# Analyse du Consentement à Payer Pour l'Assurance Agricole
## Indicielle des Producteurs du Sud-Borgou au Bénin

Alain Togbédji Aguida

Paul S. Hountondji

Christian T. S. Adjiba

Laboratoire d'Analyse et de Recherche sur les Dynamiques Économiques et Sociales (LARDES), Département d'Économie et de Sociologie Rurales, Faculté d'Agronomie, Université de Parakou, Bénin

Jacob A. Yabi

Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE) de l'Université de Parakou (UP), Bénin

Laboratoire d'Analyse et de Recherche sur les Dynamiques Économiques et Sociales (LARDES), Département d'Économie et de Sociologie Rurales, Faculté d'Agronomie, Université de Parakou, Bénin

Doi:10.19044/esj.2024.v20n7p104

Submitted: 19 September 2023

Accepted: 06 March 2024

Published: 31 March 2024

Copyright 2024 Author(s)

Under Creative Commons CC-BY 4.0

OPEN ACCESS

### Cite As:

Aguida A.T., Hountondji P.S., Adjiba C.T.S. & Yabi J.A. (2024). *Analyse du Consentement à Payer Pour l'Assurance Agricole Indicielle des Producteurs du Sud-Borgou au Bénin*. European Scientific Journal, ESJ, 20 (7), 104. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n7p104

### Résumé

L'objectif de l'étude est d'analyser le consentement à payer des producteurs pour l'assurance agricole indicielle. A cet effet, une enquête s'est déroulée auprès de 200 producteurs assurés ou non dans les villages d'intervention de l'assurance agricole indicielle dans le sud du département du Borgou au Bénin. Grâce aux méthodes de la statistique descriptive et économétrique, les données collectées ont été analysées à l'aide du logiciel Stata15. Les résultats issus de nos analyses montrent que 72,5% des producteurs enquêtés ont connaissance de l'assurance agricole indicielle, 81% sont disposés à payer pour l'assurance agricole indicielle et seulement 49% de l'échantillon ont réellement estimé un montant à payer pour l'assurance agricole indicielle relativement au prime payé qui s'élève à 10000 FCFA (17 USD). Ces producteurs estiment payer en moyenne 6132 FCFA soit 10,5 USD pour adopter l'assurance agricole indicielle. L'analyse des facteurs
déterminants le consentement à payer pour l'assurance agricole indicielle par la méthode de double hurdle a montré que les variables appartenance à une association agricole, revenu du maïs et la superficie cultivée du maïs sont les variables qui influencent positivement le consentement du producteur à accepter payer pour l'assurance agricole indicielle au seuil de 5%. Dans le second modèle, les variables revenues du maïs et appartenance à un groupement ont une influence positive au seuil de 5%. Les variables alphabétisation, niveau d'instruction, héritage et la location des terres ont une influence négative au seuil de 5%. L'accès au crédit agricole a une influence positive sur le montant à payer des producteurs au seuil de 10%. Ainsi, le développement de l'assurance agricole indicielle dans ces communes doit tenir compte de ces variables pour sensibiliser les producteurs sur l'assurance agricole indicielle et établir des conditions pouvant permettre aux producteurs d'avoir un accès facile aux crédits afin d'améliorer le revenu de leurs exploitations agricoles. Cela favoriserait son adoption en masse par les producteurs.

**Mots-clés:** Assurance Agricole Indicielle, Consentement à payer, Producteurs, Bénin

Analysis of Willingness to Pay for Index Agricultural
Insurance of Producers in South Borgou in Benin

Alain Togbédji Aguida

Paul S. Hountondji

Christian T. S. Adjiba

Laboratoire d'Analyse et de Recherche sur les Dynamiques Économiques et Sociales (LARDES), Département d'Économie et de Sociologie Rurales, Faculté d'Agronomie, Université de Parakou, Bénin

Jacob A. Yabi

Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE) de l'Université de Parakou (UP), Bénin

Laboratoire d'Analyse et de Recherche sur les Dynamiques Économiques et Sociales (LARDES), Département d'Économie et de Sociologie Rurales, Faculté d'Agronomie, Université de Parakou, Bénin

Abstract

This paper focuses on analyzing producers' willingness to pay for
insurance agricultural index. As a result, a survey was carried out among 200
insured producers in villages where index agricultural insurance operates in
the southern region of Borgou in Benin. The data collected was analyzed using descriptive and econometric statistical methods with Stata15 software. Furthermore, the results from our analysis show that 72.5% of the producers surveyed are aware of the agricultural insurance index, 81% are willing to pay for index agricultural insurance, and only 49% of the sample actually estimated an amount to pay for index agricultural insurance in relation to the premium paid which amounts to 10,000 FCFA (17 USD). These producers believe they pay, on average, 6132 FCFA or 10.5 USD to adopt index agricultural insurance. The analysis of the factors that determines their willingness to pay for index agricultural insurance using a double hurdle model showed that the variables such as membership in an agricultural association, income derived from corn production, and the cultivated area of corn positively influence the consent of the producer to accept paying for index agricultural insurance at the threshold of 5%. In the second model, the variables of corn income and membership in a group have a positive influence at the 5% threshold. Also, variables such as literacy, level of education, inheritance, and land rental have a negative influence at the 5% threshold. Access to agricultural credit has a positive influence on the amount to be paid by producers at the 10% threshold. The development of index agricultural insurance in these municipalities must take these variables into account to raise awareness among producers about index agricultural insurance. However, it is important to establish conditions that can allow producers to have easy access to credits to improve the income of their agricultural exploitations. This would encourage its mass adoption by producers.

**Keywords:** Index Agricultural Insurance, Willingness to pay, Producers, Benin

# 1- Introduction

L'agriculture en Afrique est de plus en plus impactée par les circonstances changeantes de l'environnement, notamment les changements climatiques. Ces changements climatiques s'expliquent par un accroissement de la fréquence et de la gravité des épisodes climatiques excessifs qui impactent négativement la pauvreté des pays du continent, la sécurité alimentaire, l'environnement et l'économie (Calzadilla et al., 2014). L'effet négatif des changements climatiques sur l'agriculture ne fait exception du Bénin.

Le Bénin à l'instar de ces pays, a assis son économie agricole basée sur les cultures de rente pour un secteur agricole qui contribue à 33% du PIB, fournit environ 75% des recettes d'exportation, 15% des recettes de l'Etat et
occupe environ 70% de la population active (PSDSA<fnref n="1" />, 2017). Placé en tête des cultures de rente au Bénin devant l'anacarde, le coton est resté depuis des années la pourvoyeuse de devise pour le pays avec plus de 95% de la production exportée (SCRP<fnref n="2" />, 2006). Malgré cela, la filière coton tarde à se moderniser et à se diversifier. En effet, l'agriculture s'appuie aussi totalement sur les précipitations pour son approvisionnement en eau avec 95% de l'agriculture étant pluviale sur le continent africain (Houngbo, 2017). Face à ces différents constats, les changements climatiques qui se font remarquer au Bénin ont un effet direct sur l'agriculture et sur les rendements agricoles. En effet, la production des principales cultures (maïs, riz, sorgho, etc) est menacée par les variabilités climatiques. Les rendements des cultures de maïs sont à la baisse depuis la campagne 2015-2016. Les baisses de rendement du maïs enregistrées sont liées à l'influence des aléas climatiques (Gandji et al., 2021). De plus, si rien n'est fait, les changements climatiques et ses nombreuses conséquences perdureront et s'aggraveront. Le maïs, contrairement à toutes les autres cultures vivrières, est cultivé dans toutes les régions et tous les villages du Bénin. Le maïs fait partie des 13 filières retenues dans le Plan Stratégique de Développement du Secteur Agricole à promouvoir pour assurer la sécurité alimentaire et la croissance économique (PSDSA, 2017). Le maïs (Zea mays L.), largement cultivé sur toute l'étendue du territoire, occupe la première place avec près de 70 % des superficies céréalières emblavées (MAEP, 2010a). Au Bénin, le maïs est essentiellement produit non seulement pour ses grains riches en amidon, mais également pour les résidus de récolte du maïs qui servent de fourrages aux animaux. Il constitue l'aliment de base pour plus de 2/3 de la population nationale surtout pour toute la partie méridionale du Bénin (Achigan-Dako et al., 2014). Il est consommé sous plusieurs formes, seul ou en association (Pomalegni et al., 2019; Sodjinou, 2011). Dans le Nord du Bénin, il rentre plus dans la rotation des cultures sur les parcelles après la production du coton. Le maïs se positionne aujourd'hui comme une culture commerciale et une culture de subsistance (Baco, 2019). Le brassage entre les peuples du Sud et ceux du Nord, et la dynamique du système de recherche sur le maïs avec la mise au point de plusieurs variétés largement adoptées par les paysans, expliquent cette percée du maïs (Baco, 2019).

En effet, la production nationale en maïs qui s'élevait à 1.286.060 t en 2015 apparaît insuffisante et appelle une intervention pour une augmentation de la production. En réalité, la production de maïs évolue en dents de scie allant de 978.063 t en 2008 à 1.286.060 t en 2015 (PSDSA, 2017). Le rendement du maïs a chuté en passant de 1422 kg/ha en 2011 à 1281 kg/ha en

<footnote n="1">¹ PSDSA : Plan Stratégique de Développement du Secteur Agricole</footnote>

<footnote n="2">² SCRP : Stratégie de Croissance pour la Réduction de la Pauvreté</footnote>
2015, avec une moyenne de 1347 kg/ha sur la même période (PSDSA, 2017). Cette tendance est surtout liée aux effets des variabilités et changements climatiques. Néanmoins, avec les appuis de la vulgarisation, les producteurs de maïs adoptent différentes stratégies d'adaptation. La vulgarisation et surtout la mise en place de Champs Écoles Paysans permettent non seulement d'améliorer le niveau de connaissance des producteurs sur le changement climatique mais surtout d'améliorer leur capacité d'adaptation à travers l'adoption des mesures dont ils sont informés (Sodjinou et al., 2019). Toutefois, malgré les efforts de ses producteurs, le rendement reste encore faible compte tenu des effets de la sécheresse et du retard des pluies. Cela plonge les producteurs dans des dettes de production. Afin d'amoindrir les effets de changement climatique et de sécuriser le revenu des producteurs, l'assurance agricole indicielle est vue comme un moyen de résilience et a été introduite auprès des producteurs de maïs. Des études ont montré la réticence de ces producteurs à adopter ces innovations et de payer pour l'assurance (Hountondji et al., 2018; Aguida et al., 2021). Aussi, le nombre de producteurs adoptant évolue en dent de scie aux fils des années jusqu'à régresser. Ainsi, une étude sur le consentement des producteurs à adopter et payer pour l'assurance agricole indicielle s'avère nécessaire afin de connaitre les facteurs influençant le comportement des producteurs à payer pour l'innovation.

C'est dans ce cadre que la présente étude a été conduite et vise comme objectif d'analyser les consentements à payer pour l'assurance agricole indicielle des producteurs de maïs du Sud-Borgou au Bénin. Une zone de forte production de maïs menacée par le changement climatique et la dégradation des sols. Le développement de cette étude s'articule autour des points suivants : Après une introduction qui présente le contexte et la justification de la problématique, suivront respectivement la méthodologie de l'étude, les résultats, la discussion et enfin une conclusion.

# Méthodologie

## 2-1- Milieu d'étude

Le Bénin est un pays de l'Afrique de l'Ouest avec une superficie totale de 114 763 km². Il est limité à l'Ouest par le Togo, le Nigéria à l'Est, le Burkina Faso au Nord-ouest, le Niger au Nord et l'océan Atlantique au Sud. Le climat est subéquatorial au Sud, avec deux saisons des pluies et deux saisons sèches. Au Nord, il est tropical avec une seule saison de pluie et une seule saison sèche. La pluviométrie varie entre 900 et 1450 mm d'eau par an et les températures oscillent entre 22°C et 37°C. Le programme pilote d'assurance agricole indicielle qui fait objet de la présente étude est développé dans la zone agro écologique III (zone vivrière du Sud-Borgou) à travers les communes pilotes de N'Dali, Bembérèké et Nikki (Figure 1). Dans cette zone, le système de production est basé sur les cultures vivrières (notamment le maïs
et l'igname) et on y rencontre quelques cultures de rente telles que le coton et
l'arachide (PSDSA, 2017). Cette zone est dans le département du Borgou ou
la pauvreté sévit le plus (INStaD<fnref n="3" />, 2020).

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Source : Conçu par l'auteur, Donnée Fond Topographique, IGN, 1992
Figure 1. Présentation de la zone d'étude</figcaption></figure>

2-2- Échantillonnage

Sur la base d'une étude exploratoire du milieu, un échantillonnage a été fait en deux étapes. La première étape a consisté à la sélection aléatoire des villages d'enquête sur la base de la liste complète des villages pilotes. Ainsi dans chaque commune, deux villages ont été choisis. Ces villages sont les ceux

<footnote n="3">³ INStaD : Institut National de la Statistique et de la Démographie</footnote>
de Gando et de Bori à N’Dali, Biro et Gnanhoun dans Nikki, Pédarou et Wèrèké dans Bembérèké. La seconde étape a consisté à la sélection des unités d’enquêtes que sont les exploitations agricoles. La sélection a été faite de façon aléatoire et pondérée au nombre d’assurés par village sélectionné. Au total deux cent (200) chefs d’exploitation agricole ont été enquêtés de façon aléatoire dans les villages d’introduction de l’assurance agricole indicielle dans les communes. La taille de l’échantillon a été déterminée par rapport au nombre d’exploitations assurées à enquêter sur la base de la formule de Yamane, (1967) ci-après pour un niveau de précision fixé à ± 7%.

$$ \eta = \frac{N}{1 + N \times e^2} $$

N = Taille de la population des exploitations assurées ; e= niveau de précision à +/- 7%

## 2-3- Techniques de Collecte de Données

Deux types de données ont été utilisés dans cette étude. Il s’agit des données primaires et secondaires. Les données primaires sont celles qui sont obtenues sur le terrain à l’aide d’interviews structurées individuelles et semi-structurées collectives (focus group) auprès des chefs d’exploitation agricole et de quelques personnes ressources. Les données secondaires concernent les informations issues principalement de la revue de littérature. En effet, il s’agit d’une part des données quantitatives et qualitatives pouvant servir au mieux d’analyse de l’assurance agricole indicielle comme instrument de gestion des risques liés aux exploitations agricoles familiales ainsi que les facteurs qui déterminent l’adhésion des chefs d’exploitation agricole et la contribution de l’instrument au renforcement durable de la résilience des systèmes d’exploitation agricole au Bénin.

Cette enquête a été réalisée en septembre 2020. La collecte de données a été faite à travers des focus group et des enquêtes individuelles. Les discussions en focus group ont permis d’identifier de manière générale l’objet de l’assurance agricole indicielle et les conditions de souscription du producteur ainsi que les connaissances des producteurs sur l’assurance agricole indicielle. Les enquêtes individuelles ont été conduites sur la base d’un questionnaire préalablement établi dans le logiciel KoBoCollect pour la collecte des informations relatives à chaque producteur. Les données collectées sont principalement relatives aux caractéristiques socio-économiques (âge, sexe, niveau d’instruction, expérience et niveau de prospérité, revenu agricole, les modes de faire valoir des terres, etc..) et sur l’assurance agricole indicielle plus précisément sur les questions liées au consentement des producteurs à payer pour l’assurance.
## 2-4- Méthode d'Estimation des Déterminants du Consentement à Payer (CAP)

Dans la littérature plusieurs approches économétriques sont utilisées pour analyser la décision du producteur d'adopter ou de participer à une innovation ou une technologie. Ces approches sont les régressions logistiques (Probit et Tobit). Le choix de chacune de ces approches dépend de la nature des données disponibles et des questions relatives à l'analyse (Crewett, 2019). En effet, dans diverses études, les modèles logistiques comme le Probit sont utilisés pour examiner les questions dichotomiques de la probabilité d'adoption d'une nouvelle innovation agricole ou non. Le modèle Tobit censuré est plus utilisé pour analyser le lien entre la volonté du producteur à payer pour une innovation et utilise plus les variables tronquées entre 0 et 1 (Atchikpa et al., 2023).

L'objectif de cette étude est d'analyser le comportement des producteurs à assurer sa ferme ou son exploitation de maïs et être consentant à payer pour l'assurance agricole indicielle, les modèles probit et logit ne sont pas appropriés pour cette analyse (Ngango et al., 2022). Ces deux décisions des producteurs sont liées car certains producteurs ayant la volonté de payer pour l'innovation ne se décident pas réellement à donner un montant pour avoir l'innovation. Ainsi, il y a un lien entre l'attitude des producteurs à décider de souscrire et de payer pour l'innovation. Par conséquent l'approche du modèle double hurdle (obstacle) a été proposée par Cragg, 1971) pour ces genres d'étude et a été utilisée par plusieurs auteurs dans leurs études sur les déterminants du consentement à payer pour une assurance agricole (Ngango et al., 2022; Atchikpa et al., 2023).

Le premier obstacle est la décision des producteurs à accepter d'assurer leurs exploitations agricoles de maïs ou de participer à l'assurance agricole indicielle et le second obstacle est la décision du producteur à estimer une prime ou un montant dont il est disposé à payer pour cette même assurance. A cet effet, le modèle double hurdle a deux équations qui combinent souvent le modèle Probit et Tobit (Engel & Moffatt, 2014) a été utilisé.

### Modèle Empirique

La première équation dans le double obstacle (hurdle) concerne la volonté du producteur ou le consentement d'accepter payer pour l'assurance agricole indicielle. Ainsi, une régression Probit sur le consentement du producteur à adopter l'assurance agricole indicielle ou non est modélisée comme suit :

$CAP = 1$ si $CAP > 0$ et $CAP = 0$ si $CAP < 0$ ainsi le modèle général de régression s'écrit :

$$CAP = \beta_i x_i + \varepsilon_i$$
CAP est une variable dichotomique qui prend la valeur 1 si le producteur est consentant et 0 contrairement, xi sont les variables explicatives de types socioéconomiques, démographiques et institutionnelles du producteur. βi est le coefficient des variables explicatives à estimer et εi le terme d'erreur.

La deuxième équation du double obstacle qui estime le montant que le producteur est prêt à payer pour l'assurance agricole indicielle est estimé à l'aide de la régression tronquée à zéro (model Tobit). Il s'exprime de la façon suivante :

$$mCAP = mCAP* \text{ si } mCAP* > 0 \text{ et } mCAP* = 0 \text{ si } mCAP = 0$$

Le model générale s'écrit sous la forme :

$$mCAP = \delta x_i + u_i$$

mCAP est le montant que le producteur est prêt à payer pour un hectare de superficie assurée

δ est les coefficient des variables explicatives

xi sont les variables sociodémographiques, économiques et institutionnelles qui caractérisent le comportement du producteur

L'estimation des deux modèles est basée sur la méthode de maximum de vraisemblance. Les facteurs susceptibles d'influencer le consentement à payer pour l'assurance agricole indicielle par les exploitations agricoles sont présentés dans le Tableau 1.

En tenant compte des variables, les deux modèles empiriques se présentent comme suit :

### Model Probit

$$CAP_{ij} = \begin{cases} \oplus_{0j} + \oplus_{1j}AGE_{ij} + \oplus_{2j}SEX_{ij} + \oplus_{3j}NVINS_{ij} + \oplus_{4j}ALPH_{ij} + \oplus_{5j}ACTS_{ij} + \oplus_{6j}COOP_{ij} + \oplus_{7j}CREDI_{ij} + \oplus_{8j}SUPC_{ij} + \oplus_{9j}SUPT_{ij} + \oplus_{10j}NPROS_{ij} + \oplus_{11j}VULG_{ij} + \oplus_{12j}HRGT_{ij} + \oplus_{13j}LOC_{ij} + \oplus_{14j}REVMA_{ij} + \epsilon_{ij} \end{cases}$$

### Model Tobit

$$mCAP_{ij} = \begin{cases} \delta_{0j} + \delta_{1j}AGE_{ij} + \delta_{2j}SEX_{ij} + \delta_{3j}NVINS_{ij} + \delta_{4j}ALPH_{ij} + \delta_{5j}ACT agr_{ij} + \delta_{6j}COOP_{ij} + \delta_{7j}CREDI_{ij} + \delta_{8j}SUPC_{ij} + \delta_{9j}SUPT_{ij} + \delta_{10j}NPROS_{ij} + \delta_{11j}VULG_{ij} + \delta_{12j}HRGT_{ij} + \delta_{13j}LOC_{ij} + \delta_{14j}REVMA_{ij} + \epsilon_{ij} + u_{ij} \end{cases}$$

Où j et i sont les indices et uij le terme d'erreur tels que définis dans l'équation (1), les coefficients ₮0j sont les termes constants et ₮ij les paramètres
à estimer qui donnent directement l'impact du facteur représenté par la variable l'accès à l'assurance agricole indicielle j.

<table><caption>**Tableau 1.** Variables introduites dans les modèles et les signes attendus</caption><thead><tr><td>Facteurs</td><td>Codes</td><td>Mesures</td><td>Signes attendus</td></tr></thead><tbody><tr><td>Age</td><td>AGE</td><td>Variable continue</td><td>±</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>SEX:</td><td>Variable binaire (1 = homme, 0 = femme)</td><td>±</td></tr><tr><td>Alphabétisation</td><td>ALPH</td><td>Variable binaire (1 = Oui, 0 = Non)</td><td>±</td></tr><tr><td>Être instruit</td><td>NIVINS</td><td>Variable binaire (1 = Oui, 0 = Non)</td><td></td></tr><tr><td>Accès au crédit formel</td><td>CREDI</td><td>Variable binaire (1 = Oui, 0 = non)</td><td>±</td></tr><tr><td>Possession d'activité secondaire</td><td>ACTS</td><td>Variable binaire (1 = Oui, 0 = non)</td><td>±</td></tr><tr><td>Superficie cultivée</td><td>SUPC</td><td>Variable continue</td><td>+</td></tr><tr><td>Revenu du maïs</td><td>REVMA</td><td>Variable continue</td><td>+</td></tr><tr><td>Appartenance à une Association</td><td>COOP</td><td>Variable binaire (1 = Oui, 0 = non)</td><td>±</td></tr><tr><td>Niveau de prospérité</td><td>NPROS</td><td>Variable ordinale (4= riches, 3= moyens, 2= pauvres de tait et 1= très pauvres)</td><td>+</td></tr><tr><td>Superficie totale disponible</td><td>SUPT:</td><td>Variable ordinale (1= Moins de 10 ha, 2= de 10 à 25 ha, 3= 25 à 50 ha et 4= Plus de 50 ha)</td><td>±</td></tr><tr><td>Héritage des terres</td><td>HERGT</td><td>Variable binaire (1 = Oui, 0 = non)</td><td>±</td></tr><tr><td>Location des terres</td><td>LOC</td><td>Variable binaire (1 = Oui, 0 = non)</td><td>±</td></tr><tr><td>Contact avec la vulgarisation</td><td>VULG:</td><td>Variable binaire (1 = Oui, 0 = non)</td><td>±</td></tr></tbody></table>

Le logiciel Stata 15 nous a permis d'analyser les données collectées grâce aux méthodes de la statistique descriptive (fréquences, moyennes, histogramme etc..) et économétrique (les régressions; estimations des coefficients et de probabilités).

## 3- Results

### 3-1- Caractéristiques Socioéconomiques et Démographiques des Producteurs Enquêtés

Les producteurs enquêtés sont en majorité des hommes (60,5%) avec un âge moyen de 45 ans et 18 ans d'expérience en agriculture. Seul 30% des enquêtés ont une éducation formelle et 33,5% sont alphabétisés. Après l'agriculture comme activité principale de tous les enquêtés, 38,5% possèdent
une activité secondaire. La superficie cultivée de maïs est en moyenne de 4,49 ha sur les 10,97 ha de superficie moyenne disponible. Le revenu moyen issu du maïs est en moyenne de 217.480 FCFA. La majorité des terres sont en mode héritage (79,5%) et 12,5% sont en location. Par ailleurs, 60% des enquêtés estiment être pauvres et 10% sont prospères. 78% des enquêtés appartiennent à une association agricole, 44,5% sont en contact avec les agents de la vulgarisation agricole et seulement 72 % ont accès au crédit.

<table><caption>**Tableau 2.** Statistiques descriptives des variables socioéconomiques et démographiques des producteurs</caption><thead><tr><th>Variables quantitatives</th><th>Moyenne (Ecart-type)</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age</td><td>44,9 (11,50)</td><td>21</td><td>75</td></tr><tr><td>Expérience en agriculture</td><td>17,95 (8,81)</td><td>02</td><td>38</td></tr><tr><td>Revenu du Maïs</td><td>217480 (402502)</td><td>20900</td><td>2295875</td></tr><tr><td>Superficie Emblavée du maïs</td><td>4,49 (4,54)</td><td>0,5</td><td>20</td></tr><tr><td>Superficie disponible</td><td>10,97 (9,73)</td><td>1</td><td>59</td></tr><tr><th>Variables qualitatives</th><th>Modalités</th><th>Fréquences</th><th>Pourcentages (%)</th></tr><tr><td rowspan="2">Sexe</td><td>Femme</td><td>79</td><td>39,50</td></tr><tr><td>Homme</td><td>121</td><td>60,50</td></tr><tr><td rowspan="4">Niveau de Solarisation</td><td>Aucune</td><td>140</td><td>70,00</td></tr><tr><td>Primaire</td><td>42</td><td>21,00</td></tr><tr><td>1er Cycle</td><td>11</td><td>5,50</td></tr><tr><td>2ème Cycle</td><td>7</td><td>3,50</td></tr><tr><td rowspan="2">Alphabétisation</td><td>Non</td><td>133</td><td>66,50</td></tr><tr><td>Oui</td><td>67</td><td>33,50</td></tr><tr><td rowspan="2">Appartenance à un groupement</td><td>Non</td><td>44</td><td>22,00</td></tr><tr><td>Oui</td><td>156</td><td>78,00</td></tr><tr><td rowspan="3">Niveau de prospérité</td><td>Pauvre</td><td>120</td><td>60,00</td></tr><tr><td>Riche</td><td>60</td><td>30,00</td></tr><tr><td>Prospère</td><td>20</td><td>10,00</td></tr><tr><td rowspan="2">Accès au crédit agricole</td><td>Non</td><td>56</td><td>28,00</td></tr><tr><td>Oui</td><td>144</td><td>72,00</td></tr><tr><td rowspan="2">Niveau d'éducation</td><td>Non</td><td>116</td><td>58,00</td></tr><tr><td>Oui</td><td>84</td><td>42,00</td></tr><tr><td rowspan="2">Possession d'activité secondaire</td><td>Non</td><td>123</td><td>61,50</td></tr><tr><td>Oui</td><td>77</td><td>38,50</td></tr><tr><td rowspan="2">Héritage des terres</td><td>Non</td><td>41</td><td>20,50</td></tr><tr><td>Oui</td><td>159</td><td>79,50</td></tr><tr><td rowspan="2">Location des terres</td><td>Non</td><td>175</td><td>87,50</td></tr><tr><td>Oui</td><td>25</td><td>12,50</td></tr><tr><td rowspan="2">Accès aux services de la vulgarisation</td><td>Non</td><td>111</td><td>55,5%</td></tr><tr><td>Oui</td><td>89</td><td>44,5%</td></tr></tbody></table>

Source : Enquête, 2021

## 3-2- Analyse de la Connaissance et des Raisons de la non Adoption des Producteurs à l'Asurance Agricole Indicielle

L'analyse du tableau 3 montre que parmi les enquêtés, 72,5% ont connaissance de l'existence de l'assurance agricole indicielle et 49% ont souscrit à cette assurance avec environ 3 ans d'année de souscription. Après 4 ans maximum de souscription des producteurs à l'assurance agricole indicielle
dans les communes enquêtées, 73,53% des adoptants ont estimé qu'il y a un écart entre l'objet initial de l'assurance agricole indicielle et le constat sur le terrain dans le paiement des primes de la connaissance qu'ils ont de l'objet avant leur souscription. Ainsi, pour l'adoption de l'assurance agricole indicielle, 56% des enquêtés ont proposé une diminution des primes à payer à l'hectare pour l'assurance qui s'élève à 10000 FCFA par ha de maïs cultivé. Afin d'évaluer le consentement à payer pour l'assurance agricole indicielle au niveau des producteurs, les entretiens avec ces derniers révèlent que 81% des enquêtés ont accepté payer pour l'adopter (soit 19% qui n'étaient pas consentant) tout en estimant la somme qu'ils sont prêts et capables de payer. Le montant moyen que les producteurs sont prêts à payer pour l'assurance agricole indicielle est de 6132 FCFA/ha (± 3057). En effet, seul 32 % des enquêtés sont prêts à payer un montant supérieur ou égale à 10000 Fcfa/ha et 59 % ont proposé payer moins de 6000 FCFA/ha.

<table><caption>**Tableau 3.** Fréquences des facteurs de la connaissance et de la perception des producteurs sur l'assurance agricole indicielle</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Modalités</th><th>Fréquences</th><th>Pourcentages (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Connaissance en assurance agricole indicielle</td><td>Non</td><td>55</td><td>27,5</td></tr><tr><td>Oui</td><td>145</td><td>72,5</td></tr><tr><td rowspan="2">Souscription à l'assurance agricole indicielle</td><td>Non</td><td>102</td><td>51</td></tr><tr><td>Oui</td><td>98</td><td>49</td></tr><tr><td rowspan="2">Constat d'écart entre l'objet d'assurance agricole indicielle après souscription</td><td>Non</td><td>27</td><td>26,47</td></tr><tr><td>Oui</td><td>75</td><td>73,53</td></tr><tr><td rowspan="2">Proposition de diminution du prime à payer</td><td>Non</td><td>88</td><td>44</td></tr><tr><td>Oui</td><td>112</td><td>56</td></tr><tr><td rowspan="2">Accepter payer pour l'assurance agricole indicielle CAP</td><td>Non</td><td>38</td><td>19</td></tr><tr><td>Oui</td><td>162</td><td>81</td></tr><tr><td rowspan="4">Estimation du montant du CAP</td><td>≤ 3000</td><td>31</td><td>31,63</td></tr><tr><td>De 3001 à 6000</td><td>26</td><td>26,53</td></tr><tr><td>De 6001 à 9999</td><td>9</td><td>9,18</td></tr><tr><td>≥ 10000</td><td>32</td><td>32,65</td></tr><tr><td>Variables</td><td>Moyenne (Std, Dev.)</td><td>Min</td><td>Max</td></tr><tr><td>Nombre d'année de souscription</td><td>2,63 (1,08)</td><td>1</td><td>4</td></tr><tr><td>Montant CAP</td><td>6132 (3057)</td><td>1000</td><td>10000</td></tr></tbody></table>

Source : Enquête terrain, 2021
# L'Objet de l'Assurance et les Raisons de non Adoption de l'Assurance Indicielle par les Enquêtés

Nous remarquons que selon les enquêtés, l'assurance agricole indicielle est introduite auprès des producteurs pour atténuer les risques liés aux changements climatiques par conséquent pour sécuriser le revenu agricole en cas de sinistre de ces derniers. Ainsi les conditions pour l'adoption sont :

- Appartenir à une association agricole de maïs

- Avoir une carte d'adhésion dont le montant s'élève à 5000 FCFA par Producteur

- Payement d'une prime d'assurance qui est de 10000 FCFA/ha de maïs

- Cette adhésion permet aux producteurs d'avoir un accès facile au crédit agricole

- En cas de sinistre (déficit pluviométrie, inondation, sécheresse), la structure de l'assurance (AMAB) supporte les risques tout en compensant les risques pour atteindre 22 sacs de 100 Kg de maïs à l'hectare. Ainsi, l'assurance supporte le 1/3 du manque des 22 sacs par hectare.

Par contre, certains producteurs ont estimé que les incendies et les ravages des cultures par les animaux font partis de l'objet contractuel avec l'assureur. Ce qui montre l'importance de la sensibilisation, de la formation des producteurs et le test des connaissances acquises par les producteurs au cours des formations avant l'introduction de l'assurance. Cet état de choses peut-être à la base de la non souscription à l'assurance agricole indicielle par les producteurs.

Selon la figure 2 les raisons évoquées par les producteurs pour la non adoption de l'assurance agricole indicielle sont en premier le non-paiement des indemnités en cas de sinistre (69% des répondants), suivie de la prise en compte des caractéristiques pluviométriques ou le rendement au plan départemental au lieu de tenir compte du plan individuel ou niveau village (49% des répondants) et l'élévation de la prime à payer à l'hectare pour l'assurance agricole indicielle.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Source : Enquête terrain, 2021
**Figure 2.** Pourcentage des Raisons évoquées par les producteurs pour la non adoption de l'assurance indicielle</figcaption></figure>

### 3-3- Facteurs Affectant le Consentement des Producteurs à Payer Pour l'Assurance Agricole Indicielle

Le tableau 4 présente les résultats de l'estimation du modèle à *double hurdle* pour l'identification des facteurs influençant le consentement à payer pour l'assurance agricole indicielle des producteurs au sud Borgou au Bénin. L'analyse du tableau 4 montre que le modèle estimé est significatif au seuil de 1% pour les *double hurdle*. Ce modèle présente les pseudo R2 égale respectifs de 0,3419 et de 0,406 pour le premier et le second *hurdle*. Cela montre que respectivement 34,19% et 40,6% de la variation des variables dépendantes accepter payer pour l'assurance agricole indicielle et payer un montant pour assurer leurs exploitations de maïs sont expliqués par les 14 variables indépendantes introduites dans le modèle.

Pour le premier *hurdle*, des variables introduites dans le modèle, l'appartenance à une association agricole, le revenu du maïs et la superficie cultivée du maïs sont des variables qui influencent positivement le consentement du producteur à accepter payer pour l'assurance agricole indicielle au seuil de 5%. Dans le second modèle, les variables qui influencent le montant à payer des producteurs pour l'assurance agricole indicielle sont : le revenu du maïs et l'appartenance à un groupement qui ont une influence positive au seuil de 5%. Les variables alphabétisation, niveau d'instruction, héritage et la location des terres ont une influence négative au seuil de 5%.
L'accès au crédit agricole a une influence positive sur le montant à payer des producteurs au seuil de 10%.

<table><caption>**Tableau 4.** Résultats de l'Estimation du Modèle à Double Lurble pour la Détermination des Facteurs du Consentement à Payer Pour l'Assurance Agricole Indicielle des Producteurs</caption><thead><tr><th colspan="5">FIRST HURDLE (PROBIT RÉGRESSION)</th><th colspan="4">SECOND HURDLE (TOBIT RÉGRESSION)</th></tr><tr><th>VARIABLES</th><th>COEF.</th><th>STD. ERR.</th><th>Z</th><th>DY/DX</th><th>COEF.</th><th>STD. ERR.</th><th>TEST-T</th><th>DY/DX</th></tr></thead><tbody><tr><td>AGE</td><td>-0,012</td><td>0,012</td><td>-0,930</td><td>-0,002</td><td>-5,17</td><td>32,690</td><td>-0,160</td><td>-5,173</td></tr><tr><td>SEXE</td><td>0,253</td><td>0,272</td><td>0,930</td><td>0,045</td><td>495,1</td><td>796,545</td><td>0,620</td><td>495,09</td></tr><tr><td>EDUCATION FORMELLE</td><td>0,074</td><td>0,464</td><td>0,160</td><td>0,013</td><td>-4805,6</td><td>1051,219</td><td>-4,57*</td><td>-4805,6</td></tr><tr><td>ALPHABÉTISATION</td><td>0,309</td><td>0,381</td><td>0,810</td><td>0,055</td><td>-2263,3</td><td>754,278</td><td>-3,00*</td><td>-2263,3</td></tr><tr><td>REVENU DU MAÎS</td><td>8,87E-06</td><td>4,56E-06</td><td>1,96**</td><td>1,59E-06</td><td>0,0022</td><td>0,0009</td><td>2,49**</td><td>0,0022</td></tr><tr><td>APPARTENANCE À UN GROUPEMENT</td><td>0,770</td><td>0,314</td><td>2,45**</td><td>0,138</td><td>7163,65</td><td>3401,437</td><td>2,11**</td><td>7163,6</td></tr><tr><td>NIVEAU DE PROSPÉRITÉ</td><td>-0,453</td><td>0,532</td><td>-0,850</td><td>-0,081</td><td>-608,92</td><td>576,200</td><td>-1,060</td><td>-608,9</td></tr><tr><td>ACCÈS AU CRÉDIT AGRICOLE</td><td>0,387</td><td>0,282</td><td>1,370</td><td>0,069</td><td>1736,42</td><td>937,056</td><td>1,85***</td><td>1736,4</td></tr><tr><td>ACTIVITÉ SECONDAIRE</td><td>0,301</td><td>0,321</td><td>0,940</td><td>0,054</td><td>234,70</td><td>808,657</td><td>0,290</td><td>234,70</td></tr><tr><td>HÉRITAGE</td><td>0,203</td><td>0,547</td><td>0,370</td><td>0,036</td><td>-3252,80</td><td>1233,641</td><td>-2,64*</td><td>-3252,8</td></tr><tr><td>LOCATION</td><td>0,114</td><td>0,618</td><td>0,180</td><td>0,020</td><td>-5838,55</td><td>1732,798</td><td>-3,37*</td><td>-5838,5</td></tr><tr><td>SUPERFICIE CULTIVÉE DE MAÎS</td><td>0,134</td><td>0,046</td><td>2,92*</td><td>0,024</td><td>48,692</td><td>94,258</td><td>0,520</td><td>48,692</td></tr><tr><td>SUPERFICIE DISPONIBLE</td><td>0,085</td><td>0,065</td><td>1,310</td><td>0,015</td><td>-10,27</td><td>45,120</td><td>-0,230</td><td>-10,27</td></tr><tr><td>CONTACT AVEC LA VULGARISATION</td><td>0,022</td><td>0,275</td><td>0,080</td><td>0,004</td><td>-61,86</td><td>757,240</td><td>-0,080</td><td>-61,86</td></tr><tr><td>CONSTANTE</td><td>-1,093</td><td>0,962</td><td>-1,140</td><td></td><td>5697,6</td><td>3837,7</td><td>1,480</td><td></td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="5">NBRE D'OBSERVATION = 199</td><td colspan="4">NBRE D'OBSERVATION = 98</td></tr><tr><td colspan="5">LR CHI2(14) = 66.36</td><td colspan="4">LR CHI2(14) = 54.95</td></tr><tr><td colspan="5">PROB > CHI2 = 0.0000</td><td colspan="4">PROB > CHI2 = 0.0000</td></tr><tr><td colspan="5">LOG LIKELIHOOD = -63,85</td><td colspan="4">LOG LIKELIHOOD = -649,39</td></tr><tr><td colspan="5">PSEUDO R2 = 0,3419</td><td colspan="4">PSEUDO R2 = 0,406</td></tr></tfoot></table>

Source : Enquête terrain, 2021

\* ; \*\* ; \*\*\* : variables significatives au seuil respectives de 1% ; 5% et 10%

De l'analyse des résultats du modèle à double hurdle, L'alphabétisation des producteurs du maïs influence positivement la décision du producteur à accepter de payer pour l'assurance agricole indicielle (statistiquement non significative) et augmenterait cette volonté de 0,055
unité. En effet, le producteur alphabétisé a une bonne connaissance de l'assurance agricole indicielle et une propension élevée à l'adopter. Par contre, elle a un effet négatif sur le prix à payer pour le producteur au seuil significatif de 1%. Ainsi, le fait d'être alphabétisé diminuerait le montant à payer pour l'assurance agricole indicielle de 2263 FCFA/Ha. En effet, l'alphabétisation permet au producteur d'avoir une large compréhension de l'objet et des conditions et les avantages de l'assurance agricole indicielle afin d'optimiser sa décision quant au choix à opérer pour l'atteinte de ses objectifs de production (par exemple, amoindrir les risques du changement climatique, améliorer les revenus et le rendement, etc.). De ce fait, elle a été susceptible d'influencer la décision des exploitants.

A l'instar de l'alphabétisation, avoir une éducation formelle détermine positivement statistiquement non significative la décision du producteur à accepter de payer pour l'assurance agricole indicielle et augmenterait cette volonté de 0,013 unité. Mais, elle a eu un effet négatif sur le prix à payer au seuil de 1%. Ainsi, un producteur instruit diminuerait le montant à payer de 4805 FCFA/Ha. Par conséquent, les producteurs ayant fréquenté ont été très retissant à payer l'assurance agricole indicielle et proposeraient de faible prix d'acquisition parce qu'ils pensaient que cela générait d'autres charges ou des coûts supplémentaires pour l'exploitant. Cela pouvait aussi se justifier par le fait que l'évolution dans le domaine de la vulgarisation (partage d'expérience entre producteur, accès à l'information dans la langue locale, développement des pratiques de lutte contre le changement climatique, etc.) permettait aux producteurs de comprendre les mesures à prendre dans un contexte de changement climatique (Atchikpa et al., 2023).

**L'appartenance a un groupement ou association agricole** influence positivement la volonté du producteur à payer pour l'assurance agricole indicielle et le prix à payer pour son adoption au seuil de 5%. Ainsi, l'appartenance à un groupement augmentait de 0,138 unité la probabilité des producteurs à accepter payer pour l'assurance agricole indicielle et favoriserait l'augmentation du prix consenti à payer de 7163 FCFA/Ha (tableau 4). Cela s'expliquerait par le fait que l'appartenance à une association favorise le partage d'expériences entre producteurs, accès à l'information et au crédit agricole. Cela peut influencer le comportement d'un producteur à adopter une innovation agricole.

**Le revenu du maïs du producteur** influence positivement et significativement le consentement du producteur à payer pour l'assurance agricole indicielle et le montant à payer pour l'innovation au seuil de 5%. Plus le revenu du maïs du producteur est élevé, plus sa décision de payer pour l'assurance agricole indicielle augmenterait respectivement la volonté de payer et le montant à payer de 1,59 E-06 unité et de 0,0022 FCFA/Ha. Notons
que l'augmentation du revenu du maïs au sein d'un ménage entraine une amélioration du revenu total du ménage et par conséquent l'amélioration des conditions de vie du ménage. Ainsi, afin de sécuriser son revenu du maïs, le producteur est prêt à accepter tout moyen à l'image de l'assurance agricole indicielle pouvant améliorer ou maintenir son rendement.

**L'accès au crédit agricole** a un effet positif sur le consentement du producteur à payer pour l'assurance agricole indicielle mais sans signification et significativement sur le montant à payer au seuil de 10%. Plus le producteur a accès au crédit, plus la volonté de payer pour l'assurance agricole indicielle est élevé et est de 0,069 unité et le montant à payer augmenterait de 1736 FCFA/Ha. L'accès au crédit facilite l'investissement à temps dans les opérations de production agricole pour le respect des pratiques et mesures de lutte contre le changement climatique. Cela favoriserait le payement des primes de l'assurance agricole indicielle.

**La superficie cultivée du maïs** influence positivement la décision du producteur à payer pour l'assurance agricole indicielle au seuil de 1%. Ainsi, plus la superficie du maïs augmente, plus les producteurs manifestent leurs volontés à payer pour l'assurance agricole indicielle de 0,024 unité. En effet, une augmentation de la superficie du maïs entraine une augmentation des coûts de production ou du capital. De là, pour sécuriser les investissements dans la production, le producteur est prêt à adopter des moyens pouvant sécuriser son revenu.

**L'héritage et la location des terres** ont une influence négative sur le montant à payer des producteurs au seuil de 1%. Cela veut dire plus les terres des producteurs sont issues de l'héritage ou de la location, moins ils sont prêts à payer un montant pour l'assurance agricole indicielle. Ce montant diminuerait respectivement de 3252 FCFA/Ha et 5838 FCFA/Ha. Notons que la location des terres engendre déjà un coût supplémentaire à l'investissement productif de l'exploitation agricole alors que l'exploitation agricole comme une entreprise cherche à minimiser les coûts de production (coûts fixes et variables).

## 4- Discussion

Les résultats de notre recherche ont montré que sur les 72,5% des producteurs ayant connaissance de l'assurance agricole indicielle, 81% ont accepté payer pour l'adopter. Ce résultat est conforme à ceux trouvés par Ngango et al., (2022) qui ont montré dans leur étude conduite au Rwanda que 73% des enquêtés ont accepté payer pour l'assurance récolte. Des résultats similaires ont également montré au Népal que 76,8% des enquêtés étaient prêts à payer pour l'assurance agricole (Vavadaki, 2020). Mais des résultats contraires ont été trouvés par Atchikpa et al., (2023) qui ont montré que moins
de 50% des agriculteurs étaient prêts à payer pour des variétés des semences de maïs pour faire face au changement climatique.

Bien que la majorité des producteurs de maïs soit disposée à assurer leur exploitation agricole, on peut constater que cette volonté n'implique pas automatiquement le payement car moins de la proportion de ces producteurs étaient prêt à payer pour l'assurance agricole indicielle. Ainsi une proportion moindre de ces producteurs paierait effectivement une prime élevée pour l'assurance agricole indicielle. C'est le cas de notre étude où seulement 49% des enquêtés ont souscrit à l'assurance agricole indicielle et prêts à payer une prime de 10000 FCA/ha (17 USD) de maïs. Ce montant payé est inférieur à celui payé par les producteurs au Rwanda qui est de 20,59 USD (Ngango et al., 2022), au Ghana (40 USD) (Abugri et al., 2017) pour l'assurance récolte. Par contre, le montant moyen trouvé dans notre étude est supérieur à celui payé au Burkina-Faso qui est de 14,3 USD (Fonta et al., 2018). Par contre, certains producteurs ont estimé que ce montant est élevé et les résultats de notre étude ont montré qu'ils estimaient pouvoir payer une somme moyenne de 6132 FCFA/Ha (10,5 USD/Ha) de maïs qui serait inférieure à ceux trouvés dans les autres pays. Mais il faut relativiser que dans les autres pays, ces primes étaient le résultat des subventions de leurs gouvernement comme le cas de Rwanda où l'assurance récolte est subventionnée à 40% par le gouvernement (Ngango et al., 2022).

Par ailleurs, pour avoir une idée sur les facteurs qui influencent le consentement des producteurs à payer pour l'assurance agricole indicielle et le montant à payer pour son adoption, différents facteurs socioéconomiques ont été identifiés et analysés. Ces facteurs sont entre autres l'appartenance à une association agricole, le revenu du maïs du producteur, la superficie cultivée de maïs, l'analphabétisation, le niveau d'instruction et les modes de faire valoir les terres que sont l'héritage et la location.

En effet, le niveau d'éducation détermine positivement le consentement des producteurs à payer pour l'assurance indicielle. Ce résultat confirme les conclusions de Okoffo et al. (2016), Adzawla et al. (2019), de Wang et al. (2019), Senapati (2020), Ngango et al. (2022), et Atchikpa et al. (2023). Le producteur ayant un niveau d'éducation élevée est en mesures de se préoccuper et d'être conscient des avantages des produits d'assurance agricole indicielle qui peuvent également les encourager à l'adopter (Hill et al., 2013). Par ailleurs, l'étude a montré que les producteurs sont disposés à payer un montant pour l'assurance agricole indicielle. Ces résultats corroborent les travaux de Ellis et Ellis (2017) et Abbas et al. (2015) qui ont montré qu'un niveau d'enseignement supérieur favoriserait le payement pour l'assurance agricole indicielle par les producteurs. Par contre, le résultat affirme aussi que plus le niveau d'instruction augmente, moins les producteurs sont disposés à payer un montant élevé pour l'assurance agricole indicielle.
Ce résultat est conforme aux études récentes de Issoufou et al. (2017), Yegbemey et al. (2014), et Arouna et al. (2015) qui ont montré que plus le niveau d'éducation est élevé moins les producteurs sont ouverts à l'innovation (Thiombiano & Nana, 2018). A l'instar de l'éducation formelle, l'alphabétisation a permis au producteur d'avoir une large compréhension sur les innovations afin d'optimiser les décisions quant au choix à opérer pour l'atteinte de leurs objectifs de production (par exemple, augmentation du rendement, sécurisation du revenu, la lutte contre le changement climatique). Ainsi, l'alphabétisation influence la décision des producteurs à payer pour l'assurance agricole indicielle. Ce résultat corrobore ceux de Atchikpa et al. (2023).

L'appartenance à une association agricole influence positivement le consentement et le montant à payer pour l'assurance agricole indicielle. Ceci s'explique par le fait que le groupement constitue un centre de formation et de partages des expériences et d'entraide où l'un des producteurs peut fournir gratuitement de semence à l'autre. Ce résultat corrobore avec ceux de Thiombiano et Nana (2018), qui stipulent que l'appartenance à un groupement augmente donc la capacité d'un producteur à mieux s'adapter au changement climatique. Aussi les résultats de Hill et al. (2013) corroborent les résultats de cette étude car leur conclusions stipulent que le groupe renforce la probabilité d'adopter une assurance culture car les coopératives jouent des rôles importants dans la prestation des services de conseil agricole et autres. Selon Manda et al. (2020), le producteur membres d'une coopérative sont mieux placés pour recueillir des informations utiles sur les avantages de l'assurance récolte et d'autre innovations.

Les modes de faire valoir des terres que sont l'héritage et la location influencent positivement le consentement des producteurs à payer pour l'assurance agricole indicielle. Ce résultat est confirme aux travaux de Abugri et al. (2017) qui ont indiqué qu'une propriété foncière augmente la probabilité d'assurer les exploitations et de payer une assurance récolte. Par ailleurs, les résultats ont montré que ces modes déterminent négativement le montant à payer pour l'assurance. Cet état de chose engendre des coûts supplémentaires à la production alors que le producteur cherche à minimiser le coût de production. Cela confirme les conclusions de Atchikpa et al. (2023).

La superficie cultivée du maïs influence positivement le consentement des producteurs à payer un montant pour l'assurance agricole indicielle. Une superficie élevée de l'exploitation favoriserait le consentement du producteur à payer pour l'assurance récolte. Une augmentation d'un hectare de terre de la production du maïs entraine une augmentation d'une prime à payer. Ces résultats corroborent ceux des études de Fonta et al. (2018), Abugri et al. (2017), et Ngango et al. (2022) sur l'assurance respectivement au Burkina et au Ghana. Cependant, ce résultat est contraire à celui de Senapati (2020) qui a
révélé que la superficie de la terre influence négativement le consentement à payer pour l'assurance et la prime à payer en Inde. Aussi, les études de Tene et al. (2013) et ceux de Atchikpa et al. (2023) ont confirmé que toute chose égale par ailleurs, l'accroissement de la superficie d'un hectare n'augmente pas la probabilité d'adopter le paquet technique de l'assurance.

L'accès au crédit à un effet positif sur le prix d'assurance que le producteur est disposé à payer ce qui est conforme aux résultats de cette étude. L'accès au crédit facilite le payement des primes de l'assurance et joue un rôle important dans l'augmentation du nombre de producteurs à adopter l'assurance agricole indicielle. Cela est cconforme aux études de Addey et al. (2021), Fonta et al. (2018), et Abugri et al. (2017).

Le revenu du ménage influence positivement et significativement le montant à payer du producteur pour l'assurance agricole indicielle. Ces résultats corroborent ceux de Adzawla et al. (2019), mais contredit celle de (Okoffo et al., 2016).

## Conclusion

L'objectif de cette étude est d'analyser les consentements à payer pour l'assurance agricole indicielle des producteurs de maïs du Sud-Borgou au Bénin. Pour atteindre cet objectif, nous avons conduit une enquête auprès de 200 producteurs dont 100 producteurs assurés à l'assurance agricole indicielle et 100 non assurés dans les villages des communes où l'assurance agricole a été introduite dans le sud du département du Borgou au Bénin. Grâce aux méthodes de la statistique descriptive et économétrique, les données collectées ont été analysées à l'aide du logiciel Stata13. Les résultats issus des analyses ont montré que sur les 200 producteurs enquêtés 72,5% ont connaissance de l'assurance agricole indicielle. Parmi eux, 81% sont disposés à payer pour l'assurance agricole et seul 49% de l'échantillon ont réellement estimé un montant à payer pour l'assurance agricole indicielle relativement aux primes payées qui s'élèvent à 10000FCFA (17 USD). Ces producteurs estiment pouvoir payer en moyenne 6132FCFA soit 10,5 USD pour adopter l'assurance. L'analyse des facteurs déterminants le consentement à payer pour l'assurance agricole indicielle par la méthode de *double hurdle* a montré que les variables appartenance à une association agricole, le revenu du maïs et la superficie cultivée du maïs sont des variables qui influencent positivement le consentement du producteur à accepter payer pour l'assurance agricole indicielle au seuil de 5%. Dans le second modèle, les variables revenus du maïs et appartenance à un groupement ont une influence positive au seuil de 5%. Les variables alphabétisation, niveau d'instruction, héritage et la location des terres ont une influence négative au seuil de 5%. L'accès au crédit agricole a une influence positive sur le montant à payer des producteurs au seuil de 10%.
Ainsi, le développement de l'assurance agricole indicielle dans ces communes doit tenir compte de ces variables pour rendre efficace la sensibilisation des producteurs sur l'assurance agricole indicielle et établir des conditions pouvant permettre aux producteurs d'avoir un accès facile aux crédits afin d'améliorer le revenu de leurs exploitation agricole. Cela favoriserait l'adoption en masse de la part des producteurs de ce mécanisme de financement agricole.

**Contribution des Auteurs** : Tous les auteurs ont déclaré contribuer équitablement à la rédaction de cet article. Ils ont déclaré avoir lu et accepté la version publiée.

**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.

**Déclaration pour les participants humains** : Cette étude a été approuvée par le LARDES au Benin et les principes de la déclaration d'Helsinki ont été respectés.

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