### 2.2.3.2. Echantillonnage des exploitants agricoles enquêtés

Les chefs d'exploitation agricole ont été échantillonnés par un tirage aléatoire stratifié en fonction du type de culture (coton, maïs, riz, cultures maraîchères), du type de sol cultivé et de leur sexe (femme ou homme). La taille minimale de l'échantillon est déterminée par la formule de Yamane (1967) qui se présente comme suit :

$$n_1 = \frac{N}{1+Nd^2} \qquad (2.17)$$

$n_1$ est la taille minimale de producteurs à enquêter ; $N$, le nombre total de producteurs recensés dans la zone d'étude (village) ; $d$, le niveau de précision voulu. Comme dans la plupart des études précédentes, 5 % a été retenu. Cette formule a permis d'obtenir une taille minimale d'échantillon de 1875 producteurs pour l'ensemble des 391 villages répartis proportionnellement au nombre d'exploitations recensées par village.

Au total, 1875 chefs d'exploitation agricole répartis dans l'ensemble des zones agroécologiques et départements d'étude ont été effectivement interviewés sur leurs conditions de production et caractéristiques démographiques.

## 2.3. Présentation des résultats, discussions et implications de politiques économiques

Cette section comporte deux volets. Une analyse descriptive et une analyse explicative qui valide les conjectures formulées. Les variables en jeu sont aussi bien qualitatives que quantitatives ; le logiciel Stata est utilisé pour faire l'analyse descriptive, les estimations économétriques et les tests post-estimations.

### 2.3.1. Description des déterminants de l'accès au financement agricole familial

Ce paragraphe comporte essentiellement la description des variables, quelques statistiques descriptives et une analyse corrélationnelle entre la variable expliquée, l'accès au crédit agricole, et les variables explicatives potentielles pertinentes. Les statistiques descriptives présentées sont celles des variables du modèle de base qui comporte dix (10) variables qualitatives et six (06) variables quantitatives.
### 2.3.1.1. Analyse descriptive des variables qualitatives et quantitatives

#### a) Analyse descriptive des variables qualitatives

Les variables qualitatives examinées sont : l'accès au crédit agricole (ACCECREDIT), l'épargne (EPARGNE), l'appartenance à un groupe (MGROUP), la formation (FORMATION), l'utilisation d'une production mécanisée (PRODMEC), l'objectif principal de la production (OBJPRINC), le mode d'acquisition des terres (MODA_first), la première ou principale culture (CULTURE1), l'accessibilité du village à partir de la route principale (ACCEVILG), et le genre (GENRE). En plus de l'analyse, les variables à plus de deux modalités font l'objet d'une illustration graphique. Il s'agit de : OBJPRINC, MODA_first et CULTURE1.

L'analyse des données montre que sur un total de 1871 réponses, 432 exploitants ont obtenu du crédit au cours de la campagne agricole 2016-2017, soit un pourcentage de 23,09%. Ils sont 68,5% d'agriculteurs à trouver leur financement chez les IMF (Tableau A 2.3) ; les autres bénéficiaires ont leur source de financement à l'aide des projets de l'Etat (0,9%), des tontiniers (8,6%), des commerçants (20,8%) et des usuriers (1,2%). Cette diversité des sources de financement révèle, quelque part, l'importance des besoins de financement agricole. Le taux relativement faible (23,09%) d'accès au crédit des agriculteurs pour la campagne agricole 2016-2017 pourrait traduire une certaine difficulté, voire une contrainte liée à l'obtention du crédit agricole.

Avec un pourcentage d'épargnants de 46,08%, le nombre d'agriculteurs qui épargne est relativement très faible, ce qui limiterait leur accès au crédit. Il est à noter que les agriculteurs épargnent aussi bien chez les IMF que chez les tontiniers, les commerçants et les usuriers. Cette épargne servirait d'un dépôt de garantie pour une éventuelle demande de financement.

Les exploitants agricoles qui appartiennent à des OPA sont moins nombreux que ceux qui n'y sont pas membres. Sur un total de 1875 réponses obtenues, 820 (43,73%) agriculteurs appartiennent à une OPA contre 1055 (56,27%) agriculteurs qui produisent seuls. Cette proportion est faible si les exploitants agricoles voudraient améliorer leur accès au financement.

Sur un total de 1875 agriculteurs, 907 ont reçu une formation, soit 48,37% contre 968 agriculteurs (51,63%) qui ne sont pas formés. Ces données seraient révélatrices d'une insuffisance des actions publiques en matière de conseils agricoles ou de promotion des paquets technologiques. Ce qui maintiendrait les agriculteurs dans l'utilisation des outils et semences rudimentaires, et impacterait négativement leur accès au financement.
Les statistiques sur les moyens de production agricole représentés par la variable « PRODMEC » indiquent que sur un total de 1875 réponses obtenues, 440 (23,47%) utilisent des équipements mécanisés et 1435 (76,53%) agriculteurs continuent d'employer seulement des moyens primitifs (coupe-coupe, houe). Ce résultat atteste que les moyens de production agricole ne seraient pas encore modernes au Bénin. Si l'agriculteur se limite à ceux-ci, son accès au financement serait limité voire refusé.

Pour 66,77% des agriculteurs, des problèmes d'accès à leur village à partir de la ville se pose encore avec acuité. Ces problèmes d'accessibilité, de transport, de coût de transaction ont servi de motif de frilosité des institutions financières par rapport au financement agricole. Ce qui risque de continuer, si rien ne se fait pour doter les zones agricoles d'infrastructures rurales appropriées.

Les données montrent qu'il y a très peu de femmes qui sont des chefs d'exploitations (0,75%) au Bénin, les hommes constituant la grande majorité. Cette différence n'est nullement une garantie, du moins au regard des faits et de la théorie, en ce qui concerne l'accès des hommes au crédit agricole.

En ce qui concerne l'objectif principal de la production, sur un total de 1873 réponses, 456 (24,35%) auto-consomment et 1415 (75,55%) vendent (Figure 2.3). Ce qui témoigne bien, au regard du cadre conceptuel de la présente thèse, que la plupart des exploitations familiales enquêtées évoluent dans une logique entrepreneuriale. Ce comportement peut être très profitable sur le marché du crédit, par rapport aux agriculteurs qui auto-consomment principalement leur production et en vendent une petite partie, quand bien même l'auto-consommation peut amoindrir les chocs liés à la baisse des prix agricoles et l'insécurité alimentaire.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 2.3 : Statistique descriptive du type d'exploitation
Source : Auteur, à partir de la base « Conditions optimales », PAPA 2016-2017</figcaption></figure>
Sur un total de 1871 exploitants, 1328 (70,98%) agriculteurs sont héritiers des champs qu'ils cultivent, tandis que 178 (9,51%) affirment être acquéreurs. Pour 163, 152, 32, 8, 4, et 6 agriculteurs, c'est respectivement une location, un emprunt, un don, un métayage, un gage et autres modes d'acquisition. L'héritage s'impose alors comme mode d'acquisition des terres. La conséquence est qu'il pourrait limiter l'accès au crédit des exploitants, en raison des conflits latents qui y sont attachés (Figure 2.4). La dominance de l'héritage comme modalité indique que nous sommes probablement en présence d'exploitations agricoles familiales.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 2.4 : Statistique descriptive du mode d'acquisition des terres cultivables</figcaption></figure>

Source : Auteur, à partir de la base « Conditions optimales », PAPA 2016-2017

Les produits vivriers constituent la principale production chez 72,59% des producteurs. Pour 23,93%, 2,09% et 1,34% des producteurs, les cultures principales sont, respectivement, le coton, les fruits et légumes, et l'anacarde, l'ananas ou le palmier à huile. Il est noté, toutefois, que les producteurs béninois, malgré la promotion de la culture du coton par les politiques publiques, privilégient la production vivrière, et notamment la culture du maïs qui occupe 64,45% de leur production (Figure 2.5). Les cultures de rente, comme l'anacarde, le palmier à huile et l'ananas, qui sont de long terme, sont marginalisées.

Ces statistiques sont bien caractéristiques des exploitations familiales qui assurent 80% de la production vivrière en Afrique subsaharienne (GrEHN-SAN, 2013). Ce choix de production peut affecter négativement ou positivement l'accès au crédit, en fonction de l'évolution du marché de ces cultures, ou selon que la politique agricole est favorable à une culture ou à une autre. Ces dernières années, l'Etat a investi énormément dans le coton ; il est donc probable que les exploitants agricoles qui choisissent de produire essentiellement le coton aient mieux accès au financement que ceux qui ont opté pour les vivriers.
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 2.5 : Statistique descriptive de la culture principale du producteur</figcaption></figure>

Source : Auteur, à partir de la base « Conditions optimales », PAPA 2016-2017

L'analyse descriptive ci-dessus effectuée montre qu'en dehors de la variable « GENRE », tous les autres facteurs qualitatifs sont susceptibles de favoriser l'accès au crédit ; il s'agit : de l'épargne, de l'appartenance à un groupe, de la formation des agriculteurs par un conseiller agricole, du mode d'acquisition des terres, de la culture principale, de l'objectif principale de la production, de l'accès au village de l'agriculteur à partir de la ville, et de la mécanisation agricole.

b) Analyse descriptive des variables quantitatives

Les variables quantitatives considérées continues et qui se trouvent dans la base de données sont au nombre de six (06) ; il s'agit de : nombre d'années d'expériences dans la production du chef d'exploitation (EXPE), l'âge du chef d'exploitation (AgeCE), la taille du ménage (Tmenag), l'âge moyen des membres du ménage (Mageexp), le taux d'instruction (Tauinstr), et le taux d'alphabétisation (Taualph).

Les statistiques descriptives des variables quantitatives résumées dans le tableau 2.2 montrent que le nombre moyen d'années d'expériences du chef d'exploitation est de 23. Il peut donc être supposé qu'en moyenne les producteurs sont bien expérimentés pour maîtriser les techniques agricoles, être plus productifs et avoir la confiance des institutions financières. L'âge moyen des chefs d'exploitation est de 49 ans ; cet âge révèle leur maturité, ce qui est un avantage non seulement pour bien produire mais également pour bénéficier du crédit sur le marché. La taille moyenne des ménages agricoles est de 11 membres ; ce chiffre pourrait signifier qu'en moyenne les exploitations enquêtées sont des familles agricoles relativement nucléaires ; ce qui constitue une main d'œuvre importante pour l'exploitation. En moyenne, l'âge des membres d'une exploitation est de 22 ans ; cette statistique constitue une preuve de leur jeunesse et de leur probable efficacité au travail. L'efficacité de la main d'œuvre agricole est une marque de confiance pour les IMF et faciliterait l'accès au crédit agricole. Les taux de scolarisation et d'alphabétisation, quant à eux, sont respectivement, en moyenne de 38% et de
2%; ils sont relativement très faibles et peuvent constituer des facteurs limitants sur le marché de crédit agricole, compte tenu de l'importance de leur effet théorique et empirique.

Les différentes statistiques qualitatives et quantitatives générées montrent que les conditions de production ne sont pas toujours favorables à l'obtention du crédit pour un grand nombre d'exploitants agricoles béninois. Les agriculteurs, qui épargnent, sont dans une OPA, sont formés, et utilisent des moyens mécanisés, peuvent mieux accéder au financement que leurs confrères ne disposant pas ces atouts. Cependant, une telle conclusion demeure une conjecture tant qu'une analyse de causalité n'est pas effectuée. Cette analyse est nécessaire pour retenir parmi l'ensemble des variables explicatives potentielles identifiées, celles qui expliquent le mieux l'accès au crédit agricole des exploitants agricoles et, en particulier, celui des petits exploitants au Bénin. Cette causalité est précédée d'une analyse corrélationnelle.

<table><caption>Tableau 2.2 : Statistique descriptive des variables quantitatives</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Obs.</td><td>Mean</td><td>Std. Dev.</td><td>Min</td><td>Max</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'années d'expérience du CE (EXPE)</td><td>1,869</td><td>23.12</td><td>11.32</td><td>1</td><td>70</td></tr><tr><td>Age du CE (AgeCE)</td><td>1,866</td><td>48.65</td><td>12.06</td><td>23</td><td>93</td></tr><tr><td>Taille du ménage (Tmenag)</td><td>1,873</td><td>11.16</td><td>6.17</td><td>1</td><td>43</td></tr><tr><td>Age moyen des membres du ménage (Mageexp)</td><td>1,875</td><td>22.34</td><td>7.01</td><td>9.6</td><td>72</td></tr><tr><td>Taux d'instruction dans le ménage (Tauinstr)</td><td>1,875</td><td>.38</td><td>.25</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Taux d'alphabétisation (Taualph)</td><td>1,875</td><td>.02</td><td>.07</td><td>0</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017

### 2.3.1.2. Analyse corrélationnelle entre l'accès au crédit et ses déterminants

Les statistiques descriptives permettent de soupçonner une relation entre ces variables et l'accès au crédit. Le logiciel Stata permet de confirmer une telle relation, à travers une matrice de corrélation partielle entre toutes les variables en jeu, y compris l'accès au crédit. En appliquant la commande Stata, une matrice est générée à partir de laquelle sont extraites les corrélations partielles entre les variables explicatives potentielles et l'accès au crédit au seuil de significativité de 1%, 5% et 10%, comme l'indique le tableau A 2.4.

Une analyse de ces corrélations permet de dire que les variables qui sont mieux liées, du moins au seuil de 1%, au crédit agricole des exploitants agricoles sont : l'épargne, l'appartenance à une OPA, la formation agricole, la mécanisation agricole, l'auto-consommation comme objectif principal de la production, la production vivrière, la taille du ménage agricole et le taux d'alphabétisation. En faisant une analyse en correspondance multiple (ACM) deux groupes opposés se distinguent, le groupe des bénéficiaires de crédit et celui des
non bénéficiaires. Cette distinction spatiale montre que les variables qualitatives qui semblent être en parfaite corrélation avec le crédit agricole sont : l'épargne, l'appartenance à un groupe de producteurs, la formation de l'agriculteur, et l'utilisation des machines agricoles (Figure 2.6). Toutefois, pour mieux cerner les facteurs explicatifs du crédit agricole des exploitants agricoles au Bénin, une analyse explicative est nécessaire.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 2.6 : Analyse corrélationnelle par ACM
Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017</figcaption></figure>

## 2.3.2. Analyse explicative des déterminants de l'accès au financement agricole familial

L'estimation économétrique permet de choisir le meilleur modèle de financement des exploitants agricoles. Avant toute régression économétrique, un diagnostic à travers l'étude de la multi-colinéarité et celle de l'hétéroscédasticité s'avère nécessaire.

### 2.3.2.1. Multi-colinéarité et Hétéroscédasticité

#### a) Multi-colinéarité des variables explicatives de l'accès au financement agricole familial

La Multi-colinéarité est l'un des principaux problèmes économétriques des données transversales. Cette propriété de l'économétrie est testée sur les variables explicatives pour assurer la cohérence et l'absence de biais dans les estimations. Deux méthodes sont habituellement utilisées pour tester la multi-colinéarité : la matrice de corrélation et le facteur d'inflation de la variance (VIF)<fnref n="29" />. La matrice de corrélation permet de faire une analyse deux à

<footnote n="29">²⁹ Variance Inflation Factor utilisée par Sunday et al. (2013)</footnote>
deux des corrélations entre les variables explicatives. Habituellement, l'obtention d'un coefficient de corrélation supérieur à 0,5 est révélatrice d'une multi-colinéarité entre les variables explicatives. La seconde solution consiste à faire une régression linéaire de chacune des variables explicatives (j) sur les autres. Chaque estimation produit un coefficient de corrélation multiple, associé à la variable explicative j, à partir duquel on calcule le VIF<sub>j</sub> pour la variable j. Il apparaît une multi-colinéarité au cas où un VIF est supérieure ou égale à 10 et/ou lorsque la moyenne des VIFs est supérieure ou égale à 2 (Chatterjee, Hadi et Price, 2000). Si aucune de ces deux valeurs n'est atteinte, l'impact de la multi-colinéarité n'est pas grave et toutes les variables explicatives peuvent être conservées. Le VIF<sub>j</sub> est estimé en utilisant la formule indiquée ci-dessous :

$$VIF_j = \frac{1}{1 - R_j^2} \qquad (2.18)$$

En utilisant la matrice de corrélation, seul le coefficient de corrélation entre la variable de formation et d'appartenance au groupe est de 53%. Ce résultat suppose que ces deux variables sont corrélées. Cependant, les résultats du test effectué sur le VIF révèlent qu'il n'y a pas de corrélation significative entre les variables explicatives du modèle spécifié. En effet, aucun VIF (tableau A 2.5) des régressions linéaires ne dépasse 10 et la moyenne des VIF est inférieure à 2. Il peut donc être admis que la corrélation des variables n'est pas de nature à biaiser les résultats de l'estimation économétrique qui sera effectuée.

### b) Hétéroscédasticité

L'hétéroscédasticité n'est pas une hypothèse indispensable à l'estimation des modèles Logit ou Probit. Le logiciel Stata, avec l'option « Robuste », permet de corriger ce phénomène pour avoir un modèle très robuste, c'est-à-dire peu ou pas du tout biaisé.

### 2.3.2.2. Analyse des résultats de l'estimation de l'accès au financement agricole familial : cas des petites exploitations

Les estimations effectuées sur l'ensemble de l'échantillon permettent de constater que l'accès au crédit des exploitants agricoles au Bénin est déterminé significativement par l'épargne, l'appartenance à une OPA, l'objectif principal de la production (l'auto-consommation), le mode d'acquisition des terres (le gage), la production principale cultivée (vivriers), l'état des voies (de la route principale au village), le nombre d'années d'expériences dans la production du chef d'exploitation, le taux d'instruction, et le taux d'alphabétisation dans l'exploitation. Il est à signaler que les variables formation et mécanisation agricole n'ont pas d'effet significatifs en présence de toutes variables du modèle Logit. Pour le Probit (Tableau A
2.6), par contre, la variable formation produit un effet significatif au seuil de 10%. Les résultats de la régression indiquent que le modèle est globalement significatif. En effet, la qualité d'un modèle généralisé (Logit ou Probit) dépend beaucoup plus de sa p-value qui doit être inférieure à 0,05. Ce qui est bien le cas ici, tant pour le Logit que pour le Probit. La valeur de l'aire sous la courbe ROC<fnref n="30" /> indique que ces modèles prédisent l'accès au crédit des exploitants agricoles dans les 70% des cas, ce qui signifie qu'ils sont acceptables (Figure 2.7).

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 2.7 : Courbe d'évaluation de la qualité prédite des modèles Logit et Probit
Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017</figcaption></figure>

Les résultats confirment en général les effets attendus des variables explicatives prévues par les théories économiques et les études empiriques, notamment en ce qui concerne les variables « épargne » et « appartenance à un groupe de producteurs » qui ont des effets significatifs à 1%. Les lignes qui suivent sont consacrées à la présentation, à la discussion et aux commentaires des différents résultats obtenus pour l'estimation du modèle estimé.

### a) L'épargne comme déterminant de l'accès au financement agricole familial

La variable Epargne affecte, en moyenne, positivement l'accès au crédit des exploitants agricoles, relativement à ceux qui n'ont aucune épargne. Ce résultat est traduit par le coefficient $β_1 = 0,75$ significatif au seuil de 1% au niveau de l'estimation n°6 du tableau 2.3 ci-dessous. Plus particulièrement, chez les exploitants travaillant sur un champ de moins d'un (01) hectare, donc les petits exploitants, un effet positif est également obtenu, mais il est plus élevé (0,76) et significatif à 5% (Tableau A 2.7). L'épargne est également significative chez les exploitations ayant une taille entre un (01) et deux (02) hectares, et pour celle ayant plus de deux (02) hectares, à la différence que l'effet est moins élevé (0,99 et 0,57) quand nous passons à une

<footnote n="30">³⁰ ROC : Receiver Operating Caractéristique ou Caractéristique de Performance</footnote>
exploitation de plus grande superficie. L'épargne est donc une condition d'accès au financement pour tous les types d'exploitations.

Ces résultats concordent avec les positions défendues dans la théorie de « l'épargne avant crédit » et par Norton (2005) qui a montré que les institutions financières qui ne développent pas l'épargne en milieu rural sont vouées à l'échec. En effet, elles favoriseraient plus le passage de clandestins et conduiraient à leur propre faillite. C'est la preuve, encore une fois, que les agriculteurs béninois, quel que soit leur statut, sont capables d'épargner pour contribuer à leur propre financement. Les statistiques descriptives montrent, d'ailleurs, qu'ils épargnent dans les IMF pour avoir accès au crédit, mais ils sont également disposés à déposer des garanties dans le cadre des projets publics, chez les commerçants ou chez des usuriers. Cependant les IMF accordent plus d'importance à l'épargne que les commerçants ou les usuriers pour octroyer le crédit (Tableau A 3.8).

Au Bénin, Sossou et al. (2017) ont utilisé l'existence de garantie matérielle et non l'épargne. Mais leur résultat montre que cette variable a un effet négatif non significatif. Toutefois, l'épargne fut reconnue, sans travaux empiriques, par Sossou (2015) comme un facteur d'accès au financement agricole. Sebatta et al. (2014) obtiennent aussi un effet positif et significatif de l'épargne en Zambie, mais sur le montant du crédit obtenu par les petits agriculteurs et non sur leur accès au crédit. Le résultat obtenu montre alors qu'un minimum d'effort est possible de la part des agriculteurs, même si l'Etat a l'obligation d'accompagner la production agricole par la satisfaction des « besoins communs »<fnref n="31" /> tels que la construction de pistes rurales. Un tel effort pousserait forcément l'agriculteur à la rationalité et serait déterminant dans l'engagement des institutions financières.

L'estimation effectuée produit également le « odds ratio » qui est un rapport de probabilité de chance. Sur la base du odds ratio égal à 2,121 et significatif au seuil de 1%, l'exploitant agricole disposant d'une épargne dans une institution a deux (02) fois plus de chance d'accéder au crédit qu'un agriculteur qui est sans épargne. Ce résultat s'illustre bien par la figure 2.8 ci-dessous qui montre une nette différence entre les densités de probabilité d'accès au crédit des agriculteurs qui ont une épargne et de ceux qui n'ont aucune épargne. Il s'explique également bien par le test de Student (Tableau A 2.9) qui montre qu'en moyenne, la probabilité d'accès au crédit des épargnants est plus grande que celle des non épargnants.

<footnote n="31">³¹ Houngbo, 2015</footnote>
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 2.8 : Comparaison des densités de probabilités d'accès au crédit agricole en fonction de l'épargne
Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017</figcaption></figure>

b) L'effet de l'appartenance à une OPA sur l'accès au financement agricole familial

L'appartenance à une OPA sur l'accès au crédit agricole affecte positivement et significativement l'accès au crédit des exploitants agricoles, relativement à ceux qui ne sont pas dans une OPA. Ce résultat est traduit par le coefficient $β_4 = 0,45$ significatif au seuil de 5% (Tableau 2.3). Chez les petits exploitants (moins d'un hectare), l'appartenance à une OPA est également bénéfique en termes d'accès au crédit ; ainsi l'effet de cette variable sur leur accès au crédit est estimé à 0,78 qui est significatif à 5% ; entre un (01) et deux (02) hectare, cet effet est moins élevé (0,54) avec la même significativité, et pas du tout significatif avec les exploitations ayant une taille supérieure à deux (02) hectares (Tableau A3.5). Cela montre que pour accéder au financement, les exploitants d'une taille relativement petite, doivent s'organiser et se regrouper. Il est important de préciser, comme dans le cas de l'épargne, que pour les IMF l'appartenance à une OPA permet de mieux accéder au financement que chez les commerçants et les usuriers. Sur le plan théorique, ce résultat atteste celui prévu par Armendáriz de Aghion et Gollier (2000) sur la formation des groupes de pairs dans un modèle de sélection adverse. Sur le plan empirique, ce résultat a été confirmé par Adekoya (2014) dans son étude sur les déterminants du crédit Agricole aux ménages agricoles de l'Etat d'Oyo au Nigéria. La différence avec la présente thèse se situe au niveau de la fonction mathématique utilisée qui est une fonction linéaire. On retrouve le même résultat chez Sunday et al. (2013) qui ont analysé les déterminants du crédit aux éleveurs de l'Etat d'Akwa Ibom au Nigéria. Plus récemment, Sossou et al. (2017) ont montré que l'appartenance à un groupe a un effet positif sur l'accès au crédit des exploitants agricoles au Bénin, sauf que cette étude n'a pas abouti à une estimation de l'accès au crédit en fonction des types d'exploitants comme c'est le cas dans la présente
thèse. Ces différents résultats ne font que corroborer l'opinion soutenue par Houngbo (2015) face à la question relative aux types d'institutions de financement souhaitables pour un financement réussi de l'agriculture familiale.

En effet, pour lui, « les exploitations familiales ne peuvent pas être financées en étant dispersées comme c'est le cas en ce moment. Un effort de regroupement des ressources productives qu'elles exploitent est nécessaire. Car, cela permettra aux exploitations familiales non seulement de bénéficier des économies d'échelle sur le marché, mais aussi de renforcer leur influence sur les prix et la gestion de l'information sur les marchés. ». En conséquence, il soutient donc le modèle coopératif qui, selon lui, est plus adapté au regard des résultats qu'il a procuré par le passé en Afrique, notamment au Maroc et au Nigéria, et en raison des avantages institutionnels et fiscaux dont il bénéficie relativement aux exploitations agricoles isolées. Le modèle coopératif vaut donc davantage pour les petites exploitations familiales.

Le « odds ratio » correspondant au coefficient de la variable appartenance à une OPA est de 1,575 ; ce ratio signifie que l'exploitant agricole qui se trouve dans une OPA a une fois et demi (1,5) plus de chance d'accéder au crédit que celui qui n'est dans une OPA. La figure 2.9 ci-dessous décrit la différence entre les densités de probabilité d'accès au crédit des agriculteurs qui sont membres d'une OPA et de ceux qui n'en sont pas membres. Le test de Student confirme cette différence de probabilité d'accès au crédit en faveur des agriculteurs qui travaillent dans un groupe.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 2.9 : Comparaison des densités de probabilités d'accès au crédit agricole en fonction de l'appartenance à une OPA
Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 2.3 : Régression économétrique (modèle Logit) des déterminants de l'accès au financement des exploitants agricoles au Bénin</caption><thead><tr><th>VARIABLES</th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Epargne (Sans épargne)</td><td>0.75***</td><td>0.77***</td><td>0.76***</td><td>0.76***</td><td>0.75***</td><td>0.75***</td></tr><tr><td>Appartenance à une OPA (Non appartenance à une OPA)</td><td>0.58***</td><td>0.58***</td><td>0.44***</td><td>0.45***</td><td>0.45***</td><td>0.45***</td></tr><tr><td>Formation reçue en agriculture (Sans formation)</td><td>0.23*</td><td>0.25*</td><td>0.22</td><td>0.21</td><td>0.22</td><td>0.22</td></tr><tr><td>Production est mécanisée (Production non mécanisée)</td><td>0.28**</td><td>0.26*</td><td>0.00</td><td>-0.00</td><td>-0.01</td><td>0.02</td></tr><tr><td>Auto-consommation (Vente)</td><td>-0.43***</td><td>-0.42***</td><td>-0.39***</td><td>-0.38***</td><td>-0.38**</td><td>-0.36**</td></tr><tr><td>Alimentation des animaux et autres</td><td>1.17</td><td>1.18</td><td>1.36</td><td>1.44</td><td>1.44</td><td>1.33</td></tr><tr><td>Héritage</td><td></td><td>0.07</td><td>0.03</td><td>0.04</td><td>0.03</td><td>0.04</td></tr><tr><td>Don</td><td></td><td>0.11</td><td>0.11</td><td>0.12</td><td>0.12</td><td>0.13</td></tr><tr><td>Location</td><td></td><td>0.14</td><td>0.19</td><td>0.19</td><td>0.19</td><td>0.19</td></tr><tr><td>Emprunt</td><td></td><td>-0.29</td><td>-0.29</td><td>-0.29</td><td>-0.32</td><td>-0.31</td></tr><tr><td>Métayage</td><td></td><td>-0.34</td><td>-0.33</td><td>-0.29</td><td>-0.355</td><td>-0.32</td></tr><tr><td>Gage (Achat)</td><td></td><td>2.84**</td><td>2.95**</td><td>2.99**</td><td>2.96**</td><td>3.22***</td></tr><tr><td>Autres modes d'acquisition des terres</td><td></td><td>0.57</td><td>-0.22</td><td>-0.18</td><td>-0.26</td><td>-0.33</td></tr><tr><td>Production d'Ananas ou d'Anacardes ou de Palmier</td><td></td><td></td><td>-0.68</td><td>-0.66</td><td>-0.68</td><td>-0.67</td></tr><tr><td>Fruits et Légumes</td><td></td><td></td><td>-0.48</td><td>-0.54</td><td>-0.57</td><td>-0.50</td></tr><tr><td>Vivriers (Coton)</td><td></td><td></td><td>-0.58***</td><td>-0.59***</td><td>-0.59***</td><td>-0.59***</td></tr><tr><td>Route en bon état et accessible (mauvais état et non accessible)</td><td></td><td></td><td></td><td>0.21*</td><td>0.22*</td><td>0.21*</td></tr><tr><td>Nombre d'années d'expérience dans la production du chef d'exploitation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0.00*</td><td>-0.01*</td></tr><tr><td>Age du chef d'exploitation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.00</td></tr><tr><td>Sexe du chef d'exploitation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.40</td></tr><tr><td>Taille moyenne du ménage</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.01</td></tr><tr><td>Age moyen des membres de l'exploitation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0.02</td></tr><tr><td>Taux d'instruction dans l'exploitation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.55**</td></tr><tr><td>Taux d'alhabétisation dans l'exploitation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1.89***</td></tr><tr><td>Constant</td><td>-1.98***</td><td>-2.05***</td><td>-1.46***</td><td>-1.53***</td><td>-1.32***</td><td>-1.93**</td></tr><tr><td>Observations</td><td>1873</td><td>1870</td><td>1862</td><td>1862</td><td>1859</td><td>1851</td></tr><tr><td>*** p&lt;0.01, ** p&lt;0.05, * p&lt;0.1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, résultat d'estimation
Ces différents résultats confirment les hypothèses émises dans la présente thèse et qui
se rapportent à l'épargne et à l'appartenance au groupe des producteurs. Toutefois, il faut
signaler que pour les grandes exploitations (de plus de 2 hectares), l'effet de groupe ne joue pas
sur le financement, même si en moyenne, il joue sur l'ensemble des agriculteurs. Il reste alors
à examiner l'effet des autres variables que sont : la formation des agriculteurs, l'utilisation des
machines agricoles, l'objectif principal de la production, le mode d'acquisition des terres
agricoles, la production principale, le coût de transaction dont le proxy est ici l'accessibilité du
village de l'exploitant, l'instruction et l'alphabétisation dans le ménage agricole.

c) L'effet d'autres variables du modèle : formation, mécanisation, objectif principal de la production, mode d'acquisition de la terre, production principale, accessibilité du village, instruction, et alphabétisation

* L'effet de la formation par un conseiller agricole

La variable formation des agriculteurs produit un effet positif non significatif sur l'accès
au crédit. Toutefois, avec le modèle Probit, la formation produit un effet positif significatif sur
l'accès au financement agricole (Tableau A 2.6). La non significativité dans le modèle Logit
paraît contre intuitif, puisque si l'agriculteur est formé, il améliore et formalise ses
connaissances des techniques agricoles, ce qui lui permet d'être plus productif et de faire la
différence avec ses collègues encore limités aux techniques archaïques. Cette différence
impacte certainement la décision de l'institution de financement à laquelle il soumet une
demande de financement. La non significativité serait donc due à l'autocorrélation relative entre
la variable mesurant la formation et celle indiquant l'appartenance à un groupe. En réalité
l'estimation du modèle avec l'une ou l'autre de ces variables produit un effet positif très
significatif de chacune d'elle (Tableau A 2.11). Ce constat est fait particulièrement sur les
petites exploitations. Il est donc probable que la variable formation ait un effet sur l'accès au
crédit à travers l'animation des OPA. Sunday et al. (2013) ont retrouvé dans leur étude un effet
positif de cette variable qui peut être considéré comme une validation de la théorie du capital
humain de Schultz (1961). Ce résultat est d'une importance capitale dans le domaine agricole,
d'autant plus que la maîtrise et l'utilisation des paquets technologiques influencent
positivement les rendements et par ricochet la confiance des institutions de financement. Le
facteur technologique a particulièrement fait la différence entre les rendements agricoles
obtenus dans les PED. En effet, sur la base des données de 44 PED, il a été mis en évidence des
rendements élevés en termes de recherche et de technologie. Ainsi, l'Asie affiche le rendement
annuel le plus élevé (31%), suivie de l'Afrique (22%) et l'Amérique Latine (6%). De plus, il a
été trouvé des rendements marginaux de 9,54 yuans par yuan dépensé en Chine et de 12,1 shillings par shilling dépensé en Ouganda (Pinstrup-Andersen P. et Satoru S., 2007).

## L'effet de la mécanisation agricole

La variable production mécanisée n'affecte pas l'accès au crédit des exploitants agricoles. La mécanisation agricole ne paraît pas alors comme un critère pour accéder systématiquement au crédit agricole, même si théoriquement l'accroissement des rendements agricoles dû à ce facteur peut en être un motif. Ce résultat peut être lié au programme de mécanisation agricole implémenté au Bénin entre 2011 et 2016 et qui, certainement, n'a pas donné des résultats très satisfaisants. Ce résultat n'est pas loin de celui trouvé par Muhammad et Farzan (2011) qui ont obtenu, pour le Pakistan, un effet positif non significatif. Pour quelques pays africains, par contre, Salami et Arawomo (2013) ont justifié que le niveau de mécanisation agricole a un impact négatif significatif sur le crédit agricole. Pour ces auteurs, cela serait dû à un programme de mécanisation agricole inadapté, mal suivi, avec de mauvais résultats en termes de marché et de revenus.

## L'effet de l'objectif principal de la production

L'agriculture familiale n'est pas une agriculture stagnante ; elle est appelée à s'intensifier et à se développer. Pour ce faire, elle doit, tout en assurant la sécurité alimentaire, produire essentiellement pour le marché et faire des bénéfices. Les données montrent que les exploitations agricoles familiales béninoises sont dans cette dynamique. En effet, 75,55% des exploitants enquêtés produisent principalement pour le marché contre 24,35% d'exploitants qui donnent la primauté à l'auto-consommation. Du coup, ces derniers accèdent moins au financement agricole que les premiers. Ce résultat certifie bien que les agriculteurs familiaux ont intérêt à viser le marché comme objectif principal, s'ils recherchent du financement pour leurs activités. En faisant l'estimation selon chaque catégorie d'exploitation, ce résultat est toujours négatif mais seulement significatif chez les moyennes exploitations à 10%.

## L'effet du mode d'acquisition des terres cultivées

Pour l'ensemble des exploitations agricoles, l'utilisation des terres mises en gage permet d'accéder mieux au financement que l'achat des terres, avec un effet positif et significatif. Ce résultat paraît contre intuitif. Mais comme dans le contexte béninois, la sécurisation des terres n'est pas très généralisée, les conventions de vente comme titres de propriété ne rassurent pas forcément les institutions de financement.
* **L'effet de la production principale**

Les données exploitées ont révélé que 72,59% des exploitants agricoles produisent principalement les vivriers, avec en tête le maïs, contre 23,93% qui cultivent du coton. Malgré ce choix qui s'impose au marché agricole, les estimations révèlent que les agriculteurs qui produisent principalement des vivriers accèdent moins au financement agricole que ceux qui cultivent le coton. Ce résultat est plutôt valable pour les moyennes et grandes exploitations, et pourrait s'interpréter par le fait que, pour ces types d'exploitations, la production du coton est plus organisée et plus soutenue par l'Etat que les autres productions, se vend plus vite sur le marché, et évite aux producteurs les pertes post-récoltes, toutes choses qui arrangement les bailleurs de fonds qui sont attachés à la rentabilité agricole. Mais cela peut être préjudiciable à la sécurité alimentaire, puisque ceux qui cultivent les vivriers sont plus nombreux.

* **L'effet de l'accessibilité du village de l'exploitant**

En moyenne, les résultats obtenus montrent que plus le village du paysan est accessible, mieux il accède au financement agricole. Ce résultat n'est pas différent de celui trouvé par Etonihu et al. (2013) qui ont montré, dans une analyse des déterminants de l'accès au crédit dans l'Etat de Nasarawa au Nigéria, que l'exploitant agricole n'a pas accès au crédit si l'institution de financement est éloignée de son domicile. Un résultat similaire est trouvé par Akudugu (2012) dans l'analyse de l'offre de crédit bancaire rurale au Ghana. Toutefois, en spécifiant les exploitations selon leur taille, cette variable n'affecte pas l'accès au financement des petites et moyennes exploitations (Tableau A 2.7). Ce résultat peut être lié à l'insuffisance d'infrastructures rurales qui est plus ressentie par les petites et moyennes exploitations agricoles qui disposent de peu de moyens de transport.

* **L'effet de l'instruction et de l'alphabétisation**

L'instruction et l'alphabétisation affectent positivement et significativement l'accès au financement agricole familial au Bénin. Mais ces deux facteurs seraient plus exigés aux moyennes et grandes exploitations que les petites exploitations. Un tel résultat s'expliquerait par le fait que l'emblavure des moyennes et grandes superficies exige plus de techniques. Elle nécessite donc que ces exploitants soient formés. L'effet non significatif de ces deux variables chez les petites exploitations pourrait s'interpréter par leur faible niveau d'instruction et d'alphabétisation par rapport aux autres exploitations. De même l'effet non significatif de l'alphabétisation chez les moyennes exploitations pourrait se traduire par leur faible niveau d'alphabétisation. Toutefois, d'une façon générale, nos résultats ne sont pas contraires à ceux trouvés par Etonihu et al. (2013), et aux résultats de Sunday et al. (2013) qui ont montré que
l'éducation exerce un effet positif significatif sur le financement agricole. On voit bien là une preuve de la théorie du capital humain dans le domaine agricole (Schultz,1961).

En résumé, les analyses effectuées permettent de distinguer les déterminants de l'accès au financement en fonction de la taille des exploitations. Pour les petites exploitations il s'agit de : l'épargne, l'appartenance à une OPA, le mode d'acquisition des terres cultivées, et le nombre d'années d'expériences du chef d'exploitation. S'agissant des moyennes exploitations, les déterminants sont : l'épargne, l'appartenance à une OPA, l'objectif principal de la production, l'âge moyen des membres de l'exploitation, la production ou la culture principale, le nombre d'années d'expériences du chef d'exploitation et le taux d'instruction. Quant aux grandes exploitations, ces déterminants sont : l'épargne, la production ou la culture principale, la taille moyenne du ménage, le taux d'instruction et le taux d'alphabétisation dans l'exploitation agricole. Cette différentiation dans l'analyse des déterminants de l'accès au financement affecte les scores d'accès au financement des exploitations agricoles familiales.

### d) Comparaison des scores d'accès au financement entre exploitations agricoles

Pour apprécier l'accès au financement des petits exploitants agricoles, nous avons généré la valeur prédite de l'accès au crédit qui est en fait un score d'accès au crédit. Ce score a été calculé en fonction de chaque type (petite, moyenne, grande) d'exploitation agricole familiale. Ce qui a permis de représenter non seulement le score d'accès au crédit des petites exploitations (ACCRED_PE) mais également ceux des moyennes (ACCRED_ME) et grandes (ACCRED_GE) exploitations familiales (Figure 2.10). A la lumière de ces courbes, il ressort nettement que les petites exploitations ont moins accès au crédit que les moyennes exploitations, et les moyennes exploitations en ont moins accès que les grandes exploitations. Le test de Student de différence de moyenne sur les différents scores obtenus, confirme ce résultat (Tableau A 2.14). Un tel résultat ne fait qu'attester les différents travaux de recherche et autres études sur le financement agricole qui concourent généralement à un faible financement des petites exploitations, non seulement au Bénin, mais dans beaucoup d'autres pays, en Afrique et dans le monde, malgré les nombreux efforts qu'elles fournissent (GEHN-SAN, 2013 ; CIRAD, 2013 ; FIDA 2016 ; Paloma et al., 2020).

Les différents résultats obtenus, en termes de relations entre l'accès au financement et ses déterminants, suivis des analyses effectuées font appel à des mesures de politiques économiques visant l'amélioration de l'accès au financement de l'agriculture familiale au Bénin.
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 2.10 : comparaison des densités de score d'accès au crédit entre exploitants</figcaption></figure>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017

### 2.3.3. Mesures visant l'amélioration de l'accès au financement de l'agriculture familiale

Au vu des résultats obtenus et des analyses effectuées, il serait important que les IMF et les institutions de financement, en collaboration avec l'Etat, mettent en place une politique publique de mobilisation de l'épargne locale. Dans ce cadre, les actions à mener seraient de nature à favoriser la culture de l'épargne et l'implantation de plusieurs IMF de financement agricole en zone rurale et plus précisément dans les zones de production agricole. Il s'agirait par exemple, pour l'Etat, de construire des infrastructures rurales, notamment des pistes rurales de qualité qui favorisent la production agricole. Cette mesure réduirait les coûts de transaction aussi bien pour les institutions de financement qui choisiraient de s'implanter en zone rurale que pour les exploitants agricoles, ce qui faciliterait leur accès au financement. Dans ce cadre, l'Etat peut appuyer les structures d'appui et d'encadrement, et les services d'intermédiaire en opérations de banque (IOB) agréés par l'Etat (BCEAO) qui se chargeront de faire une éducation financière (culture d'épargne) aux exploitants agricoles. Les IMF et les institutions de financement, les structures d'encadrement de l'Etat et indépendantes, de même que les institutions de développement agricole devraient mettre en place un mécanisme qui décourage le comportement de cavalier seul, surtout des petits exploitants et qui encourage la formation de regroupements d'exploitants agricoles de filières diversifiées. Ce mécanisme devrait assurer la formation continue des membres des groupes en éducation financière et sur les techniques et risques agricoles, en même temps qu'il devrait garantir la pérennité des associations formées. Il reviendra aux structures d'encadrement, à travers leur formation, de montrer aux exploitants
qu'elles sont les meilleurs et crédibles intermédiaires par lesquels leur accès au crédit est
possible. Elles montreront également qu'à travers ces formations se réduisent les risques
informationnels (Armendáriz de Aghion, 1999, 2000) ; ce qui pourrait accroître la confiance
des institutions de financement agricole, et l'accès au financement.

Aussi, pour une agriculture qui s'inscrit dans la durabilité, serait-il important que l'Etat, les IMF et les institutions de développement agricole travaillent à relever le taux d'instruction et d'alphabétisation en milieu rural. Cela permettrait aux enfants des exploitants qui embrasseront la carrière agricole d'avoir les capacités nécessaires pour comprendre et adopter les technologies améliorées. L'instruction et l'alphabétisation amèneraient également les futurs exploitants agricoles d'avoir des aptitudes en matière de maîtrise de la gestion de leur exploitation, toutes choses qui favoriseraient leur accès au financement en temps opportun. Cette mesure peut prendre par l'accroissement des infrastructures scolaires et des subventions publiques pour l'alphabétisation en milieu rural. Il est vrai que l'instruction et l'alphabétisation ne sont pas significatives chez les petits exploitants mais plutôt chez les grands exploitants. Cependant, ils peuvent être alphabétisés à travers les groupes. Même si ces variables n'ont pas d'effets significatifs sur l'accès au crédit, leurs effets sont positifs. Il est donc important que les petits exploitants reçoivent un cours d'alphabétisation qui mette l'accent sur les techniques agricoles, l'information et l'éducation financières.
Conclusion du chapitre 2

Ce chapitre a visé comme objectif l'analyse de l'accès au financement à travers ses déterminants, en se servant d'une base de données issue de la campagne agricole 2016-2017 et d'un modèle Logit. Les résultats obtenus pour l'ensemble des exploitations familiales montrent que les variables qui affectent positivement et significativement l'accès au financement sont l'épargne, l'appartenance à un groupe, la vente comme objectif principal de la production, le gage comme mode d'acquisition des terres, la production du coton comme culture principale, une bonne qualité et accessibilité de la voie qui mène au village de l'exploitant, le taux d'instruction et le taux d'alphabétisation dans l'exploitation. L'instruction et l'alphabétisation sont des facteurs très importants puisqu'elles prédisposent à une bonne gestion de l'exploitation, ce qui peut rassurer et encourager les IMF à engager leurs ressources dans la production agricole.

Ces constats valent surtout pour les petits agriculteurs qui accèdent moins au crédit sur le marché. Les petites exploitations agricoles doivent mieux s'organiser, faire l'effort d'épargner et être enrôlés dans des programmes de formation. Pour l'ensemble des exploitations agricoles, les résultats témoignent que l'épargne est un déterminant fondamental de l'accès au financement. De plus, ils peuvent traduire le fait que les programmes de mécanisation agricoles doivent être plus adaptés et plus performants, en vue de mettre en confiance les IMF, les banques et les commerçants qui préfinancent la production. Par ailleurs, les résultats obtenus exprimeraient le fait que la production du coton pour le marché permet aux agriculteurs d'obtenir du crédit mieux que leurs homologues qui produisent et auto-consomment principalement des vivriers. Aussi, les mêmes résultats signifieraient-ils que la qualité des voies d'accès en milieu rural, en réduisant les coûts de transaction, favorise également l'accès au financement agricole.

Les variables comme l'âge, le sexe, la taille moyenne du ménage et le nombre moyen des membres du ménage n'influencent pas l'accès au financement. Un tel résultat n'est pas surprenant puisque dans la littérature empirique, l'effet des variables démographiques n'est pas irréfutable. L'ensemble des résultats obtenus a abouti à une première série de recommandations parmi lesquelles il y a essentiellement la formation, la culture d'épargne, et le regroupement des petites exploitations, et l'utilisation des meilleures techniques agricole par les exploitations agricoles. Ces mesures de politiques économiques, si elles peuvent impacter directement l'accès au financement, affectent indirectement la productivité agricole. Ainsi, en plus des variables
qui affectent directement la productivité agricole, ces mesures sont donc importantes pour l'amélioration de la productivité agricole chez les exploitations familiales. Cependant, s'il est important d'obtenir du crédit pour produire, il est d'autant plus crucial que le crédit contribue à améliorer effectivement la productivité agricole. Le chapitre qui suit s'attache donc à analyser l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole.
# Chapitre 3 : Effet de l'accès au financement sur la productivité agricole familiale

L'accès au financement est une nécessité en Agriculture, notamment pour les petits exploitants (Khandker, 2021). La plupart des thèses prônant l'agriculture familiale soutiennent qu'elle est performante du point de vue de la productivité, de la rentabilité, de la sécurité alimentaire et du respect de l'environnement. En conséquence, elles militent en faveur de son financement qui est de nature à la renforcer et à l'intensifier (GrEHN-SAN, 2013). Il a été montré que ces thèses sont favorables à l'approche pro agriculture familiale qui indique que l'accès au financement des petites exploitations est possible, et peut impacter positivement leur productivité agricole. En effet, les auteurs de cette argumentation font savoir qu'il est important d'investir dans les petites exploitations et qu'un investissement dans la petite agriculture est un moyen de rendre l'exploitant agricole productif et de réduire sa pauvreté.

Cette logique fait référence à plusieurs auteurs. Johnston et Mellor (1961) ont montré qu'en milieu rural la promotion de la petite agriculture a un effet multiplicateur en termes d'utilisation de main-d'œuvre et de distribution de revenu. Lipton (2005) a affirmé qu'il n'y a pas d'exemples de développement agricole qui débouche sur une réduction de la pauvreté sans une forte augmentation de la productivité dans la petite agriculture. Schultz (1953) déclara que les problèmes auxquels les petits agriculteurs sont confrontés seraient résolus si le fonctionnement du marché de crédit est amélioré. Feder et al. (1990), Singh et al. (1986) ont fait observer que le crédit accroît non seulement l'achat et l'utilisation d'intrants mais il augmente également le bien-être des agriculteurs. En effet, l'accès aux prestations de services financiers permet aux agriculteurs d'acquérir la machinerie et l'équipement nécessaires à une production de grande valeur ajoutée, il les aide à gérer efficacement leurs ressources, et à passer d'une agriculture de subsistance à une agriculture commerciale (Khandker, 2021). Ainsi, un accès limité ou refusé au financement formel (banques, coopératives de crédit, IMF) oblige l'agriculteur à se limiter à l'autofinancement et au financement informel très onéreux, ce qui réduit son bien-être. Le même raisonnement est conduit par Stiglitz et Weiss (1981), Jappelli (1990), Petrick (2004), Ali et al. (2014), Sial et Carter (1996), Carter et Olinto (2003), Foltz (2004), Langford (2019), Karlan et al. (2012a), Cai et al. (2009).

L'approche pro agriculture familiale débouche alors sur une relation de cause à effet positif et significatif entre l'accès au financement et la productivité des exploitations familiales.
Les développements du chapitre 2 ont révélé que des travaux de recherche sur l'analyse de l'accès au financement agricole ont été élaborés au Bénin et montrent que les exploitations familiales peuvent effectivement accéder au financement (Sossou et al., 2017 ; Sossou, 2015). Cependant, ces travaux de recherche ne débouchent pas sur l'évaluation de l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole des exploitants familiaux, de sorte qu'il est difficile de légitimer la promotion de leur financement et développement. Or, les exploitations agricoles familiales constituent 95% de la population ouest-africaine investie dans l'agriculture (ROPPA, 2018) ; de plus elles assurent 95% de la production agricole, et l'agriculture occupe plus de 70% de la population active au Bénin (PNUD, 2015). Il urge alors, malgré la faiblesse du financement agricole au Bénin, et le faible rendement agricole reconnu généralement par rapport à celui de l'Asie, de se demander si les exploitations agricoles familiales qui accèdent au financement, améliorent leur productivité.

C'est pour répondre à cette appréhension que ce chapitre vise principalement à évaluer l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole familiale, en s'appuyant sur le postulat suivant lequel l'accès au financement améliore la productivité agricole familiale au Bénin. De façon spécifique, les effets des facteurs directs de la productivité sont estimés, les gains de productivité des différents types d'exploitations sont mesurés et comparés. Les données utilisées sont fournies par la base relative à la campagne agricole 2016-2017. Ces données obéissent aux mêmes critères d'échantillonnage présentés dans le chapitre 2. Elles portent, entre autres, sur l'accès au financement défini par l'obtention du crédit ou l'accès au crédit, la productivité agricole, la superficie cultivée, les types semences, l'engrais, la mécanisation, la taille du ménage agricole, etc. Etant donné que l'accès au crédit intervient un peu avant la campagne, ou juste après la campagne, il est cohérent qu'il affecte la productivité agricole des principales cultures notées dans la base de données que sont : les vivriers (72,59%) et le coton (23,93%) dont les cycles végétatifs sont courts (entre 03 et 06 mois).

A l'instar des chapitres précédents, ce chapitre est étoffé par trois sections. La première section expose une revue théorique et empirique sur la relation entre l'accès au financement et la productivité agricole. Dans la deuxième section, une méthodologie est proposée pour évaluer l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole de l'agriculture familiale au Bénin. La troisième section présente et analyse les résultats, puis formule des recommandations de politiques économiques, en vue d'une amélioration de la productivité des exploitations agricoles familiales au Bénin.
## 3.1. Accès au financement et productivité agricole familiale : une revue théorique et empirique

Cette section présente une synthèse des travaux théoriques et empiriques sur l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole. S'agissant des travaux théoriques, un détour est fait sur les sources de la productivité, avant l'exposé des théories qui lient la productivité et le financement, et d'un modèle microéconomique qui rattache la contrainte de financement à une sous-utilisation d'intrants agricole et une contre-productivité. Cette présentation est complétée par un schéma qui différencie la productivité agricole des bénéficiaires de financement des non bénéficiaires. Quant aux travaux empiriques, ils font un point des études sur la relation entre financement et productivité agricole.

### 3.1.1. Effet de l'accès au financement sur la productivité agricole : une revue théorique

L'accès au financement agricole procure à l'exploitant les moyens de produire. Il constitue donc une variable clé parmi les facteurs de croissance de la productivité. Pour mieux comprendre ce fait, il est important d'analyser comment le financement est cœur des sources de la productivité, en permettant à l'agriculteur d'acquérir des intrants et de faire des choix technologiques optimaux.

#### 3.1.1.1. Les sources de la productivité agricole : le rôle du financement

La littérature sur la productivité agricole propose plusieurs indicateurs de productivité. En effet, la productivité est la capacité de production d'un intrant ou d'un groupe d'intrants pendant une période de temps donnée (Da Silva et Santugini, 2009). C'est donc le rapport entre la production et les facteurs de production utilisés. Dans le cas où les biens et services sont produits avec un intrant, la productivité est dite partielle ; ainsi, les indicateurs fréquemment évoqués sont la productivité du travail, la productivité du capital, la productivité des matières premières, la productivité des services etc.

Au cas où la production utilise tous les facteurs de production, la productivité totale des facteurs (PTF) encore appelée productivité multifactorielle (PMF) ou productivité globale des facteurs (PGF) est le concept utilisé. Dans la littérature, la PGF est mesurée par l'indice de
Malmquist à l'aide de l'approche DEA<fnref n="32" />, une approche non paramétrique. Cet indice est décomposé en efficacité technique et en progrès technique (Combary et Savadogo, 2014).

Bien que cette approche n'impose ni une forme fonctionnelle particulière ni une distribution à un terme d'erreur, elle ne tient pas compte des chocs aléatoires et manque de propriétés statistiques permettant des tests de validité des résultats (Combary et Savadogo, 2014). C'est pourquoi, l'approche paramétrique par la frontière de production est utilisée.

En effet, l'approche paramétrique par la frontière de production permet une analyse plus fouillée des sources de la PGF, en mettant en évidence non seulement le rôle de l'efficacité technique et du progrès technique mais également celui de l'efficacité allocative et de l'efficacité d'échelle dans les gains de productivité globale des facteurs (Farrell, 1957 ; Kumbhakar et Lovel, 2000 ; Combary et Savadogo, 2014)<fnref n="33" />.

Etant donné que la frontière de production est fonction des facteurs de production, des facteurs socio-économiques et institutionnels explicatifs de l'inefficacité technique, il est évident que ces facteurs contribuent à la variation de la productivité. Dans l'étude de Combary et Savadogo (2014), le crédit agricole diminue l'inefficacité technique et accroît la productivité agricole. Dans le secteur agricole, le crédit est un facteur crucial pour faire des choix technologiques optimaux nécessaires à l'augmentation de la productivité (Feder et al., 1990 ; Petrick, 2004).

Bien que la PGF soit exhaustive, cette mesure de productivité poserait des problèmes d'agrégation des intrants utilisés. Ce constat est d'autant plus vrai dans le secteur agricole où la production dépend de plusieurs facteurs d'unités différentes. Cette difficulté, souvent résolue par des méthodes d'indices, fait qu'en général la mesure de la productivité la plus utilisée est la productivité partielle, notamment celle du travail (Da Silva et Santugini, 2009).

Dans le secteur agricole, en particulier, la production par hectare est un indicateur de productivité très utilisé (Kinuthia, 2018).<fnref n="34" /> Même dans ce cas, la productivité serait également fonction de la dynamique de l'ensemble des autres facteurs de production et non seulement en fonction de la terre, en raison de la loi des rendements décroissants liée à la terre. Parmi ces

<footnote n="32">³² Data Envelopment Analysis</footnote>

<footnote n="33">³³ Pour un développement algébrique de la frontière de production voir Combary et Savadogo (2014)</footnote>

<footnote n="34">³⁴ C'est cet indicateur qui est utilisé dans la suite des travaux</footnote>
facteurs, le crédit un facteur très déterminant. Les développements théoriques liant le financement et la productivité en constituent la preuve.

### 3.1.1.2. Développements théoriques de la relation financement-productivité agricole

La relation entre le financement et la productivité a été abordée dans la littérature par plusieurs auteurs. Selon Duflo (2006), dans les pays en développement, les entreprises agricoles évoluent dans un environnement difficile caractérisé par un niveau de risque élevé, des contraintes de crédit, des marchés manquants, des coûts élevés de production, etc. Ces facteurs sapent la décision d'investissement des agriculteurs, leur production et leur performance (Stiglitz et al., 2006 ; Karlan et al., 2014).

Les crédits agricoles à des taux bonifiés peuvent être un outil effectif pour l'amélioration de la production et la transformation des microentreprises agricoles en milieu rural. Relâcher les contraintes de crédit permettrait donc à ces microentreprises d'adopter des technologies modernes comme les engrais, semences et boutures à hauts rendements, les herbicides et les pesticides, etc. pour améliorer leur production (Nicolov et al., 2019 ; Muayila et al., 2019).

Le crédit agricole joue donc un rôle clé dans la modernisation de l'agriculture et le développement économique rural. L'introduction des techniques modernes, l'amélioration des ressources humaines, une meilleure gestion des ressources naturelles et de l'environnement jouent également un rôle important dans ce processus. Cependant, de tous les facteurs intervenant dans le développement agricole, le crédit reste le plus important (Chandio et al., 2017).

Le crédit agricole donne l'opportunité aux agriculteurs de faire une allocation efficace des ressources en vue de la sécurité alimentaire et l'éradication de la pauvreté (Banque Mondiale, 2003). Ainsi, les agriculteurs contraints par le crédit peuvent utiliser un faible niveau d'intrants comparativement à leurs homologues non contraints (Feder et al., 1990 ; Petrick, 2004). La plupart des littératures trouvent alors que la contrainte de crédit impacte négativement l'investissement agricole (Carter and Olinto, 2003 ; Petrick, 2004), la production (Feder et al., 1990 ; 4 Petrick, 2004), la productivité agricole (Guirkinger and Boucher, 2008) et le profit agricole (Carter, 1989 ; Foltz, 2004).

Financer l'agriculture, spécialement à travers les crédits aux petits agriculteurs, est la clé du développement macroéconomique induit par l'agriculture (Anetor et al., 2016).
La plupart des travaux de recherche postulent alors que l'accès au financement impacte positivement la productivité agricole. Cependant, il est possible que l'accès au crédit affecte négativement la productivité. En effet, la productivité, qu'elle soit partielle ou totale, est la production sur la quantité de facteurs de production utilisée. Il peut donc avoir une perte de productivité due à l'inefficacité technique ou à l'inefficacité allocative (Kumbhakar et Lovel, 2000). Ainsi, une utilisation sous-optimale du crédit, par exemple, peut être à l'origine de l'inefficacité allocative et d'une perte de productivité.

Ces développements théoriques peuvent être mieux appréhendés à travers le modèle microéconomique théorique qui montre une différence de productivité, entre agriculteurs, due à la demande et l'utilisation d'intrants.

### 3.1.1.3. Accès au financement, demande d'intrants et différence de productivité agricole : un modèle microéconomique

L'analyse théorique des relations entre financement et productivité agricole peut se faire à partir de plusieurs modèles, notamment, sur la base d'une fonction de production de Cobb-Douglas (Archer, 1979). Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'effet du financement sur la productivité agricole. Cependant, dans le but de voir ce qu'apporte seulement le financement à l'agriculture, c'est surtout l'effet causal ou l'impact du financement qui est plus intéressant à mesurer, ce qui ne nécessite pas forcément l'utilisation d'une forme explicite de la fonction de production.

Le modèle microéconomique qui suit montre comment les contraintes de crédit peuvent conduire à des écarts de productivité entre agriculteurs ayant bénéficié du crédit et agriculteurs ne dépendant pas de crédit (Mukasa et al., 2017).

Soit un ménage agricole dont la production est fonction du total des terres disponibles *A*, supposé fixe à court terme, et des intrants variables *X*, non liés à la terre, tels que la main d'œuvre, les engrais, les pesticides ou les semences améliorées. Sa fonction de production agricole est représentée par $f(X; A, z^q)$ où $z^q$ est un vecteur de décalage de production ; la fonction de production suit les hypothèses standard : $f'_{X}(.) > 0$, $f'_{XX}(.) < 0$ et $f$ est strictement concave en $X$ (Lau, 1976).
Soit $p$ le prix unitaire du marché de la production supposé exogène et connu de l'agriculteur et $w$ le prix du marché des intrants. Etant donné que la terre est un facteur fixe, la fonction de profit agricole, $\Pi$, est donnée par :

$$ \pi = pf(x; z^q) - wx \quad (3.1) $$

où $\pi = \frac{\Pi}{A}$ est le profit agricole par acre<fnref n="35" /> ; $f(x; z^q) \equiv f(\frac{x}{A}; z^q, 1)$ est la fonction de production par acre ou fonction de rendement et $x = \frac{x}{A}$ est le niveau par acre de l'intrant variable $X$. Etant donné que la fonction de production $f(.)$ est concave, il existe un niveau unique d'intrants variables qui maximise les profits par acre.

Supposons maintenant que l'agriculteur a un certain revenu $Y$ au début du processus de production, affecté à la consommation à prix unitaire et aux activités productives. Si $Y \ge pC + wX$, l'agriculteur peut auto-financer sa consommation et sa production et atteindre le maximum de profit $\Pi$ sans recourir à un financement extérieur. Cependant, dans la plupart des cas, le revenu de l'agriculteur est insuffisant pour financer tous les facteurs de production ainsi que les dépenses de consommation. L'agriculteur ne peut donc payer que pour une fraction $s$, avec $0 < s < 1$, d'intrants variables nécessitant un financement initial, tels que des engrais, des semences améliorées et d'autres produits agrochimiques. En conséquence, il peut solliciter un prêt auprès de prêteurs formels ou informels pour combler le gap.

Ces prêteurs détermineront le crédit maximal $K$ à accorder à l'agriculteur, le taux d'intérêt du prêt demandé $r$ et les exigences en matière de garantie. Les informations asymétriques constituent le principal problème des prêteurs potentiels (Stiglitz et Weiss, 1981). En effet, les prêteurs sont incapables d'identifier parfaitement les « bons emprunteurs » dans la mesure où l'agriculteur connaît, mieux que le prêteur, le projet qu'il veut financer - problème de sélection adverse - et qu'il n'y a aucune garantie qu'une fois le prêt obtenu, l'agriculteur respectera les règles du contrat ; ce qui poserait un problème d'aléa moral.

En raison de cette information asymétrique, il est supposé que les prêteurs potentiels exigent que leurs prêts soient suffisamment garantis. Pour simplifier l'exposé du modèle, le coût d'opportunité de l'argent des prêteurs est supposé nul, de sorte que, sur les marchés, le taux d'intérêt sur les prêts est nul (Guirkinger et Boucher, 2008). En outre, sur les marchés

<footnote n="35">³⁵ Mesure agraire dans les pays anglo-saxons égale à 40 ares environ, soit 40 m²</footnote>
ruraux, la terre est la ressource la plus précieuse et les prêteurs privilégient généralement les terres titrées en garantie.

Soit $v$ la proportion de parcelles agricoles possédées avec des certificats fonciers. Par conséquent, les agriculteurs possédant une proportion plus élevée de terres certifiées auront la possibilité d'obtenir un crédit, d'emprunter des sommes plus importantes auprès des prêteurs et de financer ainsi leurs dépenses en intrants.

Dans ces circonstances et selon les hypothèses du modèle, le problème de l'agriculteur est de maximiser l'utilité du profit $U(\Pi)$ comme suit :

$$ \text{Max } U[\Pi(X)] = \text{Max } U[pf(X; A, z^q) - swX - (1-s)wX] \quad (3.2) $$

Sous contrainte de :

$$ (1 - s)wX \leq K(z^c, z^q) + (Y - pC - swX) \quad (3.3) $$

$$ 0 \leq K(z^c, z^q) \leq \tau v A \quad (3.4) $$

où $U(.)$ est une fonction d'utilité continue, croissante et strictement concave.

L'équation (3.3) signifie que les dépenses en intrants variables $X$ sont limitées par le revenu initial de l'agriculteur, les dépenses de consommation et le crédit maximal $K(z^c, z^q)$. Dans cette équation, le montant maximum de crédit disponible pour l'agriculteur dépend à la fois des caractéristiques $z^q$ de la production (telles que la taille et la certification des terres, l'expérience et la réputation de l'agriculteur et l'utilisation envisagée du prêt) et des facteurs de décalage $z^c$ de la consommation (tels que la taille du ménage, rapport de dépendance et richesse).

L'équation (3.4) décrit la contrainte de crédit de l'agriculteur, qui est déterminée par la valeur des terres titrées appartenant à l'agriculteur, avec $\tau$ le prix unitaire de la terre. Ces 2 contraintes d'inégalité définissent deux régimes de changement : le régime sans contrainte dans lequel le crédit n'est pas contraignant et le régime avec contrainte où le crédit est contraignant (Carter & Olinto, 2003). La fonction lagrangienne associée au problème posé par les équations (3.2), (3.3) et (3.4) est représentée par :

$$ L = U[pf(X; A, z^q) - swX - (1-s)wX] \\ + \lambda[(Y - pC - swX) + K(z^c, z^q) - (1 - s)wX] $$
$$ + \mu[K(z^c, z^q) - \tau vA] \quad (3.5) $$

où $\lambda$ et $\mu$ sont respectivement les prix virtuels de la contrainte de crédit et de la limite de crédit. Les conditions de Kuhn-Tucker associées à ce problème donnent :

$$ U'(.)[pf'_{X}(.) - sw - (1 - s)w] + \lambda[-sw - (1 - s)w] = 0, \quad X \ge 0 \quad (3.6) $$

$$ \lambda[(Y - pC - swX) + K(z^c, z^q) - (1 - s)wX] = 0, \quad \lambda \ge 0 \quad (3.7) $$

$$ \mu[K(z^c, z^q) - \tau vA] = 0, \quad \mu \ge 0 \quad (3.8) $$

Si le crédit n'est pas contraignant, c'est-à-dire si $\lambda = 0$, à partir de l'équation (3.6), il vient :

$$ U'(.)[pf'_{X}(.) - sw - (1 - s)w] = 0 \quad (3.9) $$

Puisque $U'(.) \neq 0$, cela implique que $pf'_{X}(.) = w$. A l'optimum et sans contrainte de crédit, la quantité maximale de l'intrant $X$ correspond à un niveau tel que la valeur marginale du produit des intrants, $pf'_{X}(.)$, est égale à leur coût marginal. Cette quantité est indépendante des caractéristiques de la consommation, ce qui conduit à la séparation entre les décisions de consommation et de production (Singh et al., 1986).

Si le crédit devient contraignant, alors $\lambda > 0$. A l'aide de l'équation (3.6), la condition d'optimalité est donnée par :

$$ U'(.)[pf'_{X}(.) - w] - \lambda w = 0 \quad (3.10) $$

Cela signifie que $pf'_{X}(.) = w[1 + \frac{\lambda}{u'(.)}] > w$ puisque $\lambda$ et $U'(.)$ sont strictement positifs. Sous des contraintes de crédit, la valeur marginale du produit des intrants variables est plus élevée que leur coût marginal multiplié par le facteur $[1 + \frac{\lambda}{u'(.)}]$.

Ce résultat rompt l'hypothèse de séparabilité entre les décisions de production et de consommation ; ainsi, les modifications des préférences des ménages et le prix fictif de la contrainte de crédit affecteront la production des agriculteurs (Singh et al., 1986). Pour un coût fixe d'intrants variables $X$, l'agriculteur pourrait réaliser des profits plus importants en augmentant les quantités utilisées de $X$. Ce faisant, il peut être limité par le crédit disponible (Ciaian & Swinnen, 2008).
En conséquence, l'agriculteur à crédit limité peut utiliser des niveaux variables d'intrants sous-optimaux et ne pas être en mesure d'atteindre le maximum de profit possible. Le relâchement de la contrainte de crédit peut donc aider l'agriculteur à augmenter son utilisation d'intrants et, partant, à améliorer son niveau de production et donc son profit, en maintenant le coût des intrants variables. Pour mieux appréhender ce fait, l'impact de la variation du prix fictif de la contrainte de crédit sur la variation de l'intrant X est examiné. En différenciant, à partir de l'équation (3.6), les conditions de premier ordre par rapport au prix fictif de la contrainte de crédit λ, il vient que :

$$U''(.)[pf'_{X}(.) - w]^2 \frac{dX}{d\lambda} + U'(.)pf''_{XX}(.) \frac{dX}{d\lambda} = w \quad (3.11)$$

Puisque $U''(.)$ et $f''_{XX}(.)$ sont négatifs et que $U'(.)$ est par définition positif, il découle de l'équation (3.11) que :

$$\frac{dX^*}{d\lambda} = \frac{w}{U''(.)[pf'_{X}(.) - w]^2 + U'(.)pf''_{XX}(.)} < 0 \quad (3.12)$$

En d'autres termes, une contrainte de crédit conduira à une utilisation sous-optimale des intrants variables : plus le prix fictif de la contrainte de crédit est élevé, plus le niveau optimal de la demande d'intrants de l'agriculteur est faible.

Une conclusion tirée du modèle ci-dessus est qu'en tenant compte d'autres facteurs, les agriculteurs à crédit limité ou sans crédit, risquent de sous-investir dans des intrants améliorant la productivité par rapport à leurs pairs non contraints, ce qui aurait des conséquences importantes sur leurs revenus et leurs moyens de subsistance (Jappelli, 1990 ; Petrick, 2004 ; Ali, Deininger et Duponchel, 2014). Cette importante conclusion est illustrée par le schéma ci-après :
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 3.1 : impacte du financement sur la productivité agricole</figcaption></figure>

Source : Auteur, adapté de Girabi et Mwakaje, 2013

Ces modèles illustrent bien la relation de causalité positive entre l'accès au financement et la productivité à travers la demande et l'utilisation d'intrants, l'adoption de technologie améliorée, et l'accès au marché.

Cette section a été consacrée à la revue théorique sur l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole. En général, l'analyse montre que le financement a un impact positif sur la productivité agricole. Cette conclusion doit être confrontée à la réalité des faits empiriques, en vue d'opter pour une orientation méthodologique dans la présente thèse.

Ces modèles théoriques présentés sont très utiles pour comprendre l'impact de l'accès au financement sur la productivité ; mais en pratique, ils ne peuvent pas être utilisés pour mesurer l'impact de l'accès au financement sur la productivité. Dans les travaux empiriques, plusieurs modèles/méthodes sont utilisés pour mesurer l'effet causal du financement. Il s'agit des méthodes d'appariement des scores de propension ou propensity score matching (PSM), des méthodes de double différence, des méthodes de variables instrumentales et apparentés (régression discontinue), des modèles linéaires à effet de traitement endogène, des modèles de
régression à changement de régime ou endogène switching regression model (ESR), etc. Cependant, le problème fondamental lié à leur mise en œuvre réside dans la présence éventuelle de biais d'endogénéité et d'hétérogénéité inhérents au processus de mise en œuvre des programmes et à leur évaluation. Certains de ces modèles ont la qualité de réduire ces biais comparativement à d'autres, d'où leur utilisation de plus en plus fréquente dans la recherche empirique. C'est le cas notamment du modèle ESR.

### 3.1.2. Accès au financement et productivité agricole familiale : une revue empirique

En théorie, le financement affecte positivement la productivité agricole. Cependant, si le crédit obtenu est mal utilisé, en raison d'un faible niveau d'éducation de l'agriculteur ou d'un faible niveau de formation et/ou d'information sur les paquets technologiques, il peut affecter négativement la productivité agricole. L'effet peut être également négatif, s'il y a des contraintes de crédit.

#### 3.1.2.1. Effet de l'accès au financement et des variables économiques sur la productivité agricole : une synthèse des travaux empiriques

Plusieurs travaux de recherche sont consacrés à l'analyse de l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole. La plupart de ces travaux aboutissent, sous certaines conditions, à un effet positif. Dans nombre de cas, l'analyse intègre la « contrainte de financement », en tenant compte à la fois des paramètres d'offre et de demande pour accéder au financement. Ce qui permet de minimiser les biais liés à l'analyse pour mieux capturer l'accès au financement et son effet sur la productivité. Ce paragraphe mobilise un certain nombre de travaux de recherche empirique sur les liens entre l'accès au financement et la productivité agricole. Une synthèse de ces travaux est présentée ici.

L'un des plus marquants est celui de Feder et al. (1990) qui ont analysé la relation entre le crédit et la productivité pour l'agriculture chinoise, en utilisant un modèle à changement de régime (ESR). Comme résultats essentiels, ces auteurs trouvent que le capital de l'agriculteur a un effet positif significatif sur la productivité des ménages agricoles non contraints au crédit. Par contre, pour les ménages contraints au crédit, cette variable a un effet non significatif sur la productivité. Ce résultat suggère que le capital contribue moins à la productivité agricole si les choix de l'agriculteur sont limités par le crédit.
Utilisant aussi le modèle ESR, l'étude élaborée par Guirkinger et Boucher (2008) sur les contraintes de crédit et la productivité agricole au Pérou est aussi d'une grande utilité. A l'aide d'un ensemble de données de panel, les rendements des dotations productives des agriculteurs contraints et non contraints sont estimés. Conformément à la théorie, il est établi que la productivité est indépendante des dotations des ménages agricoles non contraints, mais elle est étroitement liée aux dotations des ménages contraints. Dans cette étude, il est montré que les contraintes de crédit abaissent la valeur de la production agricole dans la région de 26%.

L'article de Reyes et al. (2012) peut être aussi rangé dans cette foulée. Dans cet article, les auteurs cherchent à analyser les facteurs qui déterminent la productivité des producteurs de fruits et de légumes dans le centre du Chili, en mettant l'accent sur les effets du crédit à court terme. Le biais de sélection possible est testé en utilisant un ensemble de données de panel issu d'une enquête menée en 2006 et 2008 auprès de 177 agriculteurs. Les résultats indiquent que le crédit à court terme n'a pas d'impact sur la productivité agricole, à cause des contraintes qui y sont liées. Ils suggèrent alors que d'autres prestataires de crédit, tels que les établissements de crédit informels, puissent assouplir les contraintes de crédit à court terme sur les marchés financiers dans les zones rurales au Chili.

Une autre étude identifiée est celle d'Ekwere et Edem (2014) qui ont examiné les effets de la facilité de crédit agricole sur la production agricole et le développement rural au Nigéria. L'échantillon utilisé comporte 136 agriculteurs sélectionnés à l'aide de la méthode stratifiée. Une analyse économétrique de la fonction de production de Cobb-Douglas a été utilisée pour tester la relation entre les variables indépendantes clés telles que le montant du prêt, la taille de la ferme, les intrants et la variable dépendante qui est la production. L'analyse des données utilisées a révélé un coefficient de détermination élevé reflétant une relation significative entre la variable dépendante et les variables indépendantes. L'étude montre également que la taille du prêt, la taille de la ferme et les intrants expliquent la variation de la valeur totale de la production des agriculteurs. Pour obtenir les effets positifs du crédit agricole sur la production agricole, le crédit aux petits agriculteurs devrait être facilité à grande échelle.

Les travaux de recherche d'Awotide et al. (2015) ont examiné l'impact de l'accès au crédit sur la productivité agricole des petits producteurs du manioc au Nigeria. En utilisant le modèle ESR, les auteurs ont trouvé que l'accès au crédit a un impact positif significatif sur la productivité du manioc. Ce résultat les a amenés à recommander le renforcement des services de crédit aux ménages agricoles ruraux en permettant à un plus grand nombre d'y accéder.
Lam et al. (2019) quant à eux, se sont intéressés à l'impact de l'accès au crédit sur la production et le bien-être des ménages ruraux au Vietnam, en utilisant des données mixtes recueillies à partir d'une enquête sur un échantillon de 193 ménages et un entretien approfondi sur un échantillon d'institutions financières. L'enquête prend en compte les facteurs de demande de crédit tandis que l'entretien fait aux institutions financières met l'accent sur les facteurs d'offre de crédit. En utilisant des tests de Student et l'indice de Gini, l'analyse des résultats obtenus fait savoir qu'un meilleur accès au crédit influence positivement et significativement l'efficacité de la production agricole, améliore les revenus agricoles et non agricoles, de même que le bien-être des ménages.

Parmi les articles mobilisés, il y a celui d'Osabohien et al. (2020) qui a analysé les liens entre l'accès au crédit des ménages agricoles et la production agricole au Nigéria. Les auteurs ont utilisé les données d'une enquête agricole portant sur 4210 ménages dans les 36 états que compte le Nigéria, ainsi que le territoire de la capitale fédérale. Avec la méthode d'appariement des scores de propension ou PSM, les auteurs sont parvenus à prouver que les ménages agricoles qui avaient des facilités de crédit ont eu des rendements trois fois supérieurs à leurs homologues qui n'en ont pas eu. L'étude confirme également qu'en cas de choc, les ménages agricoles qui n'ont pas accès au crédit sont contraints de baisser leur consommation ou de vendre des actifs, ce qui accentue leur niveau de pauvreté.

Dans cette série, figure également l'article de Mukasa et al. (2017) qui ont étudié la nature, l'étendue et les impacts des contraintes de crédit sur l'agriculture éthiopienne. En utilisant des données de panel de 5 308 petits agriculteurs et un modèle ESR, il est révélé que 66,6% d'entre eux ont des crédits limités. Parmi ceux-ci, 71,9% sont contraints à cause des facteurs de risque, et le reste (14,33%) à cause des coûts de transaction. A l'aide d'un modèle ESR, l'estimation effectuée indique que les déterminants des contraintes de crédit et leur impact sur la productivité des exploitations sont spécifiques au type de contraintes auxquelles sont confrontés les agriculteurs. Les prédictions du modèle soulignent que soulager les contraintes de crédit générerait des gains de productivité substantiels en Ethiopie d'environ 60%. Ces résultats conduisent les auteurs à suggérer l'élargissement de l'accès des agriculteurs aux informations financières, en augmentant le nombre de succursales des banques et institutions de microfinance dans le pays, en particulier dans les zones rurales, et en allégeant les coûts de transaction financière, toutes choses qui pourraient accroître l'accès des agriculteurs au crédit.
Le présent point rappelle également les travaux de Chandio et al. (2018) qui ont analysé les effets du crédit agricole sur la productivité du blé des petites exploitations du Sindh, au Pakistan. L'étude a exploité des données transversales de 180 producteurs de blé collectées en 2016 dans 18 villages. En faisant l'estimation économétrique d'un modèle à variable instrumentale basée sur la fonction Cobb-Douglas, ces auteurs arrivent à confirmer que le crédit agricole a un effet positif très significatif sur la productivité du blé, avec un effet plus élevé du crédit à court terme que celui du crédit à long terme. Pour ces auteurs, ce phénomène est lié à l'utilisation considérable d'intrants agricoles (engrais et semences améliorées) qui améliore le rendement du blé la même année, tandis que les utilisateurs des crédits de long terme investissent beaucoup plus dans la préparation des sols, l'irrigation et la protection qui augmentent la production du blé sur le long terme.

L'effet de l'engrais sur la productivité agricole a été analysé par Mukasa et al. (2017), Tchabi et al. (2015), Biaou et al. (2017). L'effet des semences améliorées sur la productivité agricole a été examiné par Musa et al. (2017), Mukasa et al. (2017). Celui de l'irrigation sur la productivité agricole a été mesuré par Apiors et al. (2016), Mukasa et al. (2017). Dans tous ces travaux de recherche, les auteurs ont montré que l'utilisation des intrants et de l'irrigation se solde par un effet positif sur la productivité. Pour Njeru et al. (2015), cet effet est rendu possible par le financement agricole.

Enfin, ce point n'oublie pas l'article de Kendo (2012) qui a analysé le financement agricole et son lien avec la productivité, mais avec des données macroéconomiques et le modèle de Poisson. L'utilisation de ce modèle est motivée par la non disponibilité des données. L'échantillon porte sur 15 pays ouest-africains et les données sont collectées sous forme de panel sur une période de cinq (05) ans. L'un des résultats importants obtenus indique que le crédit influence négativement la productivité agricole. Selon l'auteur, cet effet négatif à tendance non linéaire peut s'expliquer par les nombreuses réformes connues par le secteur financier après la libéralisation financière et le retrait de l'Etat du marché financier rural. Ces réformes ont consacré la domination du marché financier rural par les banques commerciales qui pratiquent des restrictions dans le processus d'octroi de crédits dans les secteurs tels que l'agriculture, ce qui empêche la rentabilité du crédit.

Au terme de cette synthèse, il est à noter que l'effet de l'accès au financement et des variables économiques sur la productivité agricole est en général positif. Cependant, comme l'ont montré Feder et al. (1990), il peut être négatif si l'exploitant a une contrainte de crédit le
poussant à faire une utilisation sous-optimale des intrants et de l'équipement. L'effet des
intrants et de l'irrigation peut être significativement influencé et amplifié par la présence de
variables socio-démographiques, comme le genre, l'âge, l'éducation, la taille de l'exploitation,
puisque l'accès au financement est susceptible d'être affecté significativement par ces variables
(Kohansal et al., 2008).

3.1.2.2. Facteurs socio-économiques et productivité agricole : une revue empirique

Le lien entre les variables socio-démographiques et la productivité agricole transparaît également dans les études précédemment évoquées. En fait, la façon dont les variables économiques et financières influencent la productivité agricole peut dépendre des conditions de crédit mais également des caractéristiques socio-démographiques de l'agriculteur. Au nombre de celles-ci, il y a l'éducation, la formation (sur les techniques agricoles), l'âge, l'expérience dans le domaine agricole, le genre, la religion, la culture, l'ethnie, l'adhésion à un groupe, la région, etc. Ainsi, par exemple, la faiblesse de l'éducation ou de la formation chez les exploitants agricoles peut contribuer à l'inefficacité technique source de contre-performance (Combary et Savadogo, 2014 ; Kumbhakar et Lovell, 2000).

Dans les résultats trouvés par Feder et al. (1990), l'éducation et l'expérience de l'agriculteur ont des effets positifs significatifs sur la productivité des ménages non contraints au crédit. Par contre, ces variables ont des effets non significatifs sur la productivité des ménages contraints au crédit. Ce qui signifie, d'après les auteurs, que l'expérience et l'éducation contribuent moins à la productivité agricole si les choix de l'agriculteur sont limités par le crédit.

Les travaux de Reyes et al. (2012) mettent aussi en exergue le lien entre caractéristiques socio-démographiques et productivité agricole. Les résultats indiquent que l'éducation et le type d'activité impactent positivement la productivité agricole dans un environnement de crédit non contraignant.

La section qui vient d'être exposée s'est intéressée aux travaux théoriques et empiriques
sur le lien entre financement et productivité agricole. En général, ces travaux montrent que le
financement exerce un effet positif sur la productivité agricole. Cela s'expliquerait par exemple
par l'acquisition d'intrants agricoles (semences, engrais) en quantité suffisante et de qualité.
Cet effet se trouve renforcé en présence de variables socio-démographiques comme l'éducation
et la formation qui induisent une efficacité technique. Cependant, l'effet du financement sur la productivité agricole peut être négatif lorsqu'il y a une forte contrainte de crédit empêchant les exploitants agricoles d'opérer des choix optimaux et, par conséquent, de rentabiliser le crédit.

Au regard de cette revue théorique et empirique, une méthodologie est proposée pour analyser l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole familiale au Bénin.

## 3.2. Méthodologie d'analyse de l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole familiale

Cette section est dédiée au modèle théorique d'analyse de l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole, à la spécification du modèle, aux variables utilisées, à leur définition et mode de calcul.

### 3.2.1. Modèles d'analyse de l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole

Nous présentons dans ce paragraphe le modèle théorique et le modèle empirique qui servent à analyser l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole.

#### 3.2.1.1. Modèle de base théorique d'analyse de l'impact de l'accès au financement sur la productivité

Le modèle théorique de base choisi pour l'analyse de la productivité est le modèle ESR. Ce modèle évalue l'impact d'une variable explicative (variable traitement) sur une variable expliquée (variable résultat). Le modèle ESR est préféré aux autres modèles d'évaluation d'impact, notamment le modèle de régression linéaire à effet de traitement endogène, en raison de sa capacité, relativement à ces modèles, à minimiser les deux principaux biais, biais d'hétérogénéité et biais de sélection endogène, inhérents à l'évaluation d'impact (Feder et al., 1990 ; White et Raitzer, 2017 ; Mukasa et al., 2017).

Le modèle ESR est fréquemment utilisé dans les travaux de recherche empirique sur l'analyse de l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole. Ce qui dénote de son efficacité par rapport aux modèles d'évaluation d'impact (Tableau A 3.1).

Le biais d'hétérogénéité entre les individus bénéficiaires du traitement et ceux non bénéficiaires est lié aux facteurs observables et non observables autres que le traitement et qui
pourraient affecter le résultat. Dans ce cas, rien ne prouverait que le résultat serait induit par la seule variable de traitement.

Le deuxième biais, appelé biais de sélection endogène, est lié au problème de recherche de groupe de comparaison si l'effet du traitement sur le résultat des bénéficiaires est recherché, au lieu du résultat dans l'ensemble de la population des individus. Ce groupe de comparaison au groupe témoin bénéficiant du traitement est un groupe de contrôle ayant les mêmes caractéristiques que ce dernier et sélectionné, de telle sorte que les deux groupes soient différentiés seulement par la variable de traitement.

Pour tenir compte à la fois de l'hétérogénéité non observée entre les individus et du biais de sélection endogène des échantillons, un modèle ESR peut être estimé (Maddala, 1983 ; Lokshin et Sajaia, 2004).

La procédure d'estimation du modèle comporte deux étapes. Dans la première étape, un modèle Probit est appliqué pour estimer les déterminants de la variable traitement par un certain nombre de variables socio-économiques. La deuxième étape produit deux types de variables résultats : une variable résultat des individus traités et une variable résultat des individus n'ayant pas été traités.

Plus formellement, notons $d_{it}^*$ la variable latente définissant le statut (l'accès au crédit) de l'individus i au moment t et $y_{it}$ (la productivité) son niveau de résultat.

Le modèle de régression à changement de régime endogène peut alors s'écrire comme suit :

$$d_{it}^* = \alpha'Z_{it} + \gamma'K_{it} + v_{it} \quad (3.13)$$

$$d_{it} = \begin{cases} 1 & \text{si } d_{it}^* > 0 \\ 0 & \text{si } d_{it}^* \le 0 \end{cases} \quad (3.14)$$

$$y_{it} = \begin{cases} y_{it}^1 = \beta^{1'}Z_{it} + \theta^{1'}W_{it} + \epsilon_{it}^1 & \text{si } d_{it} = 1 \\ y_{it}^2 = \beta^{2'}Z_{it} + \theta^{2'}W_{it} + \epsilon_{it}^2 & \text{si } d_{it} = 0 \end{cases} \quad (3.15)$$
Les indices 1 et 2 de l'équation (3.15) font respectivement référence au résultat d'un individu traité et celui d'un individu non traité ; $\alpha, \gamma, \beta$ et $\theta$ sont des paramètres inconnus à estimer. La variable muette $d_{it}$ prend la valeur 1 si la variable latente $d_{it}^*$ est strictement positif et correspond à la situation dans laquelle l'individu est traité. Sinon, il prend la valeur 0 et implique donc que l'individu n'est pas traité.

Le symbole $Z_{it}$ représente le vecteur de facteurs pouvant influencer à la fois $d_{it}^*$ et $y_{it}$, tels que les caractéristiques du ménage (comme l'âge, le sexe, l'éducation du chef de ménage, la taille et la composition du ménage), alors que $K_{it}$ est un vecteur de variables n'ayant pas d'effet direct sur le résultat, sauf à travers leur impact ; il s'agit par exemple des variables de distance. Le vecteur $W_{it}$ comprend des variables qui expliquent le résultat sans affecter la sélection dans un groupe ou l'autre.

Les termes d'erreur dans les équations de sélection et du résultat, $v_{it}$, $\epsilon_{it}^1$ et $\epsilon_{it}^2$, sont supposés avoir une distribution normale trivariée avec une moyenne égale à zéro et une matrice de covariance $\Omega$. Étant donné que des facteurs non observés affectant le changement de régime (équation de sélection) peuvent également affecter le résultat, les termes d'erreur $\epsilon_{it}$ et $v_{it}$ peuvent être corrélés et l'application de la méthode des moindres carrés ordinaires peut donner des estimations incohérentes (Maddala, 1983).

Pour résoudre le problème du changement de régime endogène, l'estimation des équations de sélection et de résultat est effectuée simultanément à l'aide de la méthode de maximum de vraisemblance d'informations (FIML) (Greene, 2000 ; Lokshin & Sajaia, 2004). Ainsi, sous les hypothèses sur les distributions des termes d'erreur dans (3.13) et (3.15) et suivant Lokshin et Sajaia (2004), la fonction de log-vraisemblance du modèle de régression à changement régime endogène est donnée par :

$$ \ln L = \sum_i \left\{ d_i \left[ \ln(F(\eta_{1i})) + \ln(f(\epsilon_{it}^1 / \sigma_1) / \sigma_1) \right] + (1-d_i) \left[ \ln(1-F(\eta_{2i})) + \ln(f(\epsilon_{it}^2 / \sigma_2) / \sigma_2) \right] \right\} \quad (3.16) $$

où $F(\cdot)$ est la fonction de distribution normale cumulée, $f(\cdot)$ la fonction de distribution normale de la densité et :

$$ \eta_{ij} = \frac{(\alpha' Z_{it} + \gamma' K_{it}) + \rho_j \epsilon_{it}^j / \sigma_j}{\sqrt{1 - \rho_j^2}} \quad \text{avec } j = 1,2 $$
$\rho_1 = \frac{\sigma_{1\nu}^2}{\sigma_\nu \sigma_1}$ est le coefficient de corrélation entre $v_{it}$ et $\epsilon_{it}^1$ et $\rho_2 = \frac{\sigma_{2\nu}^2}{\sigma_\nu \sigma_2}$ est le coefficient de corrélation entre $v_{it}$ et $\epsilon_{it}^2$, avec $\sigma_{1\nu}$ et $\sigma_{2\nu}$ les covariances de $v_{it}$ et $\epsilon_{it}^1$, $v_{it}$ et $\epsilon_{it}^2$, respectivement ; $\sigma_\nu$, $\sigma_1$, et $\sigma_2$ les écarts types de $v_{it}$, $\epsilon_{it}^1$, et $\epsilon_{it}^2$ respectivement.

La dérivation de l'équation (3.16) permet de déterminer les gains/pertes potentiels liés au résultat et issus de la suppression des contraintes de traitement, ou le niveau de résultat que les individus contraints auraient pu atteindre en allégeant leurs contraintes. Elle permet également d'avoir la valeur estimée des paramètres $\hat{\beta}$ et $\hat{\theta}$ du modèle ESR à l'aide d'algorithmes. Soit l'estimation $\Delta y_{it} = y_{it}^1 - y_{it}^2$ pour les individus traités. En utilisant les équations (3.13) et (3.15) et en se référant à Guirkinger et Boucher (2008), la valeur attendue du différentiel de résultat $\Delta y_{it}$ conditionnel à la contrainte de traitement (= 1) est donnée par :

$$E(\hat{\Delta}_{y_{it}}/d_{it} = 1) = (\hat{\beta}^2 - \hat{\beta}^1)Z_{it} + (\hat{\theta}^2 - \hat{\theta}^1)W_{it} \quad (3.17)$$

Plus la valeur prévue de ce différentiel est élevée, plus le gain de productivité dû au traitement est grand et plus il est urgent de s'attaquer aux imperfections liées au traitement pour améliorer son accès aux individus.

### 3.2.1.2. Modèle empirique d'analyse de l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole

Deux équations caractérisent le modèle de régression à changement de régime : le modèle Probit et le modèle linéaire. S'agissant du modèle Probit, il est spécifié, sur la forme, de la même manière que le modèle Logit d'analyse des déterminants du financement agricole. Il est représenté par l'équation (3.18) :

$$ 
\left\{ 
\begin{array}{l}
\text{ACCECREDIT} = \alpha_0 + \alpha_1 \text{EPARGNE} + \alpha_2 \text{MGROUP} + \alpha_3 \text{FORMATION} + \alpha_4 \text{PRODMEC} + \alpha_5 \text{OBJPRINC} + \alpha_6 \text{MODA\_first} + \alpha_7 \text{CULTURE1} \\
\quad + \alpha_8 \text{ACCEVILG} + \alpha_9 \text{EXPE} + \alpha_{10} \text{AgeCE} + \alpha_{11} \text{GENRE} + \alpha_{12} \text{Tmenag} + \alpha_{13} \text{Mageexp} + \alpha_{14} \text{Tauinstr} + \alpha_{15} \text{Taualph} + \sum_{i=1}^{4} \delta_i X_i + \varepsilon_1 \\
\\
\text{Avec :} \\
\quad \text{ACCECREDIT} = 0 \text{ si } \text{ACCECREDIT}^* \le 0 \\
\quad \text{ACCECREDIT} = 1 \text{ si } \text{ACCECREDIT}^* > 0
\end{array}
\right.
\quad (3.18)
$$

Les variables $X_i$ sont au nombre de quatre (04) et ne sont rien d'autre que celles qui affectent la productivité mais qui n'ont pas été prises en compte dans l'explication du financement dans le modèle représenté par l'équation (3.19). Il s'agit de : *Supcul, Semence*,
Engrais et Endispo. Ces variables se retrouvent donc dans le modèle de productivité dont l'équation linéaire est de la forme :

$$ \ln(\text{Prodtag}) = \begin{cases} \ln(\text{Prodtag}_0) = a_{00} + a_{11}\text{Supcul} + a_{12}\text{Semence} + a_{13}\text{Engrais} + a_{14}\text{Endispo} + a_{15}\text{PRODMEC} + a_{16}\text{Tmenag} + \varepsilon_2 & \text{si ACCECREDIT} = 0 \\ \ln(\text{Prodtag}_1) = a_{01} + a_{21}\text{Supcul} + a_{22}\text{Semence} + a_{23}\text{Engrais} + a_{24}\text{Endispo} + a_{25}\text{PRODMEC} + a_{26}\text{Tmenag} + \varepsilon_3 & \text{si ACCECREDIT} = 1 \end{cases} \quad (3.19) $$

La spécification « log » dans le modèle à changement de régime a été utilisée par Lokshin et Sajaia (2004) pour comparer le salaire des travailleurs du secteur public et du secteur privé. En effet, la forme logarithme appliquée à la variable de la productivité est liée au fait qu'elle a une variation très disproportionnée par rapport aux autres variables. Sans cette transformation, un problème de convergence de son estimation pourrait se poser.

Finalement, les deux modèles (3.18 et 3.19) sont estimés simultanément, ce qui permet d'expliquer à la fois l'accès au crédit et la productivité. Toutefois, pour les bénéficiaires et les non bénéficiaires de crédit, la productivité est estimée séparément.

### 3.2.2. Les variables et les données utilisées dans le modèle de productivité agricole

En dehors de l'accès au crédit qui mesure le financement agricole, les variables utilisées dans les spécifications ci-dessus sont définies et leur nature (modalité ou mode de calcul) est précisée dans le tableau ci-après :

<table><caption>Tableau 3.1 : Définition des variables de productivité agricole</caption><thead><tr><th>Variables du modèle</th><th>Définitions</th><th>Modalités /Mode de calcul/Nature</th></tr></thead><tbody><tr><td>Prodtag</td><td>Productivité agricole</td><td>Production agricole/superficie cultivée</td></tr><tr><td>Supcul</td><td>Superficie cultivée</td><td>En nombre (hectares)</td></tr><tr><td>Semence</td><td>Type de semence</td><td>Semence améliorée :1 Semence locale : 0</td></tr><tr><td>Engrais</td><td>Coût de l'engrais</td><td>Engrais cher :1 Engrais pas cher :0</td></tr><tr><td>Engdispo</td><td>Disponibilité de l'engrais</td><td>Engrais disponible : 1 Engrais non disponible : 0</td></tr><tr><td>PRODMEC</td><td>Production mécanisée</td><td>Production mécanisée : 1 Production non mécanisée : 0</td></tr><tr><td>Tmenag</td><td>Taille moyenne du ménage</td><td>En nombre</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, à partir des données de l'enquête du projet PAPA, 2016-2017
La plupart de ces variables ont déjà fait l'objet d'études empiriques. La productivité agricole, telle qu'elle est définie ici, a été utilisée par Mukasa et al. (2017), Guirkinger et Boucher (2008), Baffoe et al. (2014).

Mukasa et al. (2017) emploient les variables indiquant la taille du ménage agricole, la taille de l'exploitation agricole, l'utilisation de l'engrais et des semences améliorées par l'exploitant ; mais dans la base de données utilisée par la présente thèse, c'est plutôt le coût de l'engrais et sa disponibilité (Engrais et Engdispo) qui ont été mesurés.

Un indicateur de mesure de l'utilisation de la mécanisation agricole a été utilisé par Muhammad et Farzand (2011), c'est le coût d'achat des machines, alors que dans la présente thèse, il s'agit d'une variable qualitative mesurant si oui ou non des machines sont utilisées (PRODMEC) dans l'exploitation.

Quant aux données utilisées, elles proviennent également de la base PAPA 2016-2017 employée pour l'analyse de l'accès au financement agricole dans le chapitre 2.

## 3.3. Présentation des résultats, discussions et implications de politiques économiques

Dans cette section, nous faisons l'analyse descriptive de la productivité et de ses déterminants, et celle des caractéristiques sociodémographiques (âge, genre, âge moyen des membres de l'exploitation, la taille du ménage agricole). L'analyse socio-démographique est suivie du test de Student pour s'assurer que les deux groupes d'agriculteurs, bénéficiaires de crédit et non bénéficiaires, ne sont pas, en moyenne, statistiquement différents. La section fait également l'objet d'une analyse explicative de l'impact de l'accès au financement sur la productivité agricole familiale.

### 3.3.1. Analyse descriptive de la productivité agricole et de ses déterminants

Dans ce paragraphe sont présentées les caractéristiques de la productivité agricole et celles de ses déterminants. Comme il a été signalé dans la partie introductive, la productivité agricole retenue dans cette thèse est la production par hectare, ce qui n'est rien d'autre que la production totale divisée par la superficie totale cultivée, toutes mesurées annuellement. S'agissant des déterminants de la productivité agricole, au regard de la théorie et des données disponibles, les variables identifiées sont : la superficie cultivée, le type de semence, le coût de
l'engrais, la disponibilité de l'engrais, la mécanisation agricole, la taille du ménage, et l'accès au crédit.

### 3.3.1.1. Caractéristiques de la productivité agricole

Les statistiques descriptives de la productivité agricole (Prodtag) et de ses composantes que sont la production agricole (Prodag) et la superficie cultivée (Supcul) se présentent comme suit :

<table><caption>Tableau 3.2 : Statistiques descriptives de la productivité et de ses composantes</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Obs.</td><td>Mean</td><td>Min</td><td>Max</td></tr></thead><tbody><tr><td>Production agricole (en Kg)</td><td>1810</td><td>13 727,12</td><td>1</td><td>2 487 067</td></tr><tr><td>Superficie agricole (en Ha)</td><td>1868</td><td>2,18</td><td>0,08</td><td>61,31</td></tr><tr><td>Productivité agricole (en Kg/Ha)</td><td>1808</td><td>6999,29</td><td>1,6</td><td>1 145 898</td></tr><tr><td>Coton</td><td>443</td><td>13 640</td><td>2</td><td>1 145 898</td></tr><tr><td>Anacarde, Ananas et Palmier à Huile</td><td>25</td><td>10 431</td><td>11</td><td>98 364</td></tr><tr><td>Fruits et Légumes</td><td>36</td><td>6 493</td><td>17</td><td>87 529</td></tr><tr><td>Vivriers</td><td>1 296</td><td>4 690</td><td>2</td><td>322 716</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la PAPA, 2016-2017

De l'analyse du tableau, il ressort essentiellement que la production agricole annuelle moyenne est de 13.727,12 Kg, la superficie moyenne cultivée est 2,18 Ha et la productivité moyenne est de 6.999,29 Kg/Ha. Une analyse approfondie montre que la productivité des cultures vivrières est de 4.690 Kg/Ha, ce qui représente environ 67% de la productivité moyenne.

Cette performance est relativement élevée, surtout que c'est la production des cultures vivrières qui domine au Bénin (72,59%) ; produire 4.690 Kg/Ha, soit 4,7 tonnes de maïs ou de mil, paraît donc relativement très significatif. Ainsi, étant donné que le rendement des céréales des pays à revenu élevé est de l'ordre de 5.348 Kg/Ha, il est possible que les producteurs des PED et en particulier du Bénin soient aussi performants que ceux des pays à revenu élevé.

La productivité moyenne du coton qui est d'environ 13.640 Kg/Ha est encore plus élevée, suivie de celles de l'ensemble formé par l'anacarde, le palmier et l'ananas (10.431 Kg/Ha) d'une part et, des fruits et légumes (6.493 Kg/Ha), d'autre part.
Ces résultats témoignent de la performance relative des producteurs béninois dans beaucoup de cultures pour la campagne de 2016-2017 même si, en moyenne, le rendement des céréales est l'un des meilleurs de la sous-région (Banque Mondiale, WDI 2018). Dans un contexte de faiblesse du financement agricole familial, il est nécessaire de chercher à comprendre l'origine de cette performance, d'où la nécessité d'analyser les facteurs explicatifs de la productivité.

### 3.3.1.2. Statistiques des déterminants de la productivité agricole et corrélation

Sept (07) variables ont été identifiées comme déterminants de la productivité agricole. Il s'agit : de la superficie cultivée (Supcul), du type de semence (Semence), du coût de l'engrais (Engrais), de la disponibilité de l'engrais (Engdispo), de la mécanisation agricole (PRODMEC), de la taille du ménage (Tmenag), et de l'accès au crédit (ACCECREDIT). Les statistiques de l'accès au crédit, de la taille du ménage, et de la variable mesurant la mécanisation agricole ont déjà fait l'objet d'analyse.

Toutefois, ces statistiques sont rappelées dans le tableau 3.3 qui résume les statistiques de l'ensemble des variables identifiées pour analyser la productivité agricole. A partir de ce tableau, les statistiques descriptives non encore examinées peuvent donc être présentées. La superficie cultivée par les producteurs enquêtés est en moyenne de 2,18 Ha. Certains producteurs exploitent des superficies très réduites (0,08 Ha) ; ils font partie des agriculteurs travaillant sur une terre de moins d'un (01) Ha ; ce sont les petites exploitations qui représentent 30 % de l'échantillon. Les exploitations de plus d'un (01) hectare et inférieures à deux (02) représentent 36% ; et celles de plus de deux (02) hectares font 34% (Tableau A 2.13).

<table><caption>Tableau 3.3 : Statistiques descriptives des déterminants de la productivité agricole</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Obs.</td><td>Mean</td><td>Std. Dev.</td><td>Min</td><td>Max</td></tr></thead><tbody><tr><td>A obtenu du crédit</td><td>1,871</td><td>.23</td><td>.42</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Superficie cultivée</td><td>1,867</td><td>2.18</td><td>3.12</td><td>.08</td><td>61.31</td></tr><tr><td>Semence améliorée</td><td>1,871</td><td>.28</td><td>.45</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Engrais moins cher</td><td>1,795</td><td>.22</td><td>.42</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Engrais disponible</td><td>1,809</td><td>.75</td><td>.43</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Production mécanisée</td><td>1,871</td><td>.24</td><td>.42</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Taille du ménage</td><td>1,871</td><td>11.09</td><td>5.39</td><td>1</td><td>43</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017
Les statistiques montrent que les exploitations ont une grande préférence pour les semences locales (72%). Pour 78% des exploitants, l'engrais est cher ; mais il reste disponible sur le marché pour 75% des exploitants.

S'agissant de la corrélation entre la productivité et ces variables, en attendant l'estimation du modèle explicatif, les corrélations partielles suivantes sont observées. L'accès au crédit, le type de semence, la disponibilité de l'engrais et la mécanisation de la production sont positivement corrélés à la productivité, tandis que cette relation est négative avec la superficie cultivée, le coût de l'engrais, et la taille du ménage agricole.

<table><caption>Tableau 3.4 : Corrélation partielle entre le log de la productivité et ses variables explicatives</caption><thead><tr><td>Variables explicatives de la productivité</td><td>lProdvtag</td></tr></thead><tbody><tr><td>Accès au crédit (ACCECREDIT)</td><td>+</td></tr><tr><td>Superficie cultivée (Supcul)</td><td>-</td></tr><tr><td>Type de semence (Semence)</td><td>+</td></tr><tr><td>Coût de l'engrais (Engrais)</td><td>-</td></tr><tr><td>Disponibilité de l'engrais (Engdispo)</td><td>+</td></tr><tr><td>Production mécanisée (PRODMEC)</td><td>+</td></tr><tr><td>Taille moyenne du ménage (Tmenag)</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, à partir de la base « Conditions optimales », PAPA 2016-2017

Ces différentes statistiques sont intéressantes en ce sens qu'elles donnent l'opportunité de soupçonner les intrants et outils de production qui permettent aux exploitants d'être productifs. Toutefois, elles sont insuffisantes pour montrer que les deux groupes de producteurs, bénéficiaires et non bénéficiaires, ne sont pas, en moyenne, significativement différents s'agissant de leurs caractéristiques socio-démographiques qui sont des facteurs susceptibles d'affecter leur sélectivité (Fougère, 2010). Il est alors important de présenter les statistiques sociodémographiques des exploitants avec les tests de Student.

### 3.3.1.3. Statistiques descriptives des exploitants agricoles par type

Les variables concernées par la présente analyse sont le nombre d'années d'expériences du chef d'exploitation, l'âge du chef d'exploitation, la taille moyenne, le taux d'instruction, le taux d'alphabétisation, et l'âge moyen des membres de l'exploitation. Les statistiques descriptives des exploitants agricoles par type, bénéficiaires de crédit et non bénéficiaires de crédit sont présentées ainsi qu'il suit :
<table><caption>Tableau 3.5 : Test de différence de moyenne entre les statistiques descriptives des exploitants</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>N'a pas accès au crédit</th><th>Moyenne1 (1)</th><th>A accès au crédit</th><th>Moyenne2 (2)</th><th>Différence de moyenne (1-2)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'années d'expériences du Chef d'Exploitation (EXPE)</td><td>1434</td><td>23.41</td><td>431</td><td>22.20</td><td>0*</td></tr><tr><td>Age du Chef d'Exploitation (AgeCE)</td><td>1433</td><td>48.71</td><td>430</td><td>48.50</td><td>0*</td></tr><tr><td>Taille moyenne du ménage (Tmenag)</td><td>1439</td><td>10.85</td><td>432</td><td>11.87</td><td>0*</td></tr><tr><td>Taux d'instruction (Tauinstr)</td><td>1439</td><td>0.38</td><td>432</td><td>0.39</td><td>0*</td></tr><tr><td>Taux d'alphabétisation (Taualph)</td><td>1439</td><td>0.02</td><td>432</td><td>0.03</td><td>0*</td></tr><tr><td>Age moyen des membres du ménage (Mageexp)</td><td>1439</td><td>22.48</td><td>432</td><td>21.88</td><td>0*</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, à partir de la base « Conditions optimales », PAPA 2016-2017

Au regard des résultats obtenus, l'âge moyen des chefs d'exploitation est de 49 ans dans les deux groupes d'exploitants. Chez les exploitants ayant accès au financement, la taille du ménage agricole est de 11 membres tandis qu'elle est de 10 chez les non bénéficiaires ; toutefois, la différence de moyenne liée à la taille du ménage est significativement nulle selon le test de Student (Tableau A3.1). L'âge moyen des membres de l'exploitation chez les exploitants qui accèdent au crédit est de 21 ans révolus ; cet âge est de 22 ans révolus chez les non bénéficiaires. Cependant, le test de Student révèle que la différence de moyenne est significativement nulle. Pour les autres variables comme le taux d'instruction, le taux d'alphabétisation, et le nombre d'années d'expériences du chef d'exploitation, il n'existe non plus de différence significative entre les bénéficiaires de crédit et les non bénéficiaires de crédit.

Au vu de ces résultats, il peut donc être admis que, globalement, les exploitants agricoles ayant accès au crédit et leurs contrefactuels qui seront échantillonnés dans le groupe des non bénéficiaires sont identiques en ce qui concerne leurs caractéristiques socio-démographiques. Ceci permet de minimiser les biais de sélectivité liés à l'évaluation, et de s'attendre à ce que l'effet de l'accès au financement sur leur productivité soit relativement un effet propre au financement et non lié à d'autres variables.

Les différentes estimations économétriques qui suivent permettent de mesurer et d'analyser l'effet de l'accès au financement sur la productivité agricole des exploitants agricoles

<footnote>*significativité au seuil de 5%</footnote>
### 3.3.2. Analyse explicative de la productivité des exploitants agricoles

Dans ce paragraphe, sont exposés puis analysés les résultats de l'estimation du modèle d'analyse de la productivité agricole. Deux types d'analyse sont effectués. Le premier utilise les déterminants directs de la productivité que sont l'engrais, le type de semence, la superficie cultivée, la mécanisation et la taille du ménage. Dans le deuxième type est étudié l'impact de l'accès au crédit sur la productivité, ce qui permet d'évaluer et d'analyser le gain de productivité. Ce paragraphe fait également l'objet d'une analyse de la robustesse du modèle estimé.

#### 3.3.2.1. Estimation du modèle ESR : effet des facteurs directs de la productivité

La synthèse des résultats de l'estimation du modèle à changement de régime se présente comme suit :

<table><caption>Tableau 3.6 : Estimation résumée du modèle ESR</caption><thead><tr><th>VARIABLES</th><th>ln(Prodtag<sub>1</sub>)</th><th>ln(Prodtag<sub>0</sub>)</th><th>ACCECREDIT</th></tr></thead><tbody><tr><td>Superficie cultivée</td><td>-0.08***</td><td>-0.15***</td><td>0.03**</td></tr><tr><td>Semence Améliorée</td><td>0.53***</td><td>0.52***</td><td>-0.03</td></tr><tr><td>Cherté de l'engrais</td><td>-0.52***</td><td>-0.24*</td><td>0.26***</td></tr><tr><td>Disponibilité de l'engrais</td><td>0.27</td><td>0.14</td><td>-0.13</td></tr><tr><td>Epargne</td><td></td><td></td><td>0.41***</td></tr><tr><td>Appartenance à une OPA</td><td></td><td></td><td>0.35***</td></tr><tr><td>Formation reçue en agriculture</td><td></td><td></td><td>0.01</td></tr><tr><td>Production mécanisée</td><td>0.20</td><td>0.59***</td><td>-0.06</td></tr><tr><td>Route en bon état et accessible</td><td></td><td></td><td>0.07</td></tr><tr><td>Auto-consommation (Vente)</td><td></td><td></td><td>-0.19**</td></tr><tr><td>Gage comme mode d'acquisition des terres</td><td></td><td></td><td>1.62**</td></tr><tr><td>Nombre d'années d'expériences du CE</td><td></td><td></td><td>-0.00***</td></tr><tr><td>Vivriers (coton)</td><td></td><td></td><td>-0.42***</td></tr><tr><td>Age du CE</td><td></td><td></td><td>0.00</td></tr><tr><td>Homme</td><td></td><td></td><td>0.53</td></tr><tr><td>Age moyen des membres du ménage</td><td></td><td></td><td>-0.00</td></tr><tr><td>Taille moyenne des ménages</td><td>-0.02</td><td>-0.02**</td><td>0.00</td></tr><tr><td>Taux d'instruction</td><td></td><td></td><td>0.33**</td></tr><tr><td>Taux d'al alphabétisation</td><td></td><td></td><td>0.72*</td></tr><tr><td>Constant</td><td>8.85***</td><td>7.19***</td><td>-1.33**</td></tr><tr><td>Observations</td><td colspan="3">1720</td></tr><tr><td></td><td>lns1</td><td>lns2</td><td>r1</td></tr><tr><td></td><td>0.59***</td><td>0.61***</td><td>-0.77***</td></tr><tr><td></td><td>LR test</td><td>of</td><td>indep.eqns: chi2(1) =149.27 Prob>chi2 = 0.0000</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017.

<footnote>(*) (**) (***) : seuils de significativité à 1%, 5% et 10%</footnote>
De ce résultat, l'équation linéaire estimée du modèle à changement de régime s'écrit sous la forme :

$$ \ln(\text{Prodvtag}) = \begin{cases} \ln(\text{Prodvtag}_0) = -0,15, & \text{Supcul} + 0,52, \text{Semence} - 0,24, \text{Engrais} + 0,14, \text{Endispo} + 0,6, \text{PRODMEC} - 0,02, \text{Tmenag} + 7,19 & \text{si ACCECREDIT} = 0 \\ \ln(\text{Prodvtag}_1) = -0,08, & \text{Supcul} + 0,53, \text{Semence} - 0,52, \text{Engrais} + 0,27, \text{Endispo} + 0,20, \text{PRODMEC} - 0,02, \text{Tmenag} + 8,85 & \text{si ACCECREDIT} = 1 \end{cases} \quad (3.20) $$

Pour analyser l'effet des variables sur la productivité agricole, nous avons recours à l'élasticité qui est égale à :

$$ \frac{\frac{\partial \text{Prodvtag}}{\partial x_i}}{x_i} = \frac{\partial \text{Prodvtag}}{\text{Prodvtag}} \times \frac{x_i}{\partial x_i} \quad (3.21) $$

$$ \frac{\frac{\partial \text{Prodvtag}}{\partial x_i}}{x_i} = \frac{\partial \text{Prodvtag}}{\partial x_i} \times \frac{x_i}{\text{Prodvtag}} \quad \text{or,} $$

$$ \text{Prodvtag} = e^{\sum_{i=1}^{n} \beta_i x_i} \quad \text{donc :} $$

$$ \frac{\partial \text{Prodvtag}}{\partial x_i} = \beta_i \text{Prodvtag} \quad \text{et :} $$

$$ \frac{\frac{\partial \text{Prodvtag}}{\partial x_i}}{x_i} = \beta_i \text{Prodvtag} \times \frac{x_i}{\text{Prodvtag}} $$

L'élasticité donne :

$$ \frac{\frac{\partial \text{Prodvtag}}{\partial x_i}}{x_i} = \beta_i x_i $$

Pour interpréter convenablement cette relation, chaque membre de l'égalité est divisé par $x_i$ et multiplié par 100, ce qui donne :

$$ 100 \times \beta_i = \frac{100 \times \frac{\partial \text{Prodvtag}}{\partial x_i}}{\partial x_i} \quad \text{Finalement :} $$

$$ (100 \times \beta_i) \partial x_i = \% \partial \text{Prodvtag} \quad (3.22) $$
Cette relation signifie que si $X_i$ augmente d'une unité, la productivité varie de $100 \times \beta_i$, ceteris paribus (Wooldridge, 2010) ; ce coefficient est une semi élasticité. L'interprétation vaut pour des variables $X_i$ continues.

Si $X_i$ est une variable dummy comme c'est le cas ici pour la plupart des variables, alors :
$[\exp(\beta_i) - 1]\%$ se traduit comme le différentiel de productivité moyen entre la catégorie exprimée et la catégorie de référence.

Ainsi, si $X_i$ est une variable genre et que la catégorie homme est en référence, dans le cas où $\beta_i = -0,297$, $[\exp(-0,297) - 1]\% = -25,7\%$, alors une femme serait, en moyenne, 25,7% moins productive que l'homme.

Sur la base de ces principes, des analyses peuvent être alors effectuées sur chaque variable explicative du modèle de productivité ci-dessus.

### La superficie cultivée

L'augmentation de la superficie cultivée affecte négativement et significativement la productivité dans les deux groupes de producteurs, bénéficiaires et non bénéficiaires de crédit, mais beaucoup moins chez les bénéficiaires que chez les non bénéficiaires. Pour les non bénéficiaires, l'augmentation de la superficie cultivée d'un hectare, fait baisser la productivité de 15 Kg/Ha, alors que chez les exploitants qui ont accès au crédit, la baisse de la productivité due à l'augmentation de la superficie emblavée est de 8 Kg/Ha. Cette contre-performance dans les deux groupes peut s'expliquer par le fait que plus de superficies emblavées nécessitent plus de moyens et que si ces derniers font défaut, ils impacteraient négativement la production. Cela justifierait pourquoi les bénéficiaires ressentent moins l'effet négatif de l'augmentation de la superficie emblavée.

L'effet négatif de l'augmentation de la superficie cultivée a été mis en évidence par Piette (2006), Mukasa et al. (2017) et pourrait alors cautionner, quelque part, le choix de prioriser le financement des petites exploitations. Par ailleurs, la recherche de la productivité devrait passer par la productivité des facteurs de production et celle des producteurs et non par une augmentation des superficies (Piette, 2006).

### Les semences améliorées

L'adoption des semences améliorées a un effet positif et significatif sur la productivité agricole dans les deux groupes de producteurs que celle des semences locales (Figure A 3.1) ; mais l'effet est légèrement plus élevé chez les exploitants qui ont accédé au crédit. En effet chez
les exploitants qui ont accédé au crédit, les exploitants qui adoptent les semences améliorées sont en moyenne 70,23% plus productifs que ceux adoptent les semences locales. Avec les exploitants n'ayant pas accédé au crédit, cet indicateur est de 67,86%.

Dans l'étude de Mukasa et al. (2017), seuls les exploitants ayant accès au financement ont pu améliorer leur productivité avec les semences améliorées, ce qui peut se justifier par le fait que ceux qui ont du financement achètent les intrants pour augmenter sensiblement leur productivité. Cependant, la plupart (72%) des exploitants utilisent les semences locales. Les semences améliorées affectent également positivement la productivité dans les travaux de Musa et al. (2017).

## Le coût de l'engrais

La perception que l'engrais coûte moins cher fait diminuer significativement la productivité dans les deux groupes que s'il coûtait cher (Figure A 3.2) ; mais l'effet est plus prononcé chez les bénéficiaires que les non bénéficiaires de crédit. Chez les bénéficiaires de crédit, les agriculteurs qui estiment que l'engrais est cher sont en moyenne 40,66% moins productifs que ceux qui trouvent l'engrais moins cher, alors que chez les exploitants non bénéficiaires, cet indicateur est de 21,25%. Cette situation est due au fait que 77,77% des cultivateurs de l'échantillon étudié trouvent l'engrais cher ; même parmi les bénéficiaires, les exploitants qui trouvent l'engrais cher constituent 72,01%.

L'effet positif théorique de l'engrais sur l'augmentation de la production par hectare est irréfutable puisqu'il apporte des nutriments à la terre qui les répercute sur les cultures. Cependant une perception de la cherté des intrants peut amener les exploitants à s'en abstenir ou en réduire l'utilisation ; c'est le cas notamment de ceux qui ont les moyens et l'habitude d'en prendre comme par exemple les bénéficiaires de crédit qui pourraient recourir aux engrais organiques.

## La disponibilité de l'engrais

La disponibilité de l'engrais a un effet positif non significatif sur la productivité quel que soit l'exploitant. Ce résultat contraste néanmoins avec les travaux de Mukasa et al. (2017) ; Tchabi et al. (2015) ; Biaou et al. (2017), qui ont montré que l'engrais affecte positivement et significativement la productivité agricole. Le résultat obtenu peut se comprendre simplement par l'importance de son coût plutôt que son existence au cours de la campagne agricole 2016-2017.
* **La mécanisation agricole**

Cette variable affecte positivement mais pas significativement la productivité des producteurs qui ont accédé au crédit. Par contre, elle exerce un effet positif et significatif sur celle des producteurs non bénéficiaires. Ainsi, chez les producteurs non bénéficiaires, les agriculteurs qui essayent de mécaniser leur production seraient en moyenne 80,76% plus productifs que leurs homologues qui n'utilisent que des moyens rudimentaires comme houe, coupe-coupe, etc. Le résultat non significatif noté chez les bénéficiaires peut être argumenté par le fait que les utilisateurs de la mécanisation sont plus nombreux parmi les bénéficiaires que chez les non bénéficiaires. En effet, chez les bénéficiaires, ils représentent 31,48% alors que parmi les non bénéficiaires ils sont dans une proportion de 21,13% (Tableau A 3.5) ; il est donc possible que le moindre dysfonctionnement des machines affecte plus la production dans le rang des bénéficiaires que les non bénéficiaires qui se seraient habitués, en dehors des grandes machines, à des techniques de production qu'ils maîtrisent mieux.

* **La taille moyenne du ménage**

Le nombre moyen des membres du ménage a un effet négatif sur la productivité des bénéficiaires et non bénéficiaires ; cet effet est non significatif chez les bénéficiaires et significatif chez les non bénéficiaires. Chez les non bénéficiaires de crédit, l'augmentation de la taille des ménages d'une main d'œuvre supplémentaire, diminue la productivité de 02 Kg/Ha. Dans l'étude de Mukasa et al. (2017), par contre, c'est chez les bénéficiaires que l'effet négatif de la taille du ménage sur la productivité agricole est observé. Ce résultat peut s'expliquer par le fait qu'une augmentation de la taille du ménage ne suffit pas pour être productif ; la quantité des facteurs de production est importante ; mais encore, il faut que ces facteurs soient de bonne qualité au sens de Schultz et qu'ils soient productifs (Piette, 2006).

Ceux qui accèdent au crédit respecteraient un tant soit peu ce principe, en acquérant au moins de petites machines utiles et plus efficaces que l'homme, de sorte qu'ils soient indifférents à l'augmentation de la main d'œuvre. Les non bénéficiaires, faute de moyens, adopteraient un comportement inverse, ce qui pourrait être la base d'une diminution significative de leur productivité.

Au total, les facteurs directs qui influencent significativement la productivité agricole sont : la superficie cultivée, les semences, le coût de l'engrais, la mécanisation agricole et la taille du ménage. Parmi ces variables, les semences améliorées et la mécanisation agricole, relativement aux semences locales et l'utilisation des moyens rudimentaires, font augmenter la
productivité agricole, alors que la baisse du coût de l'engrais par rapport à son renchérissement, l'augmentation de la superficie cultivée et de la taille des ménages diminuent la productivité agricole.

Cependant, il convient d'apporter les précisions qui suivent. L'effet positif des semences améliorées est sensiblement plus élevé chez les bénéficiaires de crédit que les non bénéficiaires. Celui de la mécanisation agricole est significatif chez les non bénéficiaires alors qu'il ne l'est pas chez les bénéficiaires. S'agissant de la baisse du coût de l'engrais par rapport à son renchérissement, son effet négatif est plus fort chez les bénéficiaires. L'effet négatif de l'augmentation de la superficie est moins faible chez les bénéficiaires, tandis que celui de l'augmentation de la taille des ménages est seulement significatif chez les non bénéficiaires.

L'analyse effectuée permet de connaître globalement l'influence des variables qui affectent directement la productivité dans le modèle, mais ces précisions qui y sont apportées n'amènent pas à trancher sur l'impact de l'accès au crédit sur la productivité agricole dans la population des producteurs et, éventuellement, sur le gain de productivité agricole dû à l'accès au crédit.

### 3.3.2.2. L'impact de l'accès au financement sur la productivité chez l'ensemble des exploitants : le gain de productivité

A partir de l'estimation du modèle de régression à changement de régime estimé dessus, il est possible de connaître la valeur estimée de la productivité agricole dans le groupe des producteurs ayant bénéficié de l'accès au crédit, à partir de celle du logarithme de la productivité qui est la variable expliquée conditionnelle du modèle. L'analyse de cette valeur prédite n'est rien d'autre que l'analyse d'impact qui peut être graphique, comme il peut prendre également par un test de Student de différence de moyenne de productivité conditionnellement à l'accès au crédit pour confirmer l'analyse graphique.

Quant au gain de productivité agricole dont la formule utilisée est celle de Guirkinger et Boucher (2008), il est déduit de ce test. En appliquant cette formule à l'estimation ci-dessus, il vient :

$$ 
\begin{aligned}
E(\Delta \widehat{\text{Prodvtag}}_i / \text{ACCECREDIT} = 1) &= \\
&= E(\widehat{\text{Prodvtag}}_1 / \text{ACCECREDIT} = 1) - E(\widehat{\text{Prodvtag}}_0 / \text{ACCECREDIT} = 1)
\end{aligned}
$$
Il s'agit de l'espérance mathématique (moyenne) de la différence entre la valeur prédite de la productivité des bénéficiaires et celle de leurs contrefactuels. Plus la valeur prévue de ce différentiel est relativement élevée, plus le gain de productivité due à l'accès au crédit est grand et plus il est important de travailler à minimiser les contraintes de crédit pour améliorer son accès aux exploitants non bénéficiaires.

En notant GP le gain de productivité, et en se référant à Guirkinger et Boucher (2008), et Mukasa et al. (2017), le gain de productivité est déduit par la formule :

$$GP = \frac{E(\overline{\text{Prodvtag}_1/\text{ACCECREDIT} = 1}) - E(\overline{\text{Prodvtag}_0/\text{ACCECREDIT} = 1})}{E(\overline{\text{Prodvtag}_1/\text{ACCECREDIT} = 1})} \quad (3.23)$$

S'agissant du graphique, pour analyser l'impact, une estimation sous le logiciel Stata permet de générer la productivité agricole des exploitants ayant accès au crédit et celle de leurs contrefactuels (Figure 3.2)

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 3.2 : Différence de productivité avec contrefactuel
Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017</figcaption></figure>

En examinant ces deux courbes de densité de probabilité, une différence nette se dégage entre la productivité des exploitants ayant accès au crédit et celle de leurs contrefactuels. En effet, elles indiquent clairement qu'en général, les producteurs ayant les plus fortes productivités représentées par le domaine en vert, sont ceux qui ont accès au crédit.

Cette différence correspond à l'effet du crédit sur les producteurs qui y ont accès. D'après le test de Student (Tableau A 3.6) c'est un effet positif et significatif au seuil de 1%. En langage d'évaluation d'impact, cet écart n'est rien d'autre que « l'effet du traitement sur les
traités ». Pour confirmer cet écart, le test de Student sur la différence de moyenne de productivité dans le groupe des producteurs ayant accès au crédit est effectué avec les résultats suivants :

<table><caption>Tableau 3.7 : Différence de productivité entre les exploitants (traités et contrefactuel)</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Observations</th><th>Mean</th><th>Std. Err.</th><th>Std. Dev.</th><th>[95% Conf.</th><th>Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>Productivité des exploitants traités</td><td>413</td><td>1797.333</td><td>50.2514</td><td>1021.229</td><td>1698.552</td><td>1896.114</td></tr><tr><td>Productivité des exploitants contrefactuel des traités</td><td>1,361</td><td>1519.165</td><td>20.80752</td><td>767.6253</td><td>1478.346</td><td>1559.983</td></tr><tr><td>Différence de productivité</td><td></td><td>278.1686***</td><td>46.82522</td><td></td><td>186.3302</td><td>370.0071</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="7">Seuil de significativité : * 10%; **5%; ***1%</td></tr></tfoot></table>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017

A la lumière de ce tableau, plusieurs constats sont possibles. En moyenne, les deux groupes d'exploitants (traités et contrefactuel) ont tous une productivité positive. En moyenne, la productivité des bénéficiaires contrefactuels est de 1519,16 Kg/Ha tandis celle des exploitants traités ou ayant accès au crédit est de 1797,33 Kg/Ha. Il s'ensuit que les bénéficiaires de crédit ont une productivité nettement plus grande et que la différence recherchée est significativement égale à 278,17 Kg/Ha.

En appliquant la formule de Guirkinger et Boucher (2008) aux résultats obtenus dans le tableau 3.7, le gain de productivité serait alors de 15%. Ce chiffre est bien inférieur à celui qui a été trouvé par Mukasa et al. (2017) dans leurs travaux sur la relation entre contraintes de crédit et productivité des petits agriculteurs en Ethiopie, et qui est de 60,03%. Ce qui signifie, par ailleurs, que les exploitants agricoles éthiopiens seraient relativement quatre (04) fois plus productifs que les producteurs béninois. C'est également inférieur à ceux qui sont trouvés par Guirkinger et Boucher (2008) sur « les contraintes de crédit et la productivité agricole au Pérou », et qui varient entre 49% et 59%.

Autrement dit, comparativement au Bénin, la productivité agricole serait au moins trois (03) fois plus grande. Ce gain de productivité de 15% obtenu au Bénin suggère, en effet, que la productivité agricole des exploitants non bénéficiaires augmenterait de 15% par rapport à leur niveau actuel de productivité, s'ils obtenaient le crédit. Le gain de productivité due à l'accès au crédit est donc relativement élevé mais surtout significatif (Tableau A 3.6). Ainsi, plus l'accès
au crédit des exploitants non bénéficiaires sera amélioré, plus leur productivité serait impactée positivement et significativement. En définitive, l'accès au crédit améliore significativement et positivement la productivité agricole des bénéficiaires de crédit agricole.

Au total, le modèle a permis de se rendre compte de l'importance du crédit agricole pour les exploitants, et il peut être admis que le crédit agricole est relativement très rentable au Bénin, notamment pour ce qui est de la campagne agricole 2016-2017. Ce qui permet de cautionner tout appui financier aux exploitants agricoles familiaux béninois. Le paragraphe qui suit s'intéresse à la comparaison de l'impact de l'accès au financement sur la productivité agricole au sein des exploitations agricoles, en insistant sur les petits exploitants.

### 3.3.2.3. L'impact de l'accès au financement sur la productivité agricole des petits exploitants

Après avoir évalué l'impact de l'accès au crédit sur la productivité agricole pour l'ensemble des producteurs agricoles, celle des petits exploitants n'est qu'une déduction. Ainsi, à partir des estimations précédentes du modèle ESR, pour connaître la productivité agricole des petits exploitants, il a fallu imposer les conditions de superficies dans les différentes syntaxes graphiques et algébriques permettant d'avoir l'impact recherché.

Cette façon de procéder permet d'évaluer non seulement l'impact pour les petites exploitations mais également pour les moyennes et grandes exploitations. Les différents résultats consignés en annexe (Figure A 3.5 ; Tableau A 3.9 ; Tableau A 3.10 ; Tableau A 3.11) sont résumés ainsi qu'il suit :

<table><caption>Tableau 3.8 : Impact de l'accès au crédit sur la productivité agricole suivant chaque type d'exploitants</caption><thead><tr><th>Type d'exploitations familiale</th><th>Productivité agricole avec accès au crédit</th><th>Contrefactuel de la Productivité agricole avec accès au crédit</th><th>Impact de l'accès au crédit sur la productivité agricole</th><th>Gain de productivité agricole</th></tr></thead><tbody><tr><td>Petites exploitations</td><td>1734,33</td><td>1502,84</td><td>231,49***</td><td>13,34%</td></tr><tr><td>Moyennes exploitations</td><td>1857,63</td><td>1598,96</td><td>258,67***</td><td>13,92%</td></tr><tr><td>Grandes exploitations</td><td>1786,12</td><td>1442,89</td><td>343,23***</td><td>19,21%</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="5">Seuil de significativité : * 10% ; **5% ; ***1%</td></tr></tfoot></table>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017

Ces résultats révèlent que l'accès au crédit impacte positivement la productivité agricole des petits exploitants agricoles qui arrivent à réaliser un gain de productivité relativement pas
très loin de ceux des moyennes et grandes exploitations. C'est la preuve que si l'accès au crédit des petits exploitants pouvait s'améliorer, leur productivité serait affectée positivement. Ce qui constitue une justification de l'appui à apporter à ce type d'exploitants.

D'une façon générale, les résultats obtenus sont basés sur un modèle dont l'estimation est très significative au regard des différents indicateurs d'estimation obtenus comme la probabilité du chi2. Toutefois, dans le but de contrôler ces résultats et certifier la constance des conclusions obtenues, il serait important, que la sensibilité ou la robustesse du modèle soit examinée.

### 3.3.2.4. Analyse de la sensibilité du modèle d'analyse de productivité

L'analyse de la sensibilité ou de robustesse d'un modèle économétrique est un processus visant à vérifier si les effets estimés et la signification statistique des variables explicatives d'intérêt sont sensibles à différents changements, tels que l'inclusion d'une variable explicative supplémentaire, l'utilisation d'une autre forme fonctionnelle, la suppression d'observations isolées, ou l'utilisation de différentes méthodes d'estimation (Wooldridge, 2018).

Pour une analyse de sensibilité/robustesse du modèle, nous choisissons d'abord d'introduire d'autres variables susceptibles d'expliquer la productivité agricole. Il s'agit du taux d'instruction, du taux d'alphabétisation, de l'âge, du carré de l'âge et du genre. Cette étude de sensibilité permet de voir si le gain de productivité est stable et si les coefficients des facteurs affectant directement la productivité sont aussi relativement stables.

En introduisant d'autres variables dans le modèle ESR comme les variables qui agissent indirectement sur la productivité, l'estimation du modèle donne des résultats dont une synthèse se trouve dans le tableau 3.10. Au vu des résultats obtenus, les coefficients des facteurs directs de productivité comme le coût de l'engrais, la disponibilité de l'engrais, les semences améliorées, la superficie cultivée, la mécanisation agricole et la taille du ménage n'ont pas varié de manière très importante ; de même, leurs signes sont restés les mêmes.

En outre, en mettant en œuvre les codes Stata pour ce nouveau modèle, et en appliquant le test de Student d'égalité des moyennes de productivité entre les bénéficiaires de crédit et les contrefactuels, il est révélé que l'effet causal de l'accès au crédit sur la productivité agricole est de 278,17 (Tableau 3.9 et Tableau A 3.8).
<table><caption>Tableau 3.9 : Différence de moyenne de productivité du modèle ESR modifié</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Observations</th><th>Mean</th><th>Std. Err.</th><th>Std. Dev.</th><th>[95% Conf.</th><th>Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>Productivité des exploitants traités</td><td>413</td><td>1797.333</td><td>50.2514</td><td>1021.229</td><td>1698.552</td><td>1896.114</td></tr><tr><td>Productivité des exploitants contrefactuel des traités</td><td>1,361</td><td>1519.165</td><td>20.80752</td><td>767.6253</td><td>1478.346</td><td>1559.983</td></tr><tr><td>Différence de productivité (*) (**) (***) : seuils de significativité à 1%, 5% et 10%</td><td></td><td>278.1686***</td><td>46.82522</td><td></td><td>186.3302</td><td>370.0071</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017

Cet effet est égal à celui obtenu avec le premier modèle estimé. Ainsi, avec cet effet causal, et sur la base de la formule de Guirkinger et Boucher (2008), le gain de productivité du nouveau modèle est aussi de 15 %. La figure A 3.4 témoigne bien qu'il y a une constance dans la différence de productivité entre bénéficiaires et bénéficiaires contrefactuels de crédit.

Les effets obtenus à partir des estimations du modèle modifié sont donc identiques à ceux du premier modèle ESR estimé et prouvent relativement la robustesse du modèle ESR comme choix de modèle explicatif de la productivité agricole des exploitants familiaux au Bénin.

L'impact positif de l'accès au financement de l'agriculture familiale et des petites exploitations au Bénin laissent suggérer plusieurs mesures de politiques économiques.
<table><caption>Tableau 3.10 : Sensibilité du modèle ESR</caption><thead><tr><th>VARIABLES</th><th>ln(Prodvtag<sub>1</sub>)</th><th>ln (Prodvtag<sub>0</sub>)</th><th>ACCECREDIT</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age du chef d'exploitation (AgeCE)</td><td>0.0357</td><td>-0.0292</td><td>-0.00996</td></tr><tr><td>AgeCE<sup>2</sup></td><td>-0.000383</td><td>0.000207</td><td>0.000140</td></tr><tr><td>Taille moyenne des ménages</td><td>-0.0261</td><td>-0.0149</td><td>0.00732</td></tr><tr><td>Taux d'instruction</td><td>-0.725*</td><td>0.206</td><td>0.430***</td></tr><tr><td>Taux d'alphabétisation</td><td>-2.176</td><td>-0.562</td><td>1.093**</td></tr><tr><td>Superficie cultivée</td><td>-0.0709*</td><td>-0.147***</td><td>0.0249*</td></tr><tr><td>Semence Améliorée</td><td>0.517**</td><td>0.514***</td><td>-0.0305</td></tr><tr><td>Cherté de l'engrais</td><td>-0.556*</td><td>-0.234*</td><td>0.254***</td></tr><tr><td>Disponibilité de l'engrais</td><td>0.250</td><td>0.144</td><td>-0.125</td></tr><tr><td>Production mécanisée</td><td>0.116</td><td>0.588***</td><td>-0.0441</td></tr><tr><td>Epargne</td><td></td><td></td><td>0.405***</td></tr><tr><td>Appartenance à une OPA</td><td></td><td></td><td>0.339***</td></tr><tr><td>Formation reçue en agriculture</td><td></td><td></td><td>0.0183</td></tr><tr><td>Route en bon état et accessible</td><td></td><td></td><td>0.0601</td></tr><tr><td>Auto-consommation (Vente)</td><td></td><td></td><td>-0.196**</td></tr><tr><td>Gage comme mode d'acquisition des terres</td><td></td><td></td><td>1.550*</td></tr><tr><td>Nombre d'années d'expériences du CE</td><td></td><td></td><td>-0.00797***</td></tr><tr><td>Vivriers (coton)</td><td></td><td></td><td>-0.417***</td></tr><tr><td>Homme</td><td></td><td></td><td>0.547</td></tr><tr><td>Age moyen des membres du ménage</td><td></td><td></td><td>-0.00630</td></tr><tr><td>Constant</td><td>8.669***</td><td>7.960***</td><td>-1.132*</td></tr><tr><td>Observations</td><td></td><td></td><td>1720</td></tr><tr><td></td><td>r1</td><td>r2</td><td></td></tr><tr><td></td><td>-0.849</td><td>-0.375***</td><td></td></tr><tr><td></td><td colspan="2">Wald test of indep. Eqns.: chi2(1) = 16.03 Prob > chi2 = 0.0001</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur, résultats d'estimation à partir de la base PAPA, 2016-2017

### 3.3.3. Mesures touchant l'amélioration de la productivité agricole

L'étude de l'impact de l'accès au financement sur la productivité agricole révèle que les variables qui affectent significativement la productivité agricole sont non seulement l'accès au financement mais aussi la superficie cultivée, les semences améliorées, le coût de l'engrais, la mécanisation agricole, la taille moyenne du ménage agricole. En fonction de sa spécificité, chacun de ces résultats, fait appel à des recommandations de politiques économiques.

S'agissant de l'impact positif du crédit sur la productivité des exploitants agricoles, y compris les petits exploitants, toutes les recommandations précédentes restent valables. En conséquence, il est important de reconsidérer les exploitants familiaux et surtout les petits exploitants dans les politiques agricoles. Déjà, « la promotion d'instruments adaptés de

<footnote>(*) (**) (***) : seuils de significativité à 1%, 5% et 10%</footnote>
financement aux petits agriculteurs familiaux représente l'un des défis majeurs du PSDSA 2017-2021 ». Les résultats obtenus dans la présente thèse cautionnent une telle orientation du PSDSA, et il serait important que cette stratégie soit bien opérationnalisée pour permettre aux exploitants d'avoir mieux accès au crédit et faire des choix optimaux en matière d'achat d'intrants et d'adoption de meilleurs paquets technologiques. Le FNDA devrait être mis à contribution pour cette mesure.

L'effet négatif et significatif de l'augmentation de la superficie cultivée sur la productivité des bénéficiaires et non bénéficiaires de crédit, mais beaucoup moins chez les bénéficiaires que les non bénéficiaires, est révélateur de grands moyens qu'exige l'emblavure de grandes superficies. Pour cette raison, les appuis de l'Etat aux producteurs doivent viser également les moyennes et grandes exploitations, en mettant l'accent à la fois sur l'efficacité et l'efficience des facteurs de production tels que les machines. L'agriculture de grande superficie ne peut être rentable qu'avec l'aide de machines agricoles. Il est important que les programmes publics de machines agricoles redémarrent avec de nouvelles stratégies de gestion plus rentables où les exploitants et l'Etat sont tous gagnants.

Pour améliorer la productivité agricole, l'Etat doit également appuyer les producteurs, en subventionnant les semences améliorées et l'engrais, ce qui leur permettrait de les acheter à moindre coût sur le marché. Vu l'importance et l'effort remarquable des agriculteurs familiaux dans le système de production agricole du Bénin, il ne serait pas superflu pour l'Etat de mettre sur pieds un « programme national de développement de l'agriculture familiale au Bénin » dont l'objectif principal serait de favoriser, de garantir et d'assurer le financement agricole, toutes actions qui lui permettraient de se transformer, de se moderniser, et d'être plus attractive aux yeux des jeunes, en vue de porter une croissance économique à double chiffre et durable au Bénin.
Conclusion du chapitre 3

Ce chapitre avait pour but d'analyser l'impact de l'accès au financement sur la productivité des exploitants agricoles béninois en s'appuyant sur les données de la campagne agricole 2016-2017 et en utilisant le modèle ESR. L'analyse est effectuée en deux volets. Dans le premier, sont analysés les déterminants directs de la productivité que sont l'engrais, le type de semence, la superficie cultivée, la mécanisation et la taille du ménage. Dans le deuxième, l'impact de l'accès au crédit sur la productivité est évalué afin de dégager le gain de productivité. Enfin le chapitre s'est également intéressé à l'examen de la robustesse du modèle. Sont identifiés comme déterminants significatifs de la productivité : la superficie cultivée, les semences, le coût de l'engrais, la mécanisation agricole et la taille du ménage.

Parmi ces variables, les semences améliorées et la mécanisation agricole font augmenter la productivité agricole, alors que la baisse du coût de l'engrais, l'augmentation de la superficie cultivée et de la taille des ménages la diminuent. S'agissant de l'impact de l'accès au crédit sur la productivité agricole, l'analyse effectuée a permis de se rendre compte que l'accès au crédit impacte positivement les bénéficiaires.

Il en résulte donc un gain de productivité de 15% au sens de Guirkinger et Boucher (2008) traduisant que la productivité agricole des exploitants non bénéficiaires augmenterait de 15% par rapport à leur niveau actuel de productivité si toutes les contraintes de crédit qu'ils rencontrent pouvaient s'estomper.

A l'instar du chapitre 2, les différents résultats produits conduisent à une suggestion de recommandations de politiques économiques. L'accès au financement ayant un impact positif sur la productivité agricole des bénéficiaires, les recommandations formulées au chapitre 2 et qui appellent à la formation des exploitations agricoles et surtout au regroupement des petits exploitants restent également valables dans ce chapitre. Les autres recommandations portent essentiellement sur la subvention des intrants (engrais, semences) et le redémarrage, avec plus d'efficacité et d'efficience, du programme de mécanisation agricole.
Conclusion générale

Dans cette thèse, nous avons défendu l'idée que l'accès au financement des exploitations familiales et des petites exploitations améliore leur productivité. Cette position nous a conduit à analyser les déterminants du financement agricole familial, et étudier son impact sur la productivité agricole des exploitants agricoles familiales, avant de suggérer quelques recommandations de politiques économiques dont la finalité est la réalisation d'une forte croissance agricole, économique et durable au Bénin. Pour y parvenir, trois (03) chapitres ont été proposés.

Le chapitre 1 s'est évertué à présenter l'état des lieux du financement agricole familial à travers des faits stylisés sur le financement public agricole, le financement agricole des banques classiques et le financement agricole des IMF. Les données utilisées couvrent, dans ce cas, la période 2003 à 2018. Mais certaines données sont parfois non disponibles.

Selon les données disponibles et la méthodologie adoptée, et par référence aux normes retenues à Maputo, l'agriculture est jugée d'être bien financée par le secteur public si le budget agricole représente au moins 10% du budget national, aussi bien en termes de prévision qu'en exécution. De plus, il faudrait que les dépenses d'investissement soient largement supérieures aux dépenses de fonctionnement, soit au moins 60% des dépenses agricoles et que les crédits agricoles publics soient consommés au moins à 98%.

Par ailleurs, s'agissant particulièrement des partenaires techniques et financiers, puisqu'ils contribuent au financement public agricole au Bénin, il est important que les engagements et décaissements de fonds au Bénin soient au moins égaux à leur moyenne dans la sous-région ou au niveau international. S'agissant de l'agriculture familiale, elle est bien financée par le secteur public, si l'agriculture, elle-même est bien financée par le secteur public. Cette hypothèse est motivée par l'idée que l'agriculture familiale est dominante et que le bien public profite à l'ensemble des producteurs sans exclusif.

Si les investissements publics agricoles sont bien financés, ils ne peuvent donc profiter qu'aux agriculteurs familiaux, exerçant dans leur grande majorité sur de petits espaces. En ce qui concerne le financement agricole privé, celui des banques classiques est élevé si la part moyenne de ce type de financement est supérieure à ce même indicateur pris au niveau régional ou international. L'agriculture familiale reçoit un bon financement des banques classiques si la
part moyenne du financement à court terme de ces banques est supérieure au même indicateur mesuré dans la sous-région.

Ces propos sont loin d'exprimer que la croissance de l'agriculture familiale dépend uniquement du financement de court terme. Quant aux IMF, leur financement agricole est important si la part du financement agricole dans leur financement est au moins égale à 10%; l'agriculture familiale est bien financée par les IMF sous cette même condition. Cette hypothèse se justifie par le fait qu'il est supposé que les IMF soient plus implantées en milieu rural que les banques classiques et que leur financement agricole soit essentiellement orienté vers l'agriculture familiale.

S'agissant du financement public agricole, l'analyse des données disponibles montre qu'entre 2003 et 2017, l'engagement de Maputo n'est pas en moyenne respecté pour la prévision du budget agricole, à moins de considérer le budget agricole total. A la réalisation, cet engagement est donc loin d'être honoré. Les taux de consommation budgétaire sont restés faibles. Par exemple, entre 2006 et 2017, le budget agricole total est en moyenne de 112,6 milliards FCFA alors que le budget agricole est en moyenne de 73,6 milliards FCFA; ces ressources sont importantes d'un point de vue absolu, mais avec des taux moyens d'exécution respectifs de 65% et 70%, des besoins de financement restent non satisfaits.

La faible consommation des crédits budgétaires va de pair avec une insuffisance des infrastructures rurales ou un faible accès des populations à celles-ci, ce qui ne permet pas de confirmer que l'agriculture reçoit un bon financement public, encore moins l'agriculture familiale. Comme preuve, il est établi qu'en supposant que 10% des dépenses agricoles sont affectés aux exploitations familiales et que celles-ci constituent 95% de la population rurale, chaque exploitation familiale aurait reçu en moyenne 25.566 FCFA entre 2012 et 2018. Avec 20% des dépenses publiques agricoles ce montant passerait à 51.131 FCFA, une somme qui n'est pas statistiquement supérieure à 50.000 FCFA. Ces résultats sont relativement très faibles eu égard aux besoins de financement des exploitations familiales à travers le monde, et si de réels engagements sont pris pour le développement agricole au Bénin. Des efforts de la part des gouvernants sont nécessaires pour amener un grand nombre d'agriculteurs béninois, notamment les petits exploitants, à bénéficier non seulement des infrastructures rurales mais également d'importants financements pour améliorer la productivité agricole qui n'est pas toujours la meilleure dans la sous-région ouest-africaine.
En effet, dans les pays ouest-africains, malgré les nombreuses ressources consenties par l'Etat dans le secteur agricole, des experts pensent que ce dernier n'est même pas intervenu encore dans l'agriculture (Grain de Sel, 2016). Ainsi, en plus des efforts fournis à travers l'orientation politique, l'encadrement technique et le financement des investissements, il est demandé à l'Etat de mener une politique monétaire indépendante et favorable au financement privé agricole, comme c'est le cas au Nigéria (Grain de Sel, 2016). Hélas, une telle politique monétaire n'est pas évidente au Bénin qui partage une politique monétaire commune avec d'autres pays. Cette situation réduit les marges de manœuvres des banques classiques qui sont d'ailleurs réticentes au financement agricole.

Ainsi, en consacrant une faible part (au plus 3%) de leurs ressources au financement agricole privé, elles limitent le financement de l'agriculture familiale et des petits exploitants. Ainsi en considérant que tout le financement agricole du secteur bancaire classique se dirige vers les exploitations familiales, chacune d'elle aurait bénéficié en moyenne de 6.352 FCFA sur la période 2012 et 2018. Ce chiffre est un indicateur très caractéristique de l'indifférence manifeste des banques classiques vis-à-vis de l'agriculture.

Face à la frilosité des banques classiques vis-à-vis du financement agricole et à la faiblesse du financement agricole public, les IMF apportent des solutions ; mais leur portefeuille ne vise que les activités commerciales. Sur un échantillon de 36 IMF agréées au Bénin, l'agriculture n'occupe que 7% dans leur portefeuille de crédit. Ce qui est relativement très faible, en considérant le financement mis en place par ces IMF en cinq (05) ans et la population des agriculteurs. Le financement agricole familial des IMF reste aussi faible compte tenu du nombre des agriculteurs familiaux et notamment des petits agriculteurs.

En effet, pour le PNUD (2015) les petits agriculteurs familiaux sont au nombre de 550.000 ; en considérant donc 7% de l'ensemble du crédit octroyé par les IMF entre 2012 et 2016 qui est environ de 120 milliards FCFA (8,4 milliards FCFA), chaque petite exploitation bénéficierait alors de 15.000 CFA, ceteris paribus. Un tel montant est faible au regard des nombreuses tâches que requiert l'agriculture.

Le chapitre 2 avait comme objectifs de rechercher les déterminants de l'accès au financement des agriculteurs familiaux du Bénin, notamment des petits exploitants agricoles, en s'appuyant sur un échantillon d'exploitants agricoles tiré de la base de données intitulée « conditions optimales de production du coton et du maïs ». Cette base est obtenue après une enquête organisée au cours de la campagne agricole 2016-2017 par la coordination du
Programme d'Appui aux Politiques Agricoles (PAPA) du Ministère de l'Agriculture, de l'Elevage et de la Pêche.

Le modèle de McFadden (1974a) a servi de base d'analyse pour identifier les déterminants du financement agricole. Il s'agit principalement du modèle Logit. Néanmoins, le modèle Probit a été également estimé pour vérifier la sensibilité des résultats. Sur le plan empirique, ces modèles sont considérés comme des approximations du modèle de dette utilisé par Moss et al. (1990). Ils sont de la lignée des modèles empiriques utilisés dans les travaux de recherche sur l'analyse des déterminants du financement agricole en Afrique comme ceux de Sebatta et al. (2014) sur l'accès des petits agriculteurs au crédit en Zambie et les travaux d'Elias et al. (2015) sur l'accès au crédit agricole des petits agriculteurs marginaux en Inde.

Au vu des différentes estimations, les résultats obtenus par les deux modèles sont à peu près les mêmes. Ces résultats prouvent que pour accéder au crédit agricole, les agriculteurs doivent s'organiser (être membres des OPA) et épargner ; l'instruction et l'alphabétisation sont aussi des facteurs fondamentaux d'accès au financement. Les résultats valent également pour les petits exploitants qui cultivent moins d'un (01) hectare. La mécanisation de la production ne conduit pas forcément au financement agricole ; la production du coton et pour le marché permet aux agriculteurs d'obtenir du crédit mieux que ceux qui produisent et auto-consomment principalement des vivriers ; la qualité des voies d'accès en milieu rural, en réduisant les coûts de transaction, favorise également l'accès au crédit agricole. Les variables sociodémographiques comme l'âge, le sexe, la taille moyenne du ménage et le nombre moyen des membres du ménage n'ont pas d'effet sur l'accès au crédit agricole.

Le chapitre 3, à l'aide du modèle ESR, s'est intéressé à l'analyse de l'impact de l'accès au financement sur la productivité agricole. Ce modèle est une adaptation des modèles ESR utilisés par Maddala (1983), Lokshin et Sajaia (2004). L'estimation du modèle montre que les déterminants directs et significatifs de la productivité sont la superficie cultivée, les semences, le coût de l'engrais, la mécanisation agricole et la taille du ménage. Les semences améliorées et la mécanisation agricole permettent d'augmenter la productivité agricole, alors que la baisse du coût de l'engrais, l'augmentation de la superficie cultivée et de la taille des ménages la diminuent.

S'agissant de l'impact de l'accès au crédit sur la productivité agricole pour l'ensemble des exploitants, les résultats trouvés prouvent que l'accès au crédit impacte positivement la productivité des bénéficiaires, avec un gain de productivité de 15%. Chez les petits exploitants,
le gain de productivité est de 13%, un résultat très sensible, puisqu'il est de 14% dans les moyennes exploitations et de 19% dans les grandes exploitations. Ce résultat révèle que les petits exploitants ont effectivement un grand potentiel pour améliorer leur productivité, comme le souligne la littérature.

Pour l'ensemble des producteurs, le gain de 15% signifie que la productivité agricole des non bénéficiaires augmenterait de 15% par rapport à leur niveau actuel s'ils n'ont plus de contraintes de crédit. Enfin, l'analyse de la sensibilité ou robustesse du modèle montre qu'il est relativement insensible à l'introduction d'autres variables comme l'âge, l'âge au carré, le genre, l'instruction et l'alphabétisation.

Les analyses effectuées conduisent à une suggestion de recommandations de politiques économiques qui permettraient aux exploitants agricoles d'accroître non seulement leur accès au financement, mais aussi leur productivité.

Les IMF et les institutions de financement, de concert avec l'Etat, devraient mettre en place une politique publique de mobilisation de l'épargne locale. Les actions à mener seraient de nature à favoriser l'éducation financière des exploitants en insistant sur la culture de l'épargne. Il faudrait également rendre inciter à l'implantation de plusieurs IMF de financement agricole en zone rurale et plus précisément dans les zones de production agricole. Il s'agirait par exemple, pour l'Etat, de construire des infrastructures rurales, notamment des pistes rurales de qualité qui favorisent la production agricole. Cette mesure réduirait les coûts de transaction aussi bien pour les institutions de financement que pour les producteurs tout en améliorant la productivité de ceux-ci. Ainsi, dans le cadre du programme de développement des infrastructures routières en cours dans le pays, tout en privilégiant le développement des cultures, des chaînes de valeur et des filières, il serait intéressant d'élaborer un package minimum de programme d'infrastructures de base dans la plupart des zones de production agricoles au Bénin.

Les IMF et les institutions de financement, les structures d'encadrement de l'Etat et indépendantes et les institutions de développement agricole devraient mettre en place un mécanisme qui décourage le comportement de cavalier seul, surtout des petits exploitants et qui encourage le regroupement des producteurs qui ne soient pas forcément de la même filière ; ce mécanisme devrait assurer la formation continue des membres des groupes en éducation financière et sur les techniques et risques agricoles, en même temps qu'il devrait garantir la pérennité des associations formées.
Ainsi, les structures d'encadrement en éducation financière devraient montrer aux groupes des producteurs qu'elles sont les intermédiaires crédibles par lesquelles passe l'accès au financement agricole, toutes choses qui rassureraient les institutions de financement agricole. Si les groupes de petits producteurs accèdent au crédit, ils seraient productifs et pourraient se transformer et se moderniser. Ils pourraient se consacrer également à de multiples fonctions dans biens de domaines comme l'emploi, l'environnement, l'assurance agricole, le commerce international, l'industrie etc., en fonction des défis et changements nationaux et internationaux, tout en assurant la sécurité alimentaire et l'autosuffisance alimentaire.

Au sujet de la sécurité et de l'autosuffisance alimentaire, il pourrait être alors possible de spécialiser certaines OPA dans des productions vivrières, sans qu'il ait des risques de défaillances de certains de leurs membres vis-à-vis des IMF et des institutions de financement, tout en régulant correctement le marché face à la spéculation.

Aussi, pour une agriculture durable, serait-il important que l'Etat les IMF et les institutions de développement agricole travaillent à relever le taux de scolarisation et d'alphabétisation en milieu rural, en vue de permettre aux enfants des exploitants d'aujourd'hui qui embrasseront la carrière agricole, d'avoir des capacités pour comprendre et adopter les technologies d'accroissement des rendements. Cette mesure serait importante puisque l'utilisation des semences améliorées a effet positif sur la productivité agricole des exploitants au Bénin.

En effet, l'augmentation des superficies emblavées et celle de la taille des ménages affectent négativement la productivité agricole ; ce n'est donc pas la quantité des facteurs de production qu'il faudrait prioriser mais plutôt leur qualité (Piette, 2006) d'où les questions d'éducation et de formation restent incontournables dans le développement de l'agriculture familiale au Bénin.

Malgré l'importance des programmes de mécanisation agricoles, il est nécessaire qu'ils soient mieux adaptés, plus progressifs et plus performants pour avoir l'adhésion de toutes les parties prenantes au développement agricole.

Vu l'importance, l'effort et la contribution remarquables des agriculteurs familiaux dans le système de production agricole du Bénin, il ne serait pas superflu pour l'Etat de mettre sur pieds un « programme national de développement de l'agriculture familiale au Bénin » dont l'objectif principal serait de favoriser, de garantir et d'assurer le financement agricole, toutes choses lui permettant de se transformer, de se moderniser, d'être plus attractive aux yeux de
jeunes gens et de jeunes femmes, et de porter une croissance économique à double chiffre et
durable au Bénin.

Enfin, au-delà de ces suggestions, sur le plan théorique, les sentiers qui nous paraissent
importants à explorer davantage pour de futures recherches dans l'analyse du financement
agricole sont : l'utilisation des modèles qui prennent en compte simultanément les équations
d'offre et de demande de financement, l'utilisation des modèles d'équilibre général qui
considèrent le programme d'optimisation de tous les acteurs intervenant dans le financement
agricole et/ou la prise en compte du financement dans les modèles de ménage agricole.
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