivant plusieurs approches, notamment l'approche par fonction de production(Rosenzweig et Parry, 1994)et l'approche ricardienne8(*)''(Ashraf et al., 2014; Dinar et al., 1998; Jeder, 2012; Mendelsohn et al., 1994).

C'est à la suite de l'approche par fonction de production que Mendelsohn et al. (1994)ont développé l'approche ricardiennedans le but de corriger le biais présenté par l'approche par fonction de production à savoir : la surestimation des dommages du changement climatique sur la production en omettant les diverses possibilités d'adaptation des agriculteurs en réponse aux conditions socio-économiques et environnementales. Ainsi, cette approche permet d'examiner les déterminants des rendements agricoles en tenant compte des facteurs climatiques et des facteurs non climatiques. Toutefois, l'approche ricardienne de base laisse place à des critiques. Comme limite :

(i) il lui est reproché de considérer les prix comme constants (Deressa et al., 2005);

(ii) il lui est également reproché de ne pas décrire les types et coûts des mesures d'adaptation au changement climatique (Elbehri et Burfisher, 2015).

Dans la littérature empirique, pour estimer les effets du climat sur le rendement agricole, on distingue trois approches à savoir :

(i) l'approche basée sur les indices agro-climatiques : elle permet d'estimer de manière prévisionnelle les effets des variations climatiques sur l'agriculture dans le temps---(Trnka et al., 2011) ;

(ii) les modèles de simulation de culture basés sur les processus, notamment les modèles climatiques et les modèles de culture : ils permettent de comparer l'impact du changement climatique selon les localités ou les périodes. Il existe une quinzaine de modèles climatiques développés par des équipes pluridisciplinaires, à l'instar des modèles HadCM3, IMPACT, SARRA-H, etc(Sultan et al., 2013) ;

(iii) les modèles économétriques : ils présentent l'avantage de prendre en compte simultanément tous les facteurs susceptibles d'influer les rendements agricoles et sont utiles pour évaluer l'impact du changement climatique dans les conditions réelles des paysans qui sont caractérisés par une gestion sous-optimale de leurs activités agricoles.

Dans les modèles économétriques on retrouve :

(i) les modèles de régression linéaire multiple(Ouedraogo, 2012) ;

(ii) les modèles en données de panel-(Medeiros et al., 2019; Quan et al., 2019);

(iii) la méthode de Heckman'(Maddison et al., 2007).

Dans le cadre de cette étude, l'estimation de l'influence des changements climatiques surle rendementagricole et l'estimation de l'efficacité des stratégies d'adaptation nous convie à fairerecours à des modèlesen données de panel. L'un des avantages des données de panel est la prise en compte des caractéristiques chronologiques et spatiales propres aux individus étudiés(Engoung et al., 2018).

Démarche méthodologique de l'étude

Afin d'atteindre nos objectifs, répondre aux questions de la problématique et vérifier nos hypothèses, notre méthodologie consistetout d'abord àfaire une analyse descriptive à travers laquelle nous présenteronssuccinctement les données ainsi que l'évolution des différentes variables.Ensuite,nous procéderons à une analyse économétrique qui consistera à établir des modèles de données de panel qui mettront en relation : le rendement agricole et changements climatiques -(Medeiros et al., 2019) pour vérifier la première hypothèse ;le rendement agricole et stratégies d'adaptation '''''(Quan et al., 2019) pour vérifier la seconde hypothèse.

L'influence des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC est mise en évidence par des panels statiques à effets aléatoires estimés par la méthode des Moindres Carrés Généralisés. Quant à l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les pays de la CEEAC, nous avons estimé deux panels statiques à effets aléatoires9(*) par la méthode des Moindres Carrés Généralisés ensuite, un panel simple à effets fixes10(*)a été estimé par la méthode de Moindres Carrés Ordinaires en fin, un panel simple à effets aléatoires11(*) estimé par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires. Pour ces deux méthodes, nous avons effectué au préalable le test de spécification de Hausman (1978) pour décider de la forme du modèle12(*) à retenir, le test de Wooldridgepour l'autocorrélation de premier ordre et le test de Wald pour l'hétéroscédasticité. Le plus intéressant avec ces deux méthodes d'estimation réside sur le fait que, celle des Moindres Carrés Généralisés nous permet de corriger simultanément les problèmes d'autocorrélation de premier ordre et d'hétéroscédasticité tandis que, la méthode des Moindres Carrés Ordinaires permet de corriger les problèmes d'hétéroscédasticité détectés.

Par ailleurs, notre échantillon est constitué de 04 pays13(*)de la CEEAC observés sur une période de 09 ans de 2003 à 2011. Les données utilisées dans l'analyse descriptive et économétrique proviennentdes sources secondaires. Il s'agit de la base des données de la Banque Mondiale sur les changements climatiques (CCKP, 2018), de la base de données de la Banque Mondiale sur l'indicateur du développement dans le monde (WDI, 2018) et de la base de données de Food and Agriculture Organization (FAOSTAT, 2018).

6-Organisation du travail

Au vu des enjeux du secteur agricole dans le développement économique des pays de la CEEAC, nous tenons à nous saisir des facteurs qui peuvent constituer un obstacle à la production agricole dans cette sous-région. Dans le cadre de ce travail, nous nous intéressons donc aux changements climatiques,aux rendements agricoles ainsi qu'aux stratégies d'adaptation. De ce fait, notre analyse s'organise autour dedeux parties relativement à nos sous-objectifs énoncés plus haut. Ainsi, la première partie porte surl'influence des changements climatiques sur lerendementagricole dans les pays de la CEEAC. Elle est constituée de deux chapitres relatifs à notre première hypothèse. Le premier traite de la revue de la littérature des effets des changements climatiques sur le rendement agricole (chapitre 1), le second analyse l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC (chapitre 2).La deuxième partie, organisée également en deux chapitres relatifs à notre deuxième hypothèse, traite de l'appréciation de l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les pays de la CEEAC. Le chapitre inaugural de cette partie s'appesantit sur l'enseignement de la littérature sur les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques (chapitre 3), le deuxième quant à lui renvoieà l'analyse de l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les paysde la CEEAC (chapitre 4).

Première partie :

Influence des changements climatiques sur le rendement agricole des pays de la CEEAC

Introduction de la première partie

La première partie de ce travail d'investigation vise principalement à évaluer les effets des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC. La compréhension et la préoccupation de la recherche que soulève cette partie du sujet nous conduisent à la définition de certains concepts de base, du sens que nous attendons donner à chacun de ces mots. Il nous semble par conséquent urgent de les clarifier afin d'éviter tout équivoque. Il s'agit de trois notions à savoir : température, précipitation et rendement agricole.

Selon 'Melker et al.(2010)la température est définie comme le degré de chaleur ou de froid d'un lieu, d'un corps ou d'un objet. Autrement dit, c'est l'état de l'air, de l'atmosphère en un lieu, considéré du point de vue de la sensation de chaleur ou de froid que l'on y éprouve et dont la mesure objective est fournie par le thermomètre. Dans l'échelle de température du système international (SI) la température s'exprime en kelvins (K). Dans la vie courante, l'unité de mesure de la température est le degré Celsius. Elle s'exprime sous l'échelle centésimale dont les points de repère sont compris entre 0 et 100°C14(*).

Selon OMM (2014) les précipitations sont les eaux qui tombent sur la surface de la Terre, tant sous forme liquideque sous forme solide ou déposée. Quelle que soit la forme de la précipitation, on mesure la quantité d'eau tombée durant un certain laps de temps. On l'exprime généralement soit en millimètres (mm), soit en litres par mètre carré (l/m²). 1 mm de précipitations correspond à 1l d'eau par m². L'intensité de la pluie est la hauteur d'eau précipitée par unité de temps (généralement en mm/h).

Selon Olatunde et al. (2014)les précipitations sont l'ensemble des eaux météoriques qui tombent sur la surface de la terre, tant sous forme liquide15(*) que sous forme solide16(*), déposées ou occultes17(*). Elles sont provoquées par un changement de température ou de pression. Qu'elle soit liquide ou solide, on mesure la quantité d'eau tombée horizontalement durant un laps de temps. On l'exprime en hauteur d'eau tombée horizontale (mm) ou en intensité (mm/h)18(*).

Le rendement agricole est la quantité totale produite par hectare au cours d'une période donnée (CNUCED, 2015). Il a pour unité de mesure le kilogramme par hectare (kg/ha).

Dans cette partie, nous allons mettre en évidence le lien existant entre les changements climatiques et rendement agricole. De ce fait, nous débutons par la revue de la littérature des effets des changements climatiques sur lerendement agricole (chapitre 1), ensuite nous procédons à une analyse de l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC (chapitre 2).

Chapitre 1 : Revue de la littérature sur les effets des changements climatiques sur le rendement agricole

La plupart des recherches économiques menées sur la question de l'influence des changements climatiques sur la productivité agricole montrent que ce phénomène est à l'origine de la baisse de la production au niveauinternational, régional. Dans le cadre de ce chapitre, nous analysons les canaux de transmission théoriques par lesquels les changements climatiques affectent la productivité agricole(section 1) ensuite, on procédera à la revue empirique des effets de changements climatiques sur le rendementagricole(section 2).

Section 1 : Enseignement théorique des effets des changements climatiques sur le rendement agricole

Toute plante a des exigences vis-à-vis du climat au sein duquel elle pousse. Celles-ci se traduisent par un certain nombre de besoins climatiques : le besoin en rayonnement solaire intercepté par le feuillage, besoins thermiques pour l'accomplissement de son développement, besoin en eau pour sa croissance. C'est pourquoi les températures ou les précipitations constituent un facteur limitant le rendement agricole lorsqu'elles tombent en excès ou à défaut(Ludi et al., 2007). Dans le souci de mieux comprendre l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole, nous allons présenter dans la première sous-section les canaux de transmission théoriques par lesquels la température affecte le rendementagricole (1.1) ; ensuite dans la deuxième, les canaux théoriques par lesquels les précipitations affectent le rendementagricole (1.2).

1.1 Canaux de transmission théoriques par lesquels les températures affectent le rendementagricole

La variation des températures impacte le développement des cultures et des rendements par différents canaux qui passent par des niveaux de températures à savoir : le taux de photosynthèse, de respiration des plantes, une exposition aux insectes ravageurs(Lobell et Gourdji, 2012).

1.1.1 Effet du stress thermique sur la croissance et le développement des cultures

Les stress des températures provoquent des modifications morphologiques, physiologiques, biochimiques et moléculaires qui nuisent à la croissance et à la productivité des plantes. La chaleur, la sécheresse, le froid sont les principaux phénomènes qui provoquent de dommages dans les espèces végétales, y compris les plantes cultivées. La température constitue un défi majeur pour la production et le maintien du rendement agricole(Mittova et al., 2002).

L'expérience a montré, après les premières observations de Réaumur en 1735, que la réalisation des différents stades de développement de la plante était directement reliée aux effets cumulés, au cours du temps, de la température ambiante. Les températures font partie des facteurs les plus influents du climat. Les plantes ne peuvent pousser que dans certaines limites de température pour chaque espèce. Non seulement qu'il existe les limites de température maximales, mais également les températures minimales pour les différents stades de croissance constituent des bornes extrêmes du développement des plantes-(Chizari et al., 2017).

-Dubey et al. (2020)en analysant les conditions climatiques changeantes montrent que l'évolution des températures aurait des effets négatifs sur la croissance des cultures, le rendement, la qualité du sol et donc la qualité nutritionnelle des produits agricoles.

La température influence la germination des plantes à graines. La phase initiale de la germination est essentiellement physique, elle est caractérisée par une faible sensibilité à la température. Les phases ultérieures de la germination dépendent de la température en raison des processus biochimiques impliqués.Les températures n'ontpas pour seul effet d'agir sur la germination des plantes à graine, mais elles influencent aussi la floraison des cultures (Oyekale, 2012). Par exemple, la production des cultures telles que le coton dépendent des températures ; l'influence des températures peut aussi s'observer sur la floraison des cultures telles que le café, le cacao.

La température est un facteur important pour la réalisation de la photosynthèse par les plantes. Lorsque les températures sont élevées pour les cultures sous ombrages cela affecte le taux de photosynthèse, par contre pour celles du désert, la photosynthèse peut se réaliser relativement à haute température. La photosynthèse est le processus par lequel la plante respire, le taux de respiration augmente avec la température jusqu'à un certain niveau, mais au-delà de la limite optimale, le taux de respiration diminue nettement et cela conduit à une réduction du poids de la plante, à un ralentissement et même à un arrêt total du processus de production. Ces effets des températures entraînent une réduction de la photosynthèse, de la croissance et du rendement de nombreuses plantes (Matthaei, 2010).

Les températures élevées réduisent la croissance des plantes en affectant les taux d'assimilation nets des pousses et donc le poids sec total de la plante. Chez de nombreuses espèces de cultures, les effets du stress dû aux températures élevées sont plus importants sur le développement de la production que sur la croissance végétative, et la baisse soudaine du rendement avec la température est principalement associée à la stérilité(Wahid et al., 2007).

Le stress thermique, qui provoque des altérations multiples est souvent défavorables à la croissance, au développement, des processus physiologiques et au rendement même de la plante ;c'est l'une des conséquences majeures du stress dû aux températures élevées(Hasanuzzaman et al., 2013).

Les températures basses et élevées sont des bornes au-delà et en dessous desquelles le développement et la croissance des plantes est à l'état latent. Pour une meilleure croissance, la température doit se situer dans une plage optimale pour permettre à la plante d'assurer ses fonctions biologiques et lutter contre les attaques des parasites. On se demande à présent comment est-ce que les températures agissent sur le rendement ?

1.1.2 Effet du stress thermique sur le rendement agricole

De l'observation, l'augmentation des températures favorise l'évaporation qui entraîne la perte de l'humidité qui à son tour entraîne une augmentation de la demande en eau des plantes. Pour chaque espèce de plante, en raison de ses particularités, il existe des limites de température spécifiques dans lesquelles les plantes sont capables de produire et de se reproduire(Schroth et al., 2016).La maturation des parties productives d'une plante nécessite sa propre plage de température, tandis que la floraison est induite dans un autre intervalle de température assez étroit, et le développement des fleurs à lieu à une température différente de celle indiquée ci-dessus. La température affecte le fleurissement des plantes d'une manière double. D'une part, la température définit la vitesse de la constitution des fleurs dans les plantes et, d'autre part, elle peut causer la dégénérescence des fleurs ce qui contribuent à diminuer le rendement de la culture.

Bourgoing et Todem (2010)dans leur analyse considèrent le cacaotier comme une culture d'ombre par excellence. A travers ses potentialités photosynthétiques et par la valeur optimale de l'éclairage qu'il peut utiliser, le cacaoyer est considéré comme une plante d'ombre typique. Par ailleurs, il peut parfaitement croître et produire sous un ombrage dense s'il bénéficie simultanément d'une température voisine de l'optimum (32°C), n'affectant en rien ses potentialités photosynthétiques. Cependant, il est démontré que l'ombrage très dense constitue un facteur limitant la production mais uniquement lorsque tous les autres facteurs de l'environnement sont favorables c'est-à-dire que les températures optimales, humidité moyenne excellente, sol riche en humus avec apport d'engrais, traitements insecticides et anticryptogamiques bien mis en oeuvre. Pour les jeunes cacaoyers, un ombrage provisoire doit être relativement dense, ne laissant passer que 50% de la lumière totale pour assurer une bonne croissance et un meilleur rendement. Il sera diminué progressivement pendant son développement mais jamais avant la formation bien établie des couronnes.

'Ngoong(2013) et Boyer (1970) le cacaoyer exige une température relativement élevée, avec une moyenne annuelle située entre 30-32°C au maximum et 14-16°C au minimum. La température est le facteur clé de la production des fèves de cacao. L'étape initiale de cette production est la formation des bourgeons, la floraison, la différenciation des fleurs en chérelles matures, dépend des niveaux de la température. Au fil du temps, il convient de noter que la production de cacao dans certains pays est marquée par la baisse de la productivité dû à un accroissement ou à une baisse des températures19(*). La floraison, première phase de la production est réduite dans le cacaotier lorsque la température mensuelle moyenne est inférieure à 23°C, cela signifie que les températures en dessous de cette valeur ont pour effet de ralentir le processus de production des fèves de Cacao. De plus nous constatons que les températures basses affectent le rendement des autres cultures au même titre que le cacao. Les températures basses ont pour effets de refroidir les cultures, à cet état, leurs capacités physiologiques sont réduites et elles se trouvent dans un état latent ('Ngoong,2013, Boyer, 1970).

La température bien qu'étant un facteur essentiel à la production agricole, lorsqu'elle atteint des valeurs supérieures à l'optimum nécessaire pour réaliser un bon rendement, la première phase de la production est affectée. La chaleur, principale caractéristique de la température affecte la floraison, la croissance et le développement des cultures agricoles. Celle-ci sont détruites par la chaleur et ne pourront atteindre la maturité. Les chaleurs fortes et persistantes avant la venue des pluies peuvent aller jusqu'à modifier la composition interne des fruits, conduisant à une réduction de leur qualité------(Challinor et Wheeler, 2008).Des périodes sèches prolongées accompagnée de chaleur entraînent une réduction de l'indice de surface foliaire accompagné d'une évapotranspiration qui cause un stress hydrique au niveau des cultures ce dernier à son tour jouera sur la productivité saisonnière (Adjei-Nsiah, 2012).

Lorsque la saison sèche est longue et accompagnée de températures élevées, les plantations s'exposent à autres dangers tels que les feux de brousses. Car une saison sèche prolongée encourage les feux de brousse qui mettent les plantations à feu et à cendres. Cette destruction des plantation contribuent à diminuer le rendement des surfaces cultivées(Ojo et Sadiq, 2010).

Les cultures tropicale ne supportent pas les températures trop élevées encore moins celles plus basses. Ainsi, pour une production optimale, il faut que la température soit située autour de sa valeur optimale en occurrence 24°C. Car il existe même des gènes dans de nombreuses créatures végétales qui sont sensibles à de forte température (Schroth et al., 2016).

1.2 Canaux théoriques par lesquels les précipitations affectent le développement et le rendement agricole

Lobell et Gourdji (2012) distinguent les canaux théoriques par lesquels les niveaux de précipitations affectent le développement et le rendement des cultures à savoir : l'exposition aux maladies, le déficit de la pression vapeur, le remplissage des grains, la vitesse de croissance des plantes et la qualité des sols.

1.2.1 Effet du stress hydrique sur la croissance et le développement des cultures

Les pluies représentent le second élément climatique fondamental qui conditionne les différentes activités agricoles. Leur absence, la rareté, un excès ou une mauvaise répartition spatiotemporelle sont générateurs des crises climatiques (Djohy et al., 2015). Par exemple, durant son cycle végétatif, le cotonnier demande un minimum de 500 mm d'eau, mais la répartition temporelle paraît plus importante que la quantité d'eau en elle-même. Lorsque les pluies sont associées à une meilleure répartition, les culture ses développent normalement (Albergel et al., 1985).

Les végétaux ont besoin d'une quantité d'eau convenable pour croître et maintenir la température dans une plage optimale. Lorsqu'il y'a pas d'eau pour se refroidir, la plante risque de souffrir de stress hydrique. Les expériences menées dans les régions irriguées montrent que l'eau de l'irrigation permet de maintenir les conditions de croissance et de température convenables pour les cultures. La quantité et la durée de l'hydraulicité pendant la saison de croissance assurée par les précipitations ou l'irrigation, est essentielle pour la production. Toute augmentation de la variabilité d'approvisionnement en eau affectera la croissance et réduit la production (Karl et al., 2009).

La rareté des pluies fait en sorte que l'irrigation ait une importance capitale pour la production actuelle. La croissance des plantes irriguées est largement supérieure à celles des cultures alimentées par les eaux pluviales. Au fur et à mesure que le temps passe, la demande et la concurrence augmentent en matière d'approvisionnement en eau douce augmente. Les précipitations sont devenues dans plusieurs pays, un facteur important de limitation du développement des cultures et de la production(Chapagain et al., 2006).

Le niveau de pluviosité est bénéfique probablement à la mauvaises herbes en raison du développement plus important des variations génétiques et des adaptations écologiques sélectives. Il est possible que certaines espèces les mauvaises herbes existent déjà sans être considérées comme espèces importantes. Les espèces de mauvaises herbes porteuses de caractéristiques tropicales peuvent tirer profit de la hausse des pluies et devenir des espèces dangereuses pour la culture. Le désherbage prendra alors davantage d'importance dans la réalisation d'un développement et d'une production optimale (Estur, 2006).

La distribution des pluies a un impact sur la lutte contre les maladies des cultures agricoles. La hausse ou alors la baisse marquée des précipitations peut aller jusqu'à affecter certaines méthodes de lutte contre les maladies en raison des changements de durée d'émergence des pathogènes. Les méthodes de contrôle chimique pourront également perdre en efficacité en raison du risque d'accélération de la décomposition des produits chimiques et de l'érosion des sols dus à des niveaux de pluies élevés.

1.2.2Effet du stress hydrique sur le rendement agricole

Dans les zones de production marginales où l'eau n'est pas disponible en quantité suffisante, le résultat de la production est très néfaste. Contrairement à la température, les précipitations affecte négativement la production des cultures dans de nombreuses régions. Il faut noter que ce qui compte dans la production agricole ce n'est pas la quantité d'eau disponible mais sa distribution au cours de la période de croissance et de fructification''''''''''(Hoekstra et Chapagain, 2007).

La variation de la productiondes cultures d'une année à l'autre est affectée par la pluviosité tout comme par la température. Lesplantes sont très sensibles à la déficience hydrique, particulièrement lorsqu'elles sont en concurrence avec d'autres plantes sous ombrage ou adventices, ce qui est le cas le plus fréquent en plantation. Les pluies doivent être abondantes mais aussi et surtout bien répartie tout au long de l'année. Par exemple, la pluviosité de 1500 à 2000 mm par an est généralement considérée comme la plus favorable aux cultures de café et cacao à condition qu'il n'y ait pas plus de trois mois de saison sèche avec moins de 100 mm de pluie par mois (Bourgoing et Todem, 2010).

Dans la même veine''Jagoret et al. (2011) affirment que l'effet de la pluviosité sur la productivité du cacaoyer a été observé depuis très longtemps. Il existe un rapport étroit entre la récolte d'un mois et la pluviosité cinq à six mois auparavant, et une corrélation entre l'importance de la récolte et la précipitation de l'année précédente.

Selon Ayegboyin et Akinrinde (2016),le manque de pluie prolongé provoque le dépérissement des jeunes plantes qui n'ont pas encore suffisamment développé leur structure, la floraison de ces plants se trouve ainsi ralentie. Dans ces mêmes conditions, les maladies des cultures sont favorisées.

D'après Nsiah (2012),les pluies favorisent le développement des mouches du vinaigre qui transportent les virus de maladies, les déposent sur les fruits ou les fleurs favorisant ainsi le développement des maladies. Lorsque les fruits sont infectés,ils sont voués à la dégénérescence.Lorsqu'il pleut de façon répétitif au moment de la floraison, il y'a perte des fleurs. Cela joue sur le rendement qu'on aurait pu avoir s'il pleuvait de façon raisonnable.L'excès de pluie limite la productivité malgré le fait que les plantes ont besoin d'eau pour remplir leurs fonctions physiologiques. Lorsque la quantité d'eau disponible devient supérieure à la normale, cela influence les résultats de la production.

L'étude de 'Herman et al. (2015) analyse les caractéristiques des plantes sur la terre ferme en présence de précipitation. Les caractéristiques des plantes qui ne résistent pas au stress hydrique constituent un obstacle à la croissance et à la productivité agricole. L'auteur affirme qu'un autre problème qui commence à se produire dans les plantations est la survenue de la mauvaise herbe, qui entre en compétition avec les plantes et provoque des pertes de récoltes, des dommages sur les plantations agricoles.

Ainsi, l'augmentation ou la baisse des températures et/ou des précipitations au-delà de la normale est une entrave àl'économie agricole. Les changements climatiques à travers leurs différents effets engendrent une augmentation des coûts de production pour les agriculteurs et celle-ci contribue à la réduction du rendement.

La section suivante fait état de l'analyse des travaux empiriques sur la relation entre les changements climatiques et le rendement agricole.

Section 2 : La littératureempirique des effets des changements climatiques sur le rendement agricole

Depuis plusieurs années, des études ont été menées dans le monde entier pour tester la relation théorique entre les changements climatiques et le rendement agricole. Ces études portant sur la productivité agricole ont abouti à une relation mitigée entre les changements climatiques et rendement agricole. Dans cette section, nous présentons en 2.1 les effets mitigés de la température sur le rendement agricole, en 2.2 les effets des précipitations sur le rendement agricole.

2.1 Les effets controversés des températures sur la productivité agricole

Les études réalisées afin de tester la relation théorique entre les changements climatiques et agriculture portaient sur le rendement agricole. La plupart de ces travaux aboutissent pour à une relation mitigée. Pour mieux cerner l'influence des températures sur le rendement agricole, nous présentons l'influence négative des températures en 2.1.1 l'influence positive de ces températures sur le rendement agricole en 2.1.2.

2.1.1 Influence négative des températures sur le rendement agricole

Les études étude théoriques démontrent que les changements climatiques à travers les températures affectentle rendement agricole. Celles menées depuis plusieurs années montrent des impacts divers des températures sur le rendement agricole. Par exemple, les travaux effectués parHutchins et al. (2015) au Ghana au moyen des enquêtes réalisées auprès des ménages montrent que l'accroissement des températures réduit la production agricole. Ils montrent que la variabilité des températures fait partie des défis actuels à relever pour accroître le rendement agricole.

De la même manière, la sécheresse prolongée accompagnée des niveaux de températures élevées augmente les risques de diminution de la production dans les plantations, ce qui contribue à réduire la productivité et rend également difficile l'établissement de nouvelles plantations agricoles (Hutchins et al., 2015).

Les analyse deKimengsi (2013)mettent en évidence la relation négative entre la variabilité des températureset la production agricole. L'auteur mène des études sur le terrain afin de recueillir les informations sur la température et la production agricole sur 21 ans de 1990 en 2010. L'analyse des données s'est fait à l'aide de l'enquête à échelle en quatre points et du coefficient de variation. Au terme de cette analyse,les résultats montrentque le coefficient de variationdela température (11,0%) dépassait le seuil de variabilité de 10%, indiquant qu'il présentait une variabilité significative. L'analyse des tendances de la production agricole montre que des variations de température inhabituelles ont été observées sur certaines années. L'auteur observe également que l'imprévisibilité croissante des températures amène les agriculteurs à confondre le calendrier agricole; Et ils ont constaté une baisse durendement. Cette baisse a entraîné une réduction des revenus réaliséset limité les possibilités d'expansion des plantations. Il suggère des options de planification du développement agricole que la population locale doitentreprendre, pour développer un cadre de résilience face à la variabilité de la températureattendue(Kimengsi, 2013).

'Lawal et Omonona (2014) quant à eux analysent les effets néfastes des températures sur la productionla production et leur incidence sur les revenus de Cacao. Ces auteurs utilisent un panel avec spécification à effet aléatoire pour déterminer les effets des températures dans les Etats du Nigeria, les effets de l'accroissement ou de la diminution des températures ont une incidence négative sur le rendement du cacao. A l'issue de cette étude, ils ont concluque l'augmentation de la température réduitcertains processus physiologiques de floraison et de constitutiondes cabosses de cacao. Ils recommandent aux agriculteurs de planter de nouvelles variétés de Cacao développées par l'Institut de Recherche du Cacao du Nigéria, aptes à résister aux effets des changements climatiques afin d'améliorer les revenus et les moyens de subsistance'(Lawal et Omonona, 2014).

L'étude de-Chizari et al. (2017)examinentles effets de la température sur la production agricole. Ils ont utilisé le modèle de climat régional quiproduitraisonnablement des projections appropriées pouvant être utilisées pour la génération de scénarios climatiques à l'échelle d'un pays. Les résultats de cette recherche montrent que malgré les changements projetés de 2% de la température, la production de cacao devrait passer de 0,149 tonne par hectare en 2015 à 0,155 tonne par hectare en 2020. Une tendance moyenne à la hausse par rapport à la situation de référence est positive et devrait augmenter de 1,76% par an. Il en ressort deleur étude que l'accroissement des températures a des effets positifs sur le rendement du cacao -(Chizari et al., 2017).

L'étude deRey et al. (2018)analysentles modèles climatiques et prédisent une augmentation possible de la fréquence d'événements climatiques violents qui dans certaines régions tropicales, sont à l'origine de sécheresses exceptionnelles, menaçant la sécurité alimentaire mondiale. Les résultats de leur analyse montrent que la sécheresse a provoqué une mortalité élevée des cultures de près de 15% et une baisse importante du rendement de ces même culture d'environ 89%; la sécheresse a également augmenté le taux d'infection des maladies fongiques chroniques. Dans cette étude, il ressort que la sècheresse a une influence négative sur la production (Rey et al., 2018).

L'étude de Sakti (2016)se propose demettre en évidencele processus de production du Cacao sousl'influence de la température. Les données recueillies par l'auteur ont été analysées à l'aide d'une régression linéaire. Les résultats montrent un effet négatif et significatif de la température sur la production de cacao au Pakistan.

Selon ------Vogel et al.(2019), les sécheresses accompagnées de températures élevées entraînent des pertes àla récolte. Leur impact sur le rendement du maïs, du soja, du riz et du blé est expliqué à 20 %, 49% 18 % et 43 % de la variance des anomalies de rendement respectivement.

Le café est une culture sensible à la sècheresse et à de fortes températures. 'Läderach et al. (2019)ont quantifié l'impact des changements climatiques progressifs sur la culture du café et la production de café au Nicaragua. A cet effet, ils utilisent les données de localisation et de qualité de tasse du Nicaragua en combinaison avec les modèles d'adéquation des cultures Maxent et CaNaSTA, les données historiques de WorldClim et les modèles de simulation globale CMIP3 pour prédire l'impact probable des changements climatiques sur la production du café. Sous le scénario d'impact très élevé des températures, le café disparaît la production est presque nulle. Tandis que, sous le scénario de température élevée, il y'a une diminution de la production. Par ailleurs, sous un scénario moyen il y'a une l'gère diminution de la production.

2.1.2 Influence positive des températures sur le rendement agricole

Les études empiriques menées par plusieurs auteurs mettent en évidence une relation significative, positive entre l'accroissement des températures et la productivité agricole. Les travaux de --Schlenker et Roberts (2009) mettent en évidence la vulnérabilité des cultures telles que le maïs, le soja et le Coton à la variation des températures aux États-Unis. Les auteurs constatent que la productivité des trois cultures augmente avec des températures allant jusqu'à 29°C pour ce qui est du maïs, 30°C pour le soja et enfin 32??°C pour le Coton.

De la même manière, Raza et Ahmad (2015) dans leur étude analysent l'influence positive de la variation des températures sur la production agricole au Pakistan en utilisant le niveau de production données par district, la superficie récoltée de 1981 à 2010. Dans cette approche, ils considèrent toutes les variables explicatives comme exogènes, de sorte que le risque endogène peut également être minimisé. La température moyenne, et les termes quadratiques de la température sont utilisés comme variables climatiques. Le modèle à effets fixes a été utilisé pour les estimations économétriques. Les résultats montrent un impact positif significatif de la température sur la productionagricole. Cependant, les impacts des changements climatiques sont différents d'une province à l'autre.

Dans le même sillage, ---Chen et al. (2015) en Chine mettent en évidence l'influence de la température sur la productivité agricole de 1961 à 2010. Pour cela, ils considèrent trois grandes régions productrices de coton dans le pays. Ils utilisent les données secondaires provinciales disponibles. Les résultats indiquent qu'une augmentation de la température moyenne accroît la production de coton dans la plupart des provinces du nord-ouest de la Chine et de la vallée du Fleuve Jaune. Cependant, la hausse de la température moyenne a réduit la production du Coton dans la vallée du fleuve Yangtsé20(*).

Selon Zafar et al. (2018)l'agriculture fournit des rentes importantes, procurant des matières premières pour différentes industries et joue un rôle crucial dans l'économie de plusieurs pays. Elle nécessite destempératures optimales pour une meilleure production. Lorsque les températures sont faibles la production est affectée et cela met en mal l'économie.

Les températures ambiantes sont perçues par les agriculteurs comme un facteur important de la production agricole. Ainsi, il en ressort de ces analyses que l'indicateur des changements climatique affecte la productivité agricole. Les plantes semblent ne pas réagir de la même manière à ses variations ; son optimum pour une production agricole optimale semble osciller autour de 25°C.

2.2 Les effets mitigés des précipitations sur la productivité agricole

Les analyses empiriques menées par les auteurs mettent en évidence la relation négative d'une part et positive d'autre part entre les précipitations et le rendement agricole.

2.2.1 Influence négative des précipitations sur le rendement agricole

Ainsi, l'étude deOyekale (2012) analyse l'influence des changements climatiques notamment de la pluviosité sur le développement agricole au Nigeria. L'auteur utilise les données recueillies auprès des agriculteurs choisis de manière aléatoire dans trois États sélectionnés dans les zones de production. Il effectue des régressions simples et obtient le résultat selon lequel les précipitations observées affectent dans ce contexte l'activité de production. Malgré le fait queles agriculteurs soient techniquement équipés, l'augmentation de précipitations pose beaucoup de problèmes à la production.Entre autre,il inclue le fait d'être homme, le statut éducatif, la taille, le nombre d'exploitations agricole et l'âge, alors qu'il augmentait considérablement avec le taux de dépendance des enfants et la possession d'un téléphone portable. Il ressort ici que l'excès de pluies a un influence négative sur la productivité(Oyekale, 2012).

Dans le même sillage, l'étude menée par 'Lawal (2014) montre que la pluviosité affecte le rendement agricole. L'auteur dans son analysedétermine l'effet des précipitations sur le rendement en analysant la tendance sur trois décennies, de 1980 à 2011. L'auteur se base sur lalecture annuelle des précipitations en question et de la productionenregistrée au cours de ces périodes. Les données recueillis ont été soumises à une analyse de régression. Le résultatmontreque les précipitations moyennes sur les trois décennies allaient de 1148,84mm, 1245,25mm et de 1186,27mm pour la période comprise entre 1980-1990, 1991-2000 et 2001-2011. Le rendement variait de 13,85 tonnes, 10,53 tonnes et 14,21 tonnes. La régression du rendement en fonction des précipitations montre une corrélation négative de 0,0067852. L'étude conclue que les précipitations excessives diminuent le rendement du coton'''(Lawal et Omonona, 2014; Raufu et al., 2015).

L'étude de Amos et Thompson (2015)analyse la relation d'équilibre à long terme entre le rendement agricole et les précipitations.Le résultat établit le fait que le rendement agricoleest très sensible à la sécheresse et que la productivité est liée à la distribution des précipitations.

Wiah et Twumasi-Ankrah (2017) examinent l'impact des indicateurs climatiques sur la production de cacao au Ghana, il indique que le nombre de jours de pluie ades effets négatifs sur le rendement du Cacao.

Les travaux de Gwimbi (2010)montrent que la variation des précipitations influence négativement la productivité agricole. Pour cela, la modification des niveaux des pluies affecte négativement les moyens de subsistance des agriculteurs. Sur la base d'une analyse des tendances chronologiques et d'une analyse statistique de corrélation de la relation entre les scénarios de variation du climat et le niveau de production agricole sur une période de 25 ans; les résultats montrent que les agriculteurs sont vulnérables aux variations des précipitations.

2.2.2 Influence positive des précipitations sur le rendement agricole

Selon les travaux deDjohy et al. (2015) analysent l'impact de la variabilité climatique sur la culture du coton dans la commune de Kandi. L'analyse repose sur des données climatologiques à savoir pluviométrie et température sur la période allant de 1971-2010, les données statistiques de la superficie et du rendement de la production sur la période allant de 1995-2010. Les résultats révèlent qu'un régime pluviométrique unimodal avec une saison pluvieuse est propice à la production agricole.

Agrawal (2012) s'est inspiré des travaux de Fisher (1924). Il étudie l'effet des précipitations sur les rendements en blé Broadbalk. Sa méthode consiste à adapter un polynôme du cinquième degré à la pluviométrie de chaque saison et à étudier jusqu'à quel point les précipitations totales et sa répartition sur le temps expliquaient la variation de la production. Fisher a constaté qu'il y avait un effet significatif sur la production, représentant jusqu'à 40% de la variance sur certaines parcelles. L'auteur a estimé des équations, pour chaque parcelle, donnant l'excédent ou la perte moyenne de la production en blé imputable à une augmentation supplémentaire de pluie par rapport à la moyenne, à tout moment de la saison.

Selon Phillips (2012) la pluie joue le rôle de catalyseur sur la croissance des plantes, le développement et la maturation des fruits. Cependant, l'accroissement des précipitations dues aux changements climatiques entraîne des pertes substantielles de la productivité des cultures. Par exemple les pluies récurrentes affectent le développement du cotonnier, mais, la culture semble être particulièrement plus affectée aux précipitations élevées pendant la phase de maturation des capsules. Le stress environnemental pendant le développement floral et la différenciation des capsules est l'une des principales raisons de la disparité entre les rendements réels et attendu.

''''Katsoni (2015) analyse les effets négatifs des précipitations sur la production du maïs. Il s'est appuyé sur la méthodologie en deux étapes consistant au niveau communal à la collecte des données pluriannuelles de pluviométrie et de la production. Cette étude a permis d'appréhender les manifestations des changements climatiques sur la production agricole. Le résultat révèle que le volume et le nombre de jours de pluies tombées annuellement se sont réduits. Cette baisse de précipitation bien perceptible, entraîne la baisse des rendements des principales cultures agricoles. De même, elle influence les pratiques des producteurs notamment le choix des priorités des cultures. L'auteur continue en affirmant que le maïs se substituant parfois au coton, n'est pas en reste.

Conclusion 

En somme, dans ce chapitre, nous avons analysé l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole. A l'issue de cette analyse, nous avons pu dégager les canaux de transmission par lesquels des changements climatiques affectent le rendement agricole. La température et la précipitation peuvent influer sur la réalisation de la photosynthèse, la qualité des sols, la respiration de la plante et même sur les organismes des insectes et ravageurs.En outre, de nombreuses ambiguïtés existent dans l'analyse de la littérature empirique. Nous avons pu observer qu'à travers les précipitations, le rendement agricoleest influencé négativement pour certaines cultures, positivement pour d'autres. Concernant les températures, bien que le rendement soit sensible aux températures élevées, certaines cultures se développent plus dans les milieux tempérés. Dans le cadre des pays de la CEEACl'on se pose la question de savoir comment est-ce que les changements climatiques influencent le rendement agricole ?

Chapitre 2 : Analyse des effets des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays membres de la CEEAC

Le monde scientifique est de plus en plus intéressé à comprendre la relation d'influence entre les changements climatiques et le rendement agricole dans un contexte de lutte pour une garantie de la souveraineté alimentaire des nations et pour le développement économique durable.

L'objectif de ce chapitre est d'évaluer l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole dans les paysde la CEEAC.A cet effet, nous avons mobilisé une base de données constituées à partir de la base de données de la Banque Mondiale sur les changements climatiques (CCPK, 2018) et sur les indicateurs de développement dans le monde (WDI, 2018); de la base de données de l'Organisation des Nations unies pour l'Alimentation et l'Agriculture (FAOSTAT, 2018). Il est subdivisé en deux sections, la première section porte sur l'analyse descriptive tandis que la seconde porte sur l'analyse économétrique.

Section 1 : Analyse descriptive des effets des changements climatiques sur le rendement agricole

Dans le but d'expliquer l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole, il est nécessaire pour nous de mettre en évidence son influence sur l'évolution des indicateursdu rendement agricole. Acet effet, nous allons présenter en (1.1) l'évolution des variables des changements climatiques et les résultats des statistiques descriptives; par la suite présenter l'évolution des indicateurs du rendement agricole ainsi que les différents résultats des statistiques descriptives dans les 04 pays de la CEEAC21(*) retenus dans le cadre de cette étude (1.2).

1.1 Evolution des variables des changements climatiques dans les pays de la CEEAC

Dans cette sous-section, nous présentons l'évolution graphique des variables températures et précipitations ainsi que les différentes statistiques descriptives dans les pays de la CEEAC.

Ø Angola

Graphique 2.1: Evolution en logarithme du niveau des températures et précipitations par rapport à la moyenne annuelle en Angola

Source : Auteur à partir des données de CCKP(2018)

De l'évolution des températures moyennes annuelles du graphique (graphique 2.1)ci-dessus et des statistiques descriptives (confère annexe I.1, I.2) il ressort qu'au cours de la période d'étude les températures décroissent à un taux de 0,24% ; la température moyenne sur la période 2003-2011 est de 22,19°C avec un minimum de 21,73°C qui est observé au cours de l'année 2011, un maximum de 22,74°C observé en 2005 ; le coefficient de variation est de 0,45%.

De l'évolution des précipitations moyennes annuelles du graphique ci-dessus et des statistiques descriptives (confère annexe I.1, I.2), il ressort que sur la période d'étude les précipitations ont tendance à augmenter à un taux de 0,20%.La moyenne est de 82,27mm avec un minimum de 75,33mm qui est observé en 2005 le maximum apparait en 2009 avec une valeur de 85,46mm. Le coefficient de variation des précipitations moyennes annuelles est de 1,27%.

Au regard de l'évolution des variables des changements climatiques en Angola sur la période d'étude 2003-2011, il ressort que les températures moyennes annuelles ont une tendance générale à la baisse ; pour ce qui est des précipitations moyennes annuelles celles-ci ont plutôt tendance à augmenter. De plus, il ressort que les précipitations moyennes annuelles sont plus instables que les températures moyennes annuelles au cours de la même période.

Ø Cameroun

Graphique 2.2 : Evolution en logarithme du niveau des températures et précipitations par rapport à la moyenne annuelle au Cameroun

Source : Auteur à partir des données de CCKP(2018)

Le graphique (graphique 2.2) ci-dessus met en évidence l'évolution des variables des changements climatiques au Cameroun au cours de la période 2003-2011. De l'observation de l'évolution des températures moyennes annuelles et des statistiques descriptives (confère annexe I.3, I.4), il ressort que celles-ci ont une tendance générale à la hausse avec un taux de croissance positif de 0,13% ; une moyenne de 25,08°C, l'année 2010 étant la plus chaude avec 25,34°C tandis que l'année la moins chaude est 2011 avec une température moyenne de 25°C et le coefficient de variation de 0,24% sur l'ensemble de la période d'étude.

L'observation de l'évolution des précipitations moyennes annuelles du graphique ci-dessus et des statistiques descriptives (confère annexe I.3, I.4), il ressort que celles-ci ont une tendance générale à la baisse avec un taux de croissance négatif de 0,49% ; la moyenne sur la période d'étude est de 129,81mm ; l'année 2005 est la moins pluvieuse avec 119,48mm tandis que la plus pluvieuse est 2007 avec 152,71mm de précipitations avec un coefficient de variation de 1,72% sur l'ensemble des périodes.

Au regard de l'évolution des indicateurs des changements climatiques au Cameroun sur la période de l'étude, il ressort que les températures moyennes annuelles ont une tendance générale à la hausse tandis que les précipitations ont plutôt une évolution décroissante. En plus, de ces analyses on constate que les précipitations moyennes annuelles sont plus instables que les températures moyennes annuelles sur la période de l'étude.

Ø République Centrafricaine

Graphique 2.3 : Evolution en logarithme du niveau des températures et précipitations par rapport à la moyenne annuelle en RCA

Source : Auteur à partir des données de CCKP(2018)

De l'observation du graphique(graphique 2.3) ci-dessus et des statistiques descriptives (annexe I.5, I.6) en République centrafricaine sur la période 2003-2011, il ressort que le taux de croissance moyen des températures moyennes annuelles sur la période est négatif et très faible de l'ordre de 0,0012% ; l'indicateur de la moyenne est de 25,66°C. L'année la plus chaude est 2010 avec 25,94°C tandis que la moins chaude est 2008 avec 25,37°C. Le coefficient de variation sur l'ensemble des périodes de l'étude est de 0,21%.

De l'observation de l'évolution des précipitations moyennes annuelles du graphique (graphique 3.3)ci-dessus et des statistiques descriptives (confère annexe I.5, I.6), il ressort que celles-ci ont une tendance générale à la hausse avec un taux de croissance moyen annuel positif et faible de 0,0054%. L'indicateur de moyenne des précipitations sur la période de l'étude est de 111,83mm, l'année la plus pluvieuse est 2010 avec ses 115,90mm tandis que la moins pluvieuse est 2005 avec ses 110,05mm de précipitations. Le coefficient de variation est de 0,55%.

Au regard de l'évolution des indicateurs des changements climatiques en République Centrafricaine sur la période de l'étude 2003-2011, il ressort de cet évolution que les températures moyennes annuelles ont tendance à diminuer tandis que les précipitations moyennes annuelles ont plutôt tendance à augmenter. En outre, il ressort que les précipitations moyennes annuelles sont plus instables que les températures moyennes annuelles sur l'ensemble de la période.

Ø République Démocratique du Congo

Graphique 2.4: Evolution en logarithme du niveau des températures et précipitations par rapport à la moyenne annuelle en RDC

Source : Auteur à partir des données de CCKP(2018)

De l'observation du graphique (graphique 2.4) ci-dessus et des statistiques descriptives (annexe I.7, I.8) en République Démocratique du Congo sur la période 2003-2011, il ressort que la pente des températures moyennes annuelles est négative avec un taux de croissance négatif de 0,055%. La moyenne des températures moyennes annuelles est de 24,72°C ; l'année 2005 est la plus chaude avec une température moyenne de 25,06°C tandis que l'année 2011 est la moins chaude avec une température moyenne annuelle de 24,38°C. Le coefficient de variation des températures moyennes annuelles sur l'ensemble de la période d'étude est de 0,26%.

De l'observation de l'évolution du graphique des précipitations moyennes annuelles(graphique 2.4) ci-dessus et des statistiques descriptives (confère annexe I.7, I.8), il ressort une tendance à la hausse de l'évolution du niveau de l'évolution des précipitations moyennes annuelles avec un taux de croissance moyen de 0,174%. La moyenne des précipitations est de 122,52mm ; l'année la plus pluvieuse est 2006 avec une précipitation moyenne annuelle de 135,36mm tandis l'année la moins pluvieuse est 2004 avec une précipitation moyenne annuelle de 110,38mm. La volatilité des précipitations moyennes annuelles est de 1,37%.

Au regard de l'évolution des variables des changements climatiques en République Démocratique du Congo sur la période de l'étude 2003-2011, il ressort de cet évolution que les températures moyennes annuelles ont tendance à diminuer tandis que les précipitations moyennes annuelles ont plutôt tendance à augmenter. De surcroît, au regard des coefficients de variation des deux indicateurs, il ressort que les précipitations moyennes annuelles sont plus instables que les températures moyennes annuelles sur l'ensemble de la période en RDC.

1.2 Evolution des rendements agricoles dans les pays de la CEEAC

Dans cette deuxième sous-section, nous présentons l'évolution graphique en logarithme du rendement agricole ainsi que les différentes statistiques descriptives dans les pays de la CEEAC.

Ø Angola

Graphique 2.5: Evolution en logarithme des rendements agricoles annuels en Angola

Source : Auteur à partir des données de FAOSTAT(2018)

Le graphique (graphique 2.5)ci-dessus met en évidence l'évolution du rendement agricole22(*) annuel en Angola sur la période 2003-2011. De l'observation de l'évolution des indicateurs agricoles et des statistiques descriptives (confère annexe I.1 et I.2), il ressort que au cours de cette période le taux de croissance de ces indicateurs est est postif 0,24%, 0,63%, 1,47% et 0,15% respectivement pour la banane, cacao, café et coton. Le rendement moyen de banane est de 196000 hectogramme par hectare(hg/ha), celui de cacao est de 1164,4hg/ha, 2679,6hg/ha pour le café et 17360,5hg/ha pour les graines de coton.

En ce qui concerne les niveaux de rendements agricoles atteints, les plus haut niveaux en 2007, 2011, 2007 et 2006 respectivement pour le rendement de banane, cacao, café et coton. Les plus bas niveaux de rendement sont atteints en 2004, 2003, 2003, 2003 respectivement pour la banane, cacao, café et coton. Le coefficients de variation du rendement agricole de chaque de chaque culture est de 0,925%, 1,85%, 6,76% et de 0,49% respectivement pour la banane, cacao, café et pour le coton.

Au regard de l'évolution des indicateurs du rendement agricole et des statistiques descriptives en Angola, il ressort que le rendement agricole a une tendance générale à la hausse sur la période de l'étude. De plus, le rendement de café est plus instable ensuite celui de cacao, de banane et en fin celui des graines de coton sur la période de l'étude.

Ø Cameroun

Graphique 2.6: Evolution en logarithme des rendements agricoles annuels au Cameroun

Source : Auteur à partir des données de FAOSTAT(2018)

Le graphique(graphique 2.6) ci-dessus retrace l'évolution des indicateurs du rendement agricole annuel au Cameroun sur la période 2003-2011. De l'examen visuel de l'évolution des indicateurs agricoles et des statistiques descriptives (confère annexe I.3 et I.4), il ressort qu'au cours de la période de l'étude le taux de croissance est postif 0,24%, 0,052%, 0,054% pour la banane, cacao et café respectivement. Pour ce qui est du rendement du coton il est négatif de 0,09%. La moyenne du rendement sur la mçeme période est de 13200hg/ha, 3698,4hg/ha, 3139,77hg/ha et 13220,6hg/ha pour la banane, cacao, café et coton respectivement.

Concernant les niveaux de rendement enrégitré au Cameroun, les années les plus productives 2010, 2010, 2005 et 2007 pour le rendement de banane, de cacao, de café et de coton. Les années les moins productives on a 2004, 2004, 2003 et 2011 pour le rendement de banane, cacao, café et coton respectivement. La dispersion des rendements annuels autour du rendement moyen on a 2,54%, 0,71%, 0,29% et 1,20% respectivement pour la banane, les fèves de cacao, le café vert et les graines de coton.

Au regad de l'évolution et des statistiques descriptives des variables agricoles au Cameroun, il ressort que les taux de croissance des rendements de la banane, du cacao et du café sont positifs tandis que seul le rendement du coton a un taux de croissance négatif. En terme de dispersion du rendement, on constate que le rendement de la banane est plus dispersé suivi de celui des graines du coton ensuite les fèves de cacao et en fin le rendement du café.

Ø République Centrafricaine

Graphique 2.7: Evolution en logarithme des rendements agricoles annuels en RCA

Source : Auteur à partir des données de FAOSTAT(2018)

Le graphique (graphique 2.7)ci-dessus retrace l'évolution du rendement agricole en République centrafricaine sur la période de 2003 à 2011. L'analyse de ce graphique et des statistiques descriptives (confère annexe I.5, I.6) nous montre que au cours de cette période, seul le taux de croissance du rendement de banane est positif et de valeur 0,014% ; celui du rendement des autres cultures est négatif de valeurs 0,010%, 0,30% et 0 ,97% respectivement pour le cacao, le café et le coton. Les valeurs moyennes des rendements sont 61141,44hg/ha, 509,778hg/ha, 4467,55hg/ha et 5500,556hg/ha respectivement pour la banane, le cacao, le café et le coton.

En ce qui concerne les valeurs extrêmes des rendements, les plus hauts niveaux de rendement agricole sont enregistrés en 2009, 2007, 2004 et 2003 tandis que les plus bas niveaux de rendement sont observés en2004, 2005, 2011 et en 2007 respectivement pour le rendement de banane, de cacao, de café et coton. Pour ce qui est de la dispersion des rendements, le coefficient de variation est de 0,12%, 0,54%, 1,10% et 4,56% respectivement pour la banane, le cacao, le café et le coton graine.

De l'observation du graphique (graphique 2.7)ci-dessus et de l'analyse des statistiques descriptives de l'annexe I.5 et I.6 il ressort que le rendement agricole a une tendance générale à la baisse en République Centrafricaine au cours de la période de l'étude. En terme de dispersion des rendements agricole il ressort que le rendement du coton est plus dispersé suivi de celui du café, de cacao et en fin de banane.

Ø République Démocratique du Congo

Graphique 2.8: Evolution en logarithme des rendements agricoles annuels en RDC

Source : Auteur à partir des données de FAOSTAT(2018)

De l'observation du graphique (graphique 2.8)ci-dessus et des statistiques descriptives (annexe I.7, I.8) relatif au rendement agricole en République Démocratique du Congo sur la période de 2003 à 2011, il ressort que le taux de croissance du rendement de banane et de café sont positif mais très faibles avec respectivement pour valeur 2,26e-04% et 6,89e-04% tandis les taux de croissance du cacao et coton graine sont négatifs avec pour valeurs 0,02812% et 0,11297% respectivement. Les valeurs moyennes des rendements sont 37370,22hg/ha, 2995,88hg/ha, 3900,22hg/ha et 4209,66hg/ha respectivement pour la banane, le cacao, le café et le coton.

S'agissant des valeurs extrêmes du rendement agricole en RDC, les valeurs maximales s'établissent au cours des années 2011, 2007, 2011 et 2003 pour la banane, le cacao, le café et le coton respectivement ; tandis les plus petites valeurs des rendements s'établissent en 2003, 2011, 2003 et 2011 respectivement pour la banane, cacao, café et coton. La dispersion du rendement autour du rendement moyen on a 0,00089%, 0,0925%, 0,02% et de 0,309% respectivement pour la banane, le cacao, le café et le coton.

Au regard de l'évolution du graphique (graphique 2.8)ci-dessus et de l'analyse des statistiques descriptives de l'annexe I.7 et I.8, il ressort que le rendement agricole a une tendance à la baisse en République Démocratique du Congo au cours de la période de l'étude. Le rendement du coton est plus dispersé que tous les autres.

Au final, à partir de cette analyse descriptive, on a puconstater que les changements climatiques n'évoluent pas en phase dans les différents pays et dans l'ensemble de la période d'étude, car on constate dans certains paysque lorsque les températures croissent les précipitations diminuent réciproquement. En ce qui concerne le rendement agricole, à l'exception de l'Angola ou le rendement de la banane, du cacao, du café et du coton augmentent simultanément, dans le reste des pays les différents rendements n'évoluent dans le même sens. En Angola, l'augmentation des précipitations et la baisse des températures semblent entrainer une hausse du rendement agricole. Au Cameroun, la hausse des températures et la baisse des précipitations semblent augmenter le rendement de la banane, du cacao et du café mais fait diminuer le rendement du coton. En RCA et en RDC, la baisse des températures et la hausse des précipitations semblent diminuer le rendement agricole. Dans le souci d'avoir des résultats plus pertinents, nous abordons dans la section suivante l'analyse économétrique.

Section 2 : Changements climatiques et rendement agricole: analyse du sens d'influence

L'influence des changements climatiques sur le rendement agricole a été détectée par l'analyse descriptive. Cependant, cette analyse ne nous a pas permis de déterminer avec sérénité les relations existantes entre les variables agronomiques avec celles climatiques. C'est pour cette raison que nous faisons recours à l'outil d'analyse plus sophistiqué qu'est l'économétrie. Pour cela, nous allons présenter en (2.1) la démarche méthodologique, en (2.2) l'estimation ainsi que les principaux résultats.

2.1 Démarche méthodologique

Nous mettrons en évidence le modèle théorique ayant conduit à la formalisation de ce modèle avant de présenter les différentes variables qu'il comporte.

2.1.1 Méthodologie de formalisation du modèle économétrique

Le modèle économétrique à estimer dérive de la théorie microéconomique du producteur, qui stipule que le producteur cherche toujours à maximiser son rendement sous contrainte de la technologie et de la quantité de chaque facteur de production. Le modèle à estimer est celui développé par-- Salvacion (2019)Nana (2019) et Zhong et al., (2019) qui se sont inspirés des études de ---Villavicencio et al. (2013), il se spécifie comme suit:

Rendement agricole=f (précipitations, Températures) (II.1)

En terme spécifique, le modèle économétrique à estimer s'écrit :

(II.2)

Où i, t désigne le pays et l'année, respectivement.

2.1.2 Présentation des variables du modèle et source de données

L'ensemble des variables recensées dans le cadre de notre étude proviennent de la littérature mettant en relation les changements climatiques et le rendement agricole. Elles sont présentées dans le tableau ci-dessous.

Tableau 2.1: Présentation des variables

Variable

Description des variables

Source

Variables dépendantes agricoles

Rendement de la Banane

Mesuré par le rendement annuel de banane (rbanane) en kilogramme par hectare(kg/ha) ;

FAOSTAT (2018)

Rendement du Cacao

Mesuré par le rendement annuel de cacao (rcacao) en kilogramme par hectare(kg/ha) ;

FAOSTAT (2018)

Rendement du Café

Mesuré par le rendement annuel de café (rcafe) en kilogramme par hectare(kg/ha) ;

FAOSTAT (2018)

Rendement du Coton

Mesuré par le rendement annuel de coton (rcoton) en kilogramme par hectare(kg/ha).

FAOSTAT (2018)

Variables indépendantes

Précipitation

Volatilité moyenne annuelle des précipitations (pret, en mm/an);

CCKP (2018)

Température

Volatilité moyenne annuelle des températures (Temp en °Celsius);

CCKP (2018)

Population

Emploi dans l'agriculture (pop, % emploi total)

WDI (2018)

Investissement

Investissements agricole (invagri, millions de dollars)

WDI (2018)

Inflation

Taux d'inflation annuel (infla ; en%) ;

WDI (2018)

Croissance économique

Taux de croissance annuel du PIB réel (en %)(tcpib ; en %).

WDI (2018)

Source: Auteur

Les différentes variables ainsi présentées, nous passons à l'estimation de notre modèle économétrique.

2.2 Estimation, présentation des résultats et interprétations

Dans cette sous-section, nous allons présenter dans un premier temps la méthode d'estimation (2.2.1), les résultats de l'estimation et une interprétation de ces résultats (2.2.2).

2.2.1 Méthode d'estimation

Pour apporter les éléments de réponse à notre question de recherche et mettre en évidence les effets des changements climatiques sur le rendement agricole, nous avons adopté l'approche économétrique, en faisant recours à la modélisation en données de panel. L'utilisation des données de panel présente trois avantages : une double variabilité qui prend en compte à la fois la dimension individuelle et la dimension temporelle ; elle permet de contrôler l'hétérogénéité des variables inobservable et l'invariance dans le temps et permet d'atténuer le biais d'omission des variables car si la variable omise ne change pas dans le temps alors tout changement de la variable dépendante à travers le temps ne peut être causé par la variable omise (Engoung et al., 2018).

2.2.2 Estimation, présentation des résultats et interprétation

Nous présentons en (2.2.2.1) la procédure d'estimation et en (2.2.2.2) les résultats et interprétation.

2.2.2.1 Procédure d'estimation

Pour estimer le modèle dans le cadre de notre étude, nous nous referons aux travaux de-de Medeiros Silva et al. (2019) qui sur la période de 1990 à 2015 ont estimé les effets des changements climatiques sur la production de la canne à sucre dans l'Etat de Paraíba (Brésil) en adoptant une approche par panel. A cet effet, ces auteurs ont utilisé un modèle linéaire de régression multiple pour évaluer l'influence des changements climatiques sur la production de la canne à sucre. Ils tiennent compte uniquement des températures et des précipitations dans la construction de la fonction de production.

L'estimation des données de panel nécessite que l'on recourt aux différents tests de spécification à savoir : le test de Fisher23(*); le test de Breusch et Pagan24(*); et test de Hausman (1978)25(*). Les résultats des deux premiers tests (confère annexe I.9, I.10) nous confirment la présence des effets fixes et aléatoires. Pour procéder à l'estimation de nos équations, nous allons choisir le modèle qui convient le mieux entre celui à effets fixes et celui à effets aléatoire. A cet effet, nous allons effectuer le test de Hausman (1978). Les résultats de ce test sont présentés dans le tableau ci-dessous :

Tableau 2.2 :Résultats des tests de Hausman

Modèle

Valeur statistique du test

p-value

Modèle 1(banane)

1,82

0,4028

Modèle 2(cacao)

0,08

0,9607

Modèle 3(café)

0,03

0,9839

Modèle 4(coton)

0,35

0,8379

Source : Auteur, résultats des tests d'Hausman pour chaque modèleeffectué par le logiciel STATA 15.1à partir des données de FAOSTAT (2018), CCKP (2018) et de WDI(2018)

Note : lorsque p-value du test est supérieure à 5% on retient le modèle à effet aléatoire ; si la p-value est inférieure à 5% on retient le modèle à effet fixe. De ce tableau, nous constatons que toutes les probabilités sont supérieures à 5%. Nous retenons les modèles à effets aléatoires.

L'estimation de ce modèle peut poser un certain nombre de problèmes notamment ceux liés à l'autocorrélation et à l'hétéroscédasticité (Wooldridge, 2013). De ce fait, nous allons effectuer les tests de Wald sur l'hétéroscédasticité et de Wooldridge pour l'autocorrélation de premier ordre. Au regard des résultats de ces différents tests (confère annexe I.11, I.12) il ressort qu'il y'a présence d'hétéroscédasticité et d'autocorrélation de premier ordre dans les différents modèles.

Pour procéder à l'estimation de ces différents modèles, nous allons utiliser la méthode des Moindres Carrés Généralisés (MCG) afin de résoudre ces différents problèmes économétriques détectés sur la période allant de 2003 à 2011 pour les 04 pays de la CEEAC retenus dans le cadre de notre étude. Cette méthode s'applique dans le cadre d'un panel simple ou les variables explicatives sont strictement exogènes.

2.2.2.2 Présentation des résultats des estimations et interprétation

Pour déterminer les effets des indicateurs des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC sur la période 2003 à 2011, nous avons effectué quatre régressions. Les résultats sont présentés dans le tableau ci-dessous.

Tableau 2.3:Présentation des résultats des estimations

Modèle

Variables

Modèle 1 : Rendement de banane

Modèle 2 : Rendement de cacao

Modèle 3 : Rendement de café

Modèle 4 : Rendement de coton

Température

-0,528**

(0,323)

-0,555***

(0,131)

-0,001

(0,001)

-0,044*

(0,170)

Précipitation

0,013***

(0,003)

-0,003

(0,003)

-0,040**

(0,083)

0,010

(0,002)

Investissement agricole

-0,154*

(0,087)

0,406***

(0,110)

-0,013

(0,025)

-0,003

(0,043)

Taux de croissance de la main d'oeuvre agricole

4,533***

(0,891)

-1,934*

(0,993)

1,396***

(0,313)

-3,226***

(0,466)

Taux d'inflation

-0,005

(0,003)

-0,002

(0,004)

-0,004*

(0,002)

-0,004**

(0,002)

Taux de croissance de l'économie

-2,117

(1,345)

-2,701**

(1,256)

0,491*

(0,570)

-1,336*

(0,685)

p-value

0,000

0,0000

0,0055

0,0000

Observation= 36

Nombre de pays=4

Nombre de période=9

Les valeurs entre parenthèses représentent les écart-types corrigés de l'hétéroscédasticité.*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 sont respectivement la significativité à 1%, 5% et 10%.

Source: Auteur, estimations réalisées par le logicielSTATA 15.1 à partir des données de FAOSTAT (2018) et CCKP (2018) et de WDI(2018)

Interprétation des résultats des estimations

Au regard des résultats du tableau 2.3 ci-dessus, dans l'ensemble les estimations de nos modèles sont satisfaisantes sur le plan économétrique et sur le plan théorique :

S'agissant du plan économétrique, les tests de significativité global de Wald sont significatifs, indiquant que globalement, les variables explicatives expliquent les variables expliquées. Les probabilités associées à ces tests sont p-value=0,0000?1%, p-value=0,0000?1%, p-value=0,0055?1% et p-value=0,0000?1% pour le modèle 1, modèle 2, modèle 3 et 4 respectivement.

Sur le plan théorique, les résultats de nos estimations sont pour la plupart conformes aux travaux antérieurs pour les indicateurs des changements climatiques. En ce qui concerne l'influence des changements climatiques sur le rendement de la banane (modèle 1), le coefficient associé à l'indicateur température est de signe négatif et significatif au seuil de 5% dans l'estimation.Ce résultat est conforme à nos attentes, car lorsque les températures augmentent les plantations de banane souffrent de stress thermique. Elles sont plus exposées aux attaques des parasites. En ce qui concerne l'effet des précipitations sur le rendement de la banane, le coefficient associé à l'indicateur précipitation est positif et significatif au seuil de 1% dans l'estimation.Ce résultat est conforme à la théorie, car une augmentationdes précipitations permet au bananier d'absorber les nutriments du sol pour assurer sa croissance rapide et une meilleure production.

Concernant les indicateurs macroéconomiques, le résultat de l'indicateur relatif àl'investissement agricole est de signe négatif et significatif au seuil de 10%. Iln'est pas conforme à nos attentes et à la théorie économique qui stipule que l'investissement agricole correspond aux dépenses destinées à augmenter le potentiel productif, cela serait dû à l'influence des conditions climatiques. Pour ce qui est de l'influence du taux de croissance de la main d'oeuvre agricole sur le rendement de la banane, le coefficient associé à cette variable est de signe positif et significatif au seuil de 1%.Ce résultat est conforme à nos attentes. La croissance du rendement doit être renforcée par une main d'oeuvre disponible, en ce sens, la population doit être un élément moteur. S'agissant du taux d'inflation et du taux de croissance de l'économie, les coefficients associés à ces deux indicateurs sont de signes négatifs et non significatifs.Les résultats mettent en évidence l'influence négative que pourraient avoir le taux de croissance de l'économie et le taux d'inflation sur le rendement de la banane dans les pays de la CEEAC.

Les résultats du modèle 1 corroborent à ceux de --Salvacion (2019) qui a montré que par rapport aux précipitations, la variable température a la plus grande influence sur le rendement de la banane au niveau provincial au Philippine. Ainsi, en conformité avec nos estimations, on relève effectivement que la variable température donc les changements climatiques influencent négativement le rendement de la banane dans les pays de la CEEAC.

Pour ce qui est de l'influence des changements climatiques sur le rendement de cacao (modèle 2), les résultats de l'estimation montrent que le coefficient associé à l'indicateur température est de signe négatif et significatif au seuil de 1%. Ce résultat conforme à nos attentes,montre que la températureinfluence négativement le rendement du cacao. La température affecte les cherelles de cacao en changeant leur forme et couleur.Elles deviennent jaunes et sont vouées à dégénérer, ce qui engendre la baisse du rendement. Pour ce qui est des précipitations, le signe associé au coefficient decet indicateur est négatif et non significatif. Le signe de cerésultat bien que conforme à nos attentes est non significatif. La non significativité pourrait s'expliquer par le fait que les effets négatifs des précipitations sur le rendement du cacao ne sont pas encore perceptibles, car la production du cacao se développe dans des régions pluvieuses.

Concernant l'influence des indicateurs macroéconomique sur le rendement du cacao. Le coefficient associé à la variable investissement agricole est de signe positif et significatif au seuil de 1%. Ce résultat est conforme à la théorie économique qui stipule que l'accroissement del'investissementagricole permet d'augmenter les capacités de production des agriculteurs,il est bénéfique au rendement du cacao. Pour ce qui est du taux de croissance de la main d'oeuvre agricole, le coefficient associé à cet indicateur est de signe négatif et significatif au seuil de 10%. Ce résultat montre que la hausse du taux de croissance de la main d'oeuvre agricole engendre une diminution du rendement du cacao.Ce résultat serait expliqué par la présence des facteurs environnementaux. S'agissant du taux d'inflation, le coefficient associé à cette variable est de signe négatif et non significatif. Ce résultat met en évidence l'influence négative que pourrait avoir la hausse du taux d'inflation sur le rendement du cacao. En ce qui concerne le taux de croissance de l'économie, le coefficient associé à cet indicateur est de signe négatif et significatif au seuil de 5%. Ce résultat montre que la hausse du taux de croissance de l'économie n'est pas bénéfique au rendement du cacao. Or, en théorie, la croissance permet de puiser les capitaux dans les secteurs porteurs pour financer d'autres.

Nos résultats semblent êtreen accordavec ceux de Oyekale (2012) qui analyse l'influence des changements de température et de précipitations sur le rendement du cacao dans trois Etats du Nigeria, il montre queles précipitations influence négativement. De cette analyse et conformément aux résultats de notre estimation, il ressort que les changements climatiques influencent négativement le rendement du cacao dans les pays de la CEEAC.

S'agissant de l'influence des changements climatiques sur les rendements du café (modèle 3), le coefficient associé à la variable température est négatif et non significatif dans l'estimation. Ce résultat met en évidencel'influence négative que pourrait avoir une hausse de la températuresur le rendement du café. La culture du café répond rapidement au stress de températures, car le café est produit dans des régions pluvieuses. Pour ce qui est de l'indicateur précipitation sur le rendement du café, il est négatif et significatif au seuil de 5%. Ce résultatest non conforme à nos attentes puisque le café s'épanouit plus en présence d'eau douce, l'influence négative serait due aux fortes précipitations qui tombent en période de fleurissement.

Pour ce qui est de l'influence des indicateurs macroéconomiques sur le rendement du café, le coefficient associé à l'investissement agricole est négatif et non significatif. Ce résultat met en évidence l'influence négative que pourrait avoir une augmentation de l'investissement agricole sur le rendement du café. Concernant le taux de croissance de la main d'oeuvre agricole, le coefficient associé à l'indicateur est de signe positif et significatif au seuil de 1%. Ce résultat montre que l'accroissement de la main d'oeuvre dans le secteur agricole engendre une augmentation du rendement du café, car avec une main d'oeuvre élevée, l'entretien des plantations de café est mieux assuré, ces dernières sont ainsi moins exposé aux attaques des rats et des insectes du café. Pour l'inflation, le coefficient associé à cet indicateur est de signe négatif et significatif au seuil de 10%. Ce résultat met en évidence l'influence négative de l'inflation sur le rendement de café. Concernant le taux de croissance de l'économie, le coefficient associé à cette variable est de signe positif mais non-significatif. Ce résultat montre l'influence positive que pourrait avoir le taux de croissance de l'économie sur le rendement de café.

De ce qui précède, nos résultats semblent corroborer avec les orientations au sens de -`'Davis et al. (2012) qui montrent que le café est considérécomme une espèce sensible au climat. Au regard des résultats de nos estimations, il ressort que les changements climatiques influencent négativement le rendement du café dans les pays de la CEEAC.

Pour ce qui est de l'influence des indicateurs des changements climatiques sur le rendement du coton (modèle 4).Il ressort notamment de l'estimation que le coefficient associé à l'indicateur température est négatif et significatif au seuil de 10%. Ce résultat est non conforme à nos attentes, car le coton est une plante qui se développe dans les régions à température élevée. En ce qui concerne la précipitation, le signe associé à cette variable est positif et non significatif. Ce résultat ne correspond pas à nos attentes car, en phase de maturation, les précipitations ont pour effet de réduire le rendement de coton à travers les agents porteurs de maladies. Ils déposent les larves sur les capsules qui donnent naissance à des verres qui détruisent les fruits du coton. Cela a pour effet de réduire le rendement du coton.

Concernant l'influence des indicateurs macroéconomiques sur le rendement du coton, le coefficient associé à la variable investissement agricole est de signe négatif et non significatif. Ce résultat nous montre l'influence négative que pourrait avoir l'investissement agricole sur le rendement du coton. Pour ce qui est du taux de croissance de l'économie, le coefficient associé à cet indicateur est négatif et significatif au seuil de 5% dans l'estimation. Ce résultat met en évidence l'influence négative du taux de croissance de l'économie sur le rendement du coton. Pour la variable inflation, il ressort de l'estimation que le coefficient qui lui est associé est négatif et significatif au seuil de 10%. Le résultat met en évidence l'influence négative que l'augmentation du taux d'inflation a sur le rendement du Coton. Le taux de croissance de l'économie quant à lui est de signe négatif et significatif au seuil de 10% dans l'estimation. Ce résultat nous montre l'influence négative que l'augmentation du taux de croissance de l'économie a sur le rendement du coton.

Les résultats du modèle ci-dessus semblent être en divergence avec ceux trouver par Bodjongo (2018)qui a montré que bien qu'il ne soit pas significatif, l'accroissement des températures est favorable à la culture du coton au Cameroun. Cependant, Barrios et al.(2008) indiquent que la hausse des températures a eu une incidence négative sur la production cotonnière ; de plus, ils trouvent que la baisse des précipitations a entraîné la diminution de la production cotonnière. De ces analyses, il ressort effectivement que les changements climatiques influencent négativement le rendement du coton dans les pays de la CEEAC.

Conclusion 

Ce chapitre avait pour objectif d'évaluer l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC sur la période de 2003 à 2011.Ainsi, après une analyse descriptive à travers d'une part la description des indicateurs des changements climatiques (température et précipitation) d'autre part la description des indicateurs du rendement agricole (banane, cacao, café et coton), nous avons procédé à une analyse économétrique. Pour cela, nous avons estimé nos modèles de panels statiques à effets aléatoires à partir de la méthode des Moindres Carrés Généralisés. Les principaux résultats font ressortir le fait que latempérature et la précipitation sont les principaux obstacles qui freinent significativement le rendement agricole des pays de l'Afrique centrale. Ainsi, le rôle que devrait jouer l'investissement agricole, la main d'oeuvre et la croissance économique se trouve inhibé.

Conclusion de la première partie

Au terme de cette première partie, un examen de l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC sur la période allant de 2003 à 2011 a été l'objet des travaux.

Dans cette analyse, nous avons dans un premier temps mis en évidence le lien théorique entre les changements climatiques et rendement agricole. Dans un second temps, nous avons au moyen d'une étude empirique mis en évidence les effets deschangements climatiques sur le rendement agricole.

Dans lepremier chapitre, nous avons procédé à une présentation de l'état des lieux sur le lien entre les changements climatiques et le rendement agricole. Ce dernier a établi sous l'angle de la revue de la littérature que les changements climatiques à travers les températures, les précipitations ont des effets controversés sur le rendement agricole.

Au deuxième chapitre, nous avons effectué une analyse de l'influence des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC à partir d'une étude en données de panel. Dans le cadre de cette étude, nous avons retenu deux indicateurs des changements climatiques à savoir : les précipitations et les températures. Il ressort de son examen que la hausse de la température et de la pluie influencent négativement le rendement agricole.

Deuxième partie :

Appréciation de l'efficacité des stratégies d'adaptations agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les pays de la CEEAC

Introduction de la deuxième partie

La deuxième partie de ce travail vise principalement à analyser l'inefficacité des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques sur le rendement agricole. La compréhension de la préoccupation de la recherche que soulève cette partie du sujet, nous conduit à l'analyse des concepts clés, du sens que nous entendons donner aux différents mots. Il nous semble par conséquent important de clarifier afin d'éviter tout équivoque. Il s'agit des notions suivantes :adaptation, stratégie d'adaptation.

Etymologiquement, « adapter » provient du latin « adaptare » qui signifie « ajuster à, en vue de » (Rey, 2006 cité par Simonet, 2009).

En biologie : « on entend par adaptation biologique l'ensemble des corrélations internes et externes26(*) qui font qu'un organisme peut vivre d'une certaine manière dans un habitat donné, et y contribuer à la perpétuation de l'espèce à laquelle il appartient » (Simonet, 2009).

En anthropologie : l'adaptation est « le processus par lequel les organismes ou populations d'organismes effectuent des ajustements biologiques ou comportementaux qui facilitent ou assurent leur succès reproducteur, et donc leur survie, dans leur environnement. Le succès ou l'échec des réponses adaptatives peuvent uniquement se mesurer sur le long terme et les conséquences évolutives des comportements observés ne sont pas prédictibles » (Bates, 2005 cité par Simonet, 2009).

L'école de géographie de Chicago emprunta à l'écologie le concept d'adaptation pour le définir comme le fruit de choix délibérés afin d'échapper aux contraintes du milieu, se démarquant ainsi du déterminisme biologique issu de la sélection naturelle en s'appuyant davantage sur la notion d'ajustement : « l'objet de la géographie est l'ajustement de l'homme à l'environnement et non à l'influence de cet environnement » (Reghezza, 2007 cité par Simonet, 2009).

D'après le GIEC (2001)l'adaptation est l'ajustement des systèmes naturels ou humains pour répondre à des changements climatiques actuels ou attendus (ou à leurs effets), pour en modérer les conséquences négatives et tirer profit des opportunités. Les stratégies d'adaptation peuvent aussi être définies à la suite de Mendelsohn et al. (2006) comme les changements que les personnes, les entreprises ou les gouvernements encourent pour réduire les dommages ou augmenter les bénéfices des changements climatiques '(Bataller, 2010).

Cette deuxième partie est organisée en deux chapitres relatifs à notre deuxième hypothèse, dans le chapitre inaugural, nous allons nous appesantir sur l'enseignement de la littérature les stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques (chapitre 3). Le second chapitre quant à lui, renvoi à l'analyse de l'efficacité des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays membres de la CEEAC (chapitre 4).

Chapitre 3 : enseignement de la littérature sur les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques

Les mesures d'adaptation aux effets des changements climatiques ont pour objectif de réduire la vulnérabilité des systèmes socio-économiques. L'efficacité des stratégies sur le rendement agricole constitue la deuxième relation dont la quête du niveau d'appréciation est envisagée dans ce chapitre. Pour y parvenir, deux parties vont servir de fil conducteur à savoir : un enseignement sur les différentes stratégies d'adaptation (section 1) et une revue des stratégies d'adaptation agricoles aux changements climatique (section 2).

Section 1 : Enseignement de la littérature sur les stratégies d'adaptation

L'adaptation est définie comme « l'ajustement des systèmes naturels ou humains en réponse à des stimuli climatiques présents ou futurs ou à leurs effets, afin d'atténuer les effets néfastes ou d'exploiter des opportunités bénéfiques » (Dumas, 2006). Pour mieux comprendre l'adaptation, nous recourrons à la typologie de Smit et al. (1999) (1.1) et aux processus d'adaptation selonAbid et al.(2019) en (1.2).

1.1 Typologies de l'adaptation aux changements climatiques

Smit et al. (1999) distinguent plusieurs types d'adaptations au sein des sociétés humaines à savoir d'une part l'adaptation planifiée et d'autre part l'adaptation spontanée ou autonome(Bawakyillenuo et al., 2016).

1.1.1 Adaptation par rapport au caractère plus ou moins spontanée

L'adaptation spontanée ou autonome est interprétée comme étant liée aux initiatives du secteur privé27(*) élaborée pour faire face aux modifications actuelles ou futures liées aux changements climatiques(Smit et Pilifosova, 2001). Smit et Lenhart (1996) définissent l'adaptation autonome comme étant celle qui se met en place « naturellement », sans l'intervention du secteur public.

Plus une mesure d'adaptation requiert d'avoir conscience que le climat est en train de changer ou changera dans le futur, moins elle sera spontanée. Cette distinction permet d'opposer de façon binaire une adaptation spontanée à une adaptation consciente (Fankhauser et Tol, 2005). L'adaptation des êtres vivants non-humains est nécessairement spontanée, une adaptation consciente étant forcément associée à une intention. C'est également dans le cadre d'une adaptation consciente qu'une erreur est possible et qu'une mal adaptation peut avoir lieu.Sans intention, il ne peut y avoir d'erreur. Par exemple, la construction de digues permettant de faire face à la montée des eaux est une forme d'adaptation consciente ; la construction des systèmes d'irrigation en fait également partie.

Par contre, l'adaptation passant par un mécanisme de marché peut être une adaptation spontanée. En effet, la diminution des activités exposées aux changements climatiques au profit des activités épargnées peut avoir lieu par le biais d'une diminution de la rentabilité relative des activités exposées sans que les acteurs ne mettent les changements climatiques en cause. Les marchés peuvent également être un lieu de coordination pour des agents prenant en compte les effets du climat.Ils permettent d'agréger les croyances, des prévisions.Dans ce cas, ils peuvent permettre une dissémination des prises de conscience de certains agents.

La distinction peut également porter sur le type d'agent. La distinction est généralement faite entre les puissances publiques et les agents privés. Cette distinction correspond à une distinction de type principal-agent. Dans cette acceptation, le principal est un décideur politique ou une agence gouvernementale. Il met en place un cadre dans lequel un agent va agir de façon autonome (Dumas, 2006). L'agent agit librement dans ce cadre, par exemple en suivant les lois du marché ou en faisant des choix techniques. Cet agent autonome est considéré comme ayant une rationalité de type individualiste, à la différence du décideur qui est censé avoir une mission de maximisation du bien-être collectif. La prescription de normes, de subventions, de taxes ou de plans d'urbanisation par le décideur entre naturellement dans ce cadre. L'agent va réagir à ces mécanismes incitatifs et modifier son comportement de façon autonome.

Les deux sens conscient et public contre spontané et privé sont parfois confondus, le décideur public est supposé conscient tandis que les agents privés s'intéressent peu à leurs environnement, plutôt à leur rentabilité à court terme. Il peut y avoir recouvrement si un agent n'a pas conscience des changements climatiques et que le décideur impose une taxe ou des normes de telle sorte que l'agent soit forcé de s'adapter. Cependant si l'agent change de comportement en raison des changementsclimatiques dont il a conscience et ce dans le cadre défini par le décideur, il s'agit d'une adaptation consciente pour ce qui concerne le climat mais également l'adaptation d'un agent privé.

Une autre distinction est faite entre une adaptation anticipée ou proactive et une adaptation réactive. L'adaptation réactive a lieu après que le climat ait changé, tandis que l'adaptation anticipée est mise en place avant que le changement ne soit visible ou mesurable. En pratique la distinction entre anticipation et réaction n'est pas très claire. Leschangements climatiques de même que l'adaptation sont des phénomènes qui se déroulent dans le temps. Ainsi une stratégie d'adaptation planifiée est en général à la fois réactive et anticipée, elle prend en compte le passé et utilise des projections pour l'avenir (Fankhauser et al., 1999).

Une adaptation proactive est forcément consciente et une adaptation spontanée est forcément réactive. Il est également possible d'avoir une stratégie d'adaptation réactive et consciente qui nécessite de se rendre compte que le climat a changé. Etant réactive, elle ne se base cependant que sur le passé pour déterminer ses modalités.

L'adaptation autonome ou privé est l'ensemble des initiatives prises par les individus pour s'ajuster aux effets des changements climatiques afin de bénéficier des effets positifs escomptés. Ce mode d'adaptation doit être effectué dans un cadre définit préalablement par le planificateur. Comment le planificateur garantit ce cadre aux agents privés ?

1.1.2 Adaptation planifiée ou public

Selon Smit et Pilifosova (2001) l'adaptation planifiée ou organisée est interprétée comme étant le résultat de décisions politiques établies par le secteur public et basées sur la prise de conscience que les conditions de vie en société sont en train de changer ou ont changé et que des actions sont nécessaires pour réduire les pertes afin d'en profiter des opportunités. Elle fait référence aux actions prise par les gouvernements incluant la législation, les réglementations, les incitations favorisant des évolutions dans les systèmes socio-économiques dans le but de réduire la vulnérabilité aux changements climatiques(Burton et al., 2002). '`'Porter et al. (2014) considèrent l'adaptation organisée ou planifiée comme étant une politique publique ayant pour objectifs majeurs de :

- protéger ceux qui sont le moins capables en s'attaquant aux causes de la vulnérabilité ;

- fournir l'information pour planifier et stimuler l'adaptation par les acteurs non étatiques ;

- protéger les biens publics tels que les services rendus par les écosystèmes, les ressources publiques, les zones littorales, mettre en place des systèmes d'alerte précoce pour prévenir les événements extrêmes.

Les politiques d'adaptation offrent une double dimension. Elles concernent à la fois la construction des capacités d'adaptation et la mise en place des mesures d'adaptation transformant les capacités en action (Neil Adger et al., 2005). La première se traduit par la sensibilisation des populations au changement climatique, la construction d'une conscience de ses impacts potentiels, le maintien du bien-être, la protection de la propriété, des terres et d'une croissance économique et l'exploitation de nouvelles opportunités avec pour objectif global d'augmenter l'habilité des individus, des groupes et des organisations à s'adapter aux changements climatiques. La seconde se manifeste par la réduction des impacts des changements climatiques, la garantie que les mesures prises par une organisation ne porte pas préjudice aux autres (Neil Adger et al., 2005), réduire les impacts négatifs en anticipant les pertes économiques qui ne pourront être évitées (Smit et Pilifosova, 2001).

L'adaptation est le plus souvent réactive dans le sens où elle est conduite en réaction aux événements en cours ou par rapport aux événements passés. Mais, elle peut aussi être anticipée en se basant sur une évaluation des conditions futures. Les barrières communes à l'adaptation peuvent se résumer comme suit : la nature des biens publics des ressources menacées, une faiblesse dans la prise de décision collective, et une incertitude sur l'information disponible, ajouté à cela un manque de clarté sur qui est responsable de la mise en place d'action le secteur public ou privé (Neil Adger et al., 2005). En effet, de nombreux acteurs interviennent dans le processus d'adaptation à différents niveaux de décision en fonction de leur capacité à influer sur le pouvoir et avec des intérêts différents voire opposés. De plus, il n'y a pas de perception claire et commune de ce que constituent en réalité les problèmes d'adaptation.

Toutefois, malgré ces barrières qui peuvent sembler redoutables il existe de nombreux leviers pouvant favoriser l'adaptation comme la protection du bon fonctionnement du système économique ou l'amélioration de la sécurité. Cela peut se manifester de diverses manières : à travers les échanges sur le marché, le développement des réseaux sociaux, ou à travers des actions individuelles ou collectives. Cela peut être pris en charge par les individus pour leurs propres bénéfices, ou par les gouvernements dans le but de protéger leur citoyens(Neil Adger et al., 2005). Enfin, d'un point de vue plus global, les principaux leviers de l'adaptation aux changements climatiques sont : les standards du développement durable, les objectifs de la CCNUCC et du Protocole de Kyoto et leurs mécanismes financiers, les Objectifs du Développement Durable (ODD).

Le planificateur dans les actions d'adaptation peut être un organisme international, sous régional ou national. Son objectif est de garantir aux agents privés un cadre élargi pour mener à bien leur action d'adaptation.

1.2 Mise en oeuvre de l'adaptation au changement climatique

Selon Deressa et al. (2011) la mise en oeuvre des pratiques d'adaptation passe par la perception ensuite vient l'évaluation des mesures.

1.2.1 Processus d'adaptation

La mise en oeuvre des politiques d'adaptation exige une meilleure compréhension des effets des changements climatiques. Selon Abid et al. (2019) l'adaptation est un processus linéaire qui passe par trois étapes où la première étape est la perception des changements dans divers indicateurs du changement climatique, tels que les changements des températures et de précipitations. La perception opportune et précise est un facteur déterminant des intentions des agriculteurs et du choix des méthodes d'adaptation (Deressa et al., 2011).

Les perceptions peuvent également dépendre de divers facteurs externes, tels que l'accès aux ressources institutionnelles et l'emplacement de la ferme. Les perceptions médiocres peuvent conduire à une mal adaptation et accroître la vulnérabilité des agriculteurs au changement climatique, des perceptions précises peuvent influer positivement sur le processus d'adaptation au niveau de la ferme '-'(Dang et al., 2014).

La deuxième étape de l'adaptation est celle de l'intention, au cours de laquelle les agriculteurs envisagent et planifient l'adoption de mesures spécifiques pour atténuer les dommages causés par le changement climatique. Ces intentions dépendent de la précision des perceptions des agriculteurs et de divers facteurs internes et externes(Abid et al., 2019).

Lors de la troisième et dernière étape, les agriculteurs mettent en oeuvre leurs mesures d'adaptation sous réserve de la disponibilité des ressources nécessaires et de leur accessibilité à ces ressources.

S'adapter

Graphique 3.1:Processus d'adaptation

Intention de s'adapter

Perception

Production agricole

CC

(+)

Ne pas s'adapter

Pas d'intention de s'adapter

(-)

Sans perception

 Source : Abid et al. (2019)

Au regard de ce schéma, la décision de s'adapter au changement climatique conduit à une augmentation de la production agricole tandis que, ne pas s'adapter réduit la production agricole.

1.2.2 Mesure et évaluation de l'adaptation

Une des difficultés majeure des projets d'adaptation est l'évaluation de leur succès. Il est en effet difficile de mesurer quantitativement des changements dans la capacité d'adaptation '(Weissenberger, 2019).

Dans le cas de la réduction des désastres, on peut utiliser le nombre de victimes, de sans-abris, de dommages matériaux comme indicateurs. Ainsi, la diminution drastique du nombre de victimes lors de cyclones au Bangladesh entre les années 1970 et les années 2000 peut certainement être interprétée comme un indicateur de succès des mesures d'adaptation entreprises, notamment les refuges en béton ou les systèmes d'alerte.

L'adaptation ou la construction de la résilience ne se résume pas toujours à des approches simples et mesurables, mais sont imbriquées dans un processus de changement social et de développement. Elles font donc partie d'un système plus englobant et sont inscrites dans une temporalité et un processus dynamique. Certains indicateurs peuvent être trompeurs. Par exemple, une diminution des dommages assurés dans une zone côtière peut simplement refléter le fait que les compagnies d'assurances n'assurent plus les propriétés et non une diminution de la vulnérabilité (Pringle et al., 2012).

En conséquence, les organismes internationaux oeuvrant dans le domaine de l'adaptation et du développement élaborent des méthodologies de suivi et d'évaluation leur permettant d'évaluer l'efficacité de leurs actions et d'effectuer un apprentissage qui peut lui-même faire partie des indicateurs de succès (Pringle et al., 2012).

Un des principes du modèle d'évaluation est de définir un scénario de base par rapport auquel il est possible de comparer avec la situation post-adaptation. Pour cela, la prise en compte de l'évolution graduelle du scénario de base de vulnérabilité en fonction des paramètres climatiques est un nouveau défi qu'on commence à relever (Brooks et al., 2011).

En somme, le suivi et l'évaluation des projets d'adaptation renvoient aux notions fondamentales de ce champ. Elle est vue comme un processus accompagnant et guidant les agents. L'évaluation permet un apprentissage continu sur « ce qui marche et ce qui ne marche pas » (Beerfeltz, 2013).

Section 2 : Stratégies d'adaptation aux changements climatiques mises en oeuvre en agriculture

L'adaptation est un processus par lequel les populations et les écosystèmes s'ajustent aux effets associés aux changements climatiques, afin de limiter les conséquences négatives et de profiter des bénéfices potentiels. Dans cette section, nous présentons dans un premier temps la typologie des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques (2.1) dans un second temps, les résultats de la littérature empirique des effets des stratégies d'adaptation sur le rendement agricole(2.2).

2.1Stratégies d'adaptationagricole aux effets des changements climatiques

Les actions d'adaptation des ménages agricoles ont lieu de façon autonome, certains utilisent les moyens traditionnels tandis que d'autres font recours aux nouvelles pratiques en incorporant la technologie.

2.1.1 Stratégies d'adaptations agricoles traditionnelles aux effets des changements climatiques

Les études menées jusqu'ici montrent que les stratégies d'adaptation autonomes mises en oeuvre sont efficaces pour la production agricole.'Simonet (2008), affirme que les agriculteurs doiventprendre les bonnes mesures pour réduire les effets négatifs du changement climatique ou exploiter les effets positifs en apportant les ajustements et les changements approprié (Akinnagbe et Irohibe, 2015).

Les pratiques agronomiques jouent un rôle majeur dans l'amélioration du rendement des cultures agricoles. Le maintien des ressources critiques, y compris l'eau, est une tâche ardue dans des conditions climatiques changeantes. Par conséquent, il est impératif de faire face à l'adoption judicieuse de diverses pratiques agricoles adaptatives, spécifiquement axées sur la préservation des ressources, tels que le mixage des cultures, la rotation des cultures, l'agroforesterie, l'élevage mixte cultures-élevage, la lutte contre les parasites et les maladies des cultures, etc -(Dubey et al., 2020).

Pour adapter les systèmes de production agricole, l'accent doit être mis sur des cultures plus résistantes dans les zones exposées à la sécheresse, cela pourrait aider à réduire la vulnérabilité. Par exemple, en saison sèche, le blé nécessite beaucoup moins d'eau que le riz. Les petits exploitants ont essayé d'utiliser des variétés de cultures résistantes à la sécheresse en tant que méthodes d'adaptation aux changements climatiques au Nigeria, au Sénégal, au Burkina Faso et au Ghana (Ngigi, 2009). De plus, des stratégies de lutte contre la sécheresse ont été adoptées par des pasteurs nomades vivant dans les marges désertiques du Kenya qui sensibilisent les populations sur les modifications des temps et des saisons en invitant ces derniers à s'arrimer à la nouvelle donne (Hart et Vorster, 2006).

L'adaptation de l'agriculture aux changements climatiques passe également par le processus de diversification des cultures à haute valeur à moyen et long terme. La diversification des cultures est une mesure d'adaptation qui doit être priorisé dans les zones non irriguées. En Afrique australe, par exemple, l'utilisation des terres est manipulée, ce qui conduit à une conversion de l'utilisation des terres, telle que le passage de l'agriculture à l'élevage du bétail (Pant, 2013). De plus, dans l'Etat du Kordofan et de Drafur, dans l'ouest du Soudan les cultures vivrières ont été remplacé au profit des variétés plus résilientes ; En Tanzanie, les agriculteurs diversifient les types de cultures afin de répartir les risques à la ferme. La diversification des cultures peut servir d'assurance contre la variabilité des précipitations (Mertz et al., 2009).

De plus, éviter les risques liés à la production agricole en raison de la variabilité des précipitations et de la sécheresse, la plupart des agriculteurs ont souvent recours à un placage des terres, les cultures étant plantées avant la pluie sur des terres non cultivées. D'autres ont été plantés immédiatement après la pluie, tandis que d'autres parcelles ont été plantées quelques jours après les premières pluies. Le labour des terres commence dans les champs qui ont été plantés avant la culture la troisième semaine après le début de la pluie, ce qui permet également de détruire les mauvaises herbes germinantes et de réduire le désherbage. Celles-ci ont été faites à dessein pour répartir les risques en veillant à ce que les cultures plantées dans les champs secs utilisent au maximum toute la pluie '(Mary et Majule, 2009).

De la même manière, la mixité des cultures est aussi appréhendée comme stratégies adopté par les cultivateurs. Elle consiste à cultiver deux cultures ou plus à proximité dans le même champ. Ce système de culture est couramment utilisé en Tanzanie, où les céréales comme le maïs et le sorgho, les légumineuses comme les haricots et les arachides sont cultivées ensemble. Les avantages d'un mélange de cultures présentent des attributs variés concernant la période de maturité les maïs et haricots, par exemple, la tolérance à la sécheresse le maïs et sorgho, les besoins en intrants les céréales et légumineuses.

Outre ces méthodes, les agriculteurs pour veiller au bon déroulement des différentes activités afin d'obtenir un meilleur rendement, permettent au bétail de paître les terres agricoles après la récolte afin d'améliorer la matière organique du sol. En outre, en Tanzanie, les agriculteurs ont utilisé les courbes de niveau comme stratégie pour minimiser l'érosion du sol, faciliter une meilleure pénétration des racines et d'améliorer la conservation de l'humidité. En Afrique de l'ouest, les agriculteurs locaux ont amélioré leur capacité d'adaptation en utilisant des techniques d'élagage et de fertilisation traditionnelles pour doublerles niveaux de production (Lema et al., 2014).

'Wrigley et al. (2019) analyse les stratégies d'adaptation en intégrant l'approche genre. Ils indiquent que les stratégies d'adaptation sont différenciées selon le sexe, les hommes ayant principalement recours à des pratiques agronomiques font recours à des techniques telles que l'utilisation d'engrais artificiels, ainsi que le passage à de nouvelles cultures. Les agricultrices quant à elles, utilisent également des pratiques agronomiques similaires, en particulier les engrais artificiels pour stimuler la production végétale, mais elles ont surtout recours au petit commerce de produits agricoles et de biens de consommation.

Ainsi, l'analyse ci-dessus met clairement en évidence les méthodes que les ménages agricoles adoptent pour augmenter le rendement des terres cultivées. Toutefois, il existe aussi des méthodes qui nécessitent l'utilisation de la technologie.

2.1.2 Nouvelles stratégies d'adaptations agricoles aux effets des changements climatiques

Les nouvelles techniques d'adaptation de l'agriculture permettent de booster la production et de réduire efficacement la vulnérabilité des systèmes agricoles aux effets des changements climatiques. Les changements climatiques sont souvent marqués par de longues sècheresses qui menacent les cultures. Pour s'adapter, les agriculteurs construisent des systèmes d'irrigation pour approvisionner les cultures en eau douce. Le besoin en eau se fait ressentir le plus souvent dans les régions exposées à la sécheresse. Au fur et à mesure que l'eau devient une ressource rare, l'efficacité de l'irrigation se fera ressentir et elle deviendra un outil d'adaptation important de l'agriculture (Selvaraju et al., 2006).

De plus, l'accroissement de température accélère le processus d'évapotranspiration, l'humidité du sol diminue également et les surfaces des terres sont sèches, l'eau douce descend dans les profondeurs de la nappe souterraine. Pour s'adapter, les agriculteurs font recours à des mesures d'irrigation pour maintenir le niveau de production à la hausse. En Egypte, au Kenya et en Afrique du Sud, par exemple un nombre important d'agriculteurs se sont adaptés grâce à un recours accru à l'irrigation. En Gambie, en Afrique du Sud et au Soudan, les agriculteurs ont recours à des mesures d'adaptation telles que le transfert d'eau d'irrigation, la récupération et le stockage de l'eau pour atténuer les effets du manque des précipitations. L'irrigation est clairement une stratégie d'adaptation au réchauffement ; il faut noter que lorsque les précipitations augmentent, les agriculteurs ont tendance à irriguer moins et à recourir plus souvent aux précipitations naturelles
·
·(Benioff et al., 2012).

Les précipitations constituent un intrant essentiel mais très variable pour la production agricole. Elles sont aussi responsables des risques climatiques que les agriculteurs doivent s'adapter. L'accroissement des pluies est responsable de l'érosion qui cause l'appauvrissement des sols. Pour s'adapter à la précipitation, les agriculteurs utilisent les engrais pour doter les sols d'éléments nutritifs essentiels au développement et la croissance de la culture '''(Alem et al., 2010).

De plus, l'adaptation aux effets des précipitations de la production de cacao et café passe également par l'utilisation des produits phytosanitaire. L'utilisation des fongicides, des insecticides et des herbicides permet de s'adapter aux attaques des parasites et des mauvaises herbes. Ces produits permettent de renforcer la défense de ces plantes à l'agression des parasites nuisibles tels que la pourriture brune pour le cacao ''(Urama etOzor, 2011).

Une recherche menée par Mendelsohn et al. (2000) sur l'analyse des adaptations effectuées en Afrique révèlent que dans tous les pays, à l'exception du Cameroun et de l'Afrique du Sud, la plantation de différentes variétés d'une même culture est considérée comme l'une des adaptations les plus importantes. Différentes dates de plantation sont également considérées comme une adaptation importante en Égypte, au Kenya et au Sénégal (Mendelsohn et al., 2000).

Selon ''Urama et Ozor (2011) le changement climatique a un impact négatif sur la production agricole à travers des modifications à long terme des précipitations entraînant des changements dans les schémas de culture et le calendrier des opérations. Selon l'auteur, les agriculteurs de l'Afrique centrale28(*) ont noté que, les incertitudes liées aux phénomènes météorologiques extrêmes avaient généralement augmenté au cours des cinq dernières années.

2.2 Résultats de la littérature empirique sur les actions d'adaptation

Selon '''''Quan et al. (2019), les résultats de certaines actions d'adaptation agricole peuvent être adaptés ou non. Dans cette sous-section, nous abordons en (2.2.1) les effets négatifs de l'adaptation sur le rendement agricole en (2.2.2) les effets positifs de l'adaptation sur le rendement agricole.

2.2.1 Effets négatifs des stratégies d'adaptation sur le rendement agricole

Dans leur analyse, '''''Quan et al. (2019)explorent les stratégies d'adaptation auxchangements climatiques autonomes des ménages agricoles et les impacts correspondants sur le rendement du blé. Ils se basent sur une enquête menée auprès de 314 producteurs de blé en Chine qui ont adopté des mesures d'adaptation aux changements climatiques. Lesagriculteurs bénéficiant des stratégies d'adaptation telle que l'irrigation, une utilisation accrue d'engrais chimiques et de pesticides. Les résultats de leur étude montrent que l'adaptation des agriculteurs aux changements climatiques est inadaptée et a des effets négatifs sur le rendement du blé.

Antwi-Agyei et al. (2018) montrent comment les pratiques d'adaptation aux changements climatiques peuvent entraver le développement agricole et produire des effets inadaptés. Ils ont identifié diverses mesures d'adaptation, y compris l'extensification et l'intensification de l'agriculture, la migration temporaire, la plantation de variétés résistantes à la sécheresse, l'irrigation et la diversification des moyens de subsistance. Les résultats montrent que de nombreuses mesures d'adaptation et réponses d'adaptation produisent actuellement des effets inadaptés ce qui entraîne des blocages susceptibles d'exacerber les vulnérabilités climatiques futures.

Certaines des activités de diversification des moyens d'existence produisent des résultats inadaptés susceptibles de réduire la capacité d'adaptation des ménages ou augmenter leur sensibilité et exposition (Bawakyillenuo et al., 2016).

''-Laube et al. (2012) la vente de bétail a été signalée comme offrant des opportunités aux ménages à faire face aux sécheresses dans le nord du Ghana, cela réduit les capacités des agriculteurs à utiliser ces actifs pour gérer les vulnérabilités climatiques futures. De telles mesures entraînent potentiellement une immobilisation, et ceux-ci peuvent nuire à la capacité des ménages de faire face aux changements climatiques actuels et futurs (Wilson, 2014). L'adoption d'une telle approche dans la gestion des impacts négatifs des changements climatiques perpétue la vulnérabilité et pousse les ménages plus loin dans le piège de la pauvreté, il devient ainsi difficile pour les ménages de sortir de cette impasse.

Selon Pei et al. (2010) au stade du remplissage des grains de blé d'hiver, la fréquence et la quantité d'irrigation devraient être réduites de manière appropriée. Par conséquent, les mesures d'adaptation prises par les agriculteurs pour augmenter la fréquence et le volume d'eau douce en réponse à la diminution des précipitations peuvent avoir un effet négatif sur le rendement en blé s'ils augmentent l'irrigation au cours d'une période inappropriée.

L'apport d'engrais est un facteur important d'augmentation du rendement agricole ''(Di Falco et al., 2011). HuanGuang et al. (2014) ont démontré que les petits agriculteurs ont une aversion pour le risque et souhaiteraient utiliser une plus grande quantité d'engrais pour éviter l'impact négatif des risques climatiques potentiels sur la production agricole. Cependant, la plupart de ces ménages agricoles disposent des connaissances techniques limitées, une main d'oeuvre agricole caractérisée par des expériences et habitudes traditionnelles, l'utilisation d'engrais peut ainsi conduire à des pertes de rendement.

'Hailegiorgis et al. (2018) montrent que certains agriculteurs changent de variétés de cultures pour planter des variétés plus résistantes à la sécheresse et aux maladies en réponse à la diminution des précipitations et à l'augmentation des dégâts causés par les parasites et les maladies. Toutefois, ces variétés sont parfois des variétés à faible rendement et l'adaptation d'une nouvelle variété à des facteurs environnementaux complexes peut entraîner la baisse du rendement.

Les pesticides sont utilisés pour éliminer et réguler les ravageurs nuisibles. L'utilisation intensive de ces produits chimiques a entraîné la contamination des sols, des écosystèmes terrestres et aquatiques et a des effets toxiques sur les humains. Les pesticides comprennent un certain nombre de familles de produits chimiques, avec des centaines d'ingrédients actifs, des milliers de formulations différentes et de nombreux effets indésirables connus ou suspectés sur la santé. Les pesticides ont été trouvés comme étant contaminant commun du sol, de l'air, de l'eau, du gazon et de la végétation. En plus d'affecter les insectes ou les mauvaises herbes, ils sont également connus pour être toxiques pour d'autres organismes, y compris les poissons, les oiseaux, les insectes et plantes non ciblées (Bhat et al., 2019).

2.2.2 Effets positifs des stratégies d'adaptation sur le rendement agricole

L'étude de Khanal et al. (2018) explore les facteurs qui influencent la prise de décision des agriculteurs lors de l'adoption de stratégies d'adaptation au changement climatique et l'impact de ces adaptations sur les rendements agricoles. Ils mènent une enquête auprès de 422 producteurs de riz au Népal. Les résultats montrent que l'éducation des agriculteurs, l'accès au crédit et aux services de vulgarisation, l'expérience des effets du changement climatique, des informations sur les problèmes liés au changement climatique, la conviction que le changement climatique est une nécessité à s'adapter déterminent leur prise de décision. Les résultats de cette étude révèlent que les stratégies d'adaptation employées par les agriculteurs augmentent considérablement les rendements en riz.

Rondhi et al. (2019) montrent que la possibilité que les agriculteurs appliquent des pratiques d'adaptation est influencée par le degré d'impact qu'ils perçoivent sur les changements climatiques. Ils mènent une enquête auprès de 87330 fermes rizicoles en Indonésie. Les résultats de cette étude montrent un effet positif sur les pratiques d'adaptation des agriculteurs, telles que l'éducation des agriculteurs, le régime foncier, les infrastructures d'irrigation, le système de culture, l'application d'engrais chimiques, l'accès aux services de vulgarisation et la participation à des groupes d'agriculteurs.

Selon Satriani et al. (2015) la mise en place d'infrastructures techniques d'irrigation a accru les rendements agricoles dans les campagnes en Indonésie. Ils indiquent le recours aux pratiques de l'irrigation permet aux agriculteurs de réduire les effets négatifs liés aux changements climatiques. La disponibilité de l'infrastructure d'irrigation augmente l'efficacité de la distribution d'eau douce limitée et diminue perte de rendement des cultures due à la sécheresse.

Khanal et al. (2018) démontrent également dans une étude menée au Népal que les agriculteurs s'adaptent aux changements climatiques en appliquant davantage d'engrais chimiques et cela augmente la productivité agricole. Les agriculteurs appliquent souvent davantage de produits agrochimiques pour conserver leur rendement agricole.

Huang et al. (2015) étudient la manière dont les riziculteurs adaptent leurs pratiques de gestion à la suite des changements climatiques et déterminer si leurs ajustements affectent le rendement du riz. A partir d'une enquête menée auprès de 1 653 riziculteurs en Chine, leur analyse économétrique montre que la gravité de la sécheresse et des inondations dans les zones d'étude augmente considérablement les risques de perte de rendement du riz. Ils modélisent l'adaptation et son impact sur le rendement en riz pour les adaptateurs et les non-adaptateurs. Les résultats montrent que l'adaptation au moyen de mesures de gestion agricole augmente considérablement le rendement en riz et réduit les risques de perte de rendement.

Les pesticides sont largement utilisés dans la production agricole pour stabiliser les rendements et atténuer les pertes dues aux mauvaises herbes, aux maladies et aux insectes. La division des agriculteurs en types de fermes a fourni une image claire sur la façon dont les cultures et leur rotation sont influencés par l'utilisation des pesticides. Sur les sols sablonneux, les producteurs laitiers représentent le type de ferme qui utilise le moins de pesticides, tandis que les producteurs de pommes de terre ont la plus forte utilisation. Sur les sols argileux, les exploitations mixtes affichaient les taux les plus bas et les producteurs de betteraves à sucre les plus utilisés. Dans tous les types d'exploitations, l'apport de pesticides dans le blé d'hiver varie considérablement, ce qui indique une approche différenciée de la lutte antiparasitaire. Bien que tous les agriculteurs utilisent des herbicides et des fongicides pour le blé d'hiver, les producteurs laitiers utilisent beaucoup moins d'insecticides et de régulateurs de croissance des plantes pour le blé d'hiver. Les agriculteurs qui cultivaient plus de 150 ha avaient une plus grande intensité de pesticides que les agriculteurs ayant de petites exploitations (Jørgensen et al., 2019).

''Bedeke et al. (2019)étudient comment les petits exploitants dépendants du maïs en Ethiopie s'adaptent aux changements climatiques. Les données relatives aux ménages et aux parcelles ont été collectées et analysées par la suite à l'aide d'un modèle de régression probit à plusieurs variables. Les résultats de leur étude montrent que la plupart des stratégies d'adaptation aux changements climatiques mises en oeuvre par les petits producteurs dépendant du maïs sont complémentaires. La combinaison du labour de conservation, de la culture mixte maïs-légumineuses et du terrassement, ainsi que de l'utilisation de variétés de maïs résistantes à la sécheresse, permet aux agriculteurs d'accroître leur rendement tout en renforçant la résilience aux changements climatiques.

Conclusion

Au terme de chapitre, orienté à l'analyse de l'enseignement sur stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques. Il nous a permis de retenir d'un côté, l'adaptation autonome qui est mise en oeuvre par des individus (privés) qui recherchent leur profit de l'autre côté, l'adaptation planifiée qui correspond à celle mise en oeuvre par les organismes publiques (Etat, les organisations non gouvernementales).De plus, nous sommes passés en revue des résultats de l'utilisation des stratégies d'adaptation autonomes. Nous avons de ce fait distingué les techniques d'adaptation traditionnelles ne nécessitant pas la technologie de celles nécessitant la technologie.L'implémentation de ces stratégies peut avoir des résultats mitigés sur le rendement agricole dans la mesure où les individus ne respectent pas les doses prescrites sur les étiquettes des produits. Ainsi, les économies étant différentes, la nécessité d'effectuer une analyse empirique s'impose dans les pays de la CEEAC.

Chapitre 4 : Analyse de l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les pays de la CEEAC

L'enseignement de la littérature sur le lien entreles stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques et rendement agricolenous a permis de montrer qu'il existe véritablement une corrélation théoriqueentre stratégies d'adaptation et rendement agricole.

Pour analyser l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole mises en oeuvre dans les pays de la CEEAC, nous utilisons une base de données constituées à partir de la base de données de la Banque Mondiale sur les changements climatiques (CCPK, 2018) et sur les indicateurs de développement dans le monde (WDI, 2018) ; de la base de données de FAOSTAT(2018).

Ce chapitre s'articule tel qu'il suit : dans la première section, une analyse descriptive des indicateurs des actions d'adaptation aux effets des changements climatiques est faite; dans la deuxième section, une analyse économétrique de l'efficacité des stratégies d'adaptation sur le rendement agricole est mise en oeuvre.

Section 1 : Analyse descriptive des stratégies d'adaptation aux effets changements climatiques et du rendement agricole dans les pays de la CEEAC

Dans cette section, on s'interroge sur la nature de la relation qui existe entre les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques et le rendement agricole dans les pays de la CEEAC. Une analyse sur l'évolution des différents indicateurs semble nécessaire. De fait, nous présentons en (I.1) l'analyse de l'évolution et les statistiques descriptives des stratégies potentielles d'adaptation; en (I.2) la coévolution des indicateurs moyens du rendement agricole et des stratégies d'adaptation mises en oeuvres dans les pays de la CEEAC sur la période allant de 2003 à 2011.

1.1 Evolution et statistiques descriptives des indicateurs des stratégies d'adaptation agricole aux changements climatiques dans les pays de la CEEAC

Dans cette première sous-section, nous présentons l'évolution et les statistiques descriptives des indicateurs stratégiques d'adaptation.

Ø Angola

Graphique 4.1: Evolution des indicateurs des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques en Angola.

Source : Auteur à partir de données de FAOSTAT(2018)

De l'évolution du graphique (graphique 4.1) ci-dessus et des statistiques descriptives (confère annexe II.7, II.8) sur l'utilisation des intrants agricole en Angola, il ressort que le taux de croissance moyen de l'utilisation des intrants est positif à l'exception de celui des herbicides qui diminue au cours de la période de l'étude. Cela signifie que les agriculteurs recours de plus en plus à l'utilisation de ces produits pour améliorer leurs productions agricole. En moyenne, les agriculteurs de l'Angola utilisent 21331,36 tonnes d'engrais, 60,24 tonnes d'herbicides, 95,607 tonnes d'insecticides, 135,093 tonnes de fongicides sur la période de l'étude. L'utilisation de ces produits a atteint son niveau le plus élevé en 2010 pour les engrais, 2010 pour l'herbicide, 2008 pour l'insecticide et 2004 pour le fongicide.

De ce qui précède, on remarque qu'en Angola l'utilisation des nouvelles techniques de production agricole augmentent il en ait de même pour les surfaces cultivées. Maintenant on se pose la question de savoir comment est-ce que l'utilisation de ces intrants agricoles évolue au Cameroun.

Ø Cameroun

Graphique 4.2: Evolution des indicateurs des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques au Cameroun

Source : Auteur à partir de données de FAOSTAT(2018)

L'examen visuel du graphique (graphique 4.2)ci-dessus et l'analyse des statistiques descriptives (confère annexe II.9, II.10) de l'évolution de l'utilisation des intrants agricole au Cameroun nous montre que, sur la période de 2003 à 2011 seuls le taux de croissance de l'utilisation des engrais est négatif ; cela montre que les agriculteurs des secteurs concernés ne recourent pas suffisamment à l'utilisation des engrais pour améliorer leur production. En moyenne, au Cameroun, pour des fins agricoles, 15366,22 tonnes d'engrais 268,21 tonnes d'herbicides 182,003 tonnes d'insecticides 513,016 tonnes de fongicides sont utilisés ; en terme d'investissement moyen agricole 121000 millions de dollars sur la période de l'étude. L'utilisation de ces produits a atteint son maximum en 2006, 2011, 2010 et 2011 respectivement pour l'engrais, l'herbicide, l'insecticide et le fongicide ; tandis que les plus bas niveaux d'utilisation sont enregistrés en 2011, 2009, 2009 et en 2007 respectivement pour l'engrais, l'herbicide, l'insecticide et le fongicide.

De ce qui précède, l'on constate qu'au Cameroun l'utilisation des engrais décroît, la superficie récoltée de coton et de café diminuent sur la période de l'étude. Cependant, les surfaces récoltées de banane, de cacao augmentent très faiblement. Qu'en ait-il de cette évolution en République Démocratique du Congo ?

Ø République Démocratique du Congo

Graphique 4.3: Evolution des indicateurs des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques en RDC.

Source : Auteur à partir de données de FAOSTAT(2018)

De l'évolution des indicateurs d'adaptation agricole aux changements climatiques en RDC (graphique 4.3)ci-dessus et des de l'analyse des statistiques descriptives (confère annexe II.11, II.12), il ressort que l'utilisation des insecticides évolue à un taux de croissance négatif ; tandis que les utilisations des engrais, des herbicides des insecticides et fongicides évoluent à taux de croissance positif. La moyenne d'utilisation des engrais est de 2399,2 tonnes, des herbicides 4,156 tonnes, des insecticides 72,57 tonnes, des fongicides 243,367 tonnes ; les investissements moyens agricole s'élèvent à 123000 millions de dollars sur la période de l'étude. Les pic d'utilisation de intrants sont observés en 2008 pour les engrais, 2006 pour les herbicides, 2009 pour les insecticides et 2003 pour ce qui est de les fongicide tandis que les plus petit quantités utilisées sont enregistrées respectivement en 2005, 2008, 2008 et 2011 pour les même produits.

En ce qui concerne les surfaces, seul le taux de croissance de la surface récoltée de banane est positif. Les agriculteurs font de plus en plus recours aux intrants agricole tels que les engrais, les fongicides et les herbicides. On se demande à présent comment les indicateurs moyens de rendements et l'utilisation des intrants agricoles évoluent ?

1.2 Coévolution entre indicateurs du rendement agricole et les variables des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques dans la CEEAC

Dans cette sous-section, nous présentons l'évolution simultanée des indicateurs moyens de rendement et les stratégies d'adaptation agricole aux changements climatiques mises en oeuvre dans les pays de la CEEAC.

Ø Banane, engrais, herbicide et insecticide

Graphique 4.4: coévolution moyenne du rendement de banane avec les stratégies d'adaptation dans les pays de la CEEAC.

Source : Auteur à partir de données de FAOSTAT(2018)

De l'évolution du graphique (graphique 4.4)ci-dessus il ressort que le rendement moyen de banane a une tendance générale à la hausse avec un taux de croissance de 17,65% sur la période de l'étude.

Pour ce qui est des stratégies d'adaptation, la quantité moyenne d'engrais utilisée a une tendance généraleavec un taux de croissance positif de 1,0733% ; la quantité d'insecticide augmente avec un taux de croissance positif de 0,635% ; tandis que les quantités moyennes d'herbicides diminuent très rapidement avec un de taux de croissance négatif de 33,44%.

Au regard de ces quatre graphiques il ressort que : le rendement moyen de banane semble être évoluer dans le même sens que les quantités moyennes d'engrais utilisées, d'insecticides utilisées tandis que ce rendement semble évoluer en sens contraire avec les quantités d'herbicides utilisées dans les pays de la CEEAC.

Ø Cacao, engrais, fongicide, insecticides et herbicides

Graphique 4.5: coévolution moyenne du rendement de cacao avec les stratégies d'adaptation dans les pays de la CEEAC.

Source : Auteur à partir de données de FAOSTAT(2018)

De l'évolution de ce graphique (graphique 4.5)il ressort que le rendement moyen de cacao a une tendance haussière avec un taux de croissance de 0,20% sur l'ensemble de la période l'étude.

Concernant les stratégies d'adaptation, les quantités moyennes de fongicides utilisées augmentent sur la période de l'étude avec un taux de croissance positif de 3,44%.

Au regard des divers évolutions, le rendement de cacao a tendance à évoluer dans le même sens que les quantités d'engrais utilisées, de fongicides utilisées, d'insecticides tandis que ce rendement évolue en sens inverse avec les quantités d'herbicides utilisées dans les pays de la CEEAC.

Ø Café, engrais, insecticide et herbicide

Graphique 4.6: coévolution moyenne du rendement de café avec les stratégies d'adaptation dans les pays de la CEEAC.

Source : Auteur à partir de données de FAOSTAT(2018)

L'examen visuel du graphique (graphique 4.6)ci-dessus nous montre que le rendement moyen de café a une tendance générale à la hausse avec un taux de croissance de 0,51% sur la période de l'étude.

Au regard de la coévolution des différents graphiques, il ressort que le rendement de moyen de café semble évoluer dans le même sens que l'utilisation moyenne des engrais, des insecticides tandis qu'elle évolue en sens inverse que l'utilisation moyenne des herbicides dans les pays de la CEEAC.

Ø Coton, engrais, insecticide et herbicide

Graphique 4.7: coévolution moyenne du rendement de coton avec les stratégies d'adaptation dans les pays de la CEEAC

Source : Auteur à partir de données de FAOSTAT(2018)

De l'évolution de ce graphique (graphique 4.7)il ressort que le rendement moyen de coton a une tendance générale à la baisse avec un taux de croissance négatif de 0,01% sur la période de l'étude.

Au regard de la coévolution, il ressort que le rendement moyen de coton semble évoluer dans le même sens que l'utilisation moyenne des herbicides tandis qu'il évolue en sens opposé avec l'utilisation des insecticides, des engrais dans les pays de la CEEAC.

Section 2 : effets des stratégies d'adaptation agricole aux changements climatiques sur le rendement agricole: analyse du sens de la causalité

Dans la section précédente de ce chapitre, en nous basant sur les statistiques descriptives, nous avons pu constater que le rendement agricole semble être en corrélation avec les stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques dans les pays de la CEEAC. Cependant, à partir de cette analyse nous n'avons pas pu déceler le sens de la relation. C'est le souci de pallier à l'incertitude du sens de cette relation que nous faisons recours aux outils d'analyse économétrique. De ce fait, en 2.1, nous présentons la démarche méthodologique, en 2.2, nous procédons à l'estimation puis à l'interprétation des résultats.

2.1 Démarche méthodologique

Dans cette sous-section, on s'attarde d'abord sur le modèle théorique ayant permis la formalisation du modèle économétrique utilisé ; ensuite, nous présentons les différentes variables du modèle ainsi constitué.

2.1.1 Choix du modèle économétrique

Dans cette section, nous avons mis en place un cadre économétrique permettant d'analyser le lien entre l'utilisation des stratégies d'adaptation aux changements climatiques et le rendement agricole. Nous cherchons à savoir si la modification des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques permet d'augmenter le rendement des cultures. De ce fait, nous construisons une fonction qui met en relation les stratégies d'adaptations des agriculteurs face aux changements climatiques avec le rendement agricole. Nous nous sommes inspirés des travaux de '''''Quan et al. (2019) et de ''Di Falco et al. (2011) suivant leur raisonnement, la forme générale de cette fonction s'écrit :

(VI.1)

Avec le rendement agricole : le rendement de banane, de cacao, de café et de coton ; les stratégies d'adaptation représentées par les engrais, les herbicides, les insecticides, les fongicides et les surfaces récoltées de chaque culture.

Dans le cadre de notre travail, nous allons adapter la fonction qui met en relation le rendement agricole avec les stratégies potentielles d'adaptation aux changements climatiques afin d'obtenir notre modèle économétrique. Nous admettons que ce modèle est similaire à celui utilisé par '''Alem et al. (2010). De manière spécifique, on a :

(VI.2)

i=1,2,...N et t=1,2,...T, représentent respectivement les individus (pays) et les années.

2.1.2 Présentation des variables du modèle

Dans ce modèle, les variables sont pour la plupart tirées de la littérature sur les théories d'adaptation agricole '''''(Quan et al., 2019a). Elles sont décrites ainsi que leurs sources dans le tableau présenté ci-dessous concernant la période d'étude, elle s'étend de 2003 à 2011.

Tableau 4.1: Présentation des variables

Variables

Description des variables

Sources

Variables de rendement agricole dépendantes

Rendement de banane

Mesurée par la quantité récoltée de banane par hectare (banane en kg/ha)

FAOSTAT (2018)

Rendement de cacao

Mesurée par la quantité récoltée de cacao par hectare (cacao en kg/ha)

FAOSTAT (2018)

Rendement de café

Mesurée par la quantité récoltée de café par hectare (café en kg/ha)

FAOSTAT (2018)

Rendement de coton

Mesurée par la quantité récoltée de coton par hectare (coton en kg/ha)

FAOSTAT (2018)

Variables d'adaptation indépendantes

Engrais

Mesurée par la quantité d'engrais utilisée à des fins agricole (eng en kg/ha)

FAOSTAT (2018)

Herbicide

Mesurée par la quantité d'herbicide utilisée à des fins agricole (herb en kg/ha)

FAOSTAT (2018)

Insecticide

Mesurée par la quantité d'insecticide utilisée à des fins agricole (ins en kg/ha)

FAOSTAT (2018)

Fongicide

Mesurée par la quantité de fongicide utilisée à des fins agricole (fong en kg/ha)

FAOSTAT (2018)

Investissement

Investissements agricole (invagri en millions de dollars)

FAOSTAT (2018)

Inflation

Taux d'inflation annuel (infla ; en %) ;

WDI(2018)

Population

Emploi dans l'agriculture (pop, % emploi total) ;

WDI(2018)

Croissance économique

Taux de croissance annuel du PIB réel (tcpib ; en %).

WDI(2018)

Source : Auteur

Les différentes variables ainsi présentées, nous passons à l'estimation de notre modèle économétrique.

2.2 Estimation, présentation des résultats et interprétations

Dans cette sous-section, nous allons présenter tour à tour la méthode d'estimation (2.2.1), les résultats de l'estimation et une interprétation de ces résultats (2.2.2).

2.2.1 Méthode d'estimation

Pour apporter les éléments de réponse à notre question de recherche et mettre en évidence l'efficacité des stratégies d'adaptation aux changements climatiques sur le rendement agricole, nous avons privilégié l'approche économétrique, en faisant recours à la modélisation en données de panel. L'utilisation des données de panel présente trois avantages : une double variabilité qui prend en compte à la fois la dimension individuelle et la dimension temporelle ; elle permet de contrôler l'hétérogénéité inobservable et l'invariance dans le temps et permet d'atténuer le biais d'omission des variables car si les variables omises ne changent pas dans le temps alors tout changement de la variable dépendante à travers le temps ne peut être causé par les variables omises (Engoung et al., 2018).

2.2.2 Estimation, présentation des résultats et interprétation

Nous présentons en (2.2.2.1) la procédure d'estimation en (2.2.2.2) les résultats et l'interprétation.

2.2.2.1 Procédure d'estimation

Pour procéder à l'estimation du modèle dans le cadre de notre étude, nous nous referons aux travaux de '''''Quan et al. (2019) qui ont mis en évidence l'adaptation aux changements climatiques et leur impact sur le rendement du blé. En plus, nous nous referons aux travaux de -de Medeiros Silva et al. (2019) qui sur la période de 1990 à 2015 ont estimé les effets des changements climatiques sur la production de canne à sucre dans l'Etat de Paraíba (Brésil) en adoptant une approche par panel. De ce fait, ces auteurs ont utilisé un modèle linéaire de régression multiple pour évaluer l'influence des changements climatiques sur la production de la canne à sucre. Ils tiennent compte uniquement des températures et des précipitations dans la construction de leur modèle économétrique.

L'utilisation des données de panel nécessite d'effectuer un choix entre modèles à effets fixes et modèles à effets aléatoires. De ce fait, nous recourront au test de spécification de Hausman (1978). Les résultats de ce test sont présentés dans le tableau ci-dessous.

Tableau 4.2: Résultats du test de Hausman

Modèle

Statistique du test

p-value

Modèle 1(banane)

55,37

0,0000

Modèle 2(cacao)

200,5

0,0000

Modèle 3(café)

11,06

0,1362

Modèle 4(coton)

49,28

0,0000

Source : Auteur, résultats des tests d'Hausman (1978)29(*) effectués par le logiciel STATA 15.1avec les données de FAOSTAT (2018), CCKP (2018) et de la WDI (2018)

Des résultats de ce tableau (tableau 4.2), il ressort que le modèle 1 est à effets fixes, les modèles 2, 3 et 4 sont à effets aléatoires.

Avant de procéder à l'estimation de ces différents modèles, nous réalisons d'abord les tests liés à l'autocorrélation et à l'hétéroscédasticité (Wooldridge, 2013). De ce fait, nous allons effectuer le test de Wald sur l'hétéroscédasticité et de Wooldridge pour l'autocorrélation de premier ordre. Au regard des résultats de ces deux tests (confère annexe II.7, II.8), il ressort des tests de Wald que tous les modèle sont hétéroscédastiques (annexe II.7) ; le test de Wooldridge indique qu'il y'a présence d'autocorrélation de premier ordre pour les modèles 2 et 3 tandis que dans le modèle 1 et 4 il y'a absence d'autocorrélation de premier ordre (annexe II.8).

Pour procéder à l'estimation de ces différents modèles, nous allons utiliser la méthode des Moindres Carrées Généralisés (MCG) afin de résoudre les problèmes d'hétéroscédasticité et d'autocorrélation liés au modèle 2 et 3. Pour ce qui est du modèle 1, nous allons procéder à l'estimation du modèle à effets fixes en corrigeant le problème d'hétéroscédasticité détecté, cela revient à appliquer les Moindres Carrées Ordinaires sur le modèle à effets fixes. En fin, pour le modèle 4 nous estimons le modèle à effets aléatoires en corrigeant le problème d'hétéroscédasticité, cela revient à appliquer les Moindres Carrées Ordinaires sur le modèle à effets aléatoires (Goaied et Sassi, 2012).

2.2.2.2 Présentation des résultats des estimations et interprétation

Afin de déterminer comment les stratégies d'adaptation agricole aux changements climatiques influencent le rendement agricole dans les pays membres de la CEEAC, nous avons effectué les régressions en panels. Le tableau ci-dessous présente la synthèse des différents résultats.

Tableau 4.3: Résultats des estimations

Variables

Modèle 1 (banane)

Modèle 2 (cacao)

Modèle 3

(café)

Modèle 4 (coton)

Engrais

-0,099**

(0,044)

0,006

(0,026)

-0,014

(0,019)

0,045

(0,025)

Insecticide

-0,008

(0,009)

-0,101***

(0,033)

0,018

(0,065)

0,015

(0,012)

Fongicide

/

0,095***

(0,020)

/

/

Herbicide

0,026

(0,028)

-0,026***

(0,010)

-0,015**

(0,013)

-0,002*

(0,006)

Investissement

0,203**

(0,091)

-0,068

(0,088)

0,005

(0,033)

-0,100**

(0,042)

Inflation

0,005**

(0,002)

-0,005**

(0,002)

-0,008**

(0,004)

-0,002**

(0,001)

Emploi

2,456**

(1,072)

2,358***

(0,368)

0,732*

(0,442)

0,373

(0,637)

Croissance économique

0,855

(0,716)

1,465**

(0,575)

0,477

(0,824)

0,106

(0,387)

p-value

Prob>F=0,00

Prob>chi2=0,00

Prob>chi2=0,00

Prob>F=0,00

Nombre d'observations=27

Nombre de pays= 3

Nombre d'années= 9

Les valeurs entre parentheses représentent les écart-types corrigés de l'hétéroscédasticité.*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 sont respectivement la significativité à 1%, 5% et 10%.

Source: Auteur, estimations réalisées à partir de STATA 15.1 avec les données de FAOSTAT (2018), CCKP (2018) et de la WDI (2018)

Interprétation des résultats des estimations

Au regard du tableau (tableau 4.3) ci-dessus, les résultats obtenus se révèlent satisfaisant dans l'ensemble tant au plan économétrique qu'au plan théorique :

Au plan économétrique, les tests de Fisher et de Wald nous permettent de conclure que nos quatre modèles sont globalement et fortement significatifs. En effet, les p-values associées à ces statistiques (prob>F=0,00 ; prob>chi2=0,00; prob>chi2=0,00 ; prob>F=0,00) sont inférieures à 1% pour toutes les estimations. Les résultats de nos estimations sont optimaux car nous avons corrigés les problèmes liés à l'hétéroscédasticité.

Sur le plan théorique, en ce qui concerne le premier modèle estimé (modèle 1), le coefficient associé à la variable engrais est négatif et significatif au seuil de 5% ; cela suppose qu'une augmentation de l'utilisation des engrais dans les plantations de banane entraîne une baisse du rendement, ce résultat pourrait être dû au non-respect par les agriculteurs des doses prescrites par les ingénieurs ou alors du non-respect des périodes d'application des engrais. Pour ce qui est de l'insecticide, son influence n'est pas encore perceptible sur le rendement de banane car le coefficient associé à cet indicateur est de signe négatif et non significatif.Ce résultat montre donc l'influence négative que l'utilisation d'insecticides peut avoir sur le rendement de banane. Pour ce qui est de l'herbicide, le coefficient associé à cette variable est de signe positif mais non significatif ; ce résultat montre l'influence positive que pourrait avoir l'utilisation des herbicides dans les plantations de banane dans les pays membres de la CEEAC.

S'agissant de l'influence de indicateurs macroéconomique sur le rendement de banane dans le contexte d'adaptation, il ressort de l'estimation que : le coefficient associé à la variable investissement agricole est de signe positif et significatif au seuil de 5%.Ce résultat se justifie du point de vue théorique car l'investissement agricole permet d'accroître le niveau de rendement agricole. Pour ce qui est de l'inflation, le coefficient associé à cette variable est positif et significatif au seuil de 5% dans l'estimation ; une augmentation du niveau des prix entraîne un accroissement du rendement de banane.Ce résultat est contraire à nos attentes car l'inflation contribue à limiter l'accès aux intrants agricole. En ce qui concerne l'indicateur d'emploi, le coefficient qui lui est associé est de signe positif et significatif au seuil de 5% dans l'estimation ; lorsque le taux d'emploi en agriculture augmente le rendement de banane augmente plus que proportionnellement.Ce résultat se justifie du point de vue théorique car la main d'oeuvre permet aux agriculteurs de mieux prendre en charge leur plantation, ce qui contribue à accroître efficacement le rendement. Concernant l'indicateur de la croissance économique, le coefficient qui lui est associé est de signe positif mais non significatif.Ce résultat montre l'influence positive que pourrait avoir le taux de croissance du produit intérieur brut réel sur le rendement de banane dans les pays de la CEEAC.

Les résultats du modèle 1 semblent corroborer avec ceux trouvé par Boonwichai et al.(2019) qui ont évalué les mesures d'adaptation potentielles sur les pratiques de gestion sur le terrain pour la production de riz dans des scénarios des changements climatiques en Thaïlande.Ils trouvent que l'augmentation de la dose d'engrais peut toutefois réduire le rendement futur du riz. Ainsi, nous relevons que l'augmentation de la quantité d'engrais dans la culture de banane est inefficace pour booster le rendement.

Pour ce qui est du modèle 2, le coefficient associé à l'indicateur quantité d'engrais utilisée est de signe positif et non significatif ; ce résultat montre l'influence positive que pourrait avoir l'utilisation du fertilisant dans la plantation de cacao, il est conforme à nos attentes mais la non significativité de ce paramètre pourrait s'expliquer par le fait que les effets positifs ne sont pas encore perceptibles, de plus, le cacao se développe plus dans un climat ou il y'a assez de précipitations. En ce qui concerne l'utilisation d'insecticide, le coefficient associé à cet indicateur est de signe négatif et significatif au seuil de 1% dans l'estimation ; ce résultat montre qu'une augmentation de l'utilisation des engrais engendre une diminution du rendement du cacao, il est contraire à nos attentes car l'insecticide permet de combattre les attaques d'insectes dans les plantations de cacao, son signe négatif serait dû au non-respect des périodes de pulvérisation. S'agissant de l'utilisation du fongicide, le coefficient associé à cet indicateur est de signe positif et significatif au seuil de 1% dans l'estimation ; ce résultat est conforme à la théorie et à nos attentes, il montre qu'une augmentation de l'utilisation du fongicide dans les plantations de cacao engendre une hausse du rendement. Contrairement à l'utilisation de l'herbicide, le coefficient associé à cette variable est de signe négatif et significatif au seuil de 1% dans l'estimation ; ce résultat est non conforme à nos attentes.Il démontre que la hausse des quantités utilisées d'herbicide engendre une diminution du rendement du cacao.Cet effet négatif serait causé par un mauvais usage de ce produit.

Pour ce qui est des résultats des indicateurs macroéconomiques, le coefficient associé à l'indicateur investissement agricole est de signe négatif et non significatif ; ce résultat nous montre l'impact négatif que pourrait avoir l'investissement agricole sur le rendement du cacao, ce signe négatif peut s'expliquer par les contraintes que connait la production du cacao. Concernant l'inflation, le coefficient associé à cet indicateur est de signe négatif et significatif au seuil de 5% dans l'estimation ; ce résultat répond à nos attentes car une hausse de l'inflation est caractérisée par la baisse du rendement, l'activité de production du cacao étantliée aux intrants. Ainsi, l'effet de la hausse des prix des intrants agricole aura pour conséquence la limitation de l'accès à ces produits. En ce qui concerne l'emploi dans le secteur agricole, il ressort de l'estimation que le coefficient associé à cet indicateur est positif et significatif au seuil de 1% ; la hausse de l'emploi dans le secteur de l'agriculture s'accompagne de l'augmentation du rendement de cacao, ce résultat est conforme à la théorie économique car la hausse de l'emploi dans le secteur agricole entraîne une hausse de la production plus que proportionnelle, le rendement du cacao passant plus par l'entretien des plantations. Pour ce qui est du taux de croissance de l'économie, le coefficient associé à cette variable est de signe positif et significatif au seuil de 5% dans l'estimation ; ce résultat est conforme à nos attentes car la croissance économique permet de développer la cacaoculture en puisant les ressources provenant d'autres secteurs. Au final, la hausse de la croissance économique est bénéfique pour le développement du rendement du cacao dans les pays de la CEEAC.

Les résultats du modèle 3 nous montrent que le coefficient associé à la variable engrais est de signe négatif et non significatif ; ce résultat est non conforme à la théorie, il montre l'influence négative que pourrait avoir la quantité d'engrais utilisée sur le rendement du café. L'utilisation des insecticides quant à elle est non significative ; le résultat obtenu met en évidence l'influence positive que pourrait avoir l'utilisation des insecticides sur le rendement du café. Pour ce qui est de l'herbicide, ce dernier a un effet négatif et significatif au seuil de 5% dans l'estimation ; le résultat est non conforme à la théorie car l'utilisation de ce produit permet de combattre la mauvaise herbe qui pousse dans les plantations de café ; ce résultat peut être expliqué par le non-respect des doses prescrites et des périodes d'aspersion sur les adventices.

Pour ce qui est des indicateurs macroéconomiques dans le troisième modèle, le coefficient associé à la variable investissement agricole est positif et non significatif ; les effets de l'augmentation des investissements agricoles ne se font pas encore ressentir dans le secteur du café. Concernant l'inflation, le paramètre estimé qui lui est associé est négatif et significatif au seuil de 5% ; ce résultat est conforme aux attentes de la théorie, il montre que l'effet de l'augmentation des prix contribue à réduire le rendement de café. Quant au niveau d'emploi dans l'agriculture, l'indicateur associé à cette variable est de signe positif et significatif au seuil de 10% dans l'estimation ; ce résultat prouve que l'accroissement de la main d'oeuvre dans le secteur de l'agriculture entraîne la hausse du rendement du café. Le taux de croissance de l'économie quant à lui est non significatif sur le rendement de café, ses effets ne sont pas encore perceptibles dans les pays membres de la CEEAC.

S'agissant du modèle 4, les indicateurs associés à l'utilisation des engrais et des insecticides sont positifs mais non significatif ; ces résultats montrent l'influence positive que pourrait avoir l'utilisation des engrais et des insecticides sur le rendement du coton. Quant à l'utilisation des herbicides, le coefficient qui lui est associé est négatif et significatif au seuil de 10% dans l'estimation ; ce résultat montre que l'utilisation des herbicides n'est pas propice au rendement du coton, ceci s'expliquerait par une utilisation d'herbicides inappropriée à la culture du coton.

Quant aux indicateurs macroéconomiques, le coefficient associé à la variable investissement agricole est négatif et significatif au seuil de 5% dans l'estimation ; ce résultat peut s'expliquer par le fait que le secteur du coton ne bénéficie pas des investissements alloués au secteur agricole. Pour ce qui est de l'inflation, le coefficient qui lui est associé est de signe négatif et significatif au seuil de 5%, ce résultat est conforme à la théorie et à nos attentes. S'agissant de l'emploi et du taux de croissance de l'économie, ces deux variables sont positives et non significatives sur le rendement du coton, leurs effets ne sont pas encore perceptibles sur le rendement du coton des pays de la CEEAC.

Dans les travaux de Quan et al. (2019), il a été prouvé que l'utilisation des herbicides comme stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques par les agriculteurs est inefficace pour stimuler le rendement du blé, malgré son effet lent sur la culture à long terme il contribue à diminuer le rendement. En s'appuyant sur cette analyse et conformément à notre résultat, nous constatons que l'emploi d'herbicides dans les plantations de café et de coton est inefficace pour stimuler suffisamment leur rendement.

Au demeurant, les indicateurs ci-dessus développés ont respectivement démontré à juste titre l'intérêt relatif à la deuxième hypothèse. Les effets négatifs observés sur les variables d'adaptation sont dus en majorité aux mauvaisespratiques des agriculteurs, aux conditions des précipitations et surtout des températures qui ont tendance à augmenter dans les pays membres de la CEEAC. Ces résultats montrent qu'effectivement les indicateurs des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques sont des déterminants potentiels du rendement agricole. Ces déterminants permettent d'accroître le rendement par hectare des cultures, cependant leur application reste floue.

Au plan macroéconomique, plus d'éléments théoriques tendent à démontrer que l'investissement dans le secteur agricole est l'un des moyens les plus efficaces pour augmenter la production. Il peut produire des avantages très divers en faveur du développement agricole. On ne peut cependant pas s'attendre à ce que ces avantages se produisent automatiquement. L'inflation amène les agriculteurs à débourser davantage de moyens pour acquérir un certain nombre d'intrants, des semences, d'où son influence négative sur le rendement agricole. Le niveau d'emploi quant à lui permet de recruter plus de mains d'oeuvre pour assurer l'entretien des exploitations, il permet d'accroître les capacités de production des agriculteurs d'où son influence positive sur le rendement agricole. S'agissant de la croissance économique, elle est bénéfique pour la production agricole car elle permet de puiser les ressources dans d'autres secteurs pour étendre les capacités de production des agriculteurs.

Au regard des résultats précédents, bien que les agriculteurs soient techniquement équipés pour s'adapter aux effets des changements climatiques observés, il n'en reste pas moins que certaines stratégies d'adaptation mises en oeuvre dans le cadre des pays de la CEEAC demeurentinefficaces,ce quiserait dû à une mauvaise adaptation.

Conclusion

Au terme de ce chapitre, l'objectif visé était de rendre compte del'efficacité des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques sur le rendement agricole des pays de la CEEAC. Pour ce faire, après avoir procédé à une analyse descriptive du lien entre stratégies d'adaptation et rendement agricole, nous avons opté pour une analyseéconométrique. Les principaux résultats des estimations conduites par une modélisation en panel statique font ressortir que les stratégies d'adaptations mises en oeuvre dans les pays de la CEEAC pour stimuler le rendement agricole ne jouent pas suffisamment leur rôle. De plus, certains résultats semblent souligner l'importance de la main d'oeuvre, de l'investissement, de la croissance économique et de l'inflation comme déterminants du rendement agricole.

Conclusion de la deuxième partie

Dans le cadre de cette deuxième partie, nous avons étudié l'influence des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques sur le rendement agricole des pays membres de la CEEAC. L'analyse a été effectuée sur la base de deux chapitres.

Dans le premier chapitre, nous avons présenté les enseignements sur les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques. Il ressort de ce chapitre que les agriculteurs pour s'adapter utilisent les techniques telles que : l'accroissement de surfaces cultivées, la rotation des cultures, la mixité des cultures, le recours à irrigation, le recours à l'utilisation des produits phytosanitaires, des engrais etc.

Dans le deuxième chapitre, nous avons effectué une analyse empirique de la relation entre les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques et le rendement agricole dans les pays de la CEEAC. Il ressort des résultats de nos estimations que les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques sont inefficaces pour accroître le rendement agricole.

Conclusion générale

La relation entre les changements climatiques et la production agricole est prise sous deux aspects, à savoir : l'aspect détection de l'influence et l'aspect adaptation. Au regard de la place qu'occupe l'agriculture dans le processus de développement des pays de la CEEAC, l'on ne saurait envisager l'analyse de l'influence des changements climatiques sans pour autant apprécier l'efficacité des stratégies d'adaptation.

Toutefois, cette étude a pour objectif principal d'évaluer l'influence des changements climatiques surla production agricoledans les pays de la CEEAC sur la période allant de 2003 à 2011. Cet objectif a été subdivisé en deux sous objectifs à savoir : évaluer les effets des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC etapprécierl'efficacité des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques sur le rendement agricole des pays de la CEEAC. En accord avec ces objectifs, nous avons organisé notre travail en deux parties, chacune subdivisée en deux chapitres.

Dans le chapitre 1 de la première partie, nous avons présenté la revue de la littérature sur lien entre les changements climatiques et le rendement agricole. Les enseignements retenus dans cette revue nous montrent que les changements climatiques à travers la variation du niveau moyen des précipitations et des températures ont des effets mitigés sur le rendement agricole. Dans le second chapitre de la première partie, nous avons testé la relation d'influence entre les changements climatiques et le rendement agricole dans le cadre des pays membres de la CEEAC.

Dans le troisième chapitre qui est le chapitre premier de la deuxième partie, nous avons présenté les enseignements de la littérature sur les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques. Cette littérature nous montre que pour se prémunir des risques liés aux effets des changements climatiques sur le rendement agricole, plusieurs techniques sont nécessaires d'être adoptées, malgré leurs effets contradictoires. Dans le second chapitre de cette partie, nous avons testé le lien entre le rendement agricole et les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques dans le cadre des pays de la CEEAC.

Dans le but d'atteindre les objectifs susmentionnés, nous avons formulé l'hypothèse selon laquelle les changements climatiques ont une influence négative sur la production agricole des pays de la CEEAC. L'hypothèse qui a été subdivisé en deux sous hypothèses que nous avons soumises à l'étude avec des données dans les chapitres 2 et 4 de notre travail. Pour ce faire, nous avons utilisé les données secondaires de l'Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture notamment FAOSTAT(2018), de la Banque Mondiale sur les changements climatiques CCKP(2018) et de la Banque Mondiale sur les indicateurs de développement dans le monde WDI(2018).

La première hypothèse spécifique stipule que les changements climatiques influencent négativement le rendement agricole dans les pays de la CEEAC. Dans le chapitre 2 nous avons utilisé les données secondaires provenant des bases de données de l'Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture notamment FAOSTAT(2018), de la Banque Mondiale CCKP(2018) et WDI(2018). Les indicateurs des changements climatiques utilisés ici sont la volatilité des températures et la volatilité des précipitations. Le rendement agricole est capté par le rendement de la banane, le rendement du cacao, le rendement du café et le rendement du coton.Les principaux résultats de ce chapitre montrent que les changements climatiques à travers la température influencent négativement le rendement de la banane, le rendement du cacao et le rendement du coton. Tandis que, les changements climatiques à travers la précipitation influencent négativement le rendement du café.Ces résultats ne sont pas nouveaux et sont cohérents avec ceux de Salvacion (2019) pour le rendement de la banane, Oyekale (2012) pour le rendement du cacao, Davis et al. (2012) pour le café et Barios et al. (2008) pour le rendement du coton. En ce qui concerne les autres variables de contrôle, l'investissement agricole, le taux de croissance de la main d'oeuvre agricole, le taux d'inflation et le taux de croissance de l'économie. Elles semblent ne pas jouer suffisamment leur rôle, cela serait dû à la présence des facteurs climatiques Bodjongo (2018).En définitive, les changements climatiques influencent négativement le rendement agricole dans les pays de la CEEAC.

La seconde hypothèse spécifique de cette étude stipule que les stratégies d'adaptation agricole actuelles aux changements climatiques sont inefficaces dans les pays de la CEEAC. Elle a fait l'objet des développements du chapitre 4. Nous avons utilisé pour cela les données sur le rendement de la banane, le rendement du cacao, du café et du coton comme indicateur du rendement agricole. Pour ce qui est des variables des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques, nous avons utilisé comme indicateur : la quantité d'engrais utilisée, la quantité d'herbicide utilisée, la quantité d'insecticide utilisée, la quantité de fongicide utilisée. Les données de ces indicateurs proviennent des bases de données de l'Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture FAOSTAT(2018). Les principaux résultats des estimations font ressortir le fait que, l'utilisation d'engrais est inefficace sur le rendement de la banane. De même que, l'utilisation de l'insecticide et d'herbicide est inefficace sur le rendement du cacao et l'utilisation du fongicide est efficace sur le rendement du cacao. Aupar-delà de cela, l'utilisation d'herbicide est inefficace sur le rendement du café et du coton.Ces résultats avaient été trouvés par Quan et al. (2019) et Di Falco et al. (2011)pour l'utilisation de l'engrais et des pesticides. Par contre, les facteurs tels que le taux de croissance de la main d'oeuvre, la croissance économique sont les principaux déterminant du rendement agricole. En somme, l'utilisation des stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques est inefficace sur le rendement agricole dans les pays de la CEEAC.Au bout du compte, dans les chapitres 2 et 4, nos principaux résultats nous ont permis de pouvoir valider notre hypothèse principale selon laquelle les changements climatiques influencent négativement la production agricole dans les pays de la CEEAC.

Par conséquent, de ce qui précède, nous pouvons dès lors formuler quelques
recommandations des politiques économiques. Il serait souhaitable de mettre en oeuvre un ensemble de mesures qui permettront de réduire l'influence négative des changements climatiques et d'accroître l'efficacité des stratégies d'adaptation de chaque culture :

Ø D'abord, réduire l'influence négative de la température et sur le rendement de la banane, le rendement du cacao du café et du coton

En effet, les pays de la CEEAC doivent multiplier les investissements dans la recherche appliquée à l'agriculture pour développer de véritables cultures plus résistantes aux effets de la température.

Ø Ensuite,pour accroître l'efficacité de l'utilisation d'engrais sur le rendement de la banane

Les Etatsde la CEEAC doivent vulgariser les connaissances et techniques nécessaires à travers les programmes de sensibilisation des populations aux avantages et conséquences de l'utilisation des engrais sur la culture de la banane. Expliquer aux populations les comment et à quel moment il faut appliquer les engrais. Par exemple l'application se fait idéalement au moment des petites pluies. Ils doivent éviter l'apport d'éléments nutritifs en période de température élevée pour éviter les intoxications des bananiers. L'utilisation d'engrais doit également se faire de façon organisée, car les besoins en élément nutritif de la banane diffèrent selon les stades. Les besoins en azote sont importants jusqu'à la floraison puis ils diminuent, tandis que les exigences en potassium sont plus grandes à partir de la différentiation florale qu'en période végétative. Le phosphore est apporté en amendement avant la plantation. Le magnésium est utilisé tout au long du cycle. Ces apports en engrais hâtent la croissance du bananier, accélèrent la floraison et permettent de raccourcir l'intervalle de la récolte.

Ø Enfin,pour augmenter l'efficacité de l'utilisation d'insecticide et d'herbicide sur le cacao, le café et le coton

Les Etats membres de la CEEAC doivent organiserdes formations pratiques pour les opérations de traitement phytosanitaire afin de familiariser les agriculteurs à l'application des insecticides et herbicides pour le cacao, herbicides pour le café et coton.

Le principal objectif des agriculteurs est d'accroître le rendement des cultures ou de limiter la perte de rendement dans la plupart des cas, c'est également l'objectif des politiques agricoles. Ainsi, la mise en place d'une nouvelle politique d'adaptation devrait guider les agriculteurs dans l'utilisation des stratégies visant à réduire les mauvais résultats.

Dans ce travail, nous nous sommes intéressés aux effets des changements climatiques sur la production agricole dans les pays membres de la CEEAC. Il serait intéressant pour les prochains travaux d'examiner les effets de l'agriculture sur les changements climatiques.

Annexes

Annexes 1

I.1 Statistiques descriptives de l'évolution en log des changements climatiques et du rendement agricole en Angola

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

Minimum

Maximum

Lrbanane

9

12,1808

0,111

0 ,925%

0,2464%

12,088

12,439

Lrcacao

9

7,0524

0,13141

1,85%

0,638%

6,8123

7,2174

Lrcafe

9

7,779

0,52652

6,76%

1,470%

6,9275

8,5684

Lrcoton

9

9,7609

0,04845

0,49%

0,152%

9,6638

9,8091

Ltemp

9

3,0997

0,01452

0,45%

-0,122%

3,0790

3,1243

Lpret

9

4,4086

0,05656

1,27%

0,203%

4,3219

4,4969

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.2 Statistiques descriptives de l'évolution de données brutes sur les changements climatiques et sur le rendement agricole en Angola

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Temp

9

22,194

0,323

21,737

22,744

Pret

9

82,272

4,635

75,338

89,743

Rbanane

9

196000

23696,58

178000

253000

Rcacao

9

1164,444

148,625

909

1363

Rcafé

9

2679,667

1302,031

1020

5263

Rcoton

9

17360,56

823,983

15738

18200

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.3 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des changements climatiques et des rendements agricole au Cameroun

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

Minimum

Maximum

Lrbanane

9

11,756

0,2872

2,54 %

0,244%

11,443

12,060

Lrcacao

9

8,2141

0,0593

0,71%

0,052%

8,1324

8,2791

Lrcafe

9

8,0516

0,0242

0,29%

0,054%

8,0063

8,0952

Lrcoton

9

9,4836

0,1143

1,20%

-0,09%

9,2844

9,7031

Ltemp

9

3,2243

0,0079

0,24%

0,013%

3,2099

3,2348

Lpret

9

4,8624

0,0845

1,72%

-0,49%

4,7262

4,9906

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15. 1

I.4 Statistiques descriptives de l'évolution des données brutes sur les changements climatiques et sur les rendements agricole au Cameroun

Variable

Obsrvation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Temp

9

25,082

0,153

24,798

25,344

Pret

9

129,817

11,278

114,825

152,712

Rbanane

9

132000

37444,28

93258

173000

Rcacao

9

3698,444

217,869

3403

3941

Rcafe

9

3139,778

76,167

3000

3279

Rcoton

9

13220,67

1533,065

10769

16369

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.5 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des changements climatiques et des rendements agricole de la RCA

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

Minimum

Maximum

Lrbanane

9

11,020

0,01439

0,12%

0,01437%

10,995

11,042

Lrcacao

9

6,2334

0,03416

0,54%

-0,0104%

6,21

6,3207

Lrcafe

9

8,4009

0,09301

1,10%

-0,3043%

8,207

8,4763

Lrcoton

9

8,5499

0,39153

4,56%

-0,978%

7,898

8,9479

Ltemp

9

3,2451

0,00748

0,21%

-0,0012%

3,2339

3,2558

Lpret

9

4,7167

0,02644

0,55%

0,0054%

4,6629

4,752

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.6 Statistiques descriptives de l'évolution des données brute sur les changements climatiques et sur les rendements agricole de la RCA

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Temp

9

25,666

0,192

25,379

25,941

Pret

9

111,835

2,932

105,953

115,902

Rbanane

9

61141,44

878,644

59622

62500

Rcacao

9

509,778

18,019

498

556

Rcafe

9

4467,556

391,183

3669

4800

Rcoton

9

5500,556

1899,935

2693

7692

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.7 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des changements climatiques et des rendements agricole de la RDC

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

Minimum

Maximum

Lrbanane

9

10,528

0,00009

0,00089%

2,26e-04%

10,52846

10,52884

Lrcacao

9

8,0049

0,00745

0,0925%

-0,02812%

7,986165

8,013674

Lrcafe

9

8,2687

0,00017

0,002%

6,89e-04%

8,268732

8,269245

Lrcoton

9

8,3448

0,02767

0,3309%

-0,11297%

8,278682

8,363109

Ltemp

9

3,2079

0,00854

0,26%

-0,05524%

3,193947

3,221622

Lpret

9

4,8045

0,06608

1,375%

0,174%

4,703985

4,907972

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.8 Statistiques descriptives de l'évolution des données brutes sur les changements climatiques et sur les rendements agricole de la RDC

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Temp

9

24,728

0,211

24,384

25,069

Pret

9

122,52

122,52

8,157

110,386

Rbanane

9

37370,22

3,528

37364

37378

Rcacao

9

2995,889

22,172

2940

3022

Rcafe

9

3900,222

0,667

3900

3902

Rcoton

9

4209,667

113,843

3939

4286

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.9 Résultats des tests de Fisher pour les différentes cultures retenues

Hypothèses :

H0 : Absence d'effets (p-value > 5%) ;

H1 : Présence d'effets fixes (p-value < 5%).

Modèle

Statistique du test de Fisher

p-value

Modèle 1

79,91

0,0000

Modèle 2

859,56

0,0000

Modèle 3

5,61

0,0036

Modèle 4

51,66

0,0000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.10 Résultats des tests de test de Breusch et Pagan pour toutes les cultures retenues

Hypothèses :

H0 : Absence d'effets (p-value > 5%) ;

H1 : Présence d'effets aléatoires (p-value < 5%).

Modèle

Statistique du test chibar2

p-value

Modèle 1

81,15

0,0000

Modèle 2

123,52

0,0000

Modèle 3

10,97

0,0005

Modèle 4

88,37

0,0000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.11 Résultats des tests de test de Wald sur l'hétéroscédasticité

H0 : Homoscédasticité ;

H1 : Hétéroscédasticité.

Modèle

Statistique du test LR

p-value

Modèle 1

28,19

0,0000

Modèle 2

55,33

0,0000

Modèle 3

75,58

0,0000

Modèle 4

61,97

0,0000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

Lorsque la p-value du test est inférieure à 5%, on rejette H0. Au cas contraire on ne peut rejeter H0. La probabilité des différents tests étant 0.0000?5%, on rejette l'hypothèse H0. Par conséquent il y'a hétéroscédasticité.

I.12 Résultats des tests de test de Wooldridge sur l'autocorrélation en Panel

H0 : absence d'autocorrélation de premier ordre ;

H1 : présence d'autocorrélation de premier ordre.

Modèle

Statistique du test de Fisher

p-value

Modèle 1

7,093

0,0761

Modèle 2

4,517

0,0236

Modèle 3

2431,669

0,0000

Modèle 4

119,621

0,0016

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

Lorsque la p-value du test est inférieure à 5%, on rejette H0. Au cas contraire on ne peut rejeter H0. La probabilité associée à la banane est inférieure à 10% tandis que celles associées au cacao, café et coton sont inférieure à 5%, on rejette l'hypothèse H0. Par conséquent il y'a autocorrélation de premier ordre.

Annexes 2

II.1 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des indicateurs des stratégies d'adaptations en Angola

variable

Observation

moyenne

Ecart type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

minimum

maximum

Lsbanane

9

11,139

0,429

3,85%

1,124%

10,43

11,596

Lscacao

9

7,8056

0,088

1,24%

0,306%

7,676

7,9120

Lscafé

9

10,027

0,369

3,68%

0,498%

9,615

10,718

Lscoton

9

7,6459

0,135

1,76%

0,562%

7,600

8,0063

Linves

9

10,235

0,622

6,.08%

1,920%

9,145

10,899

Lengrais

9

9,7429

0,697

7,15%

1,197%

9,093

10,929

Lherbicide

9

2,8548

2,572

90,17%

38,44%

-3,21

5,3254

Linsecticide

9

3,885

1,203

31,00%

-0,532%

2,637

5,7534

LTemp

9

3,0997

0,014

0,46%

-0,122%

3,079

3,1243

LPret

9

4,4086

0,056

1,27%

0,203%

4,321

4,4969

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.2 Statistiques descriptives de l'évolution des données brute des indicateurs des stratégies d'adaptations en Angola

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Engrais

9

21331,36

15965,89

8900

55821

Herbicide

9

60,24

68,272

0,04

205,51

Insecticide

9

95,607

119.947

13,98

315,27

fongicide

9

135,093

162,616

24,63

485

invesagri

9

32457,76

16918,71

9371,874

54172,36

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.3 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des indicateurs des stratégies d'adaptation au Cameroun

variable

Observation

moyenne

Ecart type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

minimum

maximum

Lsbanane

9

11,30

0,2090

1,84%

0,326%

11,006

11,643

Lscacao

9

13,18

0,1886

1,42%

0,330%

12,899

13,415

Lscafé

9

11,97

0,2676

2,17%

-0,65%

11,341

12,275

Lscoton

9

11,99

0,1999

1,65%

-0,19%

11,771

12,354

inves

9

11,68

0,1845

1,54%

0,443%

11,488

11,957

Lengrais

9

9,424

0,8217

8,70%

-1,29%

7,5553

10,127

Lherbicide

9

5,559

0,2604

4,79%

1,213%

5,2567

6,0326

Linsecticide

9

5,184

0,2124

4,05%

0,692%

4,8922

5,4914

LTemp

9

3,224

0,0079

0,21%

0,013%

3,2099

3,2348

LPret

9

4,862

0,0845

1,72%

-0,49%

4,7262

4,9906

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.4 Statistiques descriptives de l'évolution des données brute des stratégies d'adaptations au Cameroun

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

engrais

9

15366,22

8297,73

1911

25013

Herbicide

9

268,21

75,716

191,85

416,83

Insecticide

9

182,003

38,344

133,25

242,6

fongicide

9

513,016

90,36

428,03

705,06

invesagri

9

121000

22883,59

97562,68

156000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.5 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des indicateurs des stratégies d'adaptation en RDC

variable

Observation

moyenne

Ecart type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

minimum

maximum

Lsbanane

9

11,34

0,0038

0,03%

0,0094%

11,3371

11,3481

Lscacao

9

9,827

0,0169

0,16%

-0,042%

9,80366

9,85393

Lscafé

9

11,31

0,0026

0,02%

-0,007%

11,3085

11,3166

Lscoton

9

11,15

0,0871

0,78%

-0,061%

11,0095

11,2384

Linves

9

11,50

0,6884

5,91%

1,7162%

10,6912

12,4999

Lengrais

9

7,233

1,3045

17,98%

1,8290%

4,85203

8,60373

Lherbicide

9

0,373

2,2635

610,8%

56,134%

-4,60517

2,30258

Linsecticide

9

4,267

0,1969

4,46%

-0,490%

3,92276

4,55429

LTemp

9

3,207

0,0085

0,25%

-0,055%

3,19394

3,22162

LPret

9

4,804

0,0660

1,37%

0,174%

4,70398

4,90797

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.6 Statistiques descriptives de l'évolution des données brutes des indicateurs des stratégies d'adaptation en RDC

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

engrais

9

2399,2

2040,639

128

5452

Herbicide

9

4,156

3,867

0,01

10

Insecticide

9

72,577

14,359

50,54

95,04

fongicide

9

243,367

337,789

1,24

1091,21

invesagri

9

123000

85493.57

43967,29

268000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.7 Résultats des tests de Wald sur l'hétéroscédasticité

H0 : Homoscédasticité ;

H1 : Hétéroscédasticité.

Modèle

Statistique du test LR chi2

p-value

Modèle 1(banane)

48,42

0,0000

Modèle 2(cacao)

26,28

0,0000

Modèle 3(café)

107,71

0,0000

Modèle 4(coton)

6,03

0,0491

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

Lorsque la p-value du test est inférieure à 5%, on rejette H0. Au cas contraire on ne peut rejeter H0. Les probabilités de tous les modèles ont une p-value?5%, on rejette l'hypothèse H0. Par conséquent il y'a hétéroscédasticité.

II.8 Résultats des tests de test de Wooldridge sur l'autocorrélation en Panel

H0 : absence d'autocorrélation de premier ordre ;

H1 : présence d'autocorrélation de premier ordre.

Modèle

Statistique d Fisher du test

p-value

Modèle 1(banane)

3,81

0,18

Modèle 2(cacao)

9,85

0,044

Modèle 3(café)

10,52

0,008

Modèle 4(coton)

2,612

0,240

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

Lorsque la p-value du test est inférieure à 5%, on rejette H0. Au cas contraire on ne peut rejeter H0. Les probabilités associées aux modèles 2 et 3 sont inférieures à 5%, on rejette l'hypothèse H0. Par conséquent il y'a présence d'autocorrélation de premier ordre dans ces modèles. Par contre la p-value?5% pour les modèles 1 et 4 il y'a donc absence d'autocorrélation de premier ordre dans ces modèles.

Références bibliographiques

Abid, M., Scheffran, J., Schneider, U.A., Elahi, E., 2019. Farmer Perceptions of Climate Change, Observed Trends and Adaptation of Agriculture in Pakistan. Environmental Management 63, 110-123. https://doi.org/10.1007/s00267-018-1113-7

Adjei-Nsiah, S., 2012. Climate Change and Shift in Cropping System: From Cocoa to Maize Based Cropping System in Wenchi Area of Ghana. British Journal of Environment and Climate Change 2, 137-152. https://doi.org/10.9734/BJECC/2012/1220

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Table des matières

AVERTISSEMENT i

DEDICACE ii

REMERCIEMENTS iii

SIGLES ET ABREVIATIONS iv

LISTE DES GRAPHIQUES v

LISTE DES TABLEAUX vi

RESUME vii

ABSTRACT viii

SOMMAIRE ix

Introduction générale 1

Première partie : Influence des changements climatiques sur le rendement agricole des pays de la CEEAC 13

Introduction de la première partie 14

Chapitre 1 : Revue de la littérature sur les effets des changements climatiques sur le rendement agricole 16

Section 1 : Enseignement théorique des effets des changements climatiques sur le rendement agricole 17

1.1 Canaux de transmission théoriques par lesquels les températures affectent le rendement agricole 17

1.1.1 Effet du stress thermique sur la croissance et le développement des cultures 17

1.1.2 Effet du stress thermique sur le rendement agricole 19

1.2 Canaux théoriques par lesquels les précipitations affectent le développement et le rendement agricole 21

1.2.1 Effet du stress hydrique sur la croissance et le développement des cultures 21

1.2.2 Effet du stress hydrique sur le rendement agricole 22

Section 2 : La littérature empirique des effets des changements climatiques sur la production agricole 24

2.1 Les effets controversés des températures sur la productivité agricole 24

2.1.1 Influence négative des températures sur le rendement agricole 24

2.1.2 Influence positive des températures sur le rendement agricole 26

2.2 Les effets mitigés des précipitations sur la productivité agricole 27

2.2.1 Influence négative des précipitations sur le rendement agricole 27

2.2.2 Influence positive des précipitations sur le rendement agricole 29

Conclusion 30

Chapitre 2 : Analyse des effets des changements climatiques sur le rendement agricole dans les pays membres de la CEEAC 31

Section 1 : Analyse descriptive des effets des changements climatiques sur le rendement agricole 32

1.1 Evolution des variables des changements climatiques dans les pays de la CEEAC 32

1.2 Evolution des rendements agricoles dans les pays de la CEEAC 36

Section 2 : Changements climatiques et productivité agricole: analyse du sens de la causalité 41

2.1 Démarche méthodologique 41

2.1.1 Méthodologie de formalisation du modèle économétrique 41

2.1.2 Présentation des variables du modèle et source de données 41

2.2 Estimation, présentation des résultats et interprétations 43

2.2.1 Méthode d'estimation 43

2.2.2 Estimation, présentation des résultats et interprétation 43

2.2.2.1 Procédure d'estimation 43

2.2.2.2 Présentation des résultats des estimations et interprétation 44

Conclusion 50

Conclusion de la première partie 51

Deuxième partie : Appréciation de l'efficacité des stratégies d'adaptations agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les pays de la CEEAC 52

Introduction de la deuxième partie 53

Chapitre 3 : enseignement de la littérature sur les stratégies d'adaptation aux effets des changements climatiques 55

Section 1 : Enseignement de la littérature sur les stratégies d'adaptation 56

1.1 Typologies de l'adaptation aux changements climatiques 56

1.1.1 Adaptation par rapport au caractère plus ou moins spontanée 56

1.1.2 Adaptation planifiée ou public 58

1.2 Mise en oeuvre de l'adaptation au changement climatique 59

1.2.1 Processus d'adaptation 60

1.2.2 Mesure et évaluation de l'adaptation 61

Section 2 : Stratégies d'adaptation aux changements climatiques mises en oeuvre en agriculture 62

2.1 Stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques 62

2.1.1 Stratégies d'adaptations agricoles traditionnelles aux effets des changements climatiques 62

2.1.2 Nouvelles stratégies d'adaptations agricoles aux effets des changements climatiques 64

2.2 Résultats de la littérature empirique sur les actions d'adaptation 66

2.2.1 Effets négatifs des stratégies d'adaptation sur le rendement agricole 66

2.2.2 Effets positifs des stratégies d'adaptation sur le rendement agricole 68

Conclusion 69

Chapitre 4 : Analyse de l'efficacité des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques sur le rendement dans les pays de la CEEAC 71

Section 1 : Analyse descriptive des stratégies d'adaptation aux effets changements climatiques et du rendement agricole dans les pays de la CEEAC 72

1.1 Evolution et statistiques descriptives des indicateurs des stratégies d'adaptation agricole aux changements climatiques dans les pays de la CEEAC 72

1.2 Coévolution entre indicateurs du rendement agricole et les variables des stratégies d'adaptation agricole aux effets des changements climatiques dans la CEEAC 75

Section 2 : effets des stratégies d'adaptation agricole aux changements climatiques sur le rendement agricole: analyse du sens de la causalité 78

2.1 Démarche méthodologique 78

2.1.1 Choix du modèle économétrique 78

2.1.2 Présentation des variables du modèle 79

2.2 Estimation, présentation des résultats et interprétations 81

2.2.1 Méthode d'estimation 81

2.2.2 Estimation, présentation des résultats et interprétation 81

2.2.2.1 Procédure d'estimation 81

2.2.2.2 Présentation des résultats des estimations et interprétation 83

Conclusion 88

Conclusion de la deuxième partie 89

Conclusion générale 90

Annexes 94

Annexes 1 95

Annexes 2 102

Références bibliographiques 103

Table des matières 103

* 1Rapport du groupe international d'expert sur le climat (2007).

* 2Les quantités pertinentes sont le plus souvent des variables de surface telles que la température, les précipitations et le vent.

* 3 Augmentations des surfaces cultivées, mettre en place des systèmes d'irrigation.

* 4 La Cop est une Conférence Internationale sur le Climat qui réunit chaque année les pays signataire de la CCNUCC. L'édition 2015 (COP21) a été organisée par la France. Cette COP21 engage tous les pays du monde à réduire leurs émissions de gaz à effet de serre et à maintenir le réchauffement sous la barre des 2°C d'ici 2100.

* 5 Angola, Burundi, Cameroun, Congo, Gabon, Guinée Equatorial, République Centrafricaine, République Démocratique du Congo, Rwanda, Sao Tomé-et-Principe et le Tchad.

* 6 Soit 20% pour les services et 11% pour l'industrie.

* 7Les modèles notables de cette approche sont le modèle de Solow (1956), le modèle de Ramsey-Cass-Koopmans, le modèle de Mankiw, Romer et Weil, etc.

* 8Cette technique a été baptisée méthode ricardienne car elle est basée sur l'observation de Ricardo (1817), selon laquelle la valeur des terres reflète la productivité de ces terres sur un site soumis à une concurrence parfaite.

* 9 Pour le rendement du cacao et du café.

* 10 Le rendement de la banane.

* 11 Le rendement du coton.

* 12Modèle à effets fixes ou à effets aléatoires.

* 13 Angola, Cameroun, République Centrafricaine, République Démocratique du Congo.

* 14 Avec 0 qui correspond à la valeur de fusion de l'eau pure et 100°C qui correspond au point d'ébullition de l'eau pure dans les conditions normales de température et de pression.

* 15Bruine, pluie, averse

* 16Neige, grésil, grêle

* 17Rosée, gelée blanche, givre,...

* 18 Les principaux instruments de mesure des précipitations sont le pluviomètre et le pluviographe.

* 19Christisnsen, 1986.

* 20 La province Chinoise

* 21 Angola, Cameroun, RDC et RCA.

* 22Banane, Cacao, Café et Coton

* 23 Le test de Fisher nous permet d'affirmer la présence ou non d'effets fixes.

* 24 Le test de Breuch et Pangan nous permet dire s'il y'a présence ou non d'effets aléatoires.

* 25 Le test de Hausman nous permet de faire le choix entre le modèle à effets fixes et le modèle à effets aléatoires.

* 26Relations organismes-milieu

* 27Le secteur privé renvoie ici aux organisations individuelles ou collectives qui ne relèvent pas de l'autorité publique qu'elle soit nationale ou locale

* 28 Cameroun, Guinée équatoriale et République centrafricaine

* 29Dans les modèles 1 et 3 si la p-value du test est supérieure à 5% on retient le modèle à effet aléatoire ; si la p-value est inférieure à 5% on retient le modèle à effet fixe. De même pour le modèle 2 et 4 si la p-value du test est inférieure à 5% on retient le modèle à effets aléatoire ; si elle est supérieure à 5% c'est le modèle à effets fixes.