# Analyse des Déterminants de la Connaissance de l'Assurance Agricole par les Agriculteurs de la Commune de Dassa-Zoumé

M. Agossadou

Doctorant Morest AGOSSADOU, Laboratoire d'Analyse et de Recherches sur les Dynamiques Économiques et Sociales (LARDES), Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE), Université de Parakou (UP), Parakou, République du Bénin

J. Yabi

LARDES/DESR/FA/UP, Parakou, République du Bénin

Doi:10.19044/esj.2023.v19n31p11

Submitted: 16 August 2023

Accepted: 09 November 2023

Published: 30 November 2023

Copyright 2023 Author(s)

Under Creative Commons CC-BY 4.0

OPEN ACCESS

## Cite As:

Agossadou M. & Yabi J. (2023). *Analyse des Déterminants de la Connaissance de l'Assurance Agricole par les Agriculteurs de la Commune de Dassa-Zoumé.* European Scientific Journal, ESJ, 19 (31), 11. https://doi.org/10.19044/esj.2023.v19n31p11

## Résumé

La connaissance de l'assurance agricole par le plus grand nombre d'agriculteurs, en particulier dans les zones vulnérables aux changements climatiques, reste un défi majeur pour les pouvoirs publics car cela reste la première étape menant vers l'adoption de cet instrument de gestion des risques agricoles. L'objectif de l'étude était d'analyser les connaissances que les agriculteurs de la commune de Dassa-Zoumé ont de l'assurance agricole. Les données ont été collectées au moyen d'un questionnaire structuré auprès de 318 ménages répartis dans dix (10) arrondissements et choisis de manière aléatoire. Un modèle de régression linéaire multiple a été estimé à l'aide du logiciel R afin d'identifier les déterminants de la connaissance. Les résultats obtenus ont montré que la plupart des enquêtés (70,76%) ont une faible connaissance de l'assurance (score < 30). Seulement 30% en ont une connaissance allant de moyenne (score entre 30 et 50) et bonne (score > 50). Parmi ces 30% d'enquêtés, environ 25% sont font la production agricole à des fins commerciales. Ces derniers ont donc une meilleure connaissance de l'assurance agricole que leurs homologues produisant pour la subsistance. La majorité des ménages enquêtés connaissent l'assurance agricole comme outil
d'aide à la gestion des risques agricoles. L'étude a révélé que le niveau de connaissance est significativement influencé par la souscription antérieure à une assurance agricole, la taille du ménage (P<0,001) et le type d'agriculteur (P<0,005). Ces résultats soulignent que la sensibilisation et la formation ciblées sont des stratégies importantes pour améliorer les connaissances des agriculteurs en matière d'assurance agricole et espérer son adoption.

**Mots-clés:** Connaissance, assurance agricole, risque agricole, genre, Bénin.

# Gender-Sensitive Analysis of Farmers' Knowledge of Agricultural Insurance in Area Vulnerable to Climate Change

**M. Agossadou**

Doctorant Morest AGOSSADOU, Laboratoire d'Analyse et de Recherches sur les Dynamiques Économiques et Sociales (LARDES), Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE), Université de Parakou (UP), Parakou, République du Bénin

**J. Yabi**

LARDES/DESR/FA/UP, Parakou, République du Bénin

## Abstract

Raising awareness of agricultural insurance among as many farmers as possible, particularly in areas vulnerable to climate change, remains a major challenge for the public authorities, as it is the first step towards the adoption of this agricultural risk management instrument. The aim of the study was to analyse farmers' knowledge of agricultural insurance in the commune of Dassa-Zoumé. Data were collected using a structured questionnaire from 318 randomly selected households in ten (10) districts. A multiple linear regression model was estimated using R software to identify the determinants of knowledge. The results showed that most respondents (70.76%) had little knowledge of insurance (score < 30). Only 30% had average knowledge (score between 30 and 50) and good knowledge (score > 50). Of these 30% of respondents, around 25% are involved in agricultural production for commercial purposes. They therefore have a better knowledge of agricultural insurance than their counterparts producing for subsistence. The majority of households surveyed were aware of agricultural insurance as a tool to help manage agricultural risks. The study revealed that the level of knowledge was significantly influenced by previous subscription to agricultural insurance, household size (P<0.001) and type of farmer (P<0.005). These results
underline that targeted awareness raising and training are important strategies
to improve farmers' knowledge of agricultural insurance and hope for its
adoption.

**Keywords:** Knowledge, agricultural insurance, agricultural risk, gender, Benin

**Introduction**

L'agriculture est traditionnellement considérée comme l'une des
activités de production les plus vulnérables aux aléas naturels tels que les
variations importantes de la pluviométrie, les invasions d'insectes ravageurs,
les maladies, etc. Cette exposition aux risques naturels peut entraîner une
diminution de la qualité et de la quantité de la production, ce qui a pour
conséquence majeure une réduction du revenu des agriculteurs et l'insécurité
alimentaire. Dans certains cas, cette situation peut rendre difficile le
remboursement des crédits agricoles ou même conduire à l'abandon de
l'activité agricole (Ndao, 2009). Dans ce contexte, l'assurance agricole se
présente comme une solution prometteuse pour aider les agriculteurs à faire
face aux aléas climatiques et à atténuer les pertes économiques. Elle est un
outil essentiel pour protéger les agriculteurs des risques climatiques dans les
pays en développement (Clarke et Mahul, 2015). Cependant, la connaissance
et l'adoption de l'assurance agricole restent limitées, notamment dans les pays
en développement. De plus, cette connaissance de l'assurance agricole
varierait en fonction du genre. Selon plusieurs études, les agricultrices sont
souvent confrontées à des obstacles spécifiques qui limitent leur accès à
l'information et leur participation à l'assurance agricole (Kumar et al., 2020).

Au Bénin, l'agriculture joue un rôle vital dans l'économie et la sécurité alimentaire. Cependant, les agriculteurs sont confrontés à des risques climatiques tels que les sécheresses, les inondations et les variations imprévisibles des précipitations qui menacent leurs récoltes et leurs revenus (Agossou, 2012). L'assurance agricole pourrait offrir une protection financière et une stabilité à cette catégorie d'acteurs. Pour que l'assurance agricole soit efficace, il est essentiel que les agriculteurs aient une compréhension adéquate de ce concept, des avantages et exigences y afférents.

La présente étude vise à examiner de manière approfondie les
différents facteurs déterminants la connaissance de l'assurance agricole en
zone fortement vulnérable aux changements climatiques (commune de Dassa-
Zoumé). Ceci offrira le mérite de mieux comprendre les axes de renforcement
des connaissances des agriculteurs. En identifiant les lacunes existantes et en
proposant des stratégies adaptées, il sera possible de promouvoir une meilleure
gestion des risques climatiques et de garantir la durabilité de l'agriculture dans
cette commune.
# Matériels et méthodes

## Zone d'étude

L'étude a été réalisée dans la commune de Dassa-Zoumé située dans le département des Collines (figure 1), entre 7° 27' et 8° 46' de latitude Nord et entre 1° 39' et 2° 44' de longitude Est. Cette commune est limitée au nord par la Commune de Bassila au Sud par les Communes de Djidja, Covè et Zagnanado, à l'Est par les Communes de Savè et Ouèssè, et à l'Ouest par les Communes de Bantè et Savalou. Elle bénéficie d'un climat de transition entre le climat guinéen et le climat soudanien (Afouda, 1990), avec un régime pluviométrique intermédiaire entre la distribution bimodale du Sud et celle unimodale du Nord. La commune est caractérisée par des sols ferrugineux en général, alors que des sols hydromorphes se rencontraient dans les bas-fonds et les dépressions. La végétation naturelle est composée de forêts denses sèches, de forêts claires et de savanes boisées. La population de Dassa-Zoumé est, en 2002, estimée à 94 000 habitants (INSAE, 2003). Cet effectif est passé à 112 122 habitants en 2013 avec 51,51 % de femmes (INSAE, 2016). L'Agriculture est la principale activité économique dans le milieu d'étude et pratiquée par 13 692 ménages agricoles (INStaD, 2021) représentant 58 % du nombre total de ménages dans la commune. Les chefs des ménages agricoles sont en majorité des hommes (81%). La commune de Dassa-Zoumé appartient à la zone agroécologique 5 (zone cotonnière du centre) et au pôle de développement agricole 4 (pôle 4), une zone de diversification coton-vivrier-anacardier. Elle se retrouve parmi les communes les plus vulnérables aux changements climatiques au Bénin (PAS-PNA, 2019).

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>**Figure 1.** Carte de la zone d'étude
Source : travaux d'enquête de terrain, 2023</figcaption></figure>
## Echantillonnage et base de données

Le choix des ménages enquêtés a été fait de manière raisonnée suivant le critère "être exploitant agricole". Pour déterminer la taille de l'échantillon, la formule de Schwarz (1995) a été utilisée. Ainsi, si n désigne la taille de l'échantillon, on a :

$$n = (z\alpha)2xpq/i2$$

Où z est l'écart réduit correspondant à un risque α de 5%,

p la proportion des ménages agricoles (13 692) par rapport au nombre de ménages dans la commune (23438) (INStaD, 2021), soit p = 58 %, i la précision désirée égale à 5,42 %, et q = 1-p (ici, q=42 %).

Au total, 318 ménages répartis dans dix (10) arrondissements (Tableau 1) ont été enquêtés de manière aléatoire au moyen d'un questionnaire structuré. La répartition des 318 ménages par arrondissement a été faite suivant une règle de proportionnalité. Les enquêtes se sont déroulées dans les grands villages producteurs (deux à trois villages retenus) par arrondissement. Les données collectées concernaient les caractéristiques démographiques, socioéconomiques des exploitations et leurs connaissances de l'assurance agricole (Tableau 2). La connaissance de l'assurance a été mesurée à l'aide d'une liste de 20 items (indicateurs) en rapport avec l'assurance agricole. Les réponses aux items reçoivent un score de un (1) pour une réponse correcte et zéro (0) pour une mauvaise réponse.

<table><caption>**Tableau 1.** Répartition des exploitants agricoles enquêtés par arrondissement</caption><thead><tr><td>Arrondissements</td><td>Effectifs ménages agricoles (RGPH, 2013)</td><td>Echantillon ménages agricoles</td><td>Villages enquêtés</td></tr></thead><tbody><tr><td>Akoffodjoulè</td><td>1 056</td><td>36 (3 %)</td><td>ATINKPAYE et BANIGBE</td></tr><tr><td>Dassa I</td><td>117</td><td>3 (3 %)</td><td>AGBEGBE et LATIN</td></tr><tr><td>Dassa II</td><td>916</td><td>33 (4 %)</td><td>IDAHO, ISSALOU et MAHOU</td></tr><tr><td>Gbaffo</td><td>455</td><td>15 (3 %)</td><td>AWAVA, GBAFFO et GNONKPINGNON</td></tr><tr><td>Kèrè</td><td>1 323</td><td>45 (3 %)</td><td>IGOHO, KERE et OKEMERE</td></tr><tr><td>Kpingni</td><td>972</td><td>31 (3 %)</td><td>FITA et VEDJI</td></tr><tr><td>Lema</td><td>635</td><td>24 (4 %)</td><td>AGBAGOULE et LEMA</td></tr><tr><td>Paouingnan</td><td>3 570</td><td>66 (2 %)</td><td>GBOWELE, GOUNSOE et AGBOGBOME</td></tr><tr><td>Soclogbo</td><td>1 540</td><td>42 (3 %)</td><td>AGAO, MINIFFI et DJIGBE</td></tr><tr><td>Tré</td><td>684</td><td>23 (3 %)</td><td>GANKPETIN, KPEKPEDE et LAGUEMA-TRE</td></tr><tr><td>Total</td><td>11 268</td><td>318</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Résultats d'enquête de terrain, 2023

## Méthode d'analyse des données

La statistique descriptive a permis de résumer les caractéristiques démographiques et socioéconomiques des exploitants agricoles. Le niveau de connaissance de l'assurance agricole par exploitant agricole a été calculé en faisant le rapport de la somme des scores des réponses correctes au nombre
total d'indicateurs administré soit 09 indicateurs. Le seuil retenu dans la littérature pour l'appréciation varie entre 30 % et 50 % (Jamanal et al., 2019; Mohapatra et al., 2016; Fadhliani et al., 2019). Le seuil minimum de 30 % a été utilisé dans le cadre de cette étude. Le niveau de connaissance est globalement élevé si plus de 50 % des réponses sont correctes. Le niveau est moyen pour un score compris entre 30 % et 50 % de bonnes réponses et faible pour un taux de bonnes réponses inférieur à 30 %. Afin d'apprécier la connaissance de l'assurance selon le genre, le niveau de connaissance a été comparé entre sexes et types d'agriculteur (commercial ou de subsistance) au moyen du test de chi-deux dans R.4.1.0 (R Core Team, 2020). Par ailleurs, un modèle linéaire multiple dans R a été estimé afin d'identifier les déterminants de la connaissance. Le modèle estimé est donné par l'équation suivante :

$$Y_i = \alpha + \sum_{i=1}^{n} \beta_i X_i + \varepsilon_i$$

Ou $Y_i$ (variable réponse) est le niveau de connaissance, $\varepsilon_i$ l'erreur aléatoire, $X_i$ représente ici la matrice des variables explicatives (caractéristiques démographiques et socioéconomiques) présentées dans le Tableau 2, $\alpha$ le terme constant, $\beta_i$ le coefficient indiquant le sens de l'effet de chaque variable explicative. Dans la modélisation, les ethnies minoritaires (Peuhl, Ifè et Lokpa) ont été ignorées vue leur quasi-absence dans la population échantillonnée. Avant l'estimation du modèle, les conditions de multi colinéarité, de normalité et d'homogénéité des résidus ont été vérifiées dans R. La multi colinéarité a été vérifiée au moyen de l'inflation de la variance (VIF) afin de maintenir les variables indépendantes dans le modèle. L'homogénéité des résidus a été vérifiée avec le test de Breush-Pagan et la normalité avec le test de Shapiro-Wilk dans R.

<table><caption>**Tableau 2.** Résumé des variables explicatives, leur nature et effets attendus</caption><thead><tr><th>Variables explicatives</th><th>Modalités</th><th>Nature</th><th>Effet attendu</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sexe</td><td>0=Femme<br>1=Homme</td><td>Dichotomique</td><td>Non différence<br>entre sexe</td></tr><tr><td>Education formelle</td><td>0=Non<br>1=Oui</td><td>Dichotomique</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Niveau d'instruction</td><td>0=Non instruit<br>1=Primaire<br>2=Secondaire<br>3=Universitaire</td><td>Qualitative ordinale</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Age</td><td></td><td>Quantitative<br>continue</td><td>Négatif (-)</td></tr><tr><td rowspan="2">Type d'agriculteur</td><td>1=Commercial</td><td rowspan="2">Qualitative nominale</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>2=Subsistance</td><td>Négatif (-)</td></tr><tr><td rowspan="2">Ethnie</td><td>Idatcha</td><td rowspan="2">Qualitative nominale</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Mahi</td><td>Positif (+)</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th>Fon</th><th></th><th>Négatif (-)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Taille du ménage</td><td></td><td>Quantitative continue</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Actifs agricole</td><td></td><td>Discrète</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Situation matrimoniale</td><td>1=Marié (e)<br>0=Célibataire</td><td>Dichotomique</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Appartenance à un GSF</td><td>1=Appartient<br>0=N'appartient pas</td><td>Dichotomique</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Appartenance à une OPA</td><td>1=Appartient<br>0=N'appartient pas</td><td>Dichotomique</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Revenu de l'exploitation</td><td></td><td>Quantitative continue</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Superficie emblavée</td><td></td><td>Quantitative continue</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Échange entre producteurs</td><td>1=Echange<br>0=N'échange pas</td><td>Dichotomique</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Expérience agricole</td><td></td><td>Discrète</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Utilisation du média</td><td>1=Utilise<br>0=N'utilise pas</td><td>Dichotomique</td><td>Positif (+)</td></tr><tr><td>Accès aux RC</td><td>1=Participe<br>0=Ne participe pas</td><td>Dichotomique</td><td>Positif (+)</td></tr></tbody></table>

Note : GSF=Groupement de Solidarité financière, OPA=Organisation Professionnelle

Agricole, RC= Renforcement des capacités

Source : Résultats d'enquête de terrain, 2023
# Résultats

## Caractéristiques sociodémographiques et économiques des enquêtés

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 2.** Répartition des enquêtés par sexe (a), type d'agriculteur (b), ethnie (c), type d'éducation (d), niveau d'éducation (e), et situation matrimoniale (f).
Source : Résultats d'enquête de terrain, 2023</figcaption></figure>

Parmi les 318 ménages enquêtés, 40 % sont des femmes contre 60 % des hommes (Figure 2.a). Cela évoque une prédominance des hommes dans les activités agricoles. La quasi-totalité des enquêtés, soit 93,71 %, s'investissent dans l'agriculture pour des fins commerciales, tandis que 6,29 % visent plutôt un objectif de subsistance (Figure 2.b). Les ethnies majoritaires sont les Idatcha (49,06 %) et les Mahi (35,20 %).

En ce qui concerne l'éducation, 53 % des chefs de ménage ont reçu une éducation formelle et 46,54 % alphabétisés (Figure 2.d). Très peu de chefs de ménage (3,14 %) ont un niveau universitaire, tandis que 15,72 % et 22,33 %
ont respectivement un niveau secondaire et primaire (Figure 2.e). La majorité,
soit 58,81 %, est illettrée.

Concernant l'état matrimonial, 63 % des enquêtés sont mariées monogames, suivies des mariés polygames (29 %) (Figure 2.f). Les célibataires, veufs/veuves et divorcés sont minoritaires (7 %).

Les ménages enquêtés ont en moyenne 22 ans d'expérience dans l'agriculture et comptent en moyenne 7 membres, dont 3 sont des actifs agricoles. Les chefs de ménage enquêtés ont en moyenne 43 ans.

Analyse des connaissances de l'assurance agricole

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 3.** Distribution de fréquence des enquêtés selon les indicateurs de mesure de leur connaissance de l'assurance agricole.</figcaption></figure>

Source : Résultats d'enquête de terrain, 2023

I1=Avoir entendu parler une fois d'une expérience d'assurance agricole, I2= Avoir entendu parler une fois de l'Assurance Mutuelle Agricole du Bénin (AMAB), I3=Avoir entendu parler une fois de l'assurance agricole indicielle, I4=Objectif de l'assurance agricole, I5= Assurance agricole comme outil d'aide à la gestion des risques, I6=Durée de l'assurance agricole, I7= Prime à verser à l'assureur, I8= Indemnisation versée par l'assureur, I9=Assurance agricole comme moyen d'accès au crédit agricole

Les résultats montrent que la majorité des ménages enquêtés (39,71 %) perçoit plus l'assurance agricole comme un outil d'aide à la gestion des risques (item I5). La majorité (31,51%) avait aussi une bonne connaissance de l'objectif de l'assurance agricole. Pour ce qui concerne la durée de l'assurance, seulement 15,50 % en avaient une bonne connaissance. Une minorité (1,21 à 4,86 %) avait connaissance des autres aspects de l'assurance agricole (Figure 3).
Considérant le genre, les résultats ont montré que le niveau de connaissance de l'assurance agricole n'est pas corrélaté au sexe (Figure 4.a). En revanche, il existe une corrélation significative entre les variables "types d'agriculteurs" et "niveau de connaissance" (Figure 4.b). Les résultats obtenus ont montré que la plupart des enquêtés (70,76%) ont une faible connaissance de l'assurance (score < 30). Seulement 30% en ont une connaissance allant de moyenne (score entre 30 et 50) et bonne (score > 50). Parmi ces 30% d'enquêtés, environ 25% sont font la production agricole à des fins commerciales. Ces derniers ont donc une meilleure connaissance de l'assurance agricole que leurs homologues produisant pour la subsistance.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 4.** Distribution de fréquence des enquêtés selon les indicateurs de mesure de leur connaissance de l'assurance agricole.</figcaption></figure>

Source : Résultats d'enquête de terrain, 2023

## Analyse des déterminants de la connaissance de l'assurance agricole

Le modèle estimé est globalement significatif au seuil de 1% (F=4,46 ; DF=15 ; P<0,001). Toutes les variables indépendantes contribuent à 19 % (R²=19 %) à la prédiction du niveau de connaissance de l'assurance agricole (Tableau 3). Au seuil de 1%, le niveau de connaissance est significativement influencé par une expérience antérieure de souscription à une assurance agricole et par la taille du ménage. Autrement dit, les ménages qui ont une fois souscrit à une assurance agricole ont une meilleure connaissance de l'assurance agricole que ceux qui n'y ont jamais souscrit. Aussi, l'effet positif de la taille sur le niveau de connaissance révèle que les ménages dont l'effectif est élevé ont une meilleure connaissance de l'assurance agricole. La dernière variable d'influence du niveau de connaissance est le type d'agriculteur. En effet, les agriculteurs qui produisent beaucoup plus pour des fins commerciales ont une meilleure connaissance de l'assurance que ceux dont la production est destinée à la subsistance.
<table><caption>**Tableau 3.** Déterminants de la connaissance de l'assurance agricole</caption><thead><tr><th></th><th>Coefficient</th><th>Erreur type</th><th>t</th><th>Probabilité</th></tr></thead><tbody><tr><td>(Intercept)</td><td>11,99</td><td>5,70</td><td>2,10</td><td>0,04*</td></tr><tr><td>Age</td><td>-0,05</td><td>0,12</td><td>-0,45</td><td>0,66</td></tr><tr><td>Sexe</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Homme</td><td>-0,60</td><td>2,23</td><td>-0,27</td><td>0,79</td></tr><tr><td>Femme</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Type d'agriculteur</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Commercial</td><td>9,45</td><td>4,23</td><td>2,24</td><td><strong>0,03*</strong></td></tr><tr><td>Subsistance</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ethnie</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Idatcha</td><td>2,96</td><td>2,23</td><td>1,33</td><td>0,19</td></tr><tr><td>Mahi</td><td>6,16</td><td>3,06</td><td>2,01</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Fon</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Education formelle</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>3,04</td><td>2,21</td><td>1,38</td><td>0,17</td></tr><tr><td>Non</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Alphabétisation</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>-7,59</td><td>4,04</td><td>-1,88</td><td>0,06</td></tr><tr><td>Non</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Appartenance à un GSF</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>-4,40</td><td>2,28</td><td>-1,93</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Non</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Appartenance à une OPA</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>0,42</td><td>2,67</td><td>0,16</td><td>0,87</td></tr><tr><td>Non</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Accès aux SRC</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>6,07</td><td>6,32</td><td>0,96</td><td>0,34</td></tr><tr><td>Non</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Souscription à une assurance</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>26,00</td><td>4,45</td><td>5,84</td><td><strong>0,00***</strong></td></tr><tr><td>Non</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Autres variables</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Superficie emblavée</td><td>-0,04</td><td>0,25</td><td>-0,15</td><td>0,88</td></tr><tr><td>Revenu agricole</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>-1,66</td><td>0,10</td></tr><tr><td>Expérience agricole</td><td>0,01</td><td>0,12</td><td>0,06</td><td>0,75</td></tr><tr><td>Taille du ménage</td><td>1,07</td><td>0,31</td><td>3,40</td><td><strong>0,00***</strong></td></tr><tr><td>Actifs agricoles</td><td>1,72</td><td>0,65</td><td>-2,63</td><td>0,21</td></tr></tbody></table>

Note : GSF=Groupement de Solidarité financière, OPA=Organisation Professionnelle Agricole, RC=Renforcement de capacité. F=Statistique du test de significativité du modèle, R²=Coefficient de détermination, P=probabilité, E=Érreur du modèle. Les modalités en italique sont les références pour la comparaison. t=statistique de Student. Les valeurs de probabilité en gras indiquent que la variable a un effet significatif au seul de 1% et 5%. * p<0,05%, **p<0,01%, ***p<0,001*.

Source : Résultats d'enquête de terrain, 2022

## Discussion

Parmi les 318 ménages enquêtés, 40 % sont des femmes contre 60 % des hommes (Figure 2.a) ; ce qui révèle une prédominance des hommes dans les activités agricoles. Ce résultat est en cohérence avec celui de Quisumbing et Meinzen-Dick (2018) qui ont examiné les inégalités de genre dans l'agriculture et ont souligné les différences d'accès aux ressources et aux opportunités économiques entre les hommes et les femmes. Leurs travaux ont mis en évidence les obstacles auxquels les femmes peuvent être confrontées en termes d'accès à la terre, au crédit et aux informations, ce qui peut limiter leur participation aux activités agricoles.
L'analyse descriptive a mis en évidence le fait que la majorité des ménages enquêtés connaisse l'assurance agricole comme outil d'aide à la gestion des risques (I5). Cette perception positive de l'assurance agricole peut être attribuée à une meilleure compréhension de ses avantages potentiels en termes de protection contre les aléas climatiques et les pertes agricoles. Une proportion non moins importante des enquêtés a également une bonne connaissance de l'objectif de l'assurance agricole. Les autres aspects de l'assurance (assurance indicielle, prime, indemnité, durée de l'assurance, ...) sont moins connus par les enquêtés. Ces différents résultats soulèvent des préoccupations quant au niveau de sensibilisation et de compréhension des agriculteurs à l'égard de ce mécanisme de protection. Il est donc crucial de mettre en place des incitations appropriées et des mécanismes de soutien afin d'encourager les agriculteurs à souscrire à l'assurance agricole et à tirer parti (Barnet, 1990).

L'analyse économétrique, quant à elle, a révélé que le niveau de connaissance de l'assurance agricole n'est pas corrélu au sexe. Ce résultat rejoint ceux de Mensah et al. (2018) qui ont montré que le niveau de connaissance de l'assurance agricole ne variait pas selon le sexe. En revanche, il a été établi une corrélation significative entre types d'agriculteurs et niveau de connaissance. Les ménages produisant à des fins commerciales ont une meilleure connaissance que ceux dont l'objectif principale est la subsistance. Cela peut s'expliquer par leur engagement dans des activités agricoles plus intensives, leur accès à des informations et des ressources agricoles ainsi que leur motivation économique à maximiser leurs rendements et leurs revenus. La connaissance accumulée de ces agriculteurs peut leur permettre de mettre en œuvre des pratiques agricoles plus efficaces et innovantes, ce qui peut, à son tour, influencer leur réussite économique et leur résilience face aux aléas agricoles (Loevinsohn et al., 2017 ; Kassie et al., 2020).

Il est ressorti par ailleurs que le niveau de connaissance est significativement influencé par la souscription (au moins une fois) à une assurance agricole et la taille du ménage (P<0,001). Autrement dit, les ménages qui ont une fois souscrit à une assurance agricole ont une meilleure connaissance de l'assurance que ceux n'y ayant jamais souscrite. En effet, lorsqu'un ménage a déjà souscrit à une assurance agricole, il est probable qu'il ait été exposé à des informations, des formations ou des échanges d'expériences qui ont favorisé une meilleure compréhension du sujet. Cette constatation est en cohérence avec les travaux de Anderson et al., (2016) qui ont également identifié un lien entre la souscription à une assurance agricole et la connaissance de cette assurance.

Aussi, la taille du ménage a un effet positif sur le niveau de connaissance. Cela démontre que les enquêtés appartenant à des ménages avec des effectifs élevés ont une meilleure connaissance de l'assurance agricole. En
effet, l'appartenance à une famille nombreuse offre généralement une plus grande diversité d'expériences et de connaissances (effet réseaux sociaux), ce qui pourrait faciliter l'accès à des informations diverses et variées sur l'agriculture en général, les changements climatiques et les stratégies d'adaptation et de résilience (Loevinsohn et al., 2017 ; Hijmans et al., 2020). La dernière variable d'influence du niveau de connaissance est le type d'agriculteur. En effet, les agriculteurs dont l'objectif premier de production est la commercialisation ont une meilleure connaissance de l'assurance que ceux dont la production est destinée à la subsistance. Ce résultat est conforme à ceux de Kassie et al., (2020). Ces auteurs ont montré que les agriculteurs engagés dans des activités agricoles commerciales étaient plus enclins à utiliser les services de vulgarisation et à acquérir une connaissance accrue des meilleures pratiques agricoles.

## Conclusion

La présente étude relative à l'analyse des connaissances des agriculteurs de l'assurance agricole en zone vulnérable aux changements climatiques a révélé que les enquêtés avaient dans l'ensemble, un faible niveau de connaissance des caractéristiques de l'assurance agricole. Les aspects de l'assurance les plus connus sont les objectifs et, dans une moindre mesure, la durée de l'assurance agricole. Le niveau de connaissance de l'assurance agricole n'est pas corrélaté au sexe. L'étude a également révélé que les facteurs tels que la souscription à une assurance, le type d'agriculteur et la taille du ménage influencent significativement les connaissances des agriculteurs.

Pour une gestion efficace des risques climatiques, il est impératif de promouvoir l'éducation et la sensibilisation sur l'assurance agricole au sein de la communauté agricole, en mettant en avant des approches différenciées selon le genre. Cette recherche offre ainsi une base solide pour orienter les politiques et les pratiques visant à renforcer la sécurité alimentaire et la durabilité des agriculteurs dans les zones vulnérables aux changements climatiques.

## Remerciements

Nous remercions sincèrement tous les agriculteurs et toutes les agricultrices qui se sont rendus disponibles pour répondre à nos questions, les agents de la Cellule Communale de l'Agence Territoriale de Développement Agricole de la Commune de Dassa-Zoumé et toutes les personnes qui ont contribué à la réussite de l'étude.

**Conflit d'intérêts** : Les auteurs n'ont signalé aucun conflit d'intérêts.

**Disponibilité des données** : Toutes les données sont incluses dans le contenu de l'article.
**Déclaration de financement** : Les auteurs n'ont obtenu aucun financement pour cette recherche.

**Études humaines** : Cette étude a été approuvée par le Laboratoire d'Analyse et de Recherches sur les Dynamiques Économiques et Sociales (LARDES) de l'Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE) / Université de Parakou (Bénin) et les principes de la déclaration d'Helsinki ont été respectés.

**References:**

1. Agossou, D. M. 2012. Les déterminants de l'adoption de l'assurance agricole en zone cotonnière du Bénin. Mémoire de Master, Université d'Abomey-Calavi.

2. Anderson, J. R., G. Feder, S. Ganguly, 2016. Services de vulgarisation agricole et utilisation des intrants : Preuves de la République dominicaine. Politique alimentaire, 61, 132-143.

3. Barnett, B. J. 1990. Fondements théoriques de l'assurance agricole. Revue américaine d'économie agricole, 72(5), 1225-1232.

4. Byerlee, D., D. J. Spielman, D. Alemu, 2017. L'essor des grandes exploitations agricoles dans les pays riches en terres : Ont-elles un avenir ? Revue du développement, 93, 407-416.

5. Clarke, D., Mahul, O., 2015 : Assurance agricole dans les pays en développement : Caractéristiques, défis et options politiques. Groupe de la Banque mondiale.

6. Fadhliani, Z., R. Abdullah, A. Nuruddin, 2019. Déterminants de la perception des agriculteurs à l'égard de l'assurance agricole en Indonésie. Série de conférences IOP: Sciences de la Terre et de l'Environnement, 387(1), 012046.

7. Gbédji, A. B., A. Diagne, S.D. Tovignan, A. Ogunlesi, (2019). Évaluation des perceptions des agriculteurs sur l'assurance agricole en zone cotonnière du Bénin. Revue africaine de recherche en agriculture et en environnement, 102(1), 28-37.

8. Hijmans, R. J., S. E. Cameron, J. L. Parra, P. G. Jones, A. Jarvis, 2020. Déterminants des connaissances des agriculteurs sur le changement climatique en Afrique. Lettres de recherche environnementale, 15(3), 035003.

9. Houngbonon, G., A. Agossadou, A. Douamba, G. Biaou, 2020. Analyse de l'impact de l'assurance agricole sur le revenu des exploitants agricoles au Bénin. Revue ivoirienne des sciences et technologies, 35, 105-128.
10. Kassie, G., W. Tesfaye, S.M. Swinton, 2020. Déterminants de l'adoption des services de vulgarisation agricole en Éthiopie. Revue des études rurales, 77, 1-10.

11. Kumar, S., V. H. Smith, D.K. Roy, 2020. Assurance agricole en Inde : Statut, enjeux et perspectives. Revue de recherche en économie agricole, 33(2), 283-298.

12. Loevinsohn, M., S. Gillespie, D. Pelletier, 2017. Connaissances des agriculteurs sur les ravageurs des cultures et leur gestion en Ouganda. Journal des sciences des insectes, 17(1), 28.

13. Mensah, A., K.S. Andam, R. Asare, 2018. Facteurs influençant l'adoption de l'assurance agricole au Ghana. Revue africaine d'économie et de gestion, 9(1), 103-117.

14. Mohapatra, S., V. Mathur, V. Saravanakumar, 2016. Compréhension des facteurs influençant l'adoption de l'assurance agricole par les agriculteurs en Inde. Revue de recherche en économie agricole, 29(2), 321-330.

15. Ndao, M., 2009 : Assurance et gestion des risques agricoles : Le cas du Sénégal. Série Études et recherches n°22, Cirad.

16. Reardon, T., D. Tschirley, M. Dolislager, 2019. Taille des exploitations agricoles et organisation de la production agricole : Évidence du Nigeria. Revue du développement, 124, 104629.

17. Sherick, M., 2000 : Le rôle du risque dans la prise de décision des agriculteurs : Théorie et preuves empiriques. Série de documents de travail, Département d'économie agricole, Université du Nebraska.

18. Sibhatu, K. T., Qaim, M., 2018. Sécurité alimentaire rurale, agriculture de subsistance et saisonnalité. PLoS ONE, 13(10), e0206031.

19. Simane, B., J. Haji, M. Kassie, 2020. Perception des petits agriculteurs et facteurs influençant la demande d'assurance agricole en Éthiopie. Revue d'économie agricole et alimentaire, 8(1), 1-22.

20. Skees, J. R., B. Collier, 2011. Assurance agricole dans les pays développés : Où en sommes-nous et où allons-nous ? Revue d'économie agricole, 62(2), 474-491.

21. Subervie, J., R. Soubeyran, S. Thoyer, 2020. Adoption de technologies agricoles résilientes au climat en Afrique subsaharienne : Synthèse des défis, des moteurs et des contraintes. Lettres de recherche environnementale, 15(9), 093002.