Impact des subventions du Nord sur les recettes d'exportations burkinabés: Cas de la recette cotonnière

III.1.1- Les variables utilisables et leur justification

Les variables de notre modèle de long terme sont regroupées en deux (2) : la variable dépendante (variable expliquée) et les variables explicatives qui demandent un choix bien étudié et justifié. Ainsi nous notons comme:

Variable dépendante 

l PRcot_n = la production de coton du Burkina Faso à l'année n

Variables explicatives 

l Pmond_n-1 = le prix mondial à l'année n-1

La production de coton dépend théoriquement du prix affiché sur le marché à l'année précédente. Aussi, le prix mondial pourra mieux expliquer la production par rapport au montant des subventions puisque dans le chapitre précédent, il a été montré théoriquement une parfaite corrélation entre le prix mondial et les subventions des pays « riches ».

l Ploc_n-1 = le prix local au producteur à l'année n-1

Le prix local au producteur comme tout prix explique la motivation ou la démotivation à la production. Ainsi ce prix définit le niveau de la production à l'année suivante.

Nous pourrions penser l'existence d'une corrélation entre le prix local et le prix mondial; certes, mais au Burkina Faso, le gouvernement applique une politique de prix plancher aux cotonculteurs. Ainsi le prix au producteur dépend de deux (2) paramètre; l'un variable, lié donc au prix sur le marché mondial et l'autre fixe, donc connu d'avance. Ce qui rend presque indépendant le prix local et le prix mondial.

Un test a permis de montrer que le prix au producteur dépend du prix mondial mais la dépendance est retardée d'un (1) an. Ceci écarte cette variable du modèle.

l Super_n = la superficie emblavée de coton à l'année n

Le coton étant une culture extensive au Burkina Faso, le nombre d'hectare réservé à sa culture influence positivement sa production.

l Pop_n = la population cotonnière à l'année n

La production cotonnière au Burkina Faso est encore traditionnelle malgré l'existence de quelques tracteurs; ce qui demande une forte intensité de la main d'oeuvre plutôt que de capital. Alors le nombre de la main d'oeuvre influence positivement la production cotonnière burkinabé. D'où la population cotonnière se révèle être un facteur positif à la production du coton.

l Intr_n = le prix moyen des intrants utilisés à l'année n

L'engrais ayant un impact dans la production du coton, ne saurait être ignoré entre les variables explicatives car il influence le niveau de la production.

l Pluv_n = la quantité de pluies dans les zones cotonnières à l'année n

D'une manière générale, la pluviométrie est un facteur important à l'agriculture. Donc une bonne pluviométrie a un impact non négligeable sur le niveau de la production du coton Burkinabé.

l ì_n = le terme d'erreur ^28(*)

* ²⁸ Cela n'est pas une variable mais seulement une forme de prévision aux erreurs de spécification du modèle; il prend en compte les oublis importants quant aux variables explicatives; plus il tend vers zéro (0) plus le modèle est mieux spécifié et les résultats obtenus sont plus proches de la réalité.