Facteurs influençant la performance commerciale du producteur

Rapport de stage facteurs influençant la performance commerciale du producteur, tutoriel & guide de travaux pratiques en pdf.

Facteurs influençant la performance commerciale du producteur

Variables significatives

Comme indiqué dans le Tableau n° 9, huit variables sont rattachées à une p-value supérieure à 5%. Ce sont donc les variables qui expliquent au mieux la variation de la performance commerciale du producteur. Ce tableau a été tiré du Tableau n°22 (Cf. ANNEXE V) qui illustre la totalité du modèle.
Les contraintes physiques et celles liées à l’unité de mesure influencent négativement la performance commerciale du producteur. Les autres variables significatives ont une influence positive. La vente en riz blanc et la vente hors ferme contribuent à une bonne amélioration de  la performance. Le retard de la vente par rapport à la période de récolte ainsi que l’entretien d’une bonne relation amont/aval favorisent aussi l’augmentation du prix obtenu par le producteur. Parmi les variables qui améliorent la performance commerciale du producteur, on enregistre également l’accès aux informations du marché ainsi que sur le crédit et le stockage.

Modèle de la performance commerciale du producteur

Comme le montre le Tableau n°10, la Prob > F est égale à 0.00. Ce qui veut dire que la probabilité critique du test de Fisher est inférieure à la p-value considérée qui est 5%. Le coefficient de détermination R2 obtenu est de 91,41%. Ce qui montre que 91% de la variation de la performance commerciale du producteur est expliquée par le modèle. On peut donc avancer que le modèle est globalement significatif.

Typologie des producteurs par rapport à leur intérêt pour le SIM

La classification des producteurs selon leur intérêt pour le Système d’information de Marché a contribué à identifier 3 classes.

Résultats de la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) et du K-means ou nuée dynamique

La CAH a permis de déterminer les liens entre les différents producteurs par rapport aux variables utilisées qui sont : la zone, les variables structurelles de l’exploitation (niveau d’éducation, âge, surface en riz), les variables relatives aux performances de commercialisation, à la communication et à l’information. Trois groupes de producteurs ont été identifiés (Cf. Graphe n°4 en ANNEXE VI). Puis à son tour, l’analyse sur K-means a permis de mieux regrouper les producteurs en 3 classes. La répartition des classes est montrée dans le Tableau n° 24 (Cf. ANNEXE VI).

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