Estimateurs des deux modèles logit mixte

Estimateurs des deux modèles logit mixte

On a ainsi trouvé que les participants consentaient à payer 402.57 Ariary pour 1 km2 de forêts épineuses préservée. Concernant les valeurs des différents niveaux de l’attribut mode de distribution, les participants consentaient à payer davantage d’argent pour les programmes de conservation où la distribution des compensations monétaires était en faveur des ménages pauvres (10,202.48 Ariary), comparés à ceux qui proposaient des distributions égales (8,608.267 Ariary). Par contre, les participants ne préféraient pas les programmes de conservation qui ne fournissaient pas d’informations sur la distribution des compensations monétaires, ce qui se reflète par un CAP négatif de -4,018.952 Ariary pour un tel programme. Le « part-worth » des variations des CAP, calculés à partir de la différence entre les CAP des différents niveaux d’attributs fournit davantage d’informations sur les préférences des participants sur les différentes formes de distribution. Dans notre cas, les participants consentaient à payer 12,627.219 Ariary pour changer d’une distribution inconnue vers une distribution égale. Un changement vers une distribution pro-pauvre (les ménages pauvres reçoivent plus) à partir d’une distribution inconnue était valorisé davantage à 14,221.432 Ariary, tandis qu’un changement vers une distribution pro-pauvre à partir d’une distribution égale n’est valorisé qu’à 1,594.213 Ariary.

Comparaison des préférences

En comparant les préférences des participants de Cottbus et d’Antananarivo, on a remarqué que les deux groupes de participants avaient des préférences similaires en ce qui concerne les niveaux d’attributs de distribution qu’ils préféraient le plus (tableau III-6). Une distribution pro-pauvre a une valeur supérieure par rapport à une distribution égale, qui à son tour est préférable au fait de ne pas disposer d’informations sur la distribution. Afin d’obtenir une estimation quantitative concernant les différences entre les préférences des deux groupes de participants pour les attributs individuels, on a calculé les taux marginaux de transformation (TMT) entre les niveaux d’attributs de la conservation et du mode de distribution. Dans le tableau III-7, les TMT montrent l’étendue de forêts épineuses (en km2) que les participants consentent à renoncer pour achever un mode de distribution qu’ils valorisent davantage comparé à un autre mode de distribution.

On note d’après le tableau III-7 deux intéressantes observations. Premièrement, les participants d’Antananarivo consentent à renoncer moins de forêts pour un changement vers un mode de distribution ayant plus de valeur que les participants de Cottbus. Cela signifie qu’en consentent à renoncer une étendue substantielle de forêts préservée (18.45 km2) pour un changement allant d’une distribution égale à une distribution pro-pauvre, les participants Afin d’identifier les sources possibles de l’hétérogénéité des préférences des participants, on a estimé un troisième modèle logit mixte qui inclut des interactions avec les caractéristiques sociodémographiques et les attitudes des participants avec les différents attributs. On a ainsi considéré les variables et hypothèses suivantes question de débriefing qui avait demandé aux participants l’importance du fait que les ménages pauvres reçoivent des compensations plus élevées. On a créé une variable dummy qui prend la valeur de 1 si le participant avait déclaré que cet aspect est très important ou assez important, et 0 autrement.

Egalité importante : les participants qui estiment que les compensations monétaires devraient être distribuées de manière égale parmi tous les ménages de la communauté locale choisiraient des alternatives offrant une distribution égale des compensations. Cet aspect fut considéré dans le questionnaire par une question de débriefing qui avait demandé aux participants l’importance de l’égalité de la distribution des compensations monétaires. On a créé une variable dummy qui prend la valeur de 1 si le participant avait déclaré que cet aspect était très important ou assez important, et 0 autrement. 6- Compensations élevées : les participants qui pensent que le montant de la compensation monétaire devrait être suffisamment élevé de sorte que les populations locales ne soient pas désavantagées choisiraient des alternatives qui proposent soit une distribution pro-pauvre ou une distribution égale. On a inclus dans le questionnaire une question de débriefing qui avait demandé aux participants l’importance de cet aspect. On a créé une variable dummy qui prend la valeur de 1 si le participant avait estimé très important ou assez important que le montant de la compensation soit élevé, et 0 autrement.

Hétérogénéité dans les moyennes-interactions

Le premier tableau (tableau III-8) montre les estimateurs des variables relatifs aux attributs. Comme on l’observe, tous les estimateurs sont correctement signés mais seulement deux sont significatifs, respectivement à 1% de niveau pour l’étendue de forêts épineuses préservée et 5% de niveau pour la distribution égale. Malgré cette perte en significativité sur les estimateurs, le modèle reste assez performant au regard de la valeur du pseudo-R2 qu’on a obtenu (qui est de 0.32). Le deuxième tableau (tableau III-9) présente les estimateurs des différentes interactions entre les variables des attributs et les variables qui capturent les sources d’hétérogénéité des préférences. En considérant notre première hypothèse sur la donation pour l’environnement, on constate que l’estimateur qui capture l’interaction de cette variable avec la variable sur l’étendue de forêts épineuses préservée n’est pas significatif. Une des raisons pourrait être liée au fait que le nombre des participants qui ont fait (ou font) des donations pour l’environnement soit moins important dans l’échantillon. Par contre, cela n’empêcherait pas aussi ceux qui n’ont pas fait de donation pour l’environnement de choisir des alternatives offrant le maximum de conservation achevée.