Application de la Programmation Stochastique Discrète à l’évaluation de l’impact de la contrainte de crédit sur le revenu et la production agricoles dans la basse vallée de l’Ouémé

Rivaldo A.B. Kpadonou, Patrice Ygue Adegbola and Silvere D. Tovignan

No 96824, 2010 AAAE Third Conference/AEASA 48th Conference, September 19-23, 2010, Cape Town, South Africa from African Association of Agricultural Economists (AAAE)

Abstract: Malgré la mise en oeuvre des différentes politiques d’ajustement structurels découlant de l’option du libéralisme économique, l’économie béninoise peine toujours à décoller avec une agriculture à dominance familiale et traditionnelle, subvenant difficilement aux besoins des populations sans cesse croissantes. Les ménages agricoles ruraux vivent toujours dans des situations contraignantes de crédit qui sont souvent considérées comme faisant partie des contraintes majeures au développement agricole du pays. Ainsi, au regard de l’importance accordée au crédit dans les programmes de développement, cette étude s’est proposée d’analyser la vulnérabilité des exploitations agricole à la contrainte de crédit d’une part et, d’autre part, de faire une évaluation ex anté l’impact de la levée de cette contrainte sur la production et le revenu agricole de ces exploitations. L’étude a été réalisée dans la basse vallée de l’Ouémé et a utilisé les données empiriques collectées auprès de 54 exploitations agricoles. Ces données ont été complétées par les données secondaires de sources diverses. L’approche méthodologique adoptée a été la modélisation par la programmation linéaire stochastique discrète tenant compte des risques d’inondations. Le modèle de programmation élaboré a montré que les petites exploitations sont les plus vulnérables à la contrainte de crédit. Ainsi, le modèle a estimé respectivement à 2,62 ; 0,76 et 0,55 FCFA l’augmentation du revenu qui résulterait de l’apport d’un francs CFA supplémentaire du crédit formel pour les petites, moyennes et grandes exploitations. En ce qui concerne l’impact de la levée de la contrainte sur la production et le revenu agricoles, les prédictions du modèle ont montré que cette levée pourrait permettre d’accroître la production du piment de 66% tout en réduisant celle du niébé de 65%. Par ailleurs, l’impact de la levée de la contrainte de crédit sur le revenu agricole a été évalué à 21,26% pour les exploitations moyennes.

Keywords: Agricultural; Finance (search for similar items in EconPapers)
Pages: 25
Date: 2010-09
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DOI: 10.22004/ag.econ.96824

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