Quelles sont les implications politiques des échanges en CEMAC ?

Les implications politiques des échanges CEMAC révèlent une réalité surprenante : la différenciation par attributs influence profondément les décisions d’achat des consommateurs. Cette étude met en lumière les défis économiques de la région, tout en suggérant que ces attributs pourraient intensifier les flux commerciaux.

Section 2- Les attributs des produits et les caractéristiques propres aux consommateurs affectent significativement l’achat des produits et favorise l’échange intra-branche

1- Les attributs des produits associés aux caractéristiques propres aux consommateurs affectent significativement l’achat des biens

Les deux tableaux nous présentent les résultats des estimations de modèle Logit.

La quantité globale de l’estimation est très satisfaisante ; la P-value du test de rapport de de maximum de vraisemblance est (LR) est acceptable puisqu’elle présente une valeur inférieure à 1%. En ce qui ce qui concerne la significativité globale du modèle, en comparant toujours P-value avec les différents seuils, ce tableau révèle que modèle est très significatif au seuil de 1% avec les probabilités inférieures à 0,001.

La statistique du log de vraisemblance est LR = 2248,93, ce qui est supérieur au Chi-carré tabulé qui est de 5. De plus, le pseudo R2 estimé est de 0,7316, ce qui indique qu’il rapporte 73% des d’information.

De ces tableaux, il ressort que les différentes variables expliquant l’achat de meuble sont toutes significatives au seuil de 1% : nous avons d’une part le Revenu et la situation socio-professionnelle qui mettent en valeur les caractéristiques propres de l’enquêté et d’autre part, nous avons l’attribut Design, l’attribut de solidité et la distance qui sont les attributs propres au meuble.

En étudiant les coefficients de chaque variable nous avons :

• • • • Le Revenu : le signe de son coefficient est positif ce qui signifie que l’accroissement du revenu favorisera la probabilité de survenu de l’achat du meuble autrement dit, si le revenu de l’enquêté augmente, la probabilité qu’il achète le meuble qui répond à ses préférences (dans ce cas de figure, le meuble fait avec le bois Wengé) augmente. Ainsi, avec Pr = 0.000 au seuil de 1% d’erreur, il y a une forte dépendance entre l’achat du meuble et le revenu. La consommation dépend du revenu ainsi, plus le revenu est élevé plus, les consommateurs achètent le meuble dont les attributs sont supérieurs en qualité, cette attitude met en relation le goût pour la réalité (Gabszewicz et Thisse, 1979), et l’intensité de préférence pour la qualité (qui peut d’ailleurs être corrélée au revenu) Mussa et Rosen (1978) à contrario, les consommateurs dont la capacité à répondre sur le marché du meuble est moins importante ont une préférence pour la variété des meubles ;
      • La situation socio-professionnelle : le signe de son coefficient est positif ce qui traduit que les enquêtés salariés (employés) sont détenteur d’un pouvoir d’achat qui leurs permettent de répondre sur le marché du meuble.

Cette variable nous montre que les employés, 65,9% sur les 100 % sont ceux qui consomment les meubles le plus chère c’est-à-dire celui qui possèdent les attributs de qualité (fait avec le bois Wengé). En effet, tous les employés sont prêts à acheter à un prix cher le meuble qui répond à toutes leurs préférences. Il y a une relation de dépendance importante entre la variable AchatMeuble et la situation socio-professionnelle car Pr = 0.000 au seuil de 1% d’erreur ;

• • • • La distance : le signe positif du coefficient de la variable Distance montre que le distance joue un rôle dans la décision d’achat des enquêtés. La variable distance qui mesure le nombre de kilomètre que serait prêt à parcourir un consommateur de son domicile au lieu d’achat du meuble, traduit que non seulement l’enquêté est prêt à se déplacement le plus loin possible pour acquérir le meuble mais la survenu d’achat sera d’autant plus grand que la distance sera plus faible. Le producteur de meuble en l’occurrence le menuisier (qui est le plus apprécier par les enquêtés) qui sera plus proche de ses clients ou qui pratiquera un service de livraison à domicile aura une plus grande part de marché, nous avons un aspect de la différenciation horizontale car la distance crée une différence, (la distance est considérée comme un attribut) dans le produit du point de vue du consommateur (Hoteling, 1929). Avec une Pr = 0.000 au seuil de 1% d’erreur, nous remarquons très bien qu’il y a une forte relation entre la possibilité de survenu de l’achat du meuble et la distance à parcourir. La distance est attribut important du produit meuble sur le marché gabonais car seul 48,6% sont prêt à faire moins de 10 km pour acheter le meuble de leurs préférences alors que seul 7,9% sur 100% des enquêtés sont prêt à parcourir une distance supérieure ou égale à 40 km. Cela traduit le fait qu’au Gabon en particulier et dans zone CEMAC, le déplacement est très couteux ;
      • L’attribut de Couleur : avec Pr = 0.000 au seuil de 1% d’erreur, cet attribut est important dans la décision d’achat de meuble. 69, 9% des enquêtés préfèrent un meuble de couleur brun (fait avec le bois Wenge)

alors que 30,9% préfèrent le meuble de couleur rouge (fabriqué avec le bois Okoumé). Cet attribut met en valeur la variété des meubles présent sur le marché, chaque consommateur a une préférence pour cette dernière en fonction des attributs perceptibles comme la couleur. Les différentes variétés des produits mettent en relation la différenciation horizontale.

En effet, dans cette forme de différenciation, aucune variété n’est supérieure à l’autre mais le consommateur choisira la variété qui accroit son utilité en raison de son goût pour la variété (Krugman, 1979, 1980) ou il choisira le produit qui se rapproche le plus de sa variété idéale (Lancaster, 1980). C’est attribut important car il met en valeur le bois qui répond aux préférences de la majorité des enquêtés.

Le fait que le signe de son coefficient soit négatif traduit qu’une augmentation cet attribut dans la fabrication des meubles ne favorisera pas la probabilité de survenu de l’achat. Cela peut s’expliquer qu’en période crise par exemple, le producteur de meuble devrait mettre moins en avant cet attribut si ce dernier veut au moins sa gardé sa part de marché.

Cette variable donne à la stratégie de différenciation horizontale une place de choix dans les stratégies de marketing des menuiseries présentes sur le marché gabonais;

• • • • L’attribut de Solidité : le signe négatif de son coefficient montre que la probabilité de survenu de l’achat de meuble sera moins faible avec l’augmentation de la présence de cet attribut sur le meuble mais avec Pr =

0.000 au seuil d’erreur de 1%, il y a manifestement un lien de dépendance entre l’achat de meuble et cette variable. Cet attribut met en relief la différenciation verticale des produits. En effet, dans cette forme de différenciation, les consommateurs s’accordent sur un classement des variétés en ordre de préférence. Cet ordre de préférence est mesuré par les attributs du produit. Les consommateurs de meuble sur le marché gabonais préfèrent à 73,1% le meuble dont la solidité est très élevée vis-à-vis des attaques des insectes à bois et des champignons, et dont la résistance à l’humidité est très forte par rapport au climat de l’Afrique Centrale⁶.

Selon le classement des meubles par attributs, les meubles fabriqués avec l’essence de bois Wenge sont de meilleurs qualités que ceux fabriqués avec l’Okoumé. Ainsi, les consommateurs qui ont un goût pour la qualité achètent le meuble dont l’attribut de solidité est supérieur. De plus, les enquêtés qui sont propriétaires de maison ont une grande affection pour les meubles fabriqués avec le Wenge car ces derniers sont très durables et peuvent être utilisés par plusieurs générations.

Avec un pseudo R2= 0,7316, nous pouvons conclure un bon pouvoir de prédilection et une bonne qualité d’ajustement de notre modèle car le pseudo R2 est très proche de 1. De plus, la probabilité d’une prédilection correcte de notre modèle est 50, 47% (voir les résultats Eviews ci-dessous) ce qui conforte la robustesse de notre modèle.

6 Le climat est équatorial, chaud, avec un taux d’humidité assez important (de 85 à 100% en saison des pluies).

Expectation-Prediction Evaluation for Binary Specification Equation: UNTITLED

Date: 12/08/18 Time: 10:10 Success cutoff: C = 0.5

Source: nos résultats Eviews.

Ces résultats nous montrent que les attributs des produits et les caractéristiques propres aux consommateurs influencent positivement le comportement d’achat de meuble. Ces résultats sont conformes à la théorie de Lancaster (1966) : la maximisation de l’utilité des consommateurs dépend fortement des attributs du bois qui est utilisé pour la fabrication du meuble. Les enquêtés ont une très forte préférence pour les meubles fabriqués avec l’essence de bois wengé. Ainsi, la stratégie de différenciation horizontale ou verticale et le même les deux combinés apparaissent clairement dans ces résultats. Les producteurs doivent veiller à mettre sur le marché des meubles dont les attributs sont valorisés par les consommateurs ce qui favorisera le commerce car ces attributs servent de critère de sélection ou d’élimination.

Afin de mesurer l’impact de la différenciation par attribut dans la zone CEMAC, nous allons premièrement calculer la part du commerce intra-branche dans la zone CEMAC puis nous montreront l’impact de la différenciation par attribut sur les échanges en zone CEMAC.

Calcul de la part de l’intra-branche dans les échanges intra CEMAC

La mesure de l’échange intra-branche n’est pas chose aisée, plusieurs auteurs ont proposé des indicateurs tels que : Verdoorn, (1960) ; Kojima, (1964) ; Michaely, (1962) ; Balassa, (1966) mais ces indicateurs se sont avérés très imprécis. Afin de remédier à cela, Grubel et Lloyd, (1975) construisent un nouvel indicateur. Dans sa version simple, il s’exprime ainsi :

GLi = [(Xi+Mi) – │Xi-Mi│] / (Xi+Mi) = 1 – [│Xi-Mi│ / (Xi+Mi)]

Avec : Xi : exportations du produit i et Mi : importations du produit i.

GLi est tel que ses résultats sont compris entre [0 et 1]. Lorsque GLi tend vers zéro, la spécialisation est interbranche, par contre, si GLi tend vers 1, il s’agit d’une spécialisation intra-branche. Autrement dit, cet indicateur est égal à 1 si le poids d’un produit dans les échanges entre pays est identique et à 0 si la spécialisation est univoque. Dans ce cas, le pays est soit exclusivement importateur, soit exclusivement exportateur.

Il existe d’autres indices tels que l’indicateur de Grubel Lloyd ajusté et l’indicateur Aquino (1978). Dans un souci de simplification de calcul, nous utiliserons le GLi dans sa formulation simple.

Nous prenons deux pays : le Gabon et le Cameroun parce que les flux commerciaux entre ces deux pays sont importants. L’étude s’étend sur la période 2006 à 2016 pour les biens Huile de palme raffinée ; le sucre raffiné ; huile brut de pétrole ; viande de cop et de poulet non découpée en morceau, congelée ; bois plaques et bois stratifiés. Le choix porté sur ces biens est dû au faite que les produits d’échanges de la sous-région essentiellement constitués de produits agricoles.

Questions Fréquemment Posées

Quels attributs des produits influencent les décisions d’achat en CEMAC ?

Les attributs de qualité et de variété, tels que le design et la solidité, influencent significativement les décisions d’achat des consommateurs en CEMAC.

Comment le revenu affecte-t-il l’achat de meubles en CEMAC ?

L’accroissement du revenu favorise la probabilité d’achat de meubles de qualité, car les consommateurs avec un revenu plus élevé préfèrent des meubles avec des attributs supérieurs.

Quel rôle joue la distance dans l’achat de meubles en CEMAC ?

La distance joue un rôle important dans la décision d’achat, car les consommateurs sont prêts à parcourir une distance plus courte pour acquérir des meubles, ce qui favorise les producteurs proches de leurs clients.