Analyse et interprétations des résultats

Le tableau 3.2 nous indique que les coefficients des précipitations sont significatifs ainsi que les coefficients associés aux termes quadratiques pour les équations (1) et (2). Grâce à la significativité des coefficients associés aux termes quadratiques et pour mieux interpréter les résultats, nous calculons les différentes élasticités⁴⁷. Ces élasticités nous permettront donc de mesurer et comparer l’effet des variables climatiques sur les rendements et la valeur de production. La régression sur l’indice de prix de Paasche confirmera ou non la présence de biais de prix.

4.2.1. Effet des précipitations de Juin-Juillet sur le rendement total en kilocalories par hectare.

La figure 3.3 nous montre une relation concave entre le rendement et les précipitations cumulées de Juin à Juillet. Le rendement total augmente puis diminue quand les précipitations augmentent.

Figure 3.3 : Fonction de réponse des précipitations cumulées de Juin-Juillet sur le rendement total

en kilocalories par hectare.

Pour mieux interpréter l’effet de la pluie sur le rendement total, nous calculons l’élasticité (au point moyen) qui est de 0,17. Cela signifie que si les précipitations augmentent de 1% en partant du point moyen, le rendement total en kcal va augmenter de 0,17% en moyenne.

46Le logiciel STATA 13 est utilisé pour les régressions et les différentes tables des estimations se trouvent en annexe partie 2. Les mêmes régressions ont aussi été faites sans pondération. Ces régressions ne changent pas les résultats obtenus ici.

47 Méthode de calcul en annexe partie1 point 5.Il convient aussi de noter que, comme mentionné dans le texte ces élasticités sont calculées aux points moyens. Cela implique que ces élasticités ne disent pas grand-chose sur l’effet total des variables climatiques sur les variables dépendantes.

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4.2.2. Effet des précipitations cumulées de Juin-Juillet sur la valeur de la production totale par hectare

La figure 3.4 nous montre une relation concave entre la valeur de la production et les précipitations cumulées de Juin à Juillet. La valeur de la production augmente puis diminue quand les précipitations augmentent.

Figure 3.4 : Fonction de réponse des précipitations cumulées de Juin à Juillet sur la valeur totale de

la production par hectare.

Le calcul de l’élasticité de la valeur de la production (au point moyen) est de 0,15. Cela signifie que si les précipitations augmentent de 1% en partant du point moyen, le rendement total en kcal va augmenter de 0,15% en moyenne.

4.2.3. Comparaison des effets de la pluie sur le rendement et la valeur de la production pour Juin-Juillet.

Quand nous comparons les différents effets de la précipitation de Juin-Juillet sur le rendement total (0,17) et sur la valeur de la production totale par hectare (0,15), nous nous rendons compte qu’ils sont légèrement différents. Ce qui signifie qu’il y a peut-être biais de prix même si tout porte à croire qu’il est faible.

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Figure 3.5 : Effet de la pluie de Juin-Juillet sur le rendement total et sur la valeur de la production

totale48.

En observant la figure 3.5, nous constatons un écart entre le rendement et la valeur de la production. Ce gap signifie qu’il y a peut-être biais de prix.

4.2.4. Effet des précipitations cumulées d’Août-Septembre sur rendement total en kilocalories par hectare.

La figure 3.6 nous montre aussi une relation concave entre le rendement total et les précipitations cumulées d’Août-Septembre.

Figure 3.6 : Fonction de réponse des précipitations cumulées d’Août-Septembre sur le rendement total en kilocalories par hectare

.

48Sur cette courbe, nous normalisons les rendements et la valeur de la production à 1 afin que toutes ces valeurs soient à la même échelle pour une meilleure comparaison. Il en est de même pour la figure 8 ci-dessous.

149 Le calcul de l’élasticité du rendement (au point moyen) est de 0,27. Cela signifie que si les précipitations augmentent de 1% en partant du point moyen, le rendement total en kcal va augmenter de 0,27% en moyenne.

4.2.5. Effet des précipitations cumulées d’Août-Septembre sur la valeur totale de la production.

La figure 3.7 nous montre une relation concave entre la valeur de la production et les précipitations cumulées d’Août et Septembre. La valeur de la production augmente puis diminue quand les précipitations augmentent.

Figure 3.7 : Fonction de réponse des précipitations cumulées d’Août et Septembre sur la valeur

totale de la production par hectare.

Le calcul de l’élasticité de la valeur de la production totale par hectare sur la pluie est de 0,26. Cela signifie que si les précipitations augmentent de 1% en partant du point moyen, la valeur totale de la production va augmenter en moyenne de 0,26%.

4.2.6. Comparaison des effets de la pluie d’août et Septembre sur le rendement et la valeur de la production

Quand nous comparons les différents effets de la précipitation sur le rendement total (0,27) et sur la valeur de la production totale par hectare (0,26), nous nous rendons compte qu’ils sont très légèrement différents. Ce qui signifie qu’il y a certainement biais de prix même si tout porte à croire qu’il est aussi faible.

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Figure 3.8 : Effet de la pluie d’Août-Septembre sur le rendement total et sur la valeur de la

production totale

La figure 3.8 nous montre que les deux courbes sont séparées par un léger écart, ce qui laisse présager un éventuel biais de prix. Néanmoins, selon l’hypothèse 3, nous devons valider la présence du biais de prix à l’issue de la régression de l’indice de prix.