13 Mars 2009 UNIVERSITE D’A N TANANARIVO ECOLE SUPERIEURE DES SCIENCES AGRONOMIQUES DEPARTEMENT AGRO-MANAGEMENT COMMUNE URBAINE D’ANTANANARIVO MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDE POUR L’OBTENTION DU DIPLÔME D’INGÉNIEUR AGRONOME Option : AGRO-MANAGEMENT PROSPECTIVE TERRITORIALE : INTENSIFICATION ET FINANCEMENT DES ACTIVITES D’AGRICULTURE URBAINE « Cas du IIème arrondissement de la Commune Urbaine d’Antananarivo » Pascal R A K O T O A S I M B O L A Promotion AINA : 2004-2009
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13 Mars 2009
U N I V E R S I T E D ’ A N T A N A N A R I V O
E C O L E S U P E R I E U R E D E S S C I E N C E S A G R O N O M I Q U E S
D E P A R T E M E N T A G R O - M A N A G E M E N T
C O M M U N E U R B A I N E D ’ A N T A N A N A R I V O
MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDE POUR L’OBTENTION DU DIPLÔME D’INGÉNIEUR AGRONOME
Option : AGRO-MANAGEMENT
PROSPECTIVE TERRITORIALE :
INTENSIFICATION ET
FINANCEMENT DES ACTIVITES
D’AGRICULTURE URBAINE
« Cas du IIème arrondissement de la Commune Urbaine d’Antananarivo »
Pascal R A K O T O A S I M B O L A
Promotion AINA : 2004-2009
13 Mars 2009
U N I V E R S I T E D ’ A N T A N A N A R I V O
E C O L E S U P E R I E U R E D E S S C I E N C E S A G R O N O M I Q U E S
D E P A R T E M E N T A G R O - M A N A G E M E N T
C O M M U N E U R B A I N E D ’ A N T A N A N A R I V O
MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDE POUR L’OBTENTION DU DIPLÔME D’INGÉNIEUR AGRONOME
Option : AGRO-MANAGEMENT
PROSPECTIVE TERRITORIALE :
INTENSIFICATION ET
FINANCEMENT DES ACTIVITES
D’AGRICULTURE URBAINE
« Cas du IIème arrondissement de la Commune Urbaine d’Antananarivo »
Pascal R A K O T O A S I M B O L A
Promotion AINA : 2004-2009
13 Mars 2009
U N I V E R S I T E D ’ A N T A N A N A R I V O
E C O L E S U P E R I E U R E D E S S C I E N C E S A G R O N O M I Q U E S
D E P A R T E M E N T A G R O - M A N A G E M E N T
C O M M U N E U R B A I N E D ’ A N T A N A N A R I V O
MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDE POUR L’OBTENTION DU DIPLÔME D’INGÉNIEUR AGRONOME
Option : AGRO-MANAGEMENT
PROSPECTIVE TERRITORIALE :
INTENSIFICATION ET
FINANCEMENT DES ACTIVITES
D’AGRICULTURE URBAINE
« Cas du IIème arrondissement de la Commune Urbaine d’Antananarivo »
Pascal R A K O T O A S I M B O L A
Promotion AINA : 2004-2009
DEDICACE
Je dédie cet ouvrage à :
- Mes parents, pour ses conseils et ses encouragements si précieux au
cours de mes années d’études ;
- Mes sœurs et mes frères qui m’ont beaucoup soutenu moralement ;
- Rianasoa qui m’a toujours aimé, m’a aidé et a donné son temps
pour qu’on a pu partager nos joies ensemble ;
- Toutes mes familles ;
- Mes collègues qui ont accepté de distribuer la même table avec moi
malgré leurs occupations envers leurs études.
Tous mes meilleurs vœux pour vous !
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REMERCIEMENTS
Je tiens à exprimer mes gratitudes remerciements à tous ceux qui ont collaboré, de près ou de
loin, à la réalisation du présent travail de recherche :
- au Professeur Jean RASOARAHONA, Directeur de l’École Supérieure des Sciences
Agronomiques de Madagascar ;
- au Professeur Sylvain RAMANANARIVO, Chef du Département Agro- Management
qui a accepté d’encadrer et de suivre le déroulement de ce travail malgré ses occupations ;
- Professeur Romaine RAMANANARIVO, Enseignant Chercheur du Département Agro -
Management de l’E.S.S.A. et à Madame Yannick RABEMANANTSOA : sans votre
aide, ce travail n’a pas pu être réalisé ;
- à Monsieur Sabin RANDRIAMBOLOLONA, délégué au maire du IIème
arrondissement de la CUA : toutes vos coopérations sont si précieuses pour nous durant le
terrain ;
- aux personnels du bureau de l’arrondissement : ses coopérations ont été très efficaces
malgré ses occupations ;
- à Mesdames et Messieurs les chefs Fokontany : merci de nous avoir confié vos
informations et votre connaissance de la zone d’étude ;
- au groupement des paysans de 5.A.A (Ambohipo, Andohanimandroseza et
Ambolokandrina) : votre invitation à votre réunion a enrichi nos informations concernant
vos activités ;
- à mes chers parents : votre soutien moral et financier, votre amour et votre sacrifice tout
au long de mes années d’étude sont très précieux pour moi. Que Dieu vous bénisse !
- à Rianasoa : votre aide s’avère intéressante durant l’édition de ce travail ;
- Toute ma famille et mes amis.
Milles mercis pour tous !
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RESUME
La présente recherche concerne l’agriculture urbaine du IIème arrondissement de la commune
urbaine d’Antananarivo (CUA) sur un échantillon de 177 ménages. Ce secteur fournit une partie non
négligeable de l’approvisionnement de la ville. Pourtant, l’exode rural et la croissance démographique
nuisent aux surfaces agricoles par l’extension de la ville. De ce fait, la CUA a lancé une réflexion sur
la formulation de sa politique d’agriculture pour mieux gérer la ville. Pour ce faire, ce travail contribue
à la mise en valeur de l’agriculture urbaine, par une orientation vers l’intensification des systèmes
d’exploitation existants, en vue d’améliorer le niveau de vie des paysans urbains. En effet, en tant que
facteur de développement à long terme, le financement de cette rénovation technique nécessite une
prospection stratégique adéquate.
Mots clefs : agriculture urbaine, intensification, financement, deuxième arrondissement,
commune urbaine d’Antananarivo.
ABSTRACT
This work concerns the urban agriculture in the second precinct of the urban township of
Antananarivo (CUA) on a sample of 177 households. This sector provided a part of the provision of
the city no negligible. Yet, the farming exodus and the demographic growth are harmful the
agricultural surface by the city extension. In fact, the CUA launched a reflection on the formulation of
his agriculture politics to manage the city. That’s why this work contributes on the enhancement of
the urban agriculture by an orientation toward the existing operating system intensification in view to
improve the urban peasant standard of living. Indeed, as factor of development on the long term, the
financing of this technical renovation requires an adequate strategic prospecting.
Keys words: urban agriculture, intensification, financing, second precinct, urban township of
Antananarivo.
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SOMMAIRE
DEDICACE
REMERCIEMENTS
RESUME
SOMMAIRE
LISTE DES TABLEAUX
LISTE DES GRAPHES LISTE DES FIGURES LISTE DES ABREVIATIONS
GLOSSAIRE
INTRODUCTION
I- METHODOLOGIE I.1- DESCRIPTION DE LA ZONE D’ETUDE
I.1.1- Délimitation et situation géographique de la zone d’étude
I.1.2- Aperçu général de la zone d’étude
I.2- CHOIX DU SUJET
I.3- APPROCHE METHODOLOGIQUE
I.4- METHODOLOGIE DE TRAVAIL
I.4.1- Enquêtes informelles
I.4.2- Les enquêtes formelles et les démarches de démonstration
I.4.3- Limite de l’étude
I.4.4- Synthèse
II- RESULTATS II.1- TYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS AGRICOLES DU IIEME ARRONDISSEMENT
II.1.1- Détermination de la typologie générale : les groupes
II.1.2- Détermination de la typologie spécifique : les sous groupe
II.2- ANALYSE PROSPECTIVE DES ACTIVITES AGRICOLES DU IIEME ARRONDISSEMENT
II.2.1- Corrélation des activités agricoles dans le IIème arrondissement
II.2.2- Prospection d’évolution du rendement jusqu'à la limite de stabilité
II.3- L’INTENSIFICATION PAR RAPPORT AU SYSTEME TRADITIONNEL
II.3.1- Le poids de financement nécessaire à l’intensification.
II.3.2- Le revenu généré par les activités d’agriculture urbaine
III- DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS III.1- DISCUSSIONS
III.1.1- Typologie
III.1.2- Les logiques paysannes suivant l’interaction des spéculations
III.2- RECOMMANDATIONS
III.2.1- Stratégie de financement et amélioration de revenu par l’intensification.
CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE
SITE WEB
ANNEXE
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LISTE DES TABLEAUX
Tableau 1 : Répartition de la superficie du IIème arrondissement .......................................................... 4
Tableau 2 : Répartition des ménages dans le IIème arrondissement ...................................................... 4
Tableau 3 : Seuil de signification de l’enquête .......................................................................................... 8
Tableau 4 : Facteur de nomenclature du groupe .................................................................................... 18
Tableau 5: Schémas de financement des systèmes d’exploitation du groupe 1 (en Ariary) ................. 32
Tableau 6 : Schémas de financement des systèmes d’exploitation du groupe 2 (en Ariary) ................ 32
Tableau 7 : Schémas de financement des systèmes d’exploitation du groupe 3 (en Ariary) ................ 33
Tableau 8 : Perturbation du TRI suivant la pratique intensive (en %) .................................................. 34
Tableau 9 : Équations de régressions correspondant aux variations de revenu du groupe 1 ............. 35
Tableau 10 : Équations de régressions correspondantes aux variations de revenu du groupe 2 ....... 36
Tableau 11 : Équations de régressions correspondant aux variations de revenu du groupe 3 ........... 37
Tableau 12 : Taux de préférence des gens de l’arrondissement aux deux types de cultures existantes
Figure 4 : Évolution du système « ART-CRE-MAN-PER-PET-RIZ-SAL-TAR » du sous groupe 11 .. 23
Figure 5 : Évolution du système « MAN-PER-PET-RIZ-SAL-TAR » du sous groupe 12 .................... 24
Figure 6 : Évolution du système « ART-CRE-PET-SAL » du sous groupe 13 ...................................... 24
Figure 7 : Évolution du système « Artichaut-Choux fleur » du sous groupe 21 .................................... 25
Figure 8 : Évolution du système « Pomme de terre-Artichaut » du sous groupe 22 ............................. 26
Figure 9 : Évolution du système « Pomme de terre-Céleri » du sous groupe 23 .................................. 26
Figure 10 : Évolution du système « Cresson-Pomme de terre » du sous groupe 24 ............................. 27
Figure 11 : Évolution du système « Persil-Riz-Cresson » du sous groupe 25 ....................................... 28
Figure 12 : Évolution du système « Pomme de terre-Petsay » du sous groupe 26 ............................... 28
Figure 13 : Évolution du système « artichaut-cresson » du sous groupe 31 ......................................... 29
Figure 14 : Évolution du système « cresson-patate-manioc » du sous groupe 32 ................................ 30
Figure 15 : Évolution du système « cresson-salade » du sous groupe 33 ............................................. 30
Figure 16 : Évolution du système « petsay-salade » du sous groupe 34 ................................................ 31
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LISTE DES ABREVIATIONS
AFD : Analyse Factorielle DiscriminanteAGR : Activités Génératrices de RevenuART : ArtichautCA : Chiffre d'AffaireCAF : Capacité d'AutofinancementCAFSI : Capacité d'Autofinancement IntensiveCAFST : Capacité d'Autofinancement TraditionnelleCEL : CéleriCHF : Choux FleurCRE : CressonCUA : Commune Urbaine d'AntananarivoDIRCAB : Directeur du CabinetFKT : FokontanyHAR : HaricotINSTAT : Institut National de Statistique de MadagascarINSTATA : Institut National de Statistique Agricole de MadagascarMAN : ManiocMAP : Madagascar Action PlanN.D : Nuée DynamiqueOMD : Objectif du Millénium pour le DéveloppementPAT : PatatePDT : Pomme De TerrePER : PersilPET : PetsayS.I. : Système d'exploitation IntensifS.T. : Système d'exploitation TraditionnelSAL : SaladeSG 11 : Sous Groupe 11SMPM : Somme de la Moyenne de la Production MoyenneSRA : Système de Riziculture AmélioréeSRI : Système de Riziculture IntensiveSRT : Système de Riziculture TraditionnelleTAR : TaroTRE : Taux de Rentabilité de l'ExploitationTRI : Taux de Rentabilité InterneVAN : Valeur Actuelle Nette
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GLOSSAIRE
Analyse prospective : diagnostic des différentes variables en considérant l’influence des autres.
Connexité : relation ou dépendance étroite d’une variable avec une autre variable.
Itération : nombre de séquences d’activités répétées avec la perturbation d’une situation stable pour
avoir une nouvelle situation stable.
Matrice d’Arthur D. Little (ADL) : matrice qui croise le cycle de vie d’une activité avec la position
concurrentielle de cette variable face aux autres. Elle formalise trois options stratégiques telles que le
développement naturel, le développement sélectif et l’abandon suivant la zone sur laquelle se
positionne l’activité sur la matrice.
Microfinance : ensemble des services financiers créés à destination des populations n’ayant pas accès
aux services des banques commerciales et exclues du système financier traditionnel.
Stratégie : ensemble d’actions à effectuer afin d’atteindre les objectifs fixés.
Agriculture urbaine :
- L'agriculture urbaine et périurbaine (AUP) se réfère aux pratiques agricoles dans les villes et
autour des villes qui utilisent des ressources : terre, eau, énergie, main-d'œuvre pouvant
également servir à d'autres usages pour satisfaire les besoins de la population urbaine.
- L'agriculture urbaine se réfère à des petites surfaces (par exemple, terrains vagues, jardins,
vergers, balcons, récipients divers) utilisées en ville pour cultiver quelques plantes et élever de
petits animaux et des vaches laitières en vue de la consommation du ménage ou des ventes de
proximité.
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INTRODUCTION
Face à la faiblesse de l’économie et au premier Objectif1 du Millénaire pour le développement
(OMD), le gouvernement malgache a pris comme objectif d’augmenter la production, notamment les
Activités Génératrices de Revenu (AGR), basée sur le développement des investissements privés. L’un des
moyens mis en œuvre a été la rénovation du système d’exploitation et l’amélioration de l’accès aux crédits
de financement. Parmi les AGR, l’agriculture urbaine fournit un approvisionnement2 non négligeable de la
ville. C’est pourquoi la Commune Urbaine d’Antananarivo (CUA) a considéré le développement des
activités agricoles urbaines parmi les objectifs du plan vert3, afin de favoriser la création de richesse et de
valeur ajoutée. Les produits agricoles ainsi obtenus servent souvent à satisfaire la consommation familiale et
à ravitailler les marchés de proximité.
Toutefois, le taux de pénétration des institutions financières demeure nettement faible, au voisinage
de 6%4 en 2005. Les raisons principales en sont le taux d’intérêt élevé, l’existence de garanties excessives
exigées par ces institutions mêmes, ainsi que le souci de crédibilité des emprunteurs ciblés. En outre, les
institutions financières adoptent une vision plutôt de filière5 que systémique, dans l’exploitation agricole, en
ce sens qu’elle n’évalue que la spéculation à financer. Ces réalités constituent un facteur de blocage aux
paysans d’accéder au système de financement par crédit. Par conséquent, faute des moyens tant financiers
que matériels, la productivité de l’Agriculture paysanne reste encore faible.
Dans un autre cas, la nécessité en surface de l’agglomération urbaine diminue de plus en plus rapidement les
surfaces agricoles. Alors, l’intensification reste la seule solution pour augmenter la production agricole dans
la CUA.
Ce contexte général mène à poser la problématique de l’étude suivante :
Quelle stratégie doit-on adopter pour mettre en valeur l’agriculture urbaine en vue d’améliorer le niveau de
vie des paysans au profit d’un développement économique durable ?
Cette problématique amène les questions de recherche ci-après :
- Quelle affectation des zones pourra-t-on établir vis-à-vis de l’exploitation agricole du milieu ?
- Les spéculations de l’agriculture urbaine sont elles indépendantes ou non ?
1Gouvernement malgache, « MAP : OMD », 2007-2012 2 INTERSCENE, « Antananarivo entre colline et rizière : Plan vert de la CUA », p.27/28 3 INTERSCENE, « Antananarivo entre colline et rizière : Plan vert de la CUA », p.3/28) ;
Françoise Lenoble, « Terroirs de demain : Plan vert », Janvier 2006, fichier Word, p2/6) 4Passant de 3% en 2003 à 6 % en 2005 (Voir annexe1, p2/2) 5 RAJOELISON Josué Samuel, Contribution à l’étude du système de financement rural à travers les associations paysannes, Mémoire de fin d’étude 1994, p.34
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- Que peut-on bénéficier de l’agriculture urbaine ?
Cette question conduit à tenir l’objectif global suivant :
« Établir une stratégie de financement des activités agricoles adéquate pour augmenter le revenu des
agriculteurs urbains ».
De ces questions de recherche émanent les objectifs spécifiques suivants :
- Établir une typologie de la zone d’étude suivant l’exploitation agricole existante,
- Déterminer l’interaction pouvant se présenter entre les spéculations existantes,
- Trouver un moyen pour rentabiliser les activités d’agriculture urbaine.
Les hypothèses émises liées à ces objectifs spécifiques sont :
- La considération des spéculations agricoles permet d’affecter des zones d’exploitation ;
- Les spéculations forment un système entre elles et ce système reflète la logique paysanne du
milieu ;
- Une intensification sous contrôle, appuyée par un financement extérieur raisonné, améliore la
productivité de l’agriculture urbaine.
En vue d’atteindre les objectifs décrits auparavant, les résultats attendus ci-après ont été formulés :
- Les FKT de la zone d’étude seront regroupés suivant la nature des spéculations existantes ;
- La logique paysanne urbaine sera conçue en fonction de la relation existante de son système
d’exploitation ;
- L’intensification agricole favorisera une augmentation du poids de financement et de la productivité
des activités agricoles et amènera ensuite à une amélioration de revenu des paysans urbains.
Le rapport du travail suit un plan logique dont la structure est divisée en trois parties bien distinctes mais
complémentaires.
La méthodologie contient la délimitation de la zone d’étude afin de mener l’étude sur la réalité. Ensuite,
des enquêtes exploratoires et définitives ont été évoquées afin d’avouer les travaux effectués depuis la
recherche bibliographique jusqu’à l’obtention des résultats.
Les résultats obtenus présentent les réalités sur terrain notamment la typologie des exploitations,
l’analyse prospective des exploitations et la distinction entre l’exploitation traditionnelle et exploitation
intensive.
La discussion des résultats portes sur l’analyse de la typologie afin de donner des recommandations sur
la logique paysanne et sur le financement des exploitations agricoles pour améliorer le revenu des paysans
urbains.
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I- METHODOLOGIE
I.1- DESCRIPTION DE LA ZONE D’ETUDE
Cette sous partie met en évidence la délimitation et les généralités sur la zone d’étude.
I.1.1- Délimitation et situation géographique de la zone d’étude
Sur la carte ci-dessous figure la délimitation générale du IIème arrondissement.
Figure 1 : Carte du IIème Arrondissement
Source : Auteur, 2008
Le IIème arrondissement de la Commune Urbaine d’Antananarivo (CUA) se trouve sur la côte
Sud- Est de la capitale, englobant la partie comprise d’Ouest en Est, entre la colline d’Analamanga et la
colline d’Ankatso, limitrophe de la sous-préfecture d’Antananarivo Avaradrano et du Nord au Sud, entre
la route du Mausolée et la rivière d’Ikopa, limitrophe également de la sous-préfecture d’Antananarivo
Atsimondrano.
Plus précisément, le IIème arrondissement est limité par :
- Au Nord : les IIIème et Vème arrondissements ;
- A l’Ouest : le IVème arrondissement ;
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- Au Sud : Les communes suburbaines de Tanjombato et d’Alasora ;
- A l’Est : les communes suburbaines d’Alasora et d’Ambohimangakely.
I.1.2- Aperçu général de la zone d’étude
Les informations ci-après montrent la place de l’agriculture urbaine au sein du IIème arrondissement.
Tableau 1 : Répartition de la superficie du IIème arrondissement
Nature Surface (ha) Pourcentage (%)
Agglomération 845 60
Marécage 127 9
Brique 85 6
Surface cultivée 352 25
Surface total 1 409 100
Source : Auteur, enquête pré-mémoire, 2008
Cet arrondissement s’étend sur une superficie de 14,09 km², dont la répartition est représentée par le
tableau ci-dessus. La surface agricole semble menacée par l’extension de la ville qui se traduit par la
nouvelle destination des rizières comme lieux de fabrication des briques (6% de la superficie totale) et des
terrains pour la construction des habitations.
Tableau 2 : Répartition des ménages dans le IIème arrondissement
Nature Nombre Pourcentage (%)
Population total 845 -
Nombre de toit 127 -
Nombre de ménage total 85 100
Nombre de ménage non agricole 352 97
Nombre de ménage agricole 1 409 3
Source : Auteur, enquête pré-mémoire, 2008
Le IIème arrondissement est composé de 24 FKT. Sa population compte approximativement 184 300
habitants en juin 2008, qui sont groupés dans 36 860 ménages de cinq personnes, dont 1 106 ménages
pratiquent des activités agricoles sur une superficie d’environ 344 hectares (24 % de la superficie totale).
Les produits agricoles ainsi obtenus servent souvent à satisfaire la consommation familiale et à ravitailler les
marchés de proximité.
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I.2- CHOIX DU SUJET
Primo, l’amélioration du revenu des paysans basée sur l’augmentation de la production agricole fait
partie des objectifs de l’engagement 4 du MAP. En effet, le gouvernement malgache a envisagé une
croissance économique du monde rural pour réaliser le premier objectif du l’OMD6.
Secundo, la vision « Madagascar naturellement », en général basé sur le secteur primaire, est une
vision commune du MAP ainsi que du PLAN VERT de la CUA.
Tertio, les pays dits avancés comme le Brésil, l’Argentine, la France, etc. ont déjà mis en valeur leur
agriculture urbaine. En effet, une question de réflexion se pose sur ce contexte mondial : pourquoi
Madagascar, qui est un pays à vocation agricole, n’observe pas une telle idée comme référence ?
Quarto, l’exode rural fait partie de l’un des facteurs qui favorise l’explosion démographique dans la
ville. Cela entraîne une diminution7 exhaustive des surfaces agricoles à des fins citadines et une
augmentation des besoins alimentaires. L’agriculture urbaine fournit une partie de l’approvisionnement de
la ville en quantité non négligeable. Pourtant, les paysans urbains semblent être délaissés par les
autorités ; en plus, l’intensification restera la seule façon d’augmenter leurs productions agricoles : c’est
pourquoi, le développement de l’agriculture urbaine dépend de la modification du rendement.
En tenant compte de ce contexte tant mondial que national, et grâce à son Directeur de cabinet, la
CUA a envisagé une réflexion sur la mise en place d’une politique stratégique d’agriculture urbaine. Cela a
pour but la planification de la ville et le développement économique. Cette perspective figure parmi la
pratique innovatrice de la CUA, dès l’année 2008, qui lui renforcera sa performance économique par
rapport aux autres communes urbaines malgaches. C’est pourquoi, en tant qu’agronome, participer dans une
telle réflexion sur l’agriculture urbaine s’avère nécessaire, en vue de la mettre en valeur et de la rentabiliser
pour inciter un développement économique durable.
I.3- APPROCHE METHODOLOGIQUE
En vue de mener l’étude, trois approches ont été adoptées, à savoir :
- Une approche systémique afin d’établir une typologie des systèmes d’exploitation de la zone
d’étude,
- Une approche prospective pour prévoir la tendance des systèmes d’exploitation à travers la réalité
actuelle,
6 OMD : Objectif 1 ; l’éradication de la famine et de la pauvreté dans le monde entier. 7 Due à la demande en briques et la nécessité en terrain pour les différentes constructions : habitation, entreprise, infrastructure routière, etc.
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- Une approche stratégique basée sur une analyse financière en vue d’établir une stratégie de
financement de l’intensification des activités d’agriculture urbaine.
I.4- METHODOLOGIE DE TRAVAIL
La structure de l’étude conduit à une méthode de travail qui se présente en deux étapes distinctes
mais complémentaires : la phase d’enquêtes informelles et la phase d’enquêtes formelles.
I.4.1- Enquêtes informelles
Les enquêtes informelles suivent une suite logique des nombreuses étapes, dès l’étude préliminaire
de la zone d’étude jusqu’à la collecte de données sur terrain.
I.4.1.1- Pré-enquête
De ce fait, une descente sur terrain a tété effectuée qui se traduit par une enquête de pré-évaluation
du terrain, appuyée par la recherche bibliographique ; cela a permis de cerner la réalité locale8. En effet, la
problématique et les questions de recherche ont été identifiées ; ce qui a conduit à fixer l’objectif global et
les objectifs spécifiques de l’étude.
Cette étape a été indispensable pour la réalisation d’un tel travail de recherche, car elle guide le
chercheur à acquérir une connaissance générale tournée vers la zone objet du travail de recherche et établir
le protocole de recherche correspondante aux tâches à effectuer.
Durant la pré-évaluation, une visite de courtoisie a été réalisée dans les 24 FKT du IIème
arrondissement durant la période de stage pré-mémoire. Ce fait a permis de détecter les différentes
spéculations agricoles pratiquées par la population locale, et conduit à un constat immédiat des FKT, à
l’occurrence : les zones d’agglomération strictes, et les zones fréquentées des activités d’agriculture. En
effet, on a pu diminuer les tâches attendues à la descente sur terrain proprement dite. De plus, il a été
possible de sélectionner les ouvrages bibliographiques à consulter à l’égard de la recherche.
Durant la recherche bibliographique, les centres de documentations ci-après ont été visités :
- L’Institut National de la Statistique Agricole de Madagascar (INSTAT A. Nanisana),
- Ministère de l’agriculture (Anosy),
- FOFIFA (Ampandrianomby)
- Bureaux pour le Développement d’Antananarivo (BDA Andohalo)
- L’Institut National de la Statistique de Madagascar (INSTAT) à Anosy ;
- Le MADAVÖVÖ (Antanimena)
8 2ème arrondissement et ses 24 FKT qui lui composent.
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- Bureau du IIème arrondissement (Ambanidia) et ses 24 Fokontany (IIème arrondissement),
- Les bibliothèques universitaires.
De plus, les deux moteurs de recherche web, Google et Yahoo ont été utilisés, en visitant quelques
sites web pour compléter et pour apprécier les informations obtenues par la documentation. Cette recherche
sur web a permis davantage à enrichir les connaissances sur les différentes spéculations que pratiquent les
paysans urbains de Madagascar.
I.4.1.2- Entretien auprès des personnes ressources
L’entretien consiste à engager des conversations et des discussions avec les personnes ressources
jugées au courant de la réalité générale locale dont : madame le directeur de cabinet de la CUA, monsieur le
délégué au maire du IIème arrondissement et son adjoint, les différents chefs FKT locaux, et les agents de
développements y afférents9. Ces personnes possèdent une connaissance approfondie du milieu, et ont
constitué un soutien appréciable durant le terrain.
Cette étape a renforcé les hypothèses gardées à partir des documentations et des recherches sur web avec
celles des réalités locales.
I.4.1.3- Phase préparatoire
Cette phase a permis d’établir la démarche méthodologique adoptée pour le protocole de recherche,
ainsi que le planning d’itinéraire et de séjour durant la descente sur terrain.
Deux guides de collecte de données ont été établis, à savoir :
- le guide d’entretien exécuté sur les personnes ressources, afin de localiser les zones représentatives,
et
- le questionnaire d’exploitation composé des séries de questions. Il a permis d’obtenir des données
qualitatives et quantitatives auprès des paysans urbains.
Avant d’entamer l’enquête définitive, un test de questionnaire a été mené, afin d’évaluer la pertinence
de ce dernier, d’éviter l’incohérence et la redondance des questions à poser et de vérifier la clarté des
questions posées.
I.4.1.4- Phase d’enquête définitive
L’enquête définitive moyennant les questionnaires a pour objet de collecter les informations sur
terrain. Elle a pour but de vérifier les hypothèses de travail et d’avoir des informations plus à jour vis-à-vis
du thème. Elle a été réalisée en deux étapes : l’entretien et l’enquête définitive.
9 Comme le groupe de gens qui sont en train de créer son association paysanne dans le FKT d’Ambolokandrina et les associations religieuses Père CANISUIS d’Ambohipo
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a) L’entretien
Une visite de courtoisie a été effectuée auprès des personnes ressources, comme les autorités locales
citées auparavant, pour avoir une vision générale de la zone d’étude durant le stage pré-mémoire.
b) L’enquête définitive
Elle a été faite à partir d’un questionnaire et a été exécutée directement auprès des exploitants
agricoles locaux, afin de recueillir des informations qualitatives et quantitatives sur leur système
d’exploitation, à savoir :
• Les spéculations pratiquées par les ménages,
• Les superficies occupées par spéculation, par ménage,
• Les outillages utilisés,
• Le volume annuel de production par spéculation par ménage,
• Les membres des ménages suivant une classe d’âge,
I.4.1.5- Signification de l’enquête
L’enquête a été effectuée dans les 16 sur 24 FKT du IIème arrondissement. L’échantillon de
l’enquête représente environ 16% du nombre total de ménages agricoles qui exploitent environ les 22% de
terrain agricole total. Suivant la base de données du Bureau de Développement de la commune urbaine
d’Antananarivo (BDA), le tableau ci-dessous présente la signification de l’enquête.
Tableau 3 : Seuil de signification de l’enquête
Ménage agricole Terrains agricole FKT agricole
Toltal 1 106 344 24
Enquêtés 177 76 16
Pourcentage (%) 16 22 67
Source : Auteur, 2008
I.4.2- Les enquêtes formelles et les démarches de démonstration
Cette partie montre les détails des différentes étapes adoptées depuis l’apurement des données
jusqu’à l’obtention des résultats. Chaque étape développe respectivement et progressivement l’hypothèse
correspondante jusqu’au résultat qui en découle.
Comme l’enquête informelle, l’enquête formelle suit un enchaînement de déduction de données, à savoir :
- Le dépouillement des données collectées : classer et numéroter les questionnaires d’enquête remplis
par FKT. Cette étape facilite la correction en cas de trouble des données.
- La saisie de données : saisie de données brutes colletées lors de l’enquête sur terrain, afin d’avoir
une version numérique.
P a g e | 9
- L’apurement des données ainsi dépouillées : les données brutes ont été compilées pour former un
tout exploitable. L’apurement consiste à éliminer les informations jugées floues ou non fiable, afin
d’éviter le biais d’étude.
- Le traitement de données : les données apurées doivent subir un certain nombre de traitements
avant d’être interprétée de manière rationnelle. Dans cette étude, les logiciels de traitement choisis
sont :
• EXCEL (Microsoft office) pour l’exécution des différents calculs nécessaires lors de
l’apurement et de classement des données,
• XLSTAT 6.0 pour l’établissement de la typologie des FKT suivant les spéculations
étudiées,
• MARKOV 1.1 pour la simulation de la tendance d’évolution et de l’interdépendance
pouvant exister entre les spéculations.
• TSIM afin d’effectuer l’analyse financière des systèmes d’exploitations existantes.
I.4.2.1- Démarche 1 : Élaboration de la typologie
a) Traitement des données par XLSTAT v.6.0
Ce traitement a pour but d’établir une typologie des FKT suivant les spéculations étudiées.
Dans les formules plus loin, les i désignent les lignes comportant les ménages enquêtés et les j indiquent les
colonnes contenant les spéculations.
♣ « 1 » � calcul de la production moyenne Pmij de chaque spéculation (j) par ménage (i) par la
formule :
(Cf. annexe I, tableau n°1 jusqu’au n°3).
♣ « 2 » � calcul de la production moyenne par FKT en utilisant la formule :
(Cf. annexe I, tableau n°4).
Pm.j = ∑ pm .j / Ni ; i : 1 varie de 1 à n et j varie de 1 à 13
Pm.j : production moyenne par FKT ;
pm.j : production moyenne par ménage ;
Ni : nombre des familles enquêtés dans chaque FKT
pmij = (pij2006+pij2007) / 2 ; avec i : 1 à n ; n et j varie de 1 à 13
pmij : production moyenne par ménage ;
pij2006 et pij2007 : production par ménage au cours de l’année 2006 et 2007 ;
P a g e | 1 0
♣ « 3 » � Le partitionnement univarié est un moyen de classement précoce des individus d’une
donnée à grouper. En effet, il résulte un classement de chaque individu du données par ses libellées
(Cf. annexe I, tableau n°5).
♣ « 4 » � Les nuées dynamiques sont un outil d’analyse de données. Elles donnent un classement
global des individus de données de traitement suivant les libellés qu’on nomme classe à priori (Cf.
annexe I, tableau n°5 à la 15 ème colonne).
♣ « 5 » � L’analyse factorielle discriminante est un moyen de vérification d’un classement. Elle
permet d’établir un reclassement, nommé « classe à posteriori » de la classe à priori (Cf. annexe I,
tableau n°5 à la 16 ème colonne).
♣ « 6 » � Si le taux de reclassement obtenu par l’AFD est nul et que la classe à posteriori est égale à
la classe à priori, le classement est validé. En effet, on peut établir la typologie (Cf. annexe I, tableau
n°6).
Ensuite, le triage des individus à grouper est fait suivant la classe qu’on a obtenue ainsi, la typologie
est établie. Il est à noter que tous les traitements ultérieurs doivent respecter la typologie établie.
L’annexe I, diagramme 1 résume les étapes de démonstrations pour l’affectation des FKT suivant les
spéculations existantes.
b) Traitement de données par le logiciel MARKOV v.1.1
La surface est une contrainte, alors le développement de l’agriculture urbaine repose sur
l’intensification appuyée par la modification du rendement, en vue d’augmenter la productivité des activités
agricoles. Avant de trouver les sous groupes correspondant à chaque groupe, on adopte les démarches de
démonstrations ci-après.
« 0 » et « 1 » : l’élaboration de la plage des données pour la détermination des sous groupes suit les étapes
de calculs suivantes :
- Calcul de rendement par spéculation par ménage :
Où rij le rendement ; pij la production et Sij la surface occupée par la spéculation.
- Calcul de l’évolution de rendement constaté durant l’année 2006 et l’année 2007 :
Où Rij figure l’évolution de rendement et rij présente le rendement.
Pour éviter la perturbation pendant les traitements ultérieurs on a éliminé les colonnes et les lignes
qui ont une somme nulle (« 1 » => apurement des données). Les plages de données des productions, des
« 1 » => Rij : rij(2007) / rij(2006) ; avec i varie de 1 à n et j varie de 1 à 13.
« 0 » => r ij : pij / Sij ; avec i varie de 1 à n et j varie de 1 à 13.
P a g e | 1 1
surfaces recueillies durant l’enquête et le résultat du calcul de l’évolution de rendement apurés sont
présentés dans l’annexe I, tableau n°7 jusqu’au n°10.
« 2 » : la simulation markovienne suit les étapes suivantes :
- mise en forme des plages de données sous forme texte (.txt) ;
- recherche du seuil de corrélation correspondant aux données ;
- détection des sommets isolés et la simulation des circuits ;
« 3 » : l’exportation des résultats comprend la classification des résultats dans un fichier choisi par circuit et
par groupe.
« 4 » : le filtrage automatique des circuits consiste à rassembler les circuits qui présentent une même suite
logique de connexité dans le sens et/ou dans le sens inverse.
« 5 » : la confrontation des circuits avec les facteurs déterminants de la typologie conduit à l’élimination des
circuits qui ne présentent aucune des spéculations caractéristiques à chaque groupe (Cf. annexe I, tableau
n°11).
L’annexe I, diagramme 2 présente la synthèse des étapes exécutées lors du traitement markovien.
I.4.2.2- Démarche 2 : Analyse prospective des exploitations agricoles
a) Théorie des graphes
La théorie des graphes vise à faire la simulation markovienne de l’évolution vers la limite de
stabilité d’un réseau de connexité, pour prévoir la tendance à court terme d’un système d’exploitation. Elle
fait ressortir les activités prioritaires de l’exploitation paysanne et leurs limites dans le temps. Dans cette
démarche, il faudrait convertir les résultats numériques en un tableau de proportions ou pourcentages qui
traduisent les probabilités d’affectation des ressources d’une spéculation vers une autre. Ensuite, éclater la
courbe de tendance des spéculations connexes, afin de suivre l’évolution temporelle de chaque spéculation
en connexité.
b) Éclatement de la courbe de tendance
Il est indispensable de détailler la courbe de tendance du système, afin de définir l’évolution de
chaque spéculation.
(0) : un circuit est une séquence des activités agricoles formant ensuite un système d’exploitation des
exploitants de chaque groupe.
Parmi les résultats du traitement markovien :
(1) : les matrices objets sont des représentations graphiques du résultat numérique correspondant.
P a g e | 1 2
(2) : les résultats numériques sont formés de matrices des indices d’évolution prospectée au niveau de
chaque spéculation qui se trouve en connexité. C’est pourquoi on a exploité en avantage le résultat
numérique en vue de mettre une prospection à propos du développement envisageable sur l’agriculture
urbaine du milieu d’étude. Pour ce faire, la démonstration suivante pour suivre l’évolution qu’on pourra
réaliser sur une spéculation jusqu’à la stabilité limite a été adoptée.
(3) : Calcul de la tendance de rendement de chaque spéculation d’un système à partir de la formule suivant :
Les rendements successifs ainsi obtenus vont figurer sur la tendance de chaque spéculation en termes de
rendement.
(4) : une courbe logarithmique présente la prospection de développement de chaque système d’exploitation.
La compilation des indices d’évolution du résultat numérique avec les taux d’évolution pourvue sur la
courbe logarithmique permet de tirer la participation de chaque activité au sein d’un système d’exploitation
au cours du temps (Cf. annexe I, schémas n°1). Ce taux de participation figure avec la répartition des
ressources vers les spéculations.
(5) : calcul des taux de participations de chaque spéculation au sein d’un système
Taux de la courbe de tendance : T1, T2, …, Tn => sur les colonnes j
Taux de la dernière itération du résultat numérique : t1, t2, …, tn => sur les lignes i
L’annexe I, diagramme n°3 résume le processus d’éclatement de la courbe de tendance.
c) Élaboration des matrices ADL correspondant aux spéculations de chaque groupe
Le nombre de connexions de chaque spéculation au niveau de chaque groupe représente le cycle de vie,
tandis que la tendance de la production moyenne reflète la capacité concurrentielle. En effet, la compilation
des deux formes de tableau ci-dessous permet d’établir la matrice ADL de chaque groupe.
- Format 1 : le nombre des connexions liées à chaque spéculation traduit le niveau compétitif de
chaque spéculation. Plus le nombre de relations affectées à une spéculation est grand, plus il est très
pij = ti * Tj
Pi = ∑ (pi.)
i varie suivant le nombre de spéculations
j varie suivant le nombre d’itérations jusqu’à la saturation
ti : taux du résultat numérique
Ti : taux de la courbe logarithmique
pi : taux de participation de chaque spéculation par itération
Pi : taux de participation de chaque spéculation au système d’exploitation
Avec
rn = rn-1*(1+tn) ; n varie de 1 à n
rn : rendement de l’année n
tn : taux d’évolution dans le résultat numérique
P a g e | 1 3
compétitif. Le niveau compétitif de chaque spéculation des différents systèmes d’exploitation
pratiqués par les agriculteurs locaux est présenté sous la forme suivante :
Groupe Spéculation i
Groupe j Nombre de connexité
- Format 2 : les taux de participation des paysans moyennant les taux d’allocation des terrains en face
de chaque spéculation donnent leurs niveaux de préférences pour chaque activité. Ces niveaux de
préférences figurent le cycle de vie correspondant à chaque spéculation. Le cycle de vie constaté au
niveau de chaque activité agricole des paysans du IIème arrondissement est présenté sou la forme
suivante.
Groupe Spéculation i
Groupe j Niveau de préférence des paysans vis-à-vis de chaque spéculation :
Taux de participation ; surface allouée
I.4.2.3- Démarche 3 : traitement de données par le logiciel TSIM
Le logiciel TSIM met en évidence l’étude des états financiers d’une exploitation. Il est indispensable
pour faire un aperçu prévisionnel d’une activité : investissement, coût de fonctionnement, rentabilité, ainsi
que le revenu attendu. En effet, les critères qui semblent intéressants sont :
- le coût de l’investissement nécessaire évalué suivant la surface occupée par les spéculations et
suivant le type de culture y pratiquée ;
- le coût de fonctionnement de l’exploitation ;
- le poids de financement nécessaire à chaque système d’exploitation sous forme de coût total.
On a complété les différents postes tels que l’investissement, les consommations intermédiaires, la
capacité théorique, le personnel etc. à partir des itinéraires techniques obtenus sur le terrain. Les états
financiers ont été élaborés pour chaque spéculation. Un état consolidé de l’exploitation connexe a été enfin
obtenu.
Une simulation de comparaison entre deux états différents met en exergue l’évolution de la situation d’un
exploitant sur une projection de 11 ans.
Etat 0 : état initial où l’exploitant pratique un système d’exploitation traditionnel caractérisé par un
autofinancement total.
Etat 1 : En supposant une adoption d’un système intensif avant la saturation de chaque système. De ce fait,
il est envisagé une augmentation de la capacité théorique de 50% par rapport à l’état traditionnel. Cette
P a g e | 1 4
intensification oblige un apport en fertilisation, une amélioration de la qualité de travail ainsi qu’un contrôle
très proche de l’entretien des activités de chaque système d’exploitation (Cf. annexe I, du tableau n°12
jusqu’au tableau n°20). Ce fait va augmenter le poids de financement de chaque système d’exploitation et
conduit vers l’emprunt de 30% du capital émis avec un taux d’intérêt annuel de 35% différé de 1an et une
durée de remboursement de 1 an au cours de l’adoption de l’intensification. Comme les paysans préfèrent
l’autofinancement, une diminution du rapport de l’emprunt de 10% par an entraîne le retour vers l’utilisation
du capital propre après la 4ème année d’adoption de la rénovation technique.
En se référant aux données dans la feuille Excel, on peut comparer ces deux états en fonction des données
de départ :
♣ Par rapport au poids de financement réparti sur 11 ans, l’augmentation perçue a été représenté au
niveau des coûts totaux de financement nécessaire durant l’exploitation traditionnelle et dans
l’exploitation intensifiée.
Pour recourir à des capitaux étrangers, pour que le choix du schéma de financement soit sans risque,
il est nécessaire de comparer le taux de rentabilité interne (TRI) et le taux d’intérêt bancaire et/ou de
microfinance (TI). Le TRI est le taux qui annule la VAN, il est obtenu par la formule suivante (TSIM).
- si TRI > TI, le recours vers l’emprunt est rentable pour financer les activités ;
- si TRI < TI, il vaut mieux utiliser le fonds propre pour financer l’exploitation ;
- si TRI=TIF, le choix d’emprunter et/ou de s’autofinancer dépend de l’exploitant.
♣ Par rapport à l’indice de pauvreté, on représente l’évolution de la situation de chaque type en le
représentant sur deux courbes : l’état initial et l’état intensifié avec emprunt. Une droite a été mise
pour avoir un repère, quant au seuil de pauvreté qui est de 1$ par jour par personne. En se référant à
cette graphique, la comparaison de ces deux états par le calcul de la différence de l’indice de
pauvreté d’annoncer que la situation s’améliore ou non. Elle représente l’évolution ou la
perturbation apportée.
Par la suite, l’équation de régression pour chaque type d’exploitant a été déterminée sous la forme suivante :
Pour l’Etat 0 : y0 = a0 x 0+ b0
Pour l’Etat 1 : y 1= a1 x 1+ b1
TRI=i � - I + ([∑ CF / (1+i) n] + [VR / (1+i) n]) = 0; avec
(1+i) n : facteur d’actualisation N : année d’actualisation ; I: Investissement; CF: Cash flow; VR : Valeur résiduelle
Coûts Totaux de financement = coût de l’investissement+fonds de roulement initial
Le rapport a1 sur a0 montre le pourcentage d’évolution de l’état initial à l’état intensifié
P a g e | 1 5
Avec y = indice de pauvreté par personne en $
x = nombre d’années
a= pente de la droite
L’annexe I, diagramme 4 résume la démarche 3.
I.4.3- Limite de l’étude
Au cours de cette étude, quelques difficultés pourront compromettre sa qualité :
- A Madagascar, le terme « Agriculture urbaine » est un thème innovateur. En effet, il existe un
problème sur la rareté des ouvrages concernant ce thème ;
- Suite à l’agglomération et à l’extension de la ville, certains FKT ne disposent plus de superficie
cultivable.
I.4.4- Synthèse
Précédemment, les détails des méthodologies adoptées ont été traités, afin de diriger la recherche.
L’enquête informelle a permis de connaître la réalité générale sur le milieu d’étude et acquérir des données
sur les activités de la zone, base de l’étude. L’enquête formelle conduit vers la description des résultats du
travail. Elle est composée de trois démarches différentes mais complémentaires.
Premièrement, le logiciel XLSTAT a été pris par utilisation du partitionnement Univarié, des nuées
dynamiques et de l’analyse factorielle discriminante en vue de déterminer les groupes généraux ; et le
logiciel MARKOV pour détailler les groupes spécifiques (sous groupes) de chaque groupe.
Deuxièmement, avec les résultats obtenus à partir du traitement des données par le logiciel MARKOV
comme les matrices objet, les résultats numériques et les courbes logistiques de chaque système, il a pu être
procédé à une analyse prospective à travers la tendance de l’agriculture dans la zone d’étude.
Troisièmement, le logiciel TSIM a été utilisé en vue d’établir une estimation des états financiers des
systèmes d’exploitation des paysans urbains. Le poids de financement, le schéma de financement et le
résultat généré par les activités agricoles ont été mis en évidence, afin de prévoir l’amélioration de revenu
qu’apporte l’intensification de spéculations locales.
En général, l’enchainement de la méthodologie a été détaillé dès la phase préparatoire
jusqu’au traitement des données pour en tirer des résultats.
P a g e | 1 6
I.4.5- Synthèse de la méthodologie
La figure ci-dessous montre la vision générale de la méthodologie adoptée lors de l’exécution de la
recherche.
Figure 2 : Récapitulation des démarches adoptées
Source : Auteur, 2008
Cette partie méthodologie résume toutes les démarches effectuées depuis la conception du projet jusqu’aux
analyses. Elle met en exergue tous les outils de simulation nécessaires pour atteindre l’objectif
préalablement défini.
Formulation de la problématique, les
objectifs (généraux et spécifiques) et les
hypothèses
Entretien auprès
des personnes Documentation
Constat de la réalité
Collecte d’informations
Élaboration du TDR
Questionnaire
Traitement des données
Analyse prospective et stratégique des systèmes d’exploitation
Démarches 1, 2, 3
Résultats 1, 2, 3 : interprétation
Discussions 1, 2, 3 : vérification
Recommandations 1, 2, 3 : comparaison
Proposition d’une stratégie de financement des activités agricoles
E
N
Q
U
E
T
E
S
INFORMELLES
E
N
Q
U
E
T
E
S
FORMELLES
F
I
N
A
L
I
T
E
C
exposées
déterminer
lieu, la tendance des activités d’agriculture urbaine
troisième lieu, le poids de financemen
généré par les systèmes d’exploitation
de l’agriculture urbaine
II.1- TYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS AGRI
Cette partie englobe le résultat du traitement des données par XL
d’établir une typologie d’exploitation de la zone d’étude. Elle est
attendu.
II.1.1
Sur
de la zone d’étude
spéculations pratiquées par les paysans locaux. La figure
Figure 3 :
Source : Auteur, 2008
Le graphe ci
production par
- GROUPE 1
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra
Cette partie
ées auparavant en vue de répond
erminer la répartition des FKT suivant les spéculations pratiquées par les paysans locaux. En
la tendance des activités d’agriculture urbaine
troisième lieu, le poids de financemen
généré par les systèmes d’exploitation
de l’agriculture urbaine
TYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS AGRI
Cette partie englobe le résultat du traitement des données par XL
d’établir une typologie d’exploitation de la zone d’étude. Elle est
II.1.1- Déterminat
Sur les tableau
de la zone d’étude (Cf.
spéculations pratiquées par les paysans locaux. La figure
: Meilleure répartition obtenue par l’Analyse Factorielle Discriminante
Auteur, 2008
e graphe ci-dessus montre le regroupement des FKT d’après le traitement d
production par XL-STAT.
GROUPE 1
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra
détaille les différent
auparavant en vue de répond
la répartition des FKT suivant les spéculations pratiquées par les paysans locaux. En
la tendance des activités d’agriculture urbaine
troisième lieu, le poids de financemen
généré par les systèmes d’exploitation
de l’agriculture urbaine va être soutenu
TYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS AGRI
Cette partie englobe le résultat du traitement des données par XL
d’établir une typologie d’exploitation de la zone d’étude. Elle est
Détermination de la typologie générale
tableaux de la production moyenne par FKT et
(Cf. annexe II,
spéculations pratiquées par les paysans locaux. La figure
partition obtenue par l’Analyse Factorielle Discriminante
dessus montre le regroupement des FKT d’après le traitement d
STAT. En effet,
GROUPE 1 : il réunit
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra
II -
les différents résultats obtenu
auparavant en vue de répondre aux résultats attendus
la répartition des FKT suivant les spéculations pratiquées par les paysans locaux. En
la tendance des activités d’agriculture urbaine
troisième lieu, le poids de financement nécessaire, le schéma de financement correspondant et le revenu
généré par les systèmes d’exploitation seront traités
va être soutenue.
TYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS AGRI
Cette partie englobe le résultat du traitement des données par XL
d’établir une typologie d’exploitation de la zone d’étude. Elle est
ion de la typologie générale
de la production moyenne par FKT et
annexe II, tableau 21
spéculations pratiquées par les paysans locaux. La figure
partition obtenue par l’Analyse Factorielle Discriminante
dessus montre le regroupement des FKT d’après le traitement d
n effet, ceci a permis d’établir
t les FKT
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra
- RESULTATS
résultats obtenu
re aux résultats attendus
la répartition des FKT suivant les spéculations pratiquées par les paysans locaux. En
la tendance des activités d’agriculture urbaine doit être discutée
t nécessaire, le schéma de financement correspondant et le revenu
seront traités si l’intensification comme incitateur de développement
TYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS AGRI COLES DU
Cette partie englobe le résultat du traitement des données par XL
d’établir une typologie d’exploitation de la zone d’étude. Elle est
ion de la typologie générale
de la production moyenne par FKT et
tableau 21), il est possible de disposer
spéculations pratiquées par les paysans locaux. La figure 3
partition obtenue par l’Analyse Factorielle Discriminante
dessus montre le regroupement des FKT d’après le traitement d
a permis d’établir
pratiquants les cultures vivrières
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra
RESULTATS
résultats obtenus par l’adoption des différentes démarche
re aux résultats attendus dans l’introduction. En premier lieu,
la répartition des FKT suivant les spéculations pratiquées par les paysans locaux. En
doit être discutée en respectant la typologie établie. Et en
t nécessaire, le schéma de financement correspondant et le revenu
si l’intensification comme incitateur de développement
COLES DU IIEME
Cette partie englobe le résultat du traitement des données par XL
d’établir une typologie d’exploitation de la zone d’étude. Elle est conçue
ion de la typologie générale : les groupes
de la production moyenne par FKT et du regroupement des exploitations agricoles
, il est possible de disposer
3 ci-dessous illustre la répartition de ces groupes.
partition obtenue par l’Analyse Factorielle Discriminante
dessus montre le regroupement des FKT d’après le traitement d
a permis d’établir la typologie suivante
pratiquants les cultures vivrières
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra
par l’adoption des différentes démarche
dans l’introduction. En premier lieu,
la répartition des FKT suivant les spéculations pratiquées par les paysans locaux. En
en respectant la typologie établie. Et en
t nécessaire, le schéma de financement correspondant et le revenu
si l’intensification comme incitateur de développement
IIEME ARRONDISSEMENT
Cette partie englobe le résultat du traitement des données par XL-STAT et par MARKOV en vue
conçue pour juger le premier résultat
: les groupes
regroupement des exploitations agricoles
, il est possible de disposer 3 groupes distincts
dessous illustre la répartition de ces groupes.
dessus montre le regroupement des FKT d’après le traitement d
la typologie suivante :
pratiquants les cultures vivrières
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra
P a g e |
par l’adoption des différentes démarche
dans l’introduction. En premier lieu,
la répartition des FKT suivant les spéculations pratiquées par les paysans locaux. En
en respectant la typologie établie. Et en
t nécessaire, le schéma de financement correspondant et le revenu
si l’intensification comme incitateur de développement
ARRONDISSEMENT
STAT et par MARKOV en vue
pour juger le premier résultat
regroupement des exploitations agricoles
3 groupes distincts à l’égard
dessous illustre la répartition de ces groupes.
dessus montre le regroupement des FKT d’après le traitement des données de la
à savoir : Mandroseza,
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra
P a g e | 1 7
par l’adoption des différentes démarches
dans l’introduction. En premier lieu, il faut
la répartition des FKT suivant les spéculations pratiquées par les paysans locaux. En deuxième
en respectant la typologie établie. Et en
t nécessaire, le schéma de financement correspondant et le revenu
si l’intensification comme incitateur de développement
ARRONDISSEMENT
STAT et par MARKOV en vue
pour juger le premier résultat
regroupement des exploitations agricoles
à l’égard des
dessous illustre la répartition de ces groupes.
es données de la
Mandroseza,
Mahazoarivo, Ambolokandrina, Ambohipo, Ambohitsoa, Morarano, et Ambohimiandra ;
1 7
s
il faut
deuxième
en respectant la typologie établie. Et en
t nécessaire, le schéma de financement correspondant et le revenu
si l’intensification comme incitateur de développement
STAT et par MARKOV en vue
pour juger le premier résultat
regroupement des exploitations agricoles
des
es données de la
Mandroseza,
P a g e | 1 8
- GROUPE 2 : Il rejoint les FKT intermédiaires, à savoir : le FKT d’Androndrakely, de Volosarika,
d’Andohanimandroseza, d’Ambatoroka, et d’Androndrabe.
- GROUPE 3 : il figure les FKT orientés vers les cultures de rentes : Miandrarivo, Manakambahiny,
Antanimora, et Tsiadana.
L’annexe II, tableau 21 conduit à l’établissement du suivant :
Tableau 4 : Facteur de nomenclature du groupe
Source : Auteur, 2008
Faisant référence à la production moyenne de la zone d’étude, celle qui a une valeur supérieure à
cette moyenne figure parmi les facteurs déterminants de chaque groupe ; cela conduit à la nomenclature de
chaque groupe. En effet, les nomenclatures suivantes le caractérisent :
- Les spéculations performantes dans le groupe 1 sont : le riz, le taro, le manioc, la patate, le haricot et
la chou fleur. A partir de cela, il est remarqué que ce groupe privilège plutôt des cultures vivrières.
C’est pourquoi, il est nommé comme « groupe des pratiquants des cultures vivrières »
(GROUPE 1).
- Les spéculations de base du groupe 2 sont : le petsay, l’artichaut, la pomme de terre, le persil, la
patate, le manioc et la salade. Ce fait explique que le groupe préfère des cultures vivrières et des
cultures de rentes. En effet, il est défini « groupe intermédiaire » (GROUPE 2).
- Les spéculations appréciées par les gens du groupe 3 sont : le cresson, la salade, le céleri, et le chou
fleur. Il est évident que ce groupe s’oriente plutôt vers les cultures de rentes, notamment les feuilles
vertes. Par conséquent, le nom à lui donner est « groupe des pratiquants les cultures de rentes »
(GROUPE 3).
Pour plus d’information, il est nécessaire de consulter l’annexe II, tableau n°22.
II.1.2- Détermination de la typologie spécifique : les sous groupe
L’annexe I, tableau 27 montre le regroupement des circuits obtenus suivant le traitement de
l’évolution de rendement par le logiciel MARKOV v.1.1. Le filtrage automatique des circuits par Excel et la
confrontation des groupements des circuits ainsi formés avec les facteurs déterminants de la typologie
permettent de déduire les sous groupes présentés par l’annexe II, diagramme n°5. Ce diagramme fait
ressortir le résultat du classement des circuits obtenus par la simulation markovienne. Chaque circuit est
SPECULATION
GROUPE RIZ CRE SAL TAR MAN PAT PER CEL PDT HAR ART CHF PET NOM
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté
l’année 8
l’indice de pauvreté de 29% pour le sous groupe 21,
groupe 23
26. Il est
quatre sous groupe
Deuxièmement, si les paysans arriv
13 particulièrement
permettrait une amélioration de revenu de l’exploitant par rapport à la pratique tradi
sous groupe 11 connaî
groupe 12 ; et de 115% pour
e graphe ci-après
deux états sur une période de 11 ans.
18 : Évolution de
Auteur, 2008
De ces courbes, il en est
9 : Équations de régressions correspondant aux variations de revenu
GROUPE 1
E0 : y
E0 : y
E0 : y
: Auteur, 2008
II.3.2.2- Cas du groupe
Dans le cas de
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté
l’année 8, si l’intensification
l’indice de pauvreté de 29% pour le sous groupe 21,
23, de 25% pour
Il est remarqué que l’
quatre sous groupes 21, 22, 23
Deuxièmement, si les paysans arriv
13 particulièrement pourrait sortir de la pauvreté à partir de l’année 6. De plus
une amélioration de revenu de l’exploitant par rapport à la pratique tradi
sous groupe 11 connaîtrait une amélioration de 72%
; et de 115% pour le
après, qui montre l’évolution de
une période de 11 ans.
Évolution des revenus des exploitants du groupe 1
il en est déduit les équations de régression ci
Équations de régressions correspondant aux variations de revenu
Etat traditionnel
: y0 = 0,178 x
: y0 = 0,130 x
: y0 = 0,081 x
: Auteur, 2008
Cas du groupe
Dans le cas de persistance à la pratique traditionnelle, seul le sous groupe
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté
si l’intensification est
l’indice de pauvreté de 29% pour le sous groupe 21,
25% pour le sous groupe
que l’innovation
21, 22, 23 et 26.
Deuxièmement, si les paysans arrivaient à adopter le système d’exploitation intensif, le sous groupe
sortir de la pauvreté à partir de l’année 6. De plus
une amélioration de revenu de l’exploitant par rapport à la pratique tradi
une amélioration de 72%
sous groupe 13.
montre l’évolution de
une période de 11 ans.
des exploitants du groupe 1
déduit les équations de régression ci
Équations de régressions correspondant aux variations de revenu
Etat traditionnel
= 0,178 x0 + 0,396
= 0,130 x0 + 0,272
= 0,081 x0 + 0,146
Cas du groupe intermédiaire
sistance à la pratique traditionnelle, seul le sous groupe
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté
adoptée. De plus, cette rénovation technique apporte une amélioration de
l’indice de pauvreté de 29% pour le sous groupe 21,
sous groupe 24, de
innovation apportée
et 26. Étant donné
ent à adopter le système d’exploitation intensif, le sous groupe
sortir de la pauvreté à partir de l’année 6. De plus
une amélioration de revenu de l’exploitant par rapport à la pratique tradi
une amélioration de 72% sur
sous groupe 13. Les données de l’annexe V,
montre l’évolution des revenu
des exploitants du groupe 1
déduit les équations de régression ci
Équations de régressions correspondant aux variations de revenu
E1 : y1
E1 : y1
E1 : y1
intermédiaire
sistance à la pratique traditionnelle, seul le sous groupe
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté
. De plus, cette rénovation technique apporte une amélioration de
l’indice de pauvreté de 29% pour le sous groupe 21, de 38% pour
de 34% pour
e n’arrive pas à résoudre le problème de la pauvreté p
Étant donné la restriction des surfaces exploitées, l’intervention porte
ent à adopter le système d’exploitation intensif, le sous groupe
sortir de la pauvreté à partir de l’année 6. De plus
une amélioration de revenu de l’exploitant par rapport à la pratique tradi
sur son indice de pauvreté
Les données de l’annexe V,
revenus des exploitants de ce groupe
déduit les équations de régression ci-dessous :
Équations de régressions correspondant aux variations de revenu du groupe 1
Etat intensif
1 = 0,307 x1 + 0,189
1 = 0,210 x1 + 0,140
1 = 0,174 x1 + 0,010
sistance à la pratique traditionnelle, seul le sous groupe
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté
. De plus, cette rénovation technique apporte une amélioration de
38% pour le sous groupe
34% pour le sous groupe
n’arrive pas à résoudre le problème de la pauvreté p
la restriction des surfaces exploitées, l’intervention porte
ent à adopter le système d’exploitation intensif, le sous groupe
sortir de la pauvreté à partir de l’année 6. De plus
une amélioration de revenu de l’exploitant par rapport à la pratique tradi
son indice de pauvreté
Les données de l’annexe V, tableau
des exploitants de ce groupe
du groupe 1
Etat intensif
+ 0,189
+ 0,140
+ 0,010
sistance à la pratique traditionnelle, seul le sous groupe
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté
. De plus, cette rénovation technique apporte une amélioration de
sous groupe
sous groupe 25 et de 69% pour le
n’arrive pas à résoudre le problème de la pauvreté p
la restriction des surfaces exploitées, l’intervention porte
P a g e |
ent à adopter le système d’exploitation intensif, le sous groupe
sortir de la pauvreté à partir de l’année 6. De plus, cette intensification
une amélioration de revenu de l’exploitant par rapport à la pratique traditionnelle. En
son indice de pauvreté ; de 62% pour
tableau n°83 ont
des exploitants de ce groupe en fonction des
Amélioration
sistance à la pratique traditionnelle, seul le sous groupe 25 peut sortir de la
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté
. De plus, cette rénovation technique apporte une amélioration de
sous groupe 22, de 44%
69% pour le
n’arrive pas à résoudre le problème de la pauvreté p
la restriction des surfaces exploitées, l’intervention porte
P a g e | 3 5
ent à adopter le système d’exploitation intensif, le sous groupe
cette intensification
tionnelle. En effet, le
; de 62% pour le sous
ont permis de
en fonction des
Amélioration (%)
72
62
115
peut sortir de la
pauvreté après l’année 3. Par contre, le sous groupe 24 peut se débarrasser aussi de la pauvreté au-delà de
. De plus, cette rénovation technique apporte une amélioration de
44% pour le sous
sous groupe
n’arrive pas à résoudre le problème de la pauvreté pour les
la restriction des surfaces exploitées, l’intervention porte
3 5
ent à adopter le système d’exploitation intensif, le sous groupe
cette intensification
effet, le
sous
permis de
en fonction des
peut sortir de la
delà de
. De plus, cette rénovation technique apporte une amélioration de
sous
sous groupe
our les
la restriction des surfaces exploitées, l’intervention porte
seulement sur l
Il indique
ans.
Graphe 19
Source : Auteur, 2008
L
des courbes
Tableau 10
GROUPE 2
SG 21
SG 22
SG 23
SG 24
SG 25
SG 26
Source : Auteur, 2008
En général, la pratique traditionnelle est déjà meilleur
les exploitants du sous groupe 34
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
En effet, l’intensification entraî
pour le sous groupe
seulement sur l’amélioration de revenu.
indique l’évolution de
19 : Évolution de revenu des exploitants du groupe 2
: Auteur, 2008
Les équations de régression correspondant à chaque évolution de revenu des exploitations
des courbes du graphe
10 : Équations de régressions correspondantes aux variations de revenu
GROUPE 2
E0 : y
E0 : y
E0 : y
E0 : y
E0 : y
E0 : y
: Auteur, 2008
II.3.2.3- Cas du groupe des pratiquants des cultures de rentes
En général, la pratique traditionnelle est déjà meilleur
ploitants du sous groupe 34
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
effet, l’intensification entraî
sous groupe 32,
’amélioration de revenu.
l’évolution des revenu
de revenu des exploitants du groupe 2
es équations de régression correspondant à chaque évolution de revenu des exploitations
du graphe 19 ci-dessus, se présentent comme sui
Équations de régressions correspondantes aux variations de revenu
Etat traditionnel
: y0 = 0,038 x0
: y0 = 0,034 x0
: y0 = 0,027 x0
: y0 = 0,088 x0
: y0 = 0,203 x0
: y0 = 0,026 x0
: Auteur, 2008
Cas du groupe des pratiquants des cultures de rentes
En général, la pratique traditionnelle est déjà meilleur
ploitants du sous groupe 34
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
effet, l’intensification entraîne une augm
32, de 40% pour le
’amélioration de revenu. Le graphe
revenus des exploitants de ce groupe selon les deux états
de revenu des exploitants du groupe 2
es équations de régression correspondant à chaque évolution de revenu des exploitations
dessus, se présentent comme sui
Équations de régressions correspondantes aux variations de revenu
Etat traditionnel
+ 0,032
+ 0,039
+ 0,020
+ 0,108
+ 0,373
+ 0,045
Cas du groupe des pratiquants des cultures de rentes
En général, la pratique traditionnelle est déjà meilleur
ploitants du sous groupe 34 restent dans la pauvreté. Cependant, l’exécution de l’intensification dès
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
ne une augmentation des
40% pour le sous groupe
graphe 19 ci-après
des exploitants de ce groupe selon les deux états
de revenu des exploitants du groupe 2
es équations de régression correspondant à chaque évolution de revenu des exploitations
dessus, se présentent comme sui
Équations de régressions correspondantes aux variations de revenu
E1 : y1
E1 : y1
E1 : y1
E1 : y1
E1 : y1
E1 : y1
Cas du groupe des pratiquants des cultures de rentes
En général, la pratique traditionnelle est déjà meilleur
dans la pauvreté. Cependant, l’exécution de l’intensification dès
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
entation des revenus
sous groupe 33, et
après est établi
des exploitants de ce groupe selon les deux états
es équations de régression correspondant à chaque évolution de revenu des exploitations
dessus, se présentent comme suit :
Équations de régressions correspondantes aux variations de revenu
Etat intensif
1 = 0,049 x1 + 0,005
1 = 0,047 x1 + 0,007
1 = 0,039 x1 + 0,005
1 = 0,110 x1 + 0,055
1 = 0,272 x1 + 0,213
1 = 0,044 x1 + 0,005
Cas du groupe des pratiquants des cultures de rentes
En général, la pratique traditionnelle est déjà meilleure pour les exploitants de ce sous groupe, seul
dans la pauvreté. Cependant, l’exécution de l’intensification dès
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
revenus de 24% pour le sous groupe 31,
33, et de 65% pour le
est établi à partir de l’annexe V, tableau n°84.
des exploitants de ce groupe selon les deux états
es équations de régression correspondant à chaque évolution de revenu des exploitations
du groupe 2
Etat intensif
+ 0,005
+ 0,007
+ 0,005
+ 0,055
+ 0,213
+ 0,005
Cas du groupe des pratiquants des cultures de rentes
pour les exploitants de ce sous groupe, seul
dans la pauvreté. Cependant, l’exécution de l’intensification dès
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
de 24% pour le sous groupe 31,
65% pour le sous groupe
P a g e |
à partir de l’annexe V, tableau n°84.
des exploitants de ce groupe selon les deux états sur une période de 11
es équations de régression correspondant à chaque évolution de revenu des exploitations
Amélioration (%)
pour les exploitants de ce sous groupe, seul
dans la pauvreté. Cependant, l’exécution de l’intensification dès
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
de 24% pour le sous groupe 31,
groupe 34. Par déduction de
P a g e | 3 6
à partir de l’annexe V, tableau n°84.
une période de 11
es équations de régression correspondant à chaque évolution de revenu des exploitations, dérivées
Amélioration (%)
29
38
44
25
34
69
pour les exploitants de ce sous groupe, seuls
dans la pauvreté. Cependant, l’exécution de l’intensification dès
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
de 24% pour le sous groupe 31, de 27%
Par déduction de
3 6
à partir de l’annexe V, tableau n°84.
une période de 11
dérivées
s
dans la pauvreté. Cependant, l’exécution de l’intensification dès
l’année 6 améliorera les indices de pauvreté de chaque sous groupe par rapport à la pratique traditionnelle.
27%
Par déduction de
l’annexe V,
groupe selon les deux états
Graphe 20
Source : Auteur, 2008
L
à chaque évolution de revenu des exploitations ci
l’adoption de l’intensification.
Tableau 11
GROUPE 3
SG 31
SG 32
SG 33
SG 34
Source : Auteur, 2008
l’annexe V, tableau
groupe selon les deux états
20 : Évolution de revenu des exploitants du groupe 3
: Auteur, 2008
Les courbes du gr
à chaque évolution de revenu des exploitations ci
l’adoption de l’intensification.
11 : Équations de régressions correspondant aux variations de revenu
GROUPE 3
E0 : y
E0 : y
E0 : y
E0 : y
: Auteur, 2008
tableau n°85, le graphe
groupe selon les deux états sur une période de 11 ans.
Évolution de revenu des exploitants du groupe 3
es courbes du graphe 20
à chaque évolution de revenu des exploitations ci
l’adoption de l’intensification.
Équations de régressions correspondant aux variations de revenu
Etat traditionnel
: y0 = 0,203 x0
: y0 = 0,141 x0
: y0 = 0,184 x0
: y0 = 0,062 x0
e graphe 20 ci-après
une période de 11 ans.
Évolution de revenu des exploitants du groupe 3
20 ci-dessus ont
à chaque évolution de revenu des exploitations ci
Équations de régressions correspondant aux variations de revenu
Etat traditionnel
+ 0,283
+ 0,181
+ 0,208
+ 0,057
après fait ressortir
une période de 11 ans.
Évolution de revenu des exploitants du groupe 3
dessus ont permis d’établir les équations de
à chaque évolution de revenu des exploitations ci-après, où figure
Équations de régressions correspondant aux variations de revenu
E1 : y1
E1 : y1
E1 : y1
E1 : y1
fait ressortir l’évolution de revenu des
permis d’établir les équations de
, où figure l’amélioration de revenu constatée dans
Équations de régressions correspondant aux variations de revenu du groupe 3
Etat intensif
1 = 0,251 x1 + 0,173
1 = 0,179 x1 + 0,089
1 = 0,257 x1 + 0,037
1 = 0,102 x1 + 0,024
l’évolution de revenu des
permis d’établir les équations de régressio
l’amélioration de revenu constatée dans
du groupe 3
Etat intensif
+ 0,173
+ 0,089
+ 0,037
+ 0,024
P a g e |
l’évolution de revenu des exploitants de ce
régression correspo
l’amélioration de revenu constatée dans
Amélioration (%)
P a g e | 3 7
exploitants de ce
correspondantes
l’amélioration de revenu constatée dans
Amélioration (%)
24
27
40
65
3 7
exploitants de ce
ndantes
l’amélioration de revenu constatée dans
P a g e | 3 8
III- DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS
III.1- DISCUSSIONS
III.1.1- Typologie
III.1.1.1- Tendance des systèmes de production locale
Cette sous partie va discuter la typologie réalisé auparavant. Elle va permettre de vérifier la
première hypothèse émise dans l’introduction.
D’abord, pour les paysans du groupe des pratiquants des cultures vivrières, le niveau de préférence
des cultures vivrières est de 71%, dont 49,5% pour le riz, contre 29% pour les cultures de rentes. Puis, pour
les agriculteurs du groupe intermédiaire, le niveau de préférences des cultures vivrières de 58% dont 38,5%
pour le riz contre 42% pour les cultures de rentes. Enfin, pour les cultivateurs du groupe des pratiquants des
cultures de rentes, le niveau de préférence des cultures de rentes est de 37%, notamment 31% pour le
cresson et 18,5% pour le riz, contre 33% pour les cultures vivrières.
Tableau 12 : Taux de préférence des gens de l’arrondissement aux deux types de cultures existantes
Groupe Cultures vivrières (%) Cultures de rentes (%)
Vivrières 71 29
Intermédiaire 58 42
Rentes 33 67
Source : Auteur, 2008
En effet, annoncer, comme dans les zones rurales que le riz prend la première place, comme dans
l’agriculture urbaine étant donné qu’il constitue une culture de subsistance pour les malgaches.
Compte tenu de ces discussions, l’adoption du système de riziculture amélioré et/ou celui de
riziculture intensive est fortement recommandée pour les zones urbaines d’Antananarivo. Néanmoins, il ne
faut pas négliger les cultures de rentes à cycle court, notamment les feuilles vertes car elles alimentent la
trésorerie des exploitants à court terme pour les besoins quotidiens des ménages. Aussi, une amélioration
des itinéraires techniques devient indispensable, comme l’augmentation de la quantité des amendements, le
contrôle minutieux de l’exploitation, afin d’améliorer la qualité de travail et de l’entretien.
III.1.1.2- Corrélation des activités agricoles
Le nombre de connexions de chaque spéculation au niveau de chaque groupe représente le niveau
concurrentiel, tandis que le niveau de préférence des paysans urbains vis-à-vis de chaque spéculation reflète
le cycle de vie. En effet, la compilation des variables des deux tableaux ci-dessous a permis d’établir la
matrice ADL correspondant aux spéculations de chaque groupe.
P a g e | 3 9
Tableau 13 : Nombre de relations de chaque spéculation vis-à-vis de chaque groupe
Source : Auteur, 2008
Tableau 14 : Niveau de préférence de chaque spéculation
Source : Auteur, 2008
La signification de chaque position s’explique comme suit :
Situation Signification de la situation
Développement naturel (A)
Les spéculations ayant cette position ont le contrôle total de ses concurrents en matière de performance politique et/ou stratégique. En effet, ce sont des activités pérennes.
Développement sélectif (B)
Les spéculations dans cette place possèdent des atouts exploitables qui assureront ses pérennités.
Réorientation (C) l'intervention sur les conditions de subsistance des activités dans cette situation permettront l’amélioration de ses positions dans le long terme.
Abandon (D) Les activités affectées dans cette condition ont une performance de survie dans le court terme, la continuation des activités nécessite un grand effort. Sinon, il vaut mieux les abandonner
a) Place de chaque spéculation au sein du groupe vivrier
Ce groupe est connu par la dominance des cultures vivrières dans son système d’exploitation. Le
graphe 21 ci-après fait apparaître les places de chaque spéculation au niveau des systèmes d’exploitation du
groupe.
Graphe 21 : Récapitulation de la place des spéculations au sein du groupe 1 (matrice ADL)
Source : Auteur, 2008
Groupe RIZ CRE SAL TAR MAN PAT PER CEL PDT HAR ART CHF PET
Source : Auteur, 2008 Pmm.j = ∑Pm.j / Ni ; i varie de 1 à n et j varie de 1 à 13 Les FKT seront les individus de la plage de données objet du traitement avec XLSTAT et les spéculations constitueront les libellées. Tableau 21 : Résultat du Partitionnement Univarié après classement par Nuées Dynamiques et AFD
Source : Auteur, 2008 Le partitionnement univarié a été fait par spéculation. En effet, on a effectuée 13 traitements de partitionnement univarié. Le classement par spéculation se trouve dans chaque colonne de libellée de la plage de données ci-dessus.
FKT RIZ CRE SAL TAR MAN PAT PER CEL PDT HAR ART CHF PET GROUPE
Tableau 26 : Évolution du rendement apuré du groupe des rentes
Source : Auteur, 2008 La zone d’étude connaisse une pénurie en surface agricole. L’extension de l’activité agricole locale ne sera plus possible à cause de l’extension de la ville. L’intensification restera donc la seule solution pour développer les activités d’agriculture du 2ème arrondissement. C’est pourquoi on a choisit le rendement comme facteur de développement des spéculations de la zone. De ce fait, on a calculé l’évolution du rendement durant l’année 2006 et l’année 2007 par la formule suivante : EVRij = Rij2007 / Rij2006 ; i varie de 1 à n et j varie de 1 à 13. EVRij est l’évolution de rendement ; Rij2006 et Rij2007 sont le rendement des années 2006 et 2007. Cependant, avant d’exécuter le traitement de données avec le logiciel Markov ; on doit les apurées : éliminez la somme nulle en colonne et en ligne de la plage de données. Les plages de données du tableau 6, 7, et 8 ci-dessus figurent les résultats des EVRij de chaque groupe après apurement. Les données sont prêtent à traiter avec le logiciel Markov, v.1.1.
Tableau 27: Regroupement de circuit (triage du résultat Markov) NB 14 16 23
SG CRE SAL PET ART CRE ART PET PER TAR RIZ MAN SAL CRE MAN RIZ TAR PER PET SAL MAN
CRE SAL CRE ART PET PER TAR RIZ MAN SAL CRE MAN RIZ MAN CRE SAL PET ART SAL CRE ART PET PER TAR RIZ MAN SAL MAN RIZ TAR PER PET SAL MAN ART CRE SAL PET MAN SAL CRE ART PET PER TAR RIZ MAN SAL MAN RIZ TAR PER PET SAL ART CRE RIZ MAN SAL CRE ART PET PER TAR RIZ SAL MAN SAL SAL PET ART CRE TAR RIZ MAN SAL CRE ART PET PER TAR PET SAL MAN RIZ TAR PER PET SAL PET PER TAR RIZ MAN SAL CRE ART PET PER PET SAL PET PET ART PET PER TAR RIZ MAN SAL CRE ART PET PER PET SAL MAN RIZ TAR PER SAL CRE ART PET PER TAR RIZ MAN SAL CRE ART PER PET PER SAL CRE ART PET CRE SAL MAN RIZ TAR PER PET ART CRE TAR PER PET SAL MAN RIZ TAR PET SAL CRE ART ART CRE SAL MAN RIZ TAR PER PET ART TAR PER TAR G1=53 ART PET SAL CRE PET ART CRE SAL MAN RIZ TAR PER PET RIZ TAR PER PET SAL MAN RIZ ART PET PER PET ART CRE SAL MAN RIZ TAR PER RIZ TAR RIZ CRE ART PET SAL TAR PER PET ART CRE SAL MAN RIZ TAR MAN SAL MAN CRE ART RIZ TAR PER PET ART CRE SAL MAN RIZ MAN SAL PET PER TAR RIZ MAN MAN RIZ TAR PER PET ART CRE SAL MAN RIZ MAN SAL PET PER TAR RIZ SAL MAN RIZ TAR PER PET ART CRE SAL RIZ MAN RIZ TAR RIZ MAN SAL PET PER TAR TAR RIZ TAR PER TAR RIZ MAN SAL PET PER PER TAR PER PET PER TAR RIZ MAN SAL PET PET PER PET SAL PET PER TAR RIZ MAN SAL
MARKOV=103 NB 7 10 1 2
SG PDT ART PER RIZ CRE PER ART CHF EXCLU
ART PDT ART CRE PER CRE ART CHF ART RIZ TAR RIZ PDT ART PDT CRE RIZ CRE TAR RIZ TAR
PDT CEL PER CRE PER
CEL PDT CEL PER CRE RIZ PER G2=20 PDT CEL PDT PER RIZ CRE PER
CRE ART CRE CRE MAN CRE CRE SAL CRE CHF CRE CHF CRE MAN PAT CRE SAL CRE SAL CRE CHF CRE CRE PAT CRE MAN PER MAN SAL PET SAL CRE PAT MAN CRE PDT RIZ PDT PET SAL PET MAN CRE MAN PER MAN PER SAL PET SAL MAN CRE PAT MAN PER TAR PER G3=30 MAN PAT CRE MAN RIZ PDT RIZ MAN PAT MAN RIZ TAR RIZ PAT CRE MAN TAR PER TAR PAT CRE MAN PAT TAR RIZ TAR PAT CRE PAT CEL PET CEL PAT MAN CRE PAT PET CEL PET PAT MAN PAT
Source : Auteur, 2008 Critère de choix des sous groupe D’abord, le critère de choix et d’élimination se repose sur le respect de la logique de connexité existant dans le résultat obtenu par la résolution Markovienne. Puis, on tient compte les activités fondamentales mentionnées par la typologie. Enfin, il faut mettre en exergue la connexion à prendre avec la réalité qu’on constate directement sur terrain. Groupe 1 : sous groupe CRE-SAL-PET-ART La connexité CRE-SAL-PET-ART représente la logique de connexité (CRE-SAL ; SAL-PET ; PET-ART) des autres spéculations de même sous groupe que lui. Outre, le constat immédiat sur terrain montre que les zones composant le groupe 1 s’intéressent plutôt à la culture vivrière. Tandis que, il existe quelques zones à vocation maraîchères comme le FKT d’Ambohitsoa (CRE=240 t/an) et le FKT de Morarano (SAL=288 t/an) qui se trouvent dans cette groupe. C’est pourquoi on tolère cette connexité à base de culture de rente. Groupe 1 : sous groupe CRE-ART-PET-PER-TAR-RIZ-MAN-SAL-CRE La connexion des spéculations CRE-ART-PET-PER-TAR-RIZ-MAN-SAL-CRE représente l’image de toutes les connexions formées par les même composant ; seul le rang et/ou le sens (sens aller ou sens inverse) de la des
P a g e 1 1 s u r 8 6
spéculations composants qui les diffèrent. Outre, cette connexité présente presque toute type de spéculation vivrière existante dans chaque zone du groupe. Alors, on peut prendre quelque soit la connexion formée par les mêmes composants. Groupe 1 : sous groupe MAN-RIZ-TAR-PER-PET-SAL-MAN Cette connexion des spéculations représente la logique de connexion de toute la connexité du type : MAN-RIZ ; RIZ-TAR ; TAR-PER ; PER-PET ; PET-SAL ; SAL-MAN. De plus, le groupe 1 est un groupe qui s’oriente plutôt vers la culture vivrière. Outre, cette connexité présente presque toute type de spéculation vivrière existante dans chaque zone du groupe. C’est pourquoi, on lui prit comme représentatif du sous groupe. Groupe 2 : sous groupe PDT-ART ; PDT-CEL ; PDT-CRE ; PDT-PET Ces connexions ne représentent aucune logique de connexités entre eux. La typologie nous mentionne que le groupe 2 s’oriente plus à la culture de rente ; le constat immédiat sur terrain présente le même critère. Par contre la production moyenne de pomme de terre ne représente que 137.35t/an dans le FKT de Volosarika et de 92.95 dans tout le groupe. Mais le traitement markovienne nous montre que ces quatre spéculations se mettent tous en relation avec la spéculation pomme de terre. En effet, on doit prendre ces connexités. Groupe 2 : sous groupe ART-CHF Cette une connexité à sens unique de CHF vers ART. Elle n’a aucune ressemblance avec celles de toute la connexité possible. Par contre, le groupe 2 contient la plupart des gens qui pratique cette spéculation ; le groupement lors de la typologie le confirme. C’est pourquoi on lui considère dans un sous groupe indépendant. Groupe 2 : sous groupe PER RIZ CRE PER Cette connexion respecte la logique de connexité PER RIZ ; RIZ CRE ; CRE PER dans le sens et/ou dans le sens inverse. Outre, suivant la typologie et la réalité sur terrain, le groupe 2 s’intéresse à la culture de légume verte, et il pratique aussi la riziculture (RIZmoy =499 t/an). Donc, cette connexion est aussi nécessaire dans notre étude. Groupe 2 : EXCLU La connexion RIZ-TAR est unique dans le groupe 2. De plus, ce groupe s’oriente plus dans la culture de rente. Outre, le constat sur terrain nous montre que les zones composant ce groupe ne présentent en priorité la culture du tarot. Alors, il est préférable de lui éliminer de l’étude. Groupe 3 : sous groupe ART-CRE ; SAL-PET ; SAL CRE Toutes ces connexions n’ont aucune équivalence. La connexion ART-CRE est une connexité à sens unique d’ART vers CRE. D’après la typologie, le groupe 2 s’intéresse beaucoup à la production des légumes verte. La réalité sur terrain la confirme car on constate l’abondance surtout de culture de cresson, de culture de petsay (choux de chine), de culture de salade. Par conséquent, il est nécessaire de prendre ces connexions. Groupe 3 : sous groupe CRE MAN PAT CRE Cette connexion respecte la logique de connexité CRE MAN ; MAN PAT ; PAT CRE. De plus, selon la typologie, le groupe 2 s’intéresse surtout à la culture de légume verte ; la réalité sur terrain le confirme. Alors, cette connexion est nécessaire dans notre étude. Groupe 3 : EXCLU La confrontation du résultat markovienne avec celle de la réalité sur terrain nous permis de laisser directement les 14 connexités du groupe 3 dont la cause est mentionnée ci-après. Du point de vu globale, l’activité agricole du groupe 3 est fortement orientée vers le cresson ; cela nous incite à éliminer toute la connexité qui ne tient pas compte le cresson. De plus, la surface moyenne occupée par la spéculation est nulle pour ce groupe 3. C’est pourquoi on élimine directement la connexion CHF-CRE-CHF et la connexion CRE-CHF-CRE.
P a g e 1 2 s u r 8 6
Diagramme 2 : Résumé de la détermination des sous groupe
Source : Auteur, 2008 Schémas 1 : Schémas explicatif de la Matrice de compilation
« 0 » => rij : Rendement de spéculation sur 2 années successive par ménage par groupe
« 1 » => Rij : Évolution du rendement constaté par spéculation par
ménage durant ces 2 années par groupe
« 2 » => Apurement de la plage de données d’évolution de rendement par groupe
« 3 » => Simulation markovienne
Caractéristique de chaque circuit : -Graphe relatif au système entier ; -Matrice objet ; -Courbe de connexité du système entier ; -Courbe logarithmique ; -Résultat numérique.
Circuits
« 5 » => Filtrage automatique des circuits par Excel
« 6 » => Confrontation des sous groupes avec les facteurs déterminants de la typologie
Circuit représentatif = sous groupe
« 4 » => Exportation des résultats sous forme des circuits
Circuits groupés
x
�
P a g e 1 3 s u r 8 6
Diagramme 3 : Synthèse de l’éclatement de la courbe de tendance
Source : Auteur ; 2008 ITINERAIRE TECHNIQUE DES EXPLOITATIONS AGRICOLE CALENDRIER CULTURAL Le tableau ci-dessous figure le calendrier cultural de différentes spéculations existantes dans le 2ème arrondissement. En générales les cultures de rentes peuvent effectuer 3 cycles pendant toute l’année tandis que les cultures vivrières n’atteignent qu’un seul cycle par an. Tableau 28 : Calendrier cultural de différentes spéculations
Source : Auteur, enquête, 2008
MOIS SRI CRE SAL1 SAL2 TAR1 TAR2 MAN PAT PER CEL PDT HAR ART CHF PETJANVIER ENT REC L-SEM L-SEM PLT ENT ENT PLT ENT L-PLT ENT ENTFÉVRIER L-PLT PLT PLT REC REC RECMARS ENT ENT ENT ENT ENT L-SEM L-SEM ENT ENT REC L-SEMAVRIL REC REC REC REC PLT PLT REC PLTMAI REC L-SEM L-SEM ENT ENT ENT ENT ENTJUIN PLT PLT PLT REC REC REC REC RECJUILLET ENT ENT REC REC REC L-SEM L-SEM ENT L-SEM L-SEMAOÛT REC REC REC TRO TRO PLT PLT REC PLTSEPTEMBRE L-SEM REC L-SEM L-SEM PLT PLT REC ENT ENT PLT ENTOCTOBRE PLT PLT PLT PLT REC REC REC LAB REC RECNOVEMBRE ENT ENT ENT L-SEM L-SEM PLT ENT L-SEMDÉCEMBRE ENT REC REC REC ENT ENT L-PLT LAB PLT PLT L-TRO PLT
Avec LAB : LabourL-SEM : Labour et SemisL-TRO : Labour et trouaisonTRO : TrouaisonL-PLT : Labour et PlantationPLT : PlantationENT : EntretienREC : Récolte
(2)Résultat numérique
(3) Calcul de rendement
Graphe montrant l’évolution du rendement pour chaque
connexité
(0)Circuit
(4)Courbe logarithmique (1)Matrice objet
Taux de participation maximale de chaque spéculation au système et répartition de
ressource y afférentes
(5) compilation
P a g e 1 4 s u r 8 6
FERTILISATION ET TRAVAIL
FERTILISATION Durant la pratique traditionnelle, les paysans de la zone d’étude appliquent une fertilisation environ 100kg/are et ils n’utilisent aucun amendement aux cultures vivrières. Pourtant, l’adoption de l’intensification qu’on va apporter se traduit par l’augmentation de 50% de la fertilisation des cultures de rentes et un amendement environ de 100kg/are des cultures vivrières. Les quatre tableaux consécutifs ci-dessous présentent le passage de l’état traditionnel vers l’état intensif des activités d’agriculture urbaine en termes de fertilisation. Tableau 29 : Amendement par are dans la pratique traditionnelle (kg)
Source : Auteur, 2008 Tableau 30 : Amendement par hectare dans la pratique traditionnelle (kg)
Source : Auteur, 2008 Tableau 31 : Amendement par are dans la pratique intensif (kg)
Source : Auteur, 2008 Tableau 32 : Amendement par hectare dans la pratique intensif (kg)
Source : Auteur, 2008 TRAVAIL Depuis l’exploitation traditionnelle, les cultures vivrières semblent délaisser par les paysans urbains. De ce fait, l’intensification qu’on va adopter doit tenir compte l’amélioration de la qualité de travail et de l’entretien suivi d’une contrôle très proche des activités agricoles. Les quatre tableaux ci-après montrent l’évolution des besoins en main d’œuvre lors de l’orientation vers l’intensification des activités d’agriculture urbaine.
ART CRE MAN PER PET RIZ SAL TAR CHF PDT CEL PAT HARORG 200 0 0 100 100 0 100 0 100 100 100 0 0UREE 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0NPK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PESTICIDES 0,25 0 0 0 0,25 0 0 0 0 0 0 0 0ACCESSOIRES 0,01 0 0 0 0,01 0 0 0 0 0 0 0 0
ART CRE MAN PER PET RIZ SAL TAR CHF PDT CEL PAT HARORG 20000 0 0 10000 10000 0 10000 0 10000 10000 10000 0 0UREE 200 200 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0NPK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PESTICIDES 25 0 0 0 25 0 0 0 0 0 0 0 0ACCESSOIRES 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
ART CRE MAN PER PET RIZ SAL TAR CHF PDT CEL PAT HARORG 200 0 100 150 150 150 150 100 150 150 150 100 100UREE 2 3 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0NPK 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0PESTICIDES 0,25 0 0 0 0,25 0 0 0 0 0 0 0 0ACCESSOIRES 0,01 0 0 0 0,01 0 0 0 0 0 0 0 0
ART CRE MAN PER PET RIZ SAL TAR CHF PDT CEL PAT HARORG 20000 0 10000 15000 15000 15000 15000 10000 15000 15000 15000 10000 10000UREE 200 300 0 100 100 0 100 0 100 0 100 0 0NPK 0 0 0 0 0 0 0 100 0 100 0 100 0PESTICIDES 25 0 0 0 25 0 0 0 0 0 0 0 0ACCESSOIRES 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
P a g e 1 5 s u r 8 6
Tableau 33 : Nombre de main d’œuvre par cycle dans la pratique intensif (hj : homme*jour)
Source : Auteur, 2008 Tableau 34 : Nombre de main d’œuvre par an dans la pratique intensif (hj : homme*jour)
Source : Auteur, 2008 Tableau 35 : Nombre de main d’œuvre par cycle dans la pratique traditionnelle (hj : homme*jour)
Source : Auteur, 2008 Tableau 36 : Nombre de main d’œuvre par an dans la pratique traditionnelle (hj : homme*jour)
Source : Auteur, 2008
ART CRE MAN PER PET RIZ SAL TAR CHF PDT CEL PAT HARLABOURE 40 40 40 40 40 40 40 60 40 40 40 40 40PLANTATION 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15ENTRETIEN 150 0 150 60 60 75 60 120 75 75 60 0 60RECOLTE 20 20 30 20 20 20 20 30 20 20 20 30 20
ART CRE MAN PER PET RIZ SAL TAR CHF PDT CEL PAT HARLABOURE 40 120 40 120 120 40 120 60 80 40 120 40 0PLANTATION 15 45 15 45 45 15 45 15 30 15 45 15 0ENTRETIEN 600 0 60 720 720 60 720 60 600 300 720 0 0RECOLTE 20 60 30 60 60 20 60 30 40 20 60 30 0
ART CRE MAN PER PET RIZ SAL TAR CHF PDT CEL PAT HARLABOURE 30 30 30 30 30 30 30 60 30 30 30 30 30PLANTATION 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15ENTRETIEN 150 0 30 60 60 75 60 30 75 75 60 0 60RECOLTE 20 20 30 20 20 20 20 30 20 20 20 30 20
ART CRE MAN PER PET RIZ SAL TAR CHF PDT CEL PAT HARLABOURE 30 90 30 90 90 30 90 60 60 30 90 30 0PLANTATION 15 45 15 45 45 15 45 15 30 15 45 15 0ENTRETIEN 600 0 30 720 720 30 720 30 600 300 720 0 0RECOLTE 20 60 30 60 60 20 60 30 40 20 60 30 0
P a g e 1 6 s u r 8 6
Diagramme 4 : Synthèse de la Démarche 3
Source : Auteur, 2008
Etat financier de chaque spéculation connexe
(1) Consolidation des états financiers des spéculations connexes
Spéculation connexe
Etat initiale : système traditionnel, autofinancement Etat intensif : emprunt à 30% dès l’exécution de
l’intensification
(2) Comparaison
(k) Indice de pauvreté (j)Taux de rentabilité interne
Courbe d’évolution
Équation de régression
Schéma de financement
(i) Poids de financement
P a g e 1 7 s u r 8 6
ANNEXE II : PROCESSUS DE CLASSIFICATION DES FKT
Tableau 37 : Classification des FKT suivant leur Production moyenne des exploitations
Source : Auteur, 2008 Tableau 38 : Indicateur de la nomenclature des groupes
Source : Auteur, 2008 On a calculé la moyenne de chaque spéculation chaque groupe et aussi des trois groupes de la typologie. La mise en forme automatique sur Excel nous permet de constater la signification de la production moyenne par ménage de chaque groupe (Cf. 3 premier ligne du tableau 5 ci-dessus). Chaque flèche indique le niveau d’importance de chaque spéculation pour chaque groupe. Pour mieux expliquer ce résultat, on attribue un mode de notation de chaque spéculation du groupe suivant la formule ci-dessous : Calcul de la moyenne des trois groupes par spéculation M = (Pmm.j, G1 +Pmm.j, G2 + Pmm.j, G3) / 3, Calcul de l’indicateur de l’extrémum pour désigner les spéculations de base de chaque groupe dont (Cf. 3 deuxième ligne du tableau 5 ci-dessus) : Indicateur de l’optimum : M2 = M + (grande valeur .j – petite valeur .j) / 3 Indicateur de la minimum : M1 = M – (grande valeur .j – petite valeur .j) / 3 Calcul de la note pour chaque spéculation dans chaque groupe (Cf. 3 troisième ligne du tableau 5 ci-dessus) : Si Pmm.j > M2 ; alors on donne la valeur « 4 » à ce Pmm.j ; sinon, Si M2 > Pmm.j ≥ M ; alors on donne la valeur « 3 » à Pmm.j ; sinon, Si M > Pmm.j ≥ M1 ; alors on donne la valeur « 2 » à ce Pmm.j ; sinon, Si Pmm.j < M1 ; alors, on donne la valeur « 1 » à ce Pmm.j.
FKT RIZ CRE SAL TAR MAN PAT PER CEL PDT HAR ART CHF PET GROUPE
REFERENCE POUR NOTER LA NIVEAU D'IMPORTANCE DE CHAQUE SPECUL ATION PAR RAPPORT A CHAQUE GROUPE
NOTE DE LA NIVEAU D'IMPORTANCE DE CHAQUE SPECULATION PAR R APPORT A CHAQUE GROUPE
P a g e 1 8 s u r 8 6
Cette affectation de note à chaque Pmm.j nous guide à établir le graphe d’affectation des exploitations agricoles suivant les FKT de la zone d’étude (Cf. figure 1 ci-dessous). Les spéculations qui ont un niveau d’importance de valeur 4 et 3 sont considérées comme les spéculations de base de chaque groupe. Par conséquent, de la figure ci-dessus, on en déduit le résultat suivant : Les spéculations performantes dans le groupe 1 sont : le riz, le taro, le manioc, la patate, l’haricot et la choux fleur. De cela, on remarque que ce groupe occupe plutôt des cultures vivrières. C’est pourquoi, on le nomme comme groupe des vivriers. Les spéculations de bases du groupe 2 sont : le petsay, l’artichaut, la pomme de terre, le persil, la patate, le manioc et la salade. Ce fait explique que le groupe préfère des cultures vivrières et des cultures de rentes. En effet, on lui nomme « groupe intermédiaire ». Les spéculations appréciées par les gens du groupe 3 sont : le cresson, la salade, le céleri, et la choux fleur. On réclame que ce groupe s’oriente plutôt vers les cultures de rentes ; notamment les feuilles vertes. Par conséquent, le nom qu’on lui donne est « groupe de rentes ». Diagramme 5 : Les sous groupes de la typologie
Source : Auteur, 2008
Échantillon : 177 ménages
CRE ART PET PER TAR RIZ MAN SAL: 31%
MAN RIZ TAR PER PET SAL MAN: 42%
CRE SAL PET ART : 27%
PER RIZ CRE : 55%
PDT ART : 11%
PDT CEL : 11%
PDT CRE : 11%
ART CRE : 5%
SAL PET : 12%
CRE MAN PAT :
SAL CRE : 12%
PDT PET : 6%
ART CHF : 6%
SO
US
GR
OU
PE
GR
OU
PE
GROUPE DES
VIVRIERES : 84 ménages ;
47% de l’échantillon
GROUPE
INTERMEDIAIRES : 56
ménages ; 32% de l’échantillon
GROUPE DES RENTES :
37 ménages ; 21% de
l’échantillon
P a g e 1 9 s u r 8 6
ANNEXE III : TAUX REPARTITION DE RESSOURCE ET EVOLU TION DE RENDEMENT
Groupe Des Vivriers
Tableau 39 : Taux de participation de chaque spéculation du sous groupe 11
Source : Auteur, 2008 Tableau 40 : Taux de participation de chaque spéculation du sous groupe 12
Source : Auteur, 2008 Tableau 41 : Taux de participation de chaque spéculation du sous groupe 13
Source : Auteur, 2008 Tableau 42 : Transfert de ressource constaté au niveau des spéculations du groupe des vivriers
Source : Auteur, 2008
Groupe Intermédiaire Tableau 43 : Taux de participation de chaque spéculation du sous groupe 21
Source : Auteur, 2008
i1 i2 i3 i4 i5
TAR PER PET ART CRE SAL MAN RIZ TAR 26,13 21,64 19,51 17,31 15,41 TAUX %
RIZ 2,91 2,41 2,17 1,93 1,71 11
TAR 2,91 2,41 2,17 1,93 1,71 11
PER 2,42 2,00 1,81 1,60 1,43 9
PET 5,14 4,26 3,84 3,41 3,03 20
ART 2,47 2,04 1,84 1,63 1,45 9
CRE 2,47 2,04 1,84 1,63 1,45 9
SAL 5,40 4,47 4,03 3,58 3,18 21
MAN 2,42 2,00 1,81 1,60 1,43 9
26,13 21,64 19,51 17,31 15,41 100
i1 i2 i3 i4 i5
RIZ TAR PER PET SAL MAN RIZ 32,44 22,62 18,56 14,67 11,71 TAUX %
RIZ 4,32 3,01 2,47 1,95 1,56 13
TAR 4,32 3,01 2,47 1,95 1,56 13
PAR 3,69 2,57 2,11 1,67 1,33 11
PET 7,96 5,55 4,55 3,60 2,87 25
SAL 8,46 5,90 4,84 3,83 3,05 26
MAN 3,70 2,58 2,11 1,67 1,33 11
32,44 22,62 18,56 14,67 11,71 100
i1 i2 i3 i4 i5 i6
SAL PET ART CRE SAL 13,33 19,63 27,70 19,67 9,83 9,8346 TAUX %
PET SAL PET 50,00 25,00 12,50 6,25 3,13 1,56 0,78 0,39 TAUX %
PET 25,00 12,50 6,25 3,13 1,56 0,78 0,39 0,20 50
SAL 25,00 12,50 6,25 3,13 1,56 0,78 0,39 0,20 50
50,00 25,00 12,50 6,25 3,13 1,56 0,78 0,39 100
ART CRE MAN PAT PET SAL
SG 31 1 99 2 50
SG 32 50 35 14 3 33
SG 33 69 31 2 50
SG 34 50 50 2 50
SG 31 49 49
SG 32 17 2 19
SG 33 19 19
SG 34 0 0
SG 31 Libère Acquiert
SG 32 Acquiert Acquiert Libère
SG 33 Acquiert Libère
SG 34 Aucun Aucun
Variation sur la répartition du ressource
Taux d'allocation de ressource aux spéculations du groupe des rentes
Réaction constatée sur la répartition du ressource
NOMBRE DE
SPECULATION DU
SYSTEME
PARTAGE
NORMAL
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4
ART 2 4 7 7,1 7,2 7,2
CRE 5,5 11 19,3 19,7 19,9 19,9
MAN 2,5 5 8,3 8,3 8,4 8,4
PER 3,5 7 18 18 18,9 18,9
PET 4 8 13,4 13,4 13,5 13,5
RIZ 3 6 10,1 10,1 10,2 10,2
SAL 3 6 15,5 15,5 16 16
TAR 3,5 7 11,6 11,6 11,7 11,7
P a g e 2 2 s u r 8 6
Tableau 56 : Évolution de rendement du système « MAN-PER-PET-RIZ-SAL-TAR »
Source : Auteur, 2008 Tableau 57 : Évolution de rendement du système « ART-CRE-PET-SAL »
Source : Auteur, 2008 Tableau 58 : Évolution de rendement du système « Artichaut-Choux fleur »
Source : Auteur, 2008 Tableau 59 : Évolution de rendement du système « Pomme de terre-Artichaut »
Source : Auteur, 2008 Tableau 60 : Évolution de rendement du système « Pomme de terre-Céleri »
Source : Auteur, 2008 Tableau 61 : Évolution de rendement du système « Cresson-Pomme de terre »
Source : Auteur, 2008 Tableau 62 : Évolution de rendement du système « Persil-Riz-Cresson »
Source : Auteur, 2008 Tableau 63 : Évolution de rendement du système « Pomme de terre-Petsay »
Source : Auteur, 2008 Tableau 64 : Évolution de rendement du système « artichaut-cresson »
Source : Auteur, 2008
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4
MAN 3,5 7 11,1 11,1 11,2 11,2
PER 3,5 7 11 11 11,1 11,1
PET 3 6 14,8 14,8 16,1 16,1
RIZ 3 6 9,6 10,3 10,3 10,3
SAL 3 6 14,9 14,9 15,8 15,8
TAR 3,5 7 11,2 12 12 12
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4
ART 2 4 5,8 6 6,1 6,1
CRE 5,5 11 16,1 16,3 16,5 16,5
PET 4 8 17,3 17,3 18,3 18,3
SAL 2 4 8,8 8,8 9,2 9,2
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6 an 8; Itér7
ART 2 4 6 7,5 8,5 9 9,3 9,4 9,5
CHF 2,5 5 5 5 5 5 5 5 5
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6 an 8; Itér7
PDT 3 6 10,5 10,5 11 11 11 11 11
ART 2 4 6 6 6,2 6,2 6,2 6,2 6,2
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6 an 8; Itér7
CEL 4 8 8 8 8 8 8 8 8
PDT 3 6 10,5 12,5 13 13,3 13,3 13,3 13,3
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6 an 8; Itér7
CRE 5,5 11 19,8 19,8 22,4 22,4 22,8 22,8 22,8
PDT 3 6 9,6 9,6 10,6 10,6 10,7 10,7 10,7
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6 an 8; Itér7
CRE 5,5 11 16,1 16,1 16,3 16,3 16,3 16,3 16,3
PER 3,5 7 8,2 8,2 8,2 8,2 8,2 8,2 8,2
RIZ 3 6 8,8 8,8 8,9 8,9 8,9 8,9 8,9
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6 an 8; Itér7
PDT 3 6 10,5 12,5 13 13,3 13,3 13,3 13,3
PET 4 8 8 8 8 8 8 8 8
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6
ART 2 4 4 4 4 4 4 4
CRE 5,5 11 20,5 23 23,5 23,5 23,5 23,5
P a g e 2 3 s u r 8 6
Tableau 65 : Évolution de rendement du système « patate-cresson-manioc »
Source : Auteur, 2008 Tableau 66 : Évolution de rendement du système « cresson-salade »
Source : Auteur, 2008 Tableau 67 : Évolution de rendement du système « petsay-salade »
Source : Auteur, 2008
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6
CRE 5,5 11 25,1 25,1 28,6 28,6 28,9 28,9
MAN 2,5 5 8,8 8,8 9,1 9,1 9,2 9,2
PAT 2,5 5 6,4 6,5 6,5 6,5 6,5 6,5
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6
CRE 5,5 11 19,3 19,3 19,3 19,3 19,3 19,3
SAL 3 6 8 8 8 8 8 8
SPECULATION Actuel an 1 an 2; Itér1 an 3; Itér2 an 4; Itér3 an 5; Itér4 an 6; Itér5 an 7; Itér6
PET 4 8 10,6 11,8 12,3 12,4 12,5 12,5
SAL 3 6 8 8,9 9,3 9,4 9,5 9,5
P a g e 2 4 s u r 8 6
ANNEXE IV : POIDS DE FINANCEMENT ET ETATS FINANCIERS
Financement de l’intensification par rapport au système traditionnel Cette section met en inscription la comparaison de la situation initiale traditionnelle de chaque groupe et l’état avec intensification avant la stabilité du système. L’Annexe VI détaillera les états financiers de chaque système d’exploitation, notamment les investissements effectués. La représentation de la différence annonce l’évolution ou la perturbation réalisée. Afin de décrire la perturbation qu’on peut attendre de l’intensification de l’agriculture urbaine, on va déterminer le poids de financement de chaque système d’exploitation pour apporter si nécessaire une correction sur le schéma de financement face à l’adoption de cette intensification. De cela, on considère l’année 0 (2007) comme année de référence initiale. La prospection s’est étalée dans un période de 11 ans pour détecter la capacité limite de chaque système d’exploitation, afin de déterminer ensuite le temps d’intervention adéquate. Les coûts des investissements et les fonds de roulement correspondants sont présentés à l’annexe IV-B
Groupe Des Pratiquants Des Cultures Vivrières D’après les courbes de tendance du groupe des pratiquants de cultures vivrières, le rendement de touts système d’exploitation sera saturé après la 4ème itération. En effet, on va adopter une intensification des activités agricoles dans l’année 4 (2011) : les 4 premières années sont caractérisées d’une exploitation traditionnelle, et les années postérieures sont affectées d’une exploitation intensive. Les tableaux plus loin vont expliquer la variation du poids de financement nécessaire de chaque système d’exploitation existant à l’état traditionnel et à l’état intensifié. Sous groupe 11 Dans les 4 premières années, le coût total de financement varie de 589.000Ar à 970.000 Ar. En introduisant l’intensification, cette variation sera environ de 1.040.000 Ar à 1.302.000 Ar dans les 7 années suivantes. Notamment pour l’année 4, le coût de financement nécessaire pour l’assortiment de l’intensification est voisin de 1.062.000 Ar. Le tableau suivant explique la variation de coûts totaux présente dans le sous groupe 11. Tableau 68 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 En introduisant l’intensification ; pour le système d’exploitation du sous groupe 11 ; on constate une augmentation moyenne des coûts totaux de financement de 47%, soit 373.000 Ar. Sous groupe 12 Dans les 4 premières années, les coûts totaux de financement varient de 454.000 Ar à 804.000 Ar. En introduisant l’intensification, cette variation sera environ de 853.000 Ar à 1.090.000 Ar dans les 7 années suivantes. Spécialement pour l’année 4, le coût de financement nécessaire pout l’adoption de la technique intensive est voisine de 873.000 Ar. Le tableau suivant explique cette variation de coûts totaux visible dans le sous groupe 12. Tableau 69 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 L’adoption de l’intensification nécessite une surplus moyenne de 341.000 Ar (54%) par rapport à la pratique d’un système traditionnel. Sous groupe 13 Les coûts totaux de financement varient 347.000 Ar à 425.000 Ar dans les 4 premières années. En introduisant l’intensification, ces coûts se pénètrent environ de 458.000 Ar à 542.000 Ar dans les 7 années suivantes. Singulièrement pour l’année 4, le coût de financement nécessaire pour la rénovation technique est voisin de 468.000 Ar. Le tableau suivant dégage l’évolution de coûts totaux perçu dans le sous groupe 13. Tableau 70 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 L’adoption de l’intensification du système d’exploitation du sous groupe 13 entraine une augmentation moyenne de 17% (74.500 Ar) des coûts totaux de financement.
Groupe Intermédiaire D’après les courbes de tendance du groupe intermédiaire, les rendements du système PER-RIZ-CRE seront saturés après la 5ème itération ; les rendements des systèmes PDT-ART, CRE-PDT, PDT-PET seront stables après la 6ème itération ; les rendements des systèmes ART-CHF et PDT-CEL atteignent ses limites après la 7ème itération ; système d’exploitation
sera saturé après la 4ème itération. En moyenne, on acheminera l’intensification des activités agricoles dans l’année 6 (2013) : les 5 premières années sont caractérisées d’une exploitation traditionnelle, et les années ultérieures sont empruntées d’une culture intensive. Les tableaux plus loin vont dégager le changement du poids de financement indispensable pour chaque système d’exploitation soutenu à l’état traditionnel et à l’état intensifié. Sous groupe 21 Les coûts totaux de financement varient 104.000 Ar à 118.500 Ar dans les 6 premières années. En introduisant l’intensification, ces coûts se pénètrent environ de 129.000 Ar à 148.500 Ar dans les 5 années suivantes. Particulièrement pour l’année 4, le coût de financement essentiel pour la réforme technique est voisin de 133.000 Ar. Le tableau suivant émane la prévision de modification de coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe 13. Tableau 71 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 Le surplus des coûts totaux de financement provoqué par l’intensification vaut environ de 10.000 Ar (8%) par rapport à la pratique traditionnelle. Sous groupe 22 Les coûts totaux de financement varient 157.000 Ar à 182.000 Ar dans les 6 premières années. En introduisant l’intensification, ces coûts se pénètrent environ de 248.500 Ar à 249.500 Ar dans les 5 années suivantes. Particulièrement pour l’année 4, le coût de financement essentiel pour la réforme technique est voisin de 226.000 Ar. Le tableau suivant découle la prévision sur la variation des coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe 13. Tableau 72 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 L’adoption de l’intensification provoque une augmentation environ 20% (38.500) Ar des coûts totaux de financement par rapport à l’exploitation traditionnelle. Sous groupe 23 Durant l’exploitation traditionnelle, les coûts totaux de financement nécessaire sont compris entre 122.000 Ar et 144.000 Ar. L’exécution de l’intensification dans l’année 6 nécessite une masse financière environ 186.000 Ar. En général, les coûts totaux de financement se trouvent entre 171.000 Ar et 202.500 Ar pour les 5 années suivantes. Le tableau ci-après explique la variation de ces coûts totaux pendant les 11 années successifs. Tableau 73 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 En adoptant le système intensif, on doit apporter plus au système d’exploitation du sous groupe une valeur financière environ 33.000 Ar (22%) par rapport à l’exploitation traditionnelle. Sous groupe 24 Pendant les 6 années d’exploitation traditionnelle, les coûts totaux de financement varient entre 169.500 Ar et 248.500 Ar. Tandis qu’ils se trouvent entre 242.500 Ar et 310.500 Ar pendant les 5 années postérieures où on adopte l’intensification. Particulièrement, ces coûts totaux valent environ 310.500 Ar dans l’année 6 (début de l’intensification). Le tableau ci-dessous figure l’évolution de ces coûts totaux de financement. Tableau 74 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 En général, l’adoption de l’intensification du système d’exploitation du sous groupe 24 émane un surplus moyenne des coûts totaux de financement environ 52.500 Ar (23%) par rapport à l’exploitation traditionnelle. Sous groupe 25 Les 6 premières années d’exploitation traditionnelle affectent des coûts totaux de financement entre 306.000 Ar et 658.000 Ar. L’adoption de l’intensification au système d’exploitation du sous groupe dès la 6ème année entraine une augmentation moyenne des coûts totaux de 47%, soit environ 216.000 Ar, par rapport à l’état traditionnel. En effet, les coûts totaux se trouvent entre 551.000 Ar et 795.000 Ar dans les années suivantes. Particulièrement, il s’élève à 795.000 Ar juste dans l’année 6. Le tableau ci-dessous présente la variation de ces coûts totaux de financement.
Tableau 75 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 Sous groupe 26 Pendant les 6 premières années de pratique traditionnelle, les coûts totaux de financement varient entre 211.500 Ar et 246.000 Ar. Pourtant, ils connaissent une augmentation moyenne de 20%, soit environ 51.000 Ar, pour les années postérieures où on adopte le système intensif. Par conséquent, ces coûts se trouvent entre 291.500 Ar et 337.000 Ar pendant les 5 années suivantes, notamment de 306.000 Ar dans l’année 6. Le tableau ci-dessous montre cette variation des coûts totaux de financement du système de production du sous groupe 26. Tableau 76 : Variation des coûts totaux de financement du système
Source : Auteur, 2008 Groupe Des Pratiquants Les Cultures De Rentes
D’après les courbes de tendance de ce groupe, les rendements du système ART-CRE seront stables à la 4ème itération ; les rendements des trois systèmes PET-SAL, CRE-MAN-PAT et CRE-SAL atteignent ses limites après la 7ème itération. En principe, on engagera l’intensification des activités agricoles dans l’année 6 (2013) : les 6 premières années subsistent à une méthode de production traditionnelle, tandis que les années postérieures sont bouleversées d’une agriculture intensive. Les tableaux plus loin vont formuler le changement du poids de financement imposé par chaque système d’exploitation soutenu à l’état traditionnel et à l’état intensifié. Sous groupe 31 Dans les 5 premières années, les coûts totaux de financement nécessaire varient entre 284.500 Ar et 363.000 Ar. Pourtant si on adopte l’intensification, on remarque une augmentation moyenne de 21%, soit environ 77.500 Ar. En effet, ces coûts totaux varient de 399.000 Ar à 469.500 Ar dans les années postérieures, notamment de 469.500 Ar au cours de l’année 6. Le tableau ci-après explique les variations de ces coûts totaux du système d’exploitation du sous groupe. Tableau 77 : Variation des coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe 31
Source : Auteur, 2008 Sous groupe 32 On remarque une variation des coûts totaux de financement de 268.000 Ar à 400.500 Ar pendant les années de pratique traditionnelle. Cependant, ces coûts totaux sont affectés d’une augmentation de 35% quand on décide à exécuter le système intensif. Par conséquent, ils varient de 430.000 Ar à 544.500 Ar dans les années ultérieures, notamment le coût total est voisine de 544.500 dans l’année 6. Le tableau ci-dessous montre l’évolution des coûts totaux de financement nécessaire au système d’exploitation du sous groupe dans un période de 11ans. Tableau 78 : Variation des coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe 32
Source : Auteur, 2008 Sous groupe 33 Pendant les 6 premières années de pratique traditionnelle, les coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe sont comprises entre 253.000 Ar et 386.000 Ar. Toutefois, l’adoption de la pratique intensif aux activités agricole entraine une augmentation moyenne de 19% des ces coûts totaux, soit environ de 66.000 Ar. Pour cela, ces coûts totaux se trouvent entre 350.500 Ar et 468.000 Ar dans les 5 années postérieures, particulièrement de 468.000 Ar dans l’année 6. Le tableau ci-dessous actualise cette modification au niveau des coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe. Tableau 79 : Variation des coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe 33
Sous groupe 34 Les coûts totaux de financement nécessaire à l’exploitation du sous groupe varient de 223.000 Ar à 259.000 Ar pendant les 6 premières de culture traditionnelle. La mise en valeur des activités agricole formant le système d’exploitation du sous groupe provoque une élévation moyenne de 15% des coûts totaux de financement, soit environ 40.500 Ar. Par conséquent, ces coûts se trouvent entre 295.000 Ar et 341.000 Ar dans les 5 années suivantes, singulièrement de 308.500 Ar au cours de l’année 6. Le tableau ci-dessous explique cette perturbation des coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe. Tableau 80 : Variation des coûts totaux de financement du système d’exploitation du sous groupe 34
Source : Auteur, 2008 Tableau 81 : Poids de financement pour les 177 ménages d’enquête
Source : Auteur, 2008 Tableau 82 : Schéma de financement global pour l’échantillon
Source : Auteur, 2008 ETATS FINANCIERS DES SYSTEMES D’EXPLOITATIONS GROUPE DES PRATIQUANTS DES CULTURES VIVRIERES Sous groupe11 Investissement en quantité Etat traditionnel
Etat intensif
Amortissement des investissements Etat traditionnel
ANNEXE V : LE REVENU GÉNÉRÉ PAR LES ACTIVITÉS D’AGRI CULTURE URBAINE
Dans cette sous partie, on va présenter l’amélioration de revenu des paysans par l’adoption de l’intensification. On invente des graphes la prospection d’évolution de revenu des exploitants de chaque sous groupe. Des tableaux sur la page contre vont détailler chacun de ces graphe. Ils montrent les évolutions prospectés dans le cas de pratique tant traditionnelle qu’intensif.
1- Groupe de pratiquant de culture vivrière Dans cette section, on va distinguer la modification de revenu pouvant être vécu dans chaque sous groupe transcrit à partir de l’intensification amené. 1.1- Sous groupe 11 : système CRE ART PET PER TAR RIZ MAN SAL D’après le graphe 1 ci-dessous, durant la phase d’exploitation traditionnelle, les paysans de ce sous groupe sont considérés parmi les pauvres. Pourtant, après l’année 3, ils arrivent à sortir de cette pauvreté. La situation s’évolue dont l’écart de l’amélioration de revenu par rapport au système traditionnel est environ 1,15$. Les équations de régressions déduites de la courbe de revenu ci-dessous confirment que l’intensification peut apporter une amélioration de revenu de 72% dans l’année 10 par rapport au système d’exploitation traditionnelle. Le tableau 67ci-dessous montre les détails numériques de cette amélioration de revenu des exploitants du sous groupe. Tableau 83 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 11
Source : Auteur, 2008 Tableau 84 : Évolution de revenu des exploitants du sous groupe 11
Source : Auteur, 2008 1.2- Sous groupe 12 : système MAN RIZ TAR PER PET SAL Le graphe 2 ci-dessous explique l’évolution de l’indice de pauvreté des exploitants du sous groupe 12. Le revenu se trouve au dessous du seuil de pauvreté pendant les 4 premières années. Cependant, après l’année 4, les gens du sous groupe arrive à débarrasser la pauvreté. D’après le tableau 69 ci-après, la tendance de l’évolution entraine un surplus de revenu de 0,72$ du système intensif vers l’année 10 par rapport au système intensif. Les équations de régressions ci-dessous montrent une amélioration de 62% de revenu par rapport au système traditionnel si on adopte le système intensif. Tableau 85 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 12
Source : Auteur, 2008 Graphe 24 : Évolution de revenu des exploitants du sous groupe 12
1.3- Sous groupe 13 : système CRE SAL PET ART Le graphe 3 ci-dessous montre que les exploitants de ce sous groupe sont parmi les pauvres dans les 7 premières années. Par contre, ils dégagent de la pauvreté après l’année 6. Cette situation s’évolue dont l’amélioration de revenu est de 0,84$ vers l’année 10 (Cf. tableau 70) par rapport à la situation d’exploitation traditionnelle. D’après les équations de régressions ci-dessous, l’augmentation de revenu généré par l’intensification du système d’exploitation du groupe est de 115% par rapport au système traditionnel. Tableau 86 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 13
Source : Auteur, 2008 Graphe 25 : Évolution de revenu des exploitants du sous groupe 13
Source : Auteur, 2008 2- Groupe intermédiaires
Dans cette segment, on va apercevoir le changement ; pouvant être vécu dans chaque sous groupe ; transcrit de l’intensification véhiculé. 2.1- Sous groupe 21 : système ART CHF D’après le graphe 4 ci-dessous, les exploitants du sous groupe 21 n’arrivent pas à sortir de la pauvreté même s’ils passent à l’intensification de ses système d’exploitation. Cependant, on constate une amélioration de revenu dont l’écart est de 0,12$ par rapport à l’exploitation traditionnelle si on exécute l’intensification (Cf. tableau 71). En plus, les équations de régressions ci-dessous explique une amélioration de revenu environ 29% par rapport à la technique de culture traditionnelle. Tableau 87 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 21
Source : Auteur, 2008 Graphe 26 : Évolution de revenu des exploitants du sous groupe 21
Source : Auteur, 2008 2.2- Sous groupe 22 : système PDT ART Le graphe 5 ci-dessous dégage que les paysans pratiquants ce système d’exploitation n’arrivent pas à se débarrasser de la pauvreté même s’ils adoptent l’intensification de ses activités agricole. Pourtant, ils attendent une amélioration de revenu environ 0,14$ dans l’année 10 par rapport su système traditionnel (Cf. tableau 72). Les équations de régressions correspondantes aux courbes d’évolution de revenu présentent que l’application d’une intensification entraine une augmentation de revenu de 38% par rapport au système traditionnel.
Tableau 88 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 22
Source : Auteur, 2008 Graphe 27 : Évolution de revenu des exploitants du sous groupe 22
Source : Auteur, 2008 2.3- Sous groupe 23 : système PDT CEL D’après le graphe 6 ci-dessous, l’intensification des activités de ce système d’exploitation du sous groupe 23 n’arrivent pas à sauver de la pauvreté ses exploitants. Néanmoins, d’après le tableau 73 ci-dessous l’intensification entraine un surplus environ 0,12$ à l’année 10 par rapport à la pratique traditionnelle. De plus, les équations de régressions dérivées des courbes d’évolution de revenu correspondantes enregistrent une augmentation de revenu de 44% par rapport au système traditionnel, en intégrant l’intensification. Tableau 89 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 23
Source : Auteur, 2008 Graphe 28 : Évolution de revenu généré par le système d’exploitation du sous groupe 23
Source : Auteur, 2008 2.4- Sous groupe 24 : système PDT CRE D’après le graphe 7 ci-dessous certifie que, grâce à l’intensification, les cultivateurs du sous groupe 24 s’échappent de la pauvreté après l’année 8. En effet, les équations de régressions ci-dessous certifient que les gens bénéficient d’une amélioration de revenu de 25% par rapport à l’exploitation traditionnelle. Particulièrement, l’écart est de 0,23$ vers l’année 10 (Cf. tableau 74). Tableau 90 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 24
Graphe 29 : Évolution de revenu généré par le système d’exploitation du sous groupe 24
Source : Auteur, 2008 2.5- Sous groupe 25 : système PER CRE RIZ D’après le graphe 8 ci-dessous, les paysans du sous groupe 25 s’échappent de la pauvreté dès l’année 3. De plus, l’intensification résulte un écart de revenu notamment de 0,69$ vers l’année 10 par rapport au système traditionnel (Cf. tableau 75). De plus, les équations de régressions ci-dessous confirment que l’adoption d’une intensification entraine une amélioration de revenu de 34% par rapport au système traditionnel. Tableau 91 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 25
Source : Auteur, 2008 Graphe 30 : Évolution de revenu généré par le système d’exploitation du sous groupe 25
Source : Auteur, 2008 2.6- Sous groupe 26 : système PET PDT D’après le graphe 9 ci-dessous, l’exécution de l’intensification du système d’exploitation n’arrive pas à sortir ce sous groupe de la pauvreté. Elle agit seulement sur l’accroissement du revenu. En effet l’augmentation de revenu ; grâce à l’intensification ; est de 0,17$ par rapport au système traditionnel (Cf. tableau 76). Les équations de régressions dérivées du graphe ci-dessous présentent une amélioration de revenu de 69% au niveau de revenu des exploitants. Tableau 92 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 26
Source : Auteur, 2008 Graphe 31 : Évolution de revenu généré par le système d’exploitation du sous groupe 26
Dans cette segment, on va distinguer le changement ; pouvant être vécu dans chaque sous groupe ; transcrit de l’intensification véhiculé. 3.1- Sous groupe 31 : système ART CRE Suivant le graphe 10 ci-dessous, les exploitants de ce groupe restent dans la pauvreté durant les 3 premières années. Par contre, un effort sur l’intensification modifie cette situation à partir de l’année 3. En effet, on attend une amélioration de 0,48$ en termes de revenu journalier par personne vers l’années 10 (Cf. tableau 77). Les équations de régression correspondante à cette amélioration certifient que l’intensification entraine une augmentation de l’indice de pauvreté de 24% par rapport à la pratique traditionnelle. Tableau 93 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 31
Source : Auteur, 2008 Graphe 32 : Évolution de revenu généré par le système d’exploitation du sous groupe 31
Source : Auteur, 2008 3.2- Sous groupe 32 : système CRE PAT MAN Suivant le graphe 11 ci-dessous, la pauvreté des exploitants de ce groupe persiste pendant les 6 premières années. Pourtant, l’adoption de l’intensification un écart de revenu de 0,41$ vers l’année 10 (Cf. tableau 78). Les équations de régression correspondante à cette amélioration attestent une augmentation de l’indice de pauvreté de 27% dès l’adoption de l’intensification par rapport à la pratique traditionnelle. Tableau 94 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 32
Source : Auteur, 2008 Graphe 33 : Évolution de revenu généré par le système d’exploitation du sous groupe 32
Source : Auteur, 2008 3.3- Sous groupe 33 : système CRE SAL Suivant le graphe 12 ci-dessous, les exploitants de ce groupe s’échappent de la pauvreté dès l’année 4. De plus, un effort sur l’intensification dès l’année 6 entraine un écart sur l’évolution de revenu des gens notamment de 0,75$ vers l’année 10 (Cf. tableau 79). Les équations de régression correspondante à ce progrès attestent une augmentation de l’indice de pauvreté de 40% par rapport à la pratique traditionnelle.
Tableau 95 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 33
Source : Auteur, 2008 Graphe 34 : Évolution de revenu généré par le système d’exploitation du sous groupe 33
Source : Auteur, 2008 3.4- Sous groupe 34 : système PET SAL Faisant référence au graphe 80 ci-dessous, les exploitants de ce groupe n’arrivent pas à sortir de qu’à partir de l’année 10 grâce au passage vers l’intensification. En effet, cette nouvelle orientation, entraine une amélioration de revenu de 0,40$ par rapport à l’exploitation traditionnelle vers l’années 10 (Cf. tableau 80). Les équations de régression du graphe enregistrent entraine une augmentation de l’indice de pauvreté de 65% par rapport à la pratique traditionnelle. Tableau 96 : Revenu généré par système d’exploitation du sous groupe 34
Source : Auteur, 2008 Graphe 35 : Évolution de revenu généré par le système d’exploitation du sous groupe 34
Source : Auteur, 2008 Tableau 97 : Bilan des ménages sauvés de la pauvreté dans la pratique traditionnelle
Les Obectifs Du Map (Gouvernement Malgache) Et Du Plan Vert (Commune Urbaine D’antananarivo) Éradiquer la pauvreté extrême et la famine : réduire de moitié le pourcentage de la population mondiale qui vit avec moins de 1$ par jour jusqu’en 2015, réduire de moitié le pourcentage de la population mondiale souffrant de la famine10. Des modalités de financement en milieu rural à des taux accessibles favoriseront le financement des investissements de développement, à moyen et long terme. Les ménages pauvres et à bas revenu auront l’opportunité d’accéder à des crédits à des conditions avantageuses leur permettant d’entreprendre des Activités Génératrices de Revenu (AGR)11. L’augmentation substantielle de la production et celle de la productivité assureront la sécurité alimentaire et dégageront des surplus exportables. La révolution verte permettra d’améliorer les domaines non productivistes du monde paysan, et une amélioration des niveaux de revenus12. Les producteurs auront l’occasion d’améliorer leur revenu. Le développement des filières potentielles dans chaque région constituera le pilier de sa croissance13. Nous allons développer et veiller au bon fonctionnement d’un système financier capable de répondre aux besoins de financement à court et à long terme du secteur privé à un taux d’intérêt abordable et fournir une vaste gamme de produits financiers à une large proportion de la population14. Stimuler les secteurs générateurs d’emploi15. Le plan vert, outil d’embellissement et de développement est avant tout un outil de santé publique se basant sur les techniques naturelles et solidaires afin d’aider au développement de la ville dans son expansion urbaine à ne pas oublier son territoire16. Les rizières représentent la particularité principale de la ville17 Le jardin vivrier : parcelle allouée à un gardien lui permettant une autosuffisance alimentaire en échange d’un entretien et d’une surveillance assidue du jardin18. Le Plan Vert est un outil de développement solidaire et durable, doit tenir un rôle important en termes de sécurité alimentaire (agriculture urbaine)19. Le Plan Vert, à l’occasion de sa conception et de sa mise en place, a pour objectif : dont de développer de la ressource et de l’économie (filières)20. Au fur et à mesure de la réalisation du plan vert, des projets porteurs d’image et d’identité « naturelle » doivent êtres créés intégrant le développement durable et solidaire et la mise en place de filières susceptibles de dégager de la richesse au bénéfice des artisans et artisanes locaux tels que : - le respect de la ressource, - le développement économique par la création de richesse et de valeur ajoutée et,
10 État malgache, MAP : « Objectif 1 des Objectifs du Millénaires pour le Développement », 2007-2012 11 État malgache, MAP : « Objectif de l’engagement 4 ; défi 2 », 2007-2012 12 État malgache, MAP : « Objectif de l’engagement 4 ; défi 3 », 2007-2012 13 État malgache, MAP : « Objectif de l’engagement 4 ; défi 5 », 2007-2012 14 État malgache, MAP : « Objectif de l’engagement 6 ; défi 4 », 2007-2012 15 État malgache, MAP : « Stratégie de l’engagement 6 ; défi 3 », 2007-2012 16 INTERSCENE, Thierry Huau, Communauté urbaine d’Antananarivo, « Antananarivo entre colline et rizière : Plan vert de la commune urbaine », fichier PDF, p.3/28 17 INTERSCENE, Thierry Huau, Communauté urbaine d’Antananarivo, « Antananarivo entre colline et rizière : Plan vert de la commune urbaine », fichier PDF, p.23/28 18 INTERSCENE, Thierry Huau, Communauté urbaine d’Antananarivo, « Antananarivo entre colline et rizière : Plan vert de la commune urbaine », fichier PDF, p.27/28
19 Françoise Lenoble-Prédine, « Terroirs de demain : Plan vert », Janvier 2006, fichier Word, p2/6 20 Françoise Lenoble-Prédine, « Terroirs de demain : Plan vert », Janvier 2006, fichier Word, p2/6
P a g e 7 4 s u r 8 6
- la mise en place de nouveaux types de gouvernance avec gestion participative21. - Le grand paysage, un véritable révélateur du fonctionnement de la ville (le paysage, c’est ce qui se voit). Il révèle Des problèmes de production et de vitalité économique et sociale. Le grand paysage souligne avant tout des urgences sur l’assainissement tout en palliant le déficit alimentaire des plus démunis (jardins partagés)22. Par l’agriculture urbaine, les végétaux apportent dans la ville une richesse et complexité tel que : les jardins partagés, les espaces maraîchers et horticoles, les cressonnières, etc. Plan vert pour vivre Madagascar « naturellement », Antananarivo peut se différencier de toutes les autres capitales en optimisant son agriculture urbaine23.
Environnement De La Microfinance24 : Ombona Tahiry Ifampisamborana Vola (Otiv) Cadre institutionnel Régie par la loi N° 96 020 du 4 Septembre 1996, placée sous la tutelle du ministère des Finances et de l’Économie, contrôlée et suivie par la CSBF, représente par l’APIFM, l’OTIV en collaboration avec l’organisme d’appui DID, est une des institutions de micro finance mutualiste crée à Madagascar en 1996. L’OTIV est une « mutuelle d’épargne et de crédit constituée par un groupement des personnes physiques ou morales, doté de la personnalité morale, sans but lucratif et à capital variable, fondée sur des principes d’union, de solidarité et d’entraide mutuelle tout en ayant pour objet de collecter l’épargne de ses membres et de leur consentir du crédit ». (p.12, §.1) Conditions administratives du prêt Lettre manuscrite de demande de prêt Copie légalisée de la carte d’identité nationale du demandeur et conjoint (e) Certificat de résidence moins d’une semaine Lettre de consentement légalisé du conjoint (e) Déclaration de revenus et dépenses Attestation de revenu moins de trois mois ou bulletin de paie Titre de propriété légalisée ; en cas d’acceptation : déclaration de mise en garantie légalisée Lettre de cautionnement ; en cas d’acceptation : acte de cautionnement légalisé Une photo d’identité récente Un papier chemise
21 Françoise Lenoble-Prédine, « Terroirs de demain : Plan vert », Janvier 2006, fichier Word, p3/6 22 Françoise Lenoble-Prédine, « Terroirs de demain : Plan vert », Janvier 2006, fichier Word, p3/6 23 Françoise Lenoble-Prédine, « Terroirs de demain : Plan vert », Janvier 2006, fichier Word, p5/6 24 Mme Edmine RAZAKA A., mémoire de fin d’études, « promotion d’une sécurisation financière relative au système d’épargne et de crédit de l’institution financière mutualiste à vocation Microfinance » ; 2001
P a g e 7 5 s u r 8 6
ANNEXE VIII : COÛTS TOTAUX DE FINANCEMENT
Coûts totaux de financement= coût des investissements + coûts de fonctionnement
Groupes Des Pratiquants Des Cultures De Rentes Sous groupe11
Thème : Prospective territoriale : intensification et financement des activités d’agriculture urbaine. Contexte Face à la faiblesse de l’économie et au premier Objectif25 du Millénaire pour le développement (OMD), le gouvernement malgache a pris comme objectif d’augmenter la production, notamment les Activités Génératrices de Revenu (AGR), basée sur le développement des investissements privés. L’un des moyens mis en œuvre a été la rénovation du système d’exploitation et l’amélioration de l’accès aux crédits de financement. Parmi les AGR, l’agriculture urbaine fournit un approvisionnement26 non négligeable de la ville. C’est pourquoi la Commune Urbaine d’Antananarivo (CUA) a considéré le développement des activités agricoles urbaines parmi les objectifs du plan vert27, afin de favoriser la création de richesse et de valeur ajoutée. Les produits agricoles ainsi obtenus servent souvent à satisfaire la consommation familiale et à ravitailler les marchés de proximité. Réalité contradictoire Toutefois, le taux de pénétration des institutions financières demeure nettement faible, au voisinage de 6%28 en 2005. Les raisons principales en sont le taux d’intérêt élevé, l’existence de garanties excessives exigées par ces institutions mêmes, ainsi que le souci de crédibilité des emprunteurs ciblés. En outre, les institutions financières adoptent une vision plutôt de filière29 que systémique, dans l’exploitation agricole, en ce sens qu’elle n’évalue que la spéculation à financer. Ces réalités constituent un facteur de blocage aux paysans d’accéder au système de financement par crédit. Par conséquent, faute des moyens tant financiers que matériels, la productivité de l’Agriculture paysanne reste encore faible. Dans un autre cas, la nécessité en surface de l’agglomération urbaine diminue de plus en plus rapidement les surfaces agricoles. Alors, l’intensification reste la seule solution pour augmenter la production agricole dans la CUA. Problématique Quelle stratégie doit-on adopter pour mettre en valeur l’agriculture urbaine en vue d’améliorer le niveau de vie des paysans au profit d’un développement économique durable ? Questions de recherche Quelle affectation des zones pourra-t-on établir vis-à-vis de l’exploitation agricole du milieu ? Les spéculations de l’agriculture urbaine sont elles indépendantes ou non ? Que peut-on bénéficier de l’agriculture urbaine ? Objectif global « Établir une stratégie de financement des activités agricoles adéquate pour augmenter le revenu des agriculteurs urbains ». Objectifs spécifiques Établir une typologie de la zone d’étude suivant l’exploitation agricole existante, Déterminer l’interaction pouvant se présenter entre les spéculations existantes, Trouver un moyen pour rentabiliser les activités d’agriculture urbaine. Hypothèses La considération des spéculations agricoles permet d’affecter des zones d’exploitation ; Les spéculations forment un système entre eux ; ce système reflète la logique paysanne du milieu ; Une intensification sous contrôle, appuyée par un financement extérieur raisonné, améliore la productivité de l’agriculture urbaine. Résultats attendus Les FKT de la zone d’étude seront regroupés suivant la nature des spéculations existantes ; La logique paysanne urbaine sera conçue en fonction de la relation existante de son système d’exploitation ; L’intensification agricole favorisera une augmentation du poids de financement et de la productivité des activités agricoles et amènera ensuite à une amélioration de revenu des paysans urbains. Méthodologie Approche méthodologique
25Gouvernement malgache, « MAP : OMD », 2007-2012 26 INTERSCENE, « Antananarivo entre colline et rizière : Plan vert de la CUA », p.27/28 27 INTERSCENE, « Antananarivo entre colline et rizière : Plan vert de la CUA », p.3/28) ;
Françoise Lenoble, « Terroirs de demain : Plan vert », Janvier 2006, fichier Word, p2/6) 28Passant de 3% en 2003 à 6 % en 2005 (Voir annexe1, p2/2) 29 RAJOELISON Josué Samuel, Contribution à l’étude du système de financement rural à travers les associations paysannes, Mémoire de fin d’étude 1994, p.34
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En vue de mener l’étude, trois approches sont adoptées, à savoir : Une approche systémique afin d’établir une typologie des systèmes d’exploitation de la zone d’étude, Une approche prospective pour prévoir la tendance des systèmes d’exploitation à travers la réalité actuelle, Une approche stratégique basée sur une analyse financière en vue d’établir une stratégie de financement de l’intensification des activités d’agriculture urbaine. Méthode de travail La structure de l’étude conduit à une méthode de travail qui se présente en deux étapes distinctes mais complémentaires : la phase d’enquêtes informelles et la phase d’enquêtes formelles. Enquêtes informelles Les enquêtes informelles suivent une suite logique des nombreuses étapes, dès l’étude préliminaire de la zone d’étude jusqu’à la collecte de données sur terrain. a-Pré-enquête De ce fait, on a effectué une descente sur terrain a tété effectuée qui se traduit par une enquête de pré-évaluation du terrain, appuyée par la recherche bibliographique, cela a permis de cerner la réalité locale30. En effet, la problématique et les questions de recherche ont été identifiées ; ce qui a conduit à fixer l’objectif global et les objectifs spécifiques de l’étude. Cette étape est indispensable pour la réalisation d’un tel travail de recherche, car elle guide le chercheur à acquérir une connaissance générale tournée vers la zone objet du travail de recherche et établir le protocole de recherche correspondante aux tâches à effectuer. Durant la pré-évaluation, une visite de courtoisie a été réalisée dans les 24 FKT du 2ème arrondissement durant la période de stage pré-mémoire. Ce fait a permis de détecter les différentes spéculations agricoles pratiquées par la population locale, et conduit à un constat immédiat des FKT, à l’occurrence : les zones d’agglomération strictes, et les zones fréquentées des activités d’agriculture. En effet, on a pu diminuer les tâches attendues à la descente sur terrain proprement dite. De plus, il a été possible de sélectionner les ouvrages bibliographiques à consulter à l’égard de la recherche. Durant la recherche bibliographique, les centres de documentations ci-après ont été visités : L’Institut National de la Statistique Agricole de Madagascar (INSTAT A. Nanisana), Ministère de l’agriculture (Anosy), FOFIFA (Ampandrianomby) Bureaux pour le Développement d’Antananarivo (BDA Andohalo) L’Institut National de la Statistique de Madagascar (INSTAT) à Anosy ; Le MADAVÖVÖ (Antanimena) Bureau du 2ème arrondissement (Ambanidia) et ses 24 Fokontany (2ème arrondissement), Les bibliothèques universitaires. De plus, les deux moteurs de recherche web, Google et Yahoo ont été utilisés, en visitant quelques sites web pour compléter et pour apprécier les informations obtenues par la documentation. Cette recherche sur web a permis davantage à enrichir les connaissances sur les différentes spéculations que pratiquent les paysans urbains de Madagascar. b-Entretien auprès des personnes ressources Il consiste à engager des conversations et des discussions avec les personnes ressources jugées au courant de la réalité générale locale dont : madame le directeur de cabinet de la CUA, monsieur le délégué au maire du 2ème arrondissement et son adjoint, les différents chefs FTK locaux, et les agents de développements y afférents31. Ces personnes possèdent une connaissance approfondie du milieu, et ont constitué un soutien appréciable durant le terrain. Cette étape a renforcé les hypothèses gardées à partir des documentations et des recherches sur web avec celles des réalités locales. c-Phase préparatoire Cette phase a permis d’établir la démarche méthodologique adoptée pour le protocole de recherche, ainsi que le planning d’itinéraire et de séjour durant la descente sur terrain. Deux guides de collecte de données ont été établis, à savoir : le guide d’entretien exécuté sur les personnes ressources, afin de localiser les zones représentatives, et le questionnaire d’exploitation composé des séries de questions. Il permet d’obtenir des données qualitatives et quantitatives auprès des paysans urbains. Avant d’entamer l’enquête définitive, on a exécuté un test de questionnaire, afin d’évaluer la pertinence de ce dernier, d’éviter l’incohérence et la redondance des questions à poser et de vérifier la clarté des questions posées. d-Phase d’enquête définitive
30 2ème arrondissement et ses 24 FKT qui lui composent. 31 Comme le groupe de gens qui sont en train de créer son association paysanne dans le FKT d’Ambolokandrina et les associations religieuses Père CANISUIS d’Ambohipo
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L’enquête définitive moyennant les questionnaires a pour objet de collecter les informations sur terrain. Elle a pour but de vérifier les hypothèses de travail et d’avoir des informations plus à jour vis-à-vis du thème. Elle a été réalisée en deux étapes : L’entretien : une visite de courtoisie a été effectuée auprès des personnes ressources, comme les autorités locales citées auparavant, pour avoir une vision générale de la zone d’étude durant le stage pré-mémoire. L’enquête définitive : elle a été faite à partir d’un questionnaire et a été exécutée directement auprès des exploitants agricoles locaux, afin de recueillir des informations qualitatives et quantitatives sur leur système d’exploitation, à savoir : Les spéculations pratiquées par les ménages ; Les superficies occupées par spéculation, par ménage ; Les outillages utilisés ; Le volume annuel de production par spéculation par ménage ; Les membres des ménages suivant une classe d’âge ; Les enquêtes formelles et les démarches de démonstration Cette partie montre les détails des différentes étapes adoptées depuis l’apurement des données jusqu’à l’obtention des résultats. Chaque étape développe respectivement et progressivement l’hypothèse correspondante jusqu’au résultat qui en découle. Comme l’enquête informelle, l’enquête formelle suit un enchaînement de déduction de données, à savoir : Le dépouillement des données collectées : classer et numéroter les questionnaires d’enquête remplis par FKT. Cette étape facilite la correction en cas de trouble des données. La saisie de données : saisie de données brutes colletées lors de l’enquête sur terrain, afin d’avoir une version numérique. L’apurement des données ainsi dépouillées : les données brutes ont été compilées pour former un tout exploitable. L’apurement consiste à éliminer les informations jugées floues ou non fiable, afin d’éviter le biais d’étude. Le traitement de données : les données apurées doivent subir un certain nombre de traitements avant d’être interprétée de manière rationnelle. Dans cette étude, les logiciels de traitement choisis sont : EXCEL (Microsoft office) pour l’exécution des différents calculs nécessaires lors de l’apurement et de classement des données, XLSTAT 6.0 pour l’établissement de la typologie des FKT suivant les spéculations étudiées, MARKOV 1.1 pour la simulation de la tendance d’évolution et de l’interdépendance pouvant exister entre les spéculations. TSIM afin d’effectuer l’analyse financière des systèmes d’exploitations existantes. I.4.2.1- Démarche 1 : Élaboration de la typologie a) Traitement des données par XLSTAT v.6.0 Ce traitement a pour but d’établir une typologie des FKT suivant les spéculations étudiées. Dans les formules plus loin, les i désignent les lignes comportant les ménages enquêtés et les j indiquent les colonnes contenant les spéculations. « 1 » � calcul de la production moyenne Pmij de chaque spéculation (j) par ménage (i) par la formule :
« 2 » � calcul de la production moyenne par FKT en utilisant la formule :
Les différentes étapes du traitement de données par XLSTAT sont Le partitionnement univarié est un moyen de classement précoce des individus d’une donnée à grouper. En effet, il résulte un classement de chaque individu du données par ses libellées. Prière consulter l’annexe II pour voir le résultat de ce traitement. Les nuées dynamiques sont un outil d’analyse de données. Elles donnent un classement global des individus de données de traitement suivant les libellés qu’on nomme classe à priori. Le résultat de ce traitement se trouve en annexe II. L’analyse factorielle discriminante est un moyen de vérification d’un classement. Elle permet d’établir un reclassement, nommé « classe à postériori » de la classe à priori. � Si le taux de reclassement obtenu par l’AFD est nul et que la classe à postériori est égale à la classe à priori, le classement est validé. En effet, on peut établir la typologie. Ensuite, le triage des individus à grouper est fait suivant la classe qu’on a obtenue ainsi, la typologie est établie. Il est à noter que tous les traitements ultérieurs doivent respecter la typologie établie. b) Traitement de données par le logiciel MARKOV v.1.1
Pm.j = ∑ pm .j / Ni ; i : 1 varie de 1 à n et j varie de 1 à 13 Pm.j : production moyenne par FKT ; pm.j : production moyenne par ménage ; Ni : nombre des familles enquêtés dans chaque FKT
pmij = (pij2006+pij2007) / 2 ; avec i : 1 à n ; n et j varie de 1 à 13 pmij : production moyenne par ménage ; pij2006 et pij2007 : production par ménage au cours de l’année 2006 et 2007 ;
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La surface est une contrainte, alors le développement de l’agriculture urbaine repose sur l’intensification appuyée par la modification du rendement, en vue d’augmenter la productivité des activités agricoles. Avant de trouver les sous groupes correspondant à chaque groupe, on adopte les démarches de démonstrations ci-après. L’élaboration de la plage des données pour la détermination des sous groupes suit les étapes de calculs suivantes : Calcul de rendement par spéculation par ménage :
Où rij le rendement ; pij la production et Sij la surface occupée par la spéculation. Calcul de l’évolution de rendement constaté durant l’année 2006 et l’année 2007 :
Où Rij figure l’évolution de rendement et rij présente le rendement. Les plages de données des productions, des surfaces recueillies durant l’enquête et le résultat du calcul de l’évolution de rendement sont présentés dans l’annexe II. Ensuite, éliminer les colonnes et les lignes qui ont une somme nulle pour ne pas perturber le traitement (« 1 » => apurement). Les étapes du traitement markovien : la simulation markovienne suit les étapes suivantes : mise en forme des plages de données sous forme texte (.txt) ; recherche du seuil de corrélation correspondant aux données ; détection des sommets isolés et la simulation des circuits ; l’exportation des résultats comprend la classification des résultats dans un fichier choisi par circuit et par groupe. le filtrage automatique des circuits consiste à rassembler les circuits qui présentent une même suite logique de connexité dans le sens et/ou dans le sens inverse. la confrontation des circuits avec les facteurs déterminants de la typologie conduit à l’élimination des circuits qui ne présentent aucune des spéculations caractéristiques à chaque groupe. I.4.2.2- Démarche 2 : Analyse prospective des exploitations agricoles a) Théorie des graphes La théorie des graphes vise à faire la simulation markovienne de l’évolution vers la limite de stabilité d’un réseau de connexité, pour prévoir la tendance à court terme d’un système d’exploitation. Elle fait ressortir les activités prioritaires de l’exploitation paysanne et leurs limites dans le temps. Dans cette démarche, il faudrait convertir les résultats numériques en un tableau de proportions ou pourcentages qui traduisent les probabilités d’affectation des ressources d’une spéculation vers une autre. Ensuite, éclater la courbe de tendance des spéculations connexes, afin de suivre l’évolution temporelle de chaque spéculation en connexité. b) Éclatement de la courbe de tendance Il est indispensable de détailler la courbe de tendance du système, afin de définir l’évolution de chaque spéculation. (0) : un circuit est une séquence des activités agricoles formant ensuite un système d’exploitation des exploitants de chaque groupe. Parmi les résultats du traitement markovien : (1) : les matrices objets sont des représentations graphiques du résultat numérique correspondant. (2) : les résultats numériques sont formés de matrices des indices d’évolution prospectée au niveau de chaque spéculation qui se trouve en connexité. C’est pourquoi on a exploité en avantage le résultat numérique en vue de mettre une prospection à propos du développement envisageable sur l’agriculture urbaine du milieu d’étude. Pour ce faire, la démonstration suivante pour suivre l’évolution qu’on pourra réaliser sur une spéculation jusqu’à la stabilité limite a été adoptée. (3) : Calcul de la tendance de rendement de chaque spéculation d’un système à partir du formule suivant :
Les rendements successifs ainsi obtenus vont figurer sur la tendance de chaque spéculation en termes de rendement. (4) : une courbe logarithmique présente la prospection de développement de chaque système d’exploitation. La compilation des indices d’évolution du résultat numérique avec les taux d’évolution pourvue sur la courbe logarithmique permet de tirer la participation de chaque activité au sein d’un système d’exploitation au cours du temps. Ce taux de participation figure avec la répartition des ressources vers les spéculations. (5) : calcul des taux de participations de chaque spéculation au sein d’un système Taux de la courbe de tendance : T1, T2, …, Tn => sur les colonnes j Taux de la dernière itération du résultat numérique : t1, t2, …, tn => sur les lignes i
rn = rn-1*(1+tn) ; n varie de 1 à n rn : rendement de l’année n tn : taux d’évolution dans le résultat numérique
« 1 » => Rij : rij(2007) / rij(2006) ; avec i varie de 1 à n et j varie de 1 à 13.
« 0 » => r ij : pij / Sij ; avec i varie de 1 à n et j varie de 1 à 13.
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c) Élaboration des matrices ADL correspondant aux spéculations de chaque groupe. Le nombre de connexions de chaque spéculation au niveau de chaque groupe représente le cycle de vie. Tandis que la tendance de la production moyenne reflète la capacité concurrentielle. En effet, la compilation des deux tableaux ci-dessous nous permet d’établir la matrice ADL de chaque groupe (tableau 4et tableau5 ci-après). Le nombre des connexions liées à chaque spéculation traduit le niveau compétitif de chaque spéculation. Plus le nombre de relations affectées à une spéculation est grand, plus il est très compétitif. Le niveau compétitif de chaque spéculation des différents systèmes d’exploitation pratiqués par les agriculteurs locaux est représenté sous la forme suivante :
Groupe Spéculation i
Groupe j Nombre de connexité
Les taux de participation des paysans moyennant les taux d’allocation des terrains en face de chaque spéculation donnent leurs niveaux de préférences pour chaque activité. Ces niveaux de préférences figurent le cycle de vie correspondant à chaque spéculation. Le cycle de vie constaté au niveau de chaque activité agricole des paysans du 2ème arrondissement est représenté sous la forme suivante :
Groupe Spéculation i
Groupe j Niveau de préférence des paysans vis-à-vis de chaque spéculation : Taux de participation ; surface allouée
I.42.3- Démarche 3 : traitement de données par le logiciel TSIM Le logiciel TSIM met en évidence l’étude des états financiers d’une exploitation. Il est indispensable pour faire un aperçu prévisionnel d’une activité : investissement, coût de fonctionnement, rentabilité, ainsi que le revenu attendu. En effet, les critères qui nous semblent intéressants sont : le coût de l’investissement nécessaire évalué suivant la surface occupée par les spéculations et suivant le type de culture y pratiquée ; le coût de fonctionnement de l’exploitation ; le poids de financement nécessaire à chaque système d’exploitation sous forme de coût total. On a complété les différents postes tels que l’investissement, les consommations intermédiaires, la capacité théorique, le personnel etc. à partir des itinéraires techniques obtenus sur le terrain. Les états financiers ont été élaborés pour chaque spéculation. Un état consolidé de l’exploitation connexe a été enfin obtenu. Une simulation de comparaison entre deux états différents met en exergue l’évolution de la situation d’un exploitant sur une projection de 11 ans. Etat 0 : état initial où l’exploitant pratique un système d’exploitation traditionnel caractérisé par un autofinancement total. Etat 1 : En supposant une adoption d’un système intensif avant la saturation de chaque système. De ce fait, il est envisagé une augmentation de la capacité théorique de 50% par rapport à l’état traditionnel. Cette intensification oblige un apport en fertilisation, une amélioration de la qualité de travail ainsi qu’un contrôle très proche de l’entretien des activités de chaque système d’exploitation (Cf. annexe I, p.3sur5 à 5sur5). Ce fait va augmenter le poids de financement de chaque système d’exploitation et conduit vers l’emprunt avec un taux d’intérêt annuel de 35% différé de 1an. Comme les paysans préfèrent l’autofinancement, une diminution progressive du rapport de l’emprunt entraîne le retour vers l’utilisation du capital propre après la nième année d’adoption de la rénovation technique. En se référant aux données dans la feuille Excel, on peut comparer ces deux états en fonction des données de départ : Par rapport au poids de financement réparti sur 11 ans, l’augmentation perçue a été représenté au niveau des coûts totaux de financement nécessaire durant l’exploitation traditionnelle et dans l’exploitation intensifiée.
Pour recourir à des capitaux étrangers, pour que le choix du schéma de financement soit sans risque, il est nécessaire de comparer le taux de rentabilité interne (TRI) et le taux d’intérêt bancaire et/ou de microfinance (TI). Le TRI est le taux qui annule la VAN, il est obtenu par la formule suivante (TSIM).
Coûts Totaux de financement = coût de l’investissement+fonds de roulement initial
pij = ti * T j
Pi = ∑ (pi.)
i varie suivant le nombre de spéculations j varie suivant le nombre d’itérations jusqu’à la saturation ti : taux du résultat numérique Ti : taux de la courbe logarithmique pi : taux de participation de chaque spéculation par itération Pi : taux de participation de chaque spéculation au système d’exploitation
Avec
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si TRI > TI, le recours vers l’emprunt est rentable pour financer les activités ; si TRI < TI, il vaut mieux utiliser le fonds propre pour financer l’exploitation ; si TRI=TIF, le choix d’emprunter et/ou de s’autofinancer dépend de l’exploitant. Par rapport à l’indice de pauvreté, on représente l’évolution de la situation de chaque type en le représentant sur deux courbes : l’état initial et l’état intensifié avec emprunt. Une droite a été mise pour avoir un repère, quant au seuil de pauvreté qui est de 1$ par jour par personne. En se référant à cette graphique, la comparaison de ces deux états par le calcul de la différence de l’indice de pauvreté d’annoncer que la situation s’améliore ou non. Elle représente l’évolution ou la perturbation apportée. Par la suite, l’équation de régression pour chaque type d’exploitant a été déterminée sous la forme suivante : Pour l’Etat 0 : y0 = a0 x 0+ b0 Pour l’Etat 1 : y 1= a1 x 1+ b1 Avec y = indice de pauvreté par personne en $ x = nombre d’années a= pente de la droite I.4.5- Synthèse Précédemment, les détails des méthodologies adoptées ont été traités, afin de diriger la recherche. L’enquête informelle nous a permis de connaître la réalité générale sur le milieu d’étude et acquérir des données sur les activités de la zone, base de l’étude. L’enquête formelle conduit vers la description des résultats du travail. Elle est composée de trois démarches différentes mais complémentaires. Premièrement, le logiciel XLSTAT a été pris par utilisation du partitionnement univarié, des nuées dynamiques et de l’analyse factorielle discriminante en vue de déterminer les groupes généraux ; et le logiciel MARKOV pour détailler les groupes spécifiques (sous groupes) de chaque groupe. Deuxièmement, avec les résultats obtenus à partir du traitement des données par le logiciel MARKOV comme les matrices objet, les résultats numériques et les courbes logistiques de chaque système, il a pu être procédé à une analyse prospective à travers la tendance de l’agriculture dans la zone d’étude. Troisièmement, le logiciel TSIM a été utilisé en vue d’établir une estimation des états financiers des systèmes d’exploitation des paysans urbains. Le poids de financement, le schéma de financement et le résultat généré par les activités agricoles ont été mis en évidence, afin de prévoir l’amélioration de revenu qu’apporte l’intensification de spéculations locales. En général, l’enchainement de la méthodologie a été détaillés dès la phase préparatoire jusqu’au traitement des données pour en tirer des résultats.
TRI=i � - I + ([∑ CF / (1+i) n] + [VR / (1+i) n]) = 0; avec
(1+i) n : facteur d’actualisation
N : année d’actualisation ;
I: investissement;
CF: Cash flow;
VR : Valeur résiduelle
Le rapport a1 sur a0 montre le pourcentage
d’évolution de l’état initial à l’état intensifié
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Questionnaire
Version malgache Laharan’ny taratasim-panadihadiana : FOKONTANY: Tokantrano laharana faha: 1- Ny karazana fambolena atao ary ny velaran-tany (ara) atokana ho an’izany ? VELARANY 1 à 10a 11 à 20 21 à 40a 41 à 60 61 à 80 81 à 100 101 à 150 151 à 200 200 et + SRT SRA SRI CRE SA1 SA2 TA1 TA2 MAN PAT PER SEL PDT HAR ART CHF PET 2- Karazana sy fatran’ny zezika sy/na fiarovana voly ampiasaina ? VELARANY Zezi-pahitra Urée NPK Fanafody Hafa SRT SRA SRI CRE SA1 SA2 TA1 TA2 MAN PAT PER SEL PDT HAR ART CHF PET 3-Karazana sy isan’ny fitaovana enti-mamokatra?
Kilao Fehiny Fotony Sobika Kitapo VOKATRA 2006 2007 2006 2007 2006 2007 2006 2007 2006 2007 SRT SRA SRI CRE SA1 SA2 TA1 TA2 MAN PAT PER SEL PDT HAR ART CHF PET 5- Isa sy taonan’ny olona isam-pianakaviana ? 0 à 5 6 à 15 16 à 25 26 à40 41 et plus Total
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QUESTIONNAIRE Version française Questionnaire N° :…….... FOKONTANY:………… Ménage N°:…………..… 1- Nature des spéculations et surface allouée (are) ? VELARANY 1 à 10a 11 à 20 21 à 40a 41 à 60 61 à 80 81 à 100 101 à 150 151 à 200 200 et + SRT SRA SRI CRE SA1 SA2 TA1 TA2 MAN PAT PER SEL PDT HAR ART CHF PET 3- Quantité d’amendement et/ou de pesticides utilisés ? VELARANY Zezi-pahitra Urée NPK Fanafody Hafa SRT SRA SRI CRE SA1 SA2 TA1 TA2 MAN PAT PER SEL PDT HAR ART CHF PET 3- Nature et nombre des outils agricoles utilisés ?
Nombre actuel Nombre d’achat annuel
Bêche
Pelle
Couteau
Râteau
Soubiques
Sacs
Sarcleuse
Brouette
Hafa
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4- Quantité de la production obtenue ?
Kilo Fehiny pieds Soubique Sac VOKATRA 2006 2007 2006 2007 2006 2007 2006 2007 2006 2007 SRT SRA SRI CRE SA1 SA2 TA1 TA2 MAN PAT PER SEL PDT HAR ART CHF PET 5- Nombre et âge des membres de famille ? 0 à 5 6 à 15 16 à 25 26 à40 41 et plus Total
TABLE DES ANNEXES
Annexe i : details et application de la methodologie ---------------------------------------------------- 1 Annexe ii : processus de classification des fkt ---------------------------------------------------------- 17 Annexe iii : taux repartition de ressource et evolution de rendement -------------------------------- 19
GROUPE DES VIVRIERS -------------------------------------------------------------------------------------------- 19 GROUPE INTERMEDIAIRE ----------------------------------------------------------------------------------------- 19 GROUPE DES RENTES --------------------------------------------------------------------------------------------- 21
Annexe iv : poids de financement et etats financiers --------------------------------------------------- 24 GROUPE DES PRATIQUANTS DES CULTURES VIVRIERES ------------------------------------------------------ 24 GROUPE INTERMEDIAIRE ----------------------------------------------------------------------------------------- 24 GROUPE DES PRATIQUANTS LES CULTURES DE RENTES ------------------------------------------------------ 26
Annexe v : le revenu généré par les activités d’agriculture urbaine ---------------------------------- 62 1- GROUPE DE PRATIQUANT DE CULTURE VIVRIERE --------------------------------------------------------- 62 2- GROUPE INTERMEDIAIRES ------------------------------------------------------------------------------------ 63 3- GROUPE DES PRATIQUANTS LES CULTURES DE RENTES -------------------------------------------------- 66
Annexe vi : logique paysanne ----------------------------------------------------------------------------- 70 GROUPE 1 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 70 GROUPE 2 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 71 GROUPE 3 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 72
Annexe vii : synthese bibliographiques ------------------------------------------------------------------ 73 LES OBECTIFS DU MAP (GOUVERNEMENT MALGACHE) ET DU PLAN VERT (C U A) ------------------------ 73 ENVIRONNEMENT DE LA MICROFINANCE : OMBONA TAHIRY IFAMPISAMBORANA VOLA (OTIV) --------- 74
Annexe viii : coûts totaux de financement --------------------------------------------------------------- 75 GROUPES DES PRATIQUANTS DES CULTURES DE RENTES ---------------------------------------------------- 75 GROUPE INTERMEDIAIRE ----------------------------------------------------------------------------------------- 75 GROUPE DES PRATIQUANTS DES CULTURES DE RENTES ----------------------------------------------------- 76
Annexe ix : terme de reference ---------------------------------------------------------------------------- 77 THEME ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 77 QUESTIONNAIRE --------------------------------------------------------------------------------------------------- 83
TABLE DES MATIERES
REMERCIEMENTS ----------------------------------------------------------------------------------------- v RESUME ----------------------------------------------------------------------------------------------------- vi SOMMAIRE ------------------------------------------------------------------------------------------------ vii LISTE DES TABLEAUX --------------------------------------------------------------------------------- viii LISTE DES GRAPHES ------------------------------------------------------------------------------------ ix LISTE DES FIGURES -------------------------------------------------------------------------------------- x LISTE DES ABREVIATIONS ---------------------------------------------------------------------------- xi GLOSSAIRE ----------------------------------------------------------------------------------------------- xii INTRODUCTION ------------------------------------------------------------------------------------------- 1 I- METHODOLOGIE --------------------------------------------------------------------------------------- 3
I.1- DESCRIPTION DE LA ZONE D’ETUDE ...................................................................................................... 3
I.1.1- Délimitation et situation géographique de la zone d’étude ........................................................ 3 I.1.2- Aperçu général de la zone d’étude ............................................................................................... 4
I.2- CHOIX DU SUJET .................................................................................................................................... 5
I.3 APPROCHE METHODOLOGIQUE .............................................................................................................. 5 I.4- METHODOLOGIE DE TRAVAIL ............................................................................................................... 6
e-Signification de l’enquête ................................................................................................................ 8
I.4.2- Les enquêtes formelles et les démarches de démonstration ....................................................... 8 I.4.2.1- Démarche 1 : Élaboration de la typologie ............................................................................ 9 I.4.2.2- Démarche 2 : Analyse prospective des exploitations agricoles ........................................ 11 I.42.3- Démarche 3 : traitement de données par le logiciel TSIM ................................................. 13
I.4.4- Limite de l’étude ......................................................................................................................... 15
II- RESULTATS -------------------------------------------------------------------------------------------- 17 II.1- TYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS AGRICOLES DU 2EME
ARRONDISSEMENT ....................................... 17
II.1.1- Détermination de la typologie générale : les groupes .............................................................. 17 II.1.2- Détermination de la typologie spécifique : les sous groupes .................................................. 18
II.2- ANALYSE PROSPECTIVE DES ACTIVITES AGRICOLES DU 2EME ARRONDISSEMENT ............................ 20
II.2.1- Corrélation des activités agricoles dans le 2ème arrondissement ........................................... 20 II.2.1.1- Vue globale du système d’exploitation du groupe des vivriers ....................................... 20 II.2.1.2- Vue globale du système d’exploitation du groupe intermédiaire .................................... 21 II.2.1.3- Vue globale du système d’exploitation du groupe des rentes .......................................... 22
II.2.2- Prospection d’évolution du rendement jusqu'à la limite de stabilité ...................................... 22 II.2.2.1- Groupe des vivrières ........................................................................................................... 23
II.2.2- Groupe intermédiaire ................................................................................................................. 25
II.2.2.1- Sous groupe 21 : système Artichaut-Chou fleur ............................................................... 25 II.2.2.2- Sous groupe 22 : système Pomme de terre-Artichaut ...................................................... 25
Le graphe de connexité indique une relation reversible entre la pomme de terre et l’artichaut... 25
II.2.2.3- Sous groupe 23 : système Pomme de terre-Céleri ............................................................ 26 II.2.2.4- Sous groupe 24 : système Pomme de terre-Cresson ........................................................ 27 II.2.2.5- Sous groupe 25 : système Persil-Cresson-Riz .................................................................. 27 II.2.2.6- Sous groupe 26 : système Petsay-Pomme de terre ........................................................... 28
II.2.3- Groupe des rentes ....................................................................................................................... 29
II.2.3.1- Sous groupe 31 : système Artichaut-Cresson ................................................................... 29 II.2.3.2- Sous groupe 32 : système Cresson-Patate-Manioc .......................................................... 30 II.2.3.3- Sous groupe 33 : système Cresson-Salade ........................................................................ 30 II.2.3.4- Sous groupe 34 : système Petsay-Salade .......................................................................... 31
II.3- L’ INTENSIFICATION PAR RAPPORT AU SYSTEME TRADITIONNEL ...................................................... 32 II.3.1- Le poids de financement nécessaire à l’intensification. .......................................................... 32
II.3.1.1- Cas du groupe des pratiquants des cultures vivrières ....................................................... 32 II.3.1.2- Cas du groupe intermédiaire .............................................................................................. 32
II.3.1.3- Cas du groupe des pratiquants des cultures de rentes ....................................................... 33 II.3.1.4- A propos de l’échantillon de l’étude .................................................................................. 33
II.3.2- Le revenu généré par les activités d’agriculture urbaine ......................................................... 34 II.3.2.1- Cas du groupe des pratiquants des cultures vivrières ....................................................... 34 II.3.2.2- Cas du groupe intermédiaire .............................................................................................. 35
II.3.2.3- Cas du groupe des pratiquants des cultures de rentes ....................................................... 36 III- DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS ----------------------------------------------------- 38
III.1.1- Tendance des systèmes de production locale. ........................................................................ 38 III.1.2- Corrélation des activités agricoles ........................................................................................... 38
III.1.2.1- Place de chaque spéculation au sein du groupe vivrier ................................................... 39 III.1.2.2- Place de chaque spéculation au sein du groupe intermédiaire ....................................... 40 III.1.2.3- Place de chaque spéculation au sein du groupe rentes .................................................... 40
III.2- LES LOGIQUES PAYSANNES SUIVANT L’ INTERACTION DES SPECULATIONS. ................................... 41
III.3- STRATEGIE DE FINANCEMENT ET AMELIORATION DE REVENU PAR L’ INTENSIFICATION. .............. 43 III.3.1- Stratégie de financement des systèmes d’exploitation ........................................................... 43 III.3.2- Amélioration au niveau de l’arrondissement. ......................................................................... 44
CONCLUSION ---------------------------------------------------------------------------------------------- 45 BIBLIOGRAPHIE ------------------------------------------------------------------------------------------ 47 SITE WEB --------------------------------------------------------------------------------------------------- 48