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Approvisionnement des légumineuses et niveau du prix a Goma, cas du haricot, 2008-2013 à Goma RDC( Télécharger le fichier original )par Elvis Kubuya Katsana Université de Goma (UNIGOM) - Sciences économiques 2014 |
III.2. PRESENTATION DES DONNEESNos données sont principalement deux variables ; Y et X, qui concernent le haricot, durant six ans passés, et c'est la quantité approvisionnée à Goma et le prix de haricot. Dont la présentation de ces données se poursuit dans ces figures suivantes : Tableau 02 : Evolution quantitative d'approvisionnement du haricot à Goma en 2008-2013. Ce tableau démontre, les quantités déversées à Goma du haricot sec multicolores, provenant principalement des zones agricoles, autour de la ville de Goma qui est le centre de consommation. A savoir : Masisi, Lubero, Rutshuru, Kaina et Sake. Unité de mesure : sac de 100 kg
Source : Rapport du bureau urbain de l'économie nationale et commerce & calculs, sur Tableur Excel Au courant de l'année 2008 les quantités approvisionnées dans la ville variées toujours. Le mois plus élevé est à 2 471 995 sacs de haricot de 100 kg et le moins élevé représente 1 435 809 sacs de haricot. Seul le mois de février, en 2009 avait connu une profonde baisse des quantités de haricot approvisionnées à Goma voir 1 027 482 sacs et deux mois plus tard c'est le mois de mai qui l'emporte avec une élévation au maximum à hauteur de 5 323 475 sacs de haricot. Le mois de février durant l'année 2010 avait enregistré un taux plus bas en quantités de haricot approvisionnées à Goma. Mais c'est le mois d'août qui avait eu un taux élevé par rapport à tous les mois de l'année à l'échelle de 4 324 651 sacs de haricot multicolores, dont presque partout il y avait eu fluctuation continue en quantité du produit en question. Contrairement aux autres tableaux, juste au début de l'année 2011, dans le deuxième mois, celui du février, où durant toute l'année qu'on avait enregistré l'augmentation des quantités de l'année à hauteur de 2 376 525 sacs de 100 kg de haricot et le mois de juin avec une baisse record de 1 892 421 sacs de haricot. L'année 2012 se distingue aussi par des fluctuations comme les autres années précédentes, mais avec des quantités les plus basses de la période d'étude. La quantité minimum s'enregistre au mois de janvier avec 208 590 sacs de haricot et septembre bas record de l'année avec 387 250 sacs de haricot de 100 kg. Pour clore, effectivement fin 2013 il ya eu la relance agricole propulser par l'Etat congolais, grâce au programme nationale d'investissement agricole et vue ce ci les conséquences s'avéraient par l'augmentation des quantités produites, à Goma, en Janvier il y avait eu entrée de 1 999 754 sacs et c'est le minimum de l'année. En Juin avec le maximum élevé avec 2 981 703 sacs de haricot.
Tableau 03 : Variation des prix d'un sac de 100 kg de haricot approvisionné à Goma en 2008-2013. Dans la figure suivante, nous indiquons l'évolution des prix durant six années écoulées, exprimés en prix unitaire de FC d'un seul sac 100kg de haricot sec multicolores. A chaque année, s'enregistre toujours la fluctuation des prix, car c'est fixé par le marché, suivant l'offre et la demande. L'Etat n'intervient pas dans la fixation du prix pour ce produit en question. Unité de mesure : francs congolais (FC)
Source : Rapport du bureau urbain de l'économie nationale et commerce & calculs, sur Tableur Excel Les prix pour plusieurs mois durant les six années d'étude, ont connu une stabilité malgré l'instabilité des quantités approvisionnées. A savoir dans l'année 2008, les mois de : janvier, février, avril, mai, juin, juillet et août. En 2009, seulement quatre mois, avaient enregistré une stabilité des prix de hauteur de 51 000 fc le sac de haricot sec, voir le mois de mars, avril, mai et juin. L'année suivante, en 2010 la même chose s'est produite. La stabilité des prix maintien son équilibre, sauf le mois de mars et d'octobre avec des prix différents par rapport aux autres mois. Vers 2011 la stabilité est totale même en 2012 excepté le mois de janvier. Pour finir dans les deux premiers mois (janvier et février) de 2013 avaient enregistrés un même prix unitaire d'un sac de haricot de 54350, mais les autres mois restants, tous les prix étaient instables suite aux différents facteurs, dont malheusement on ne saura pas de les étudier en profondeur, car ne font pas partie de l'objet de notre présente étude. Comme déjà présentées, nos données sont quantitatives. Les quantités et les prix de haricot à Goma durant 6 ans de 2008 à 2013. A l'aide du logiciel SPSS 17.0 et du Tableur de calcul Excel 2007 de Windows, l'analyse des données est effective, dans la recherche de la corrélation entre la quantité et le prix de haricot. Tableau 04 : Analyse de la corrélation des moyennes sur Excel : Quantités et Prix entre 2008-2013 A partir de l'analyse de corrélation dans ce tableau, nous cherchons à savoir la nature de relation statistique et de propriété économique qui existe effectivement entre le prix et quantité du haricot sec approvisionné à Goma durant six ans passés, à travers leurs moyennes provenant des tableaux ci-dessous.
Source : Nos calculs Excel Ce tableau contient toutes les moyennes des prix et quantités de 6 ans passés d'études sur l'approvisionnement du haricot dans la ville de Goma. Après les analyses sur le tableur Excel le coefficient s'élève à -0,30559485, c-à-d la corrélation est négative et parfaite. Si le prix augmente donc il ya baisse de la quantité et vice versa, ce que confirme de la loi de l'offre et de la demande. Figure 05 : Graphique de fluctuation : Variables (Quantité et prix) - Quantité : sac 100kg haricot de 2008-2009 Ce graphique démontre l'évolution à long terme de fluctuation des quantités du haricot sec à Goma. Par rapport aux six années passées
Source : graphique Excel, tiré à partir des données de moyennes Y QTE En observant ce graphique, seule l'année 2010 avait eu une quantité annuelle élevée par rapport aux autres années de notre étude voir plus de 3 000 000 sacs, sur l'approvisionnement en haricot durant la période allant de 2008 à 2013. - Prix : sac 100kg haricot de 2008-2009 Par la présente figure, ce graphique montre clairement l'évolution du prix d'un sac de haricot sec multicolore, durant la période d'étude, à Goma.
Source : graphique Excel, tiré à partir des données de moyennes X PRIX Comme on peut le voir par ce graphique démontrant l'évolution annuelle du prix d'un sac de haricot sec à Goma, il ya presque une certaine stabilité mais qui n'est tout à fait parfaite, à cause des petites différences de niveau. Et c'est pendant la dernière année en 2013, que le prix a connu une grande évolution par rapport aux autres années d'étude dans l'approvisionnement du haricot, à plus de 50 000 fc le sac.
Source : tableau SPSS Par ici, les moyennes de prix, selon ce tableau, son évolution n'est pas assez élevée comme la variable quantité. La variation du prix se limite entre la proportion de 14% à 18 % seulement. Figure 06 : Analyses de corrélation quantité et prix. Dans l'analyse de corrélation de nos deux variables, on cherche le degré de sensibilité de leur relation du point de vue économique. Avec le logiciel SPSS version 17.O de traitement des données en statistique nous a permis d'avoir ces résultats détaillés dans le cadre de cette étude d'approvisionnement de haricot à Goma.
Source : Nos calculs SPSS 17.0
Tout comme les tests dans Excel, le résultat de la Corrélation reste le même -0,306, notre variable indépendante est la Quantité (YQTE) et le Prix est la variable dépendante (XPRI). Donc si la corrélation de quantité augmente de 0,306 alors le prix va diminuer de -0,306. Aussi, le coefficient de corrélation est un nombre qui indique la plus ou moins grande dépendance entre deux séries statistiques. Cette corrélation se résume par la droite de la forme y = a x + b de telle sorte que la somme des écarts positifs à la droite soit égale à la somme des écarts négatifs, comme la figure N°08 l'indique à la page suivante. Le test secondaire de sensibilité séparée du coefficient de corrélation de Kendall's tau_b l'évalue à 1,000 entre le prix et quantité. Avec ces résultats, entre r(x, y) : le coefficient de corrélation son influence est donc très forte, dans la mesure si r = 0 : corrélation nulle, si r = -1 : corrélation négative et parfaite, si r = 1 : corrélation positive et parfaite, ce qui est le cas ici présent. Figure 07 : Analyse de la régression linéaire La droite de régression est la droite qui ajuste au mieux les points. Au sens des moindres carrés. On considère : Le problème consistant à identifier une droite qui ajuste bien les points. Ici c'est le prix et les quantités qui sont concernés.
On considère Y= aX+b et la droite qui ajuste mieux les points b=My-aMx Donc dans cette figure l'indicateur `'constant'' t=13,274 correspond à la valeur indépendante `'YQTE'', et le Prix, `'XPRI'' correspond au `'constant'' indiqué de -6,42. Alors la fonction est comme suit Y=51013,81- 0,001Xi. Elle négative parce que notre corrélation est parfaite et négative. S'il faut augmenter une unité de 0,001Xi de prix, la quantité à vendre va diminuer 51013,81. Beta correspond à la corrélation remplacée = -0,306
Figure 08 : Droite de la régression (Moyennes) Source : Graphiques SPSS 17.0 Cette figure confirme l'hypothèse selon la quelle notre corrélation est négative, donc la quantité de haricot approvisionné à Goma est liée négativement de l'évolution du prix. Si le prix augmente la quantité diminue et si le prix diminue la quantité augmente Tableau 09 : Analyse par le test d'ANOVA Ce tableau nous permet de faire la comparaison de plusieurs moyennes, plus précisément en ce qui nous concerne ici, sont les moyennes des variables : Quantité et Prix.
Source : Nos calculs SPSS 17.0 Au seuil de 95 %, ces plusieurs moyennes dans ce tableau ci haut, sont analysées pour savoir si elles sont constantes ou pas, afin de savoir la fluctuation de minimum au maximum. Le résultat est que toutes ces années passées les quantités et les prix de haricot à Goma ne faisaient que baisés et montés, donc pas de stabilité, ni de prix, ni de quantité durant toutes ces six années passées (2008-2013). Graphique fluctuations de moyennes de variables : (Quantité par rapport au prix) Ces graphiques démontrent à long terme les fluctuations quantitatives du haricot par rapport à l'évolution peu stable du prix de ce produit, à Goma durant les six années d'étude dans son approvisionnement.
Source : Graphiques Excel Le contant est réel, les quantités du haricot approvisionnées, pour nourrir la ville Goma étaient fluctuantes durant toutes les années, avec une évolution positive jusqu'à 2010 et vers la fin de cette même année, c'est une chute croissante enregistrée des quantités, voir de plus 1 500 000 sacs du haricot vers de moins de 500 000 sacs, c'est qui est une marge importante. Ainsi l'hypothèse de fluctuation continue semble correcte et confirmée dans ce travail. Tableau 10 : Analyse de T de student
Source : Nos calculs SPSS 17.0 Après avoir analysé les moyennes pour détecter les ressemblances, qui n'existent pas. Le test de student se justifie au seuil de signification ou de probabilité critique qu'à notre variable indépendante `'Quantité (YQTE)'' est égale à 0,556 au seuil de 95 % comme le montre le tableau ci-haut. 0,556 est inferieur 2,446939(*) dans la table de distribution de T student, alors on rejette l'hypothèse nulle Ho. Ca explique que dans nos tests il ya une corrélation entre les deux variables, en d'autres termes la quantité influence le prix positivement oui négativement, et qu'il ya pas une différence entre la moyenne observée dans notre échantillon et la normale (ou moyenne de grand N au niveau général). III.5. INTERPRETATION ECONOMIQUE DES RESULTATS Après le traitement et l'analyse des données, l'estimation économique de notre modèle nous montre que la corrélation existe réellement entre les quantités et les prix de haricot à Goma durant les six dernières années écoulées. Cette corrélation est parfaite et négative de r= - 0,30559485. Le même test s'est confirmé aussi dans le test de Corrélation Pearson à - 0,306. Ce ci signifie que si la quantité augmente, le prix aussi diminue proportionnellement à la variation de coefficient de corrélation. Tout en se référant au tableau N° 06 et la figure N° 08. La droite de régression est linéaire et négative. Elle va dans la logique de la loi de l'offre et de la demande. Elle confirme cette relation négative entre quantité (variable indépendante) et le prix (variable dépendante). Dans le modèle Y= aX+b, la droite qui ajuste mieux les points b=My-aMx conformément à la négativité de la régression linéaire. Ainsi notre hypothèse au départ de cette étude se confirme : L'impact de quantité sur le prix de ce produit respecterait la loi de l'offre de la demande, (quand la quantité diminue le prix à son tour augmente et vice versa). Le test de comparaison de plusieurs moyennes, voir l'analyse des variances d'ANOVA a confirmé la fluctuation quantitative continue de haricot approvisionné dans la ville de Goma dans le tableau N° 09. A savoir au seuil de plus de 95 % les prix et quantités de haricot fluctuent. La conséquence est aussi la confirmation de l'autre seconde hypothèse qui affirme que l'évolution quantitative d'approvisionnement du haricot serait fluctuante. Voir dans la mesure que les quantités du haricot étaient fluctuantes durant tous les six ans d'étude, avec une évolution positive jusqu'à 2010 et vers la fin de cette même année, c'est une chute croissante enregistrée, voir de plus 1 500 000 sacs du haricot vers de moins de 500 000 sacs et vers 2012 la tendance augmentait positivement encore. Dont le test T Student, référence tableau 10, soutient aussi le rejet de l'hypothèse nulle, le test de student se justifie au seuil de signification ou de probabilité critique qu'à notre variable indépendante `'Quantité (YQTE)'' est égale à 0,556 au seuil de 95 % comme démontré, 0,556 est inferieur 2,446940(*) dans la table de distribution, c-à-d nos tests démontrent dans cette étude qu'il ya pas une différence entre la moyenne observée dans notre échantillon et la moyenne générale aussi que la corrélation est excellente entre nos deux variables (quantité et prix). Bref ce n'est pas un fait du hasard mais plutôt de la rationalité économique, à chaque action il ya une réaction positive ou négative. CONCLUSION ET SUGGESTIONS Nous voici à la fin de ce travail. Il nous parait important de retracer les grandes lignes avant de conclure avec la rédaction de ce travail scientifique, notamment qui a porté sur « l'approvisionnement des légumineuses et niveau de prix à Goma, cas du haricot 2008-2013 ». Cette étude a permis de savoir l'évolution de la fluctuation des prix et quantités de haricot approvisionné à Goma, aussi la vérification empirique de la loi d'offre et de la demande grâce à ce produit. Le premier chapitre, portait sur la présentation du haricot. Le second était consacré sur la généralité des concepts clés de ce travail, et le troisième portait un regard critique sur le phénomène approvisionnement du haricot et le niveau de prix. Nous nous sommes posé les questions de savoir : Quel a été la variation des approvisionnements durant toute la période en étude et l'impact des quantités sur le prix de haricot à Goma. En considération de ces questions, nous avons émis les hypothèses selon les quelles, vue la paix évasive dans les milieux ruraux environnant la ville de Goma, l'évolution d'approvisionnent de haricot serait fluctuante et l'impact des quantités sur le prix de ce produit respecterait la loi de l'offre et de la demande. Ainsi pour bien cerner le sujet de l'étude, nous avons utilisé les techniques documentaires et d'interview non structurée. Ensuite la méthode analytique de statistique qui nous a facilité le traitement et l'analyse des données. Après analyse des données, nous avons remarqué que nos deux hypothèses viennent d'être affirmées, étant donné qu'il ya une corrélation parfaite et négative entre quantité et prix du haricot durant ces six années passées. Egalement aussi les quantités dans l'offre du produit étaient toujours en fluctuation continue durant la période d'étude. Etant conscient des limites de ce travail, nous ne pouvons pas prétendre avoir touché tous les aspects de ce grand thème, d'où il nous semble rationnel de rester ouvert à toute suggestion ou proposition pour améliorer la qualité de notre travail de recherche. PROPOSITION DES STRATEGIES POUR ASSURER LA SECURITE ALIMENTAIRE A GOMA Vue la consommation massive du haricot par les habitats de Goma ; c'est le bon produit pour le gouvernement à promouvoir afin de lutter contre la malnutrition. « C'est presque tenir le boeuf par ses cornes ». Alors pour améliorer d'avantage la situation et le quotidien de la population modeste au niveau alimentaire : · L'Etat doit: - Sécuriser tous les endroits où ce produit est cultivé - Faire des subventions aux producteurs - Améliorer la politique d'accession à la terre et la sécurisation foncière - Soutenir le prix au consommateur - Construire les infrastructures de communication et de conservation - Réguler le prix des produits de première nécessité - Faciliter l'accès au crédit agricole - Former ou sensibiliser les agriculteurs - Protéger les consommateurs - Promouvoir la recherche, etc. · Les producteurs : - D'améliorer les techniques de culture - De promouvoir les coopératives et associations agricoles - D'utiliser les semences améliorées et les engrais naturels - Pratiquer une agriculture extensive et écologique - Initiation au nouveau mode de production automatisée et mécanisé - Etc. Ainsi nous espérons, de la part de l'Etat congolais et des producteurs paysans d'appliquer ces recommandations ; c'est la voie efficace pour assurer à tous un minimum à manger, ainsi on pourra lutter efficacement conte l'insécurité alimentaire en diversifiant la production agricole dans toutes les zones agricoles de la province du Nord-Kivu particulièrement autour de Goma, dont les paysans eux aussi aurons leur compte en réduction de la pauvreté vécue quotidiennement dans les milieux ruraux dans notre pays, la République démocratique du Congo. BIBLIOGRAPHIE 1. OUVRAGES 2. Archives de la Mairie de la ville de Goma. 3. BAUDHUIN. F, principe d'économie contemporaine, Ed. Gérard Verviers, Belgique;1966 4. CORINE PASCO et JEAN LUC CHARRON; Économie générale, éd. Nathan, 1996 5. CLAUDE CHAUX et Claude Foury, Productions légumières, tome 3 : légumineuses potagères et légumes fruits, Lavoisier Tec&Doc 6. Dictionnaire Larousse de poche, 2005 7. ELIE COHEN, Dictionnaire de gestion, éd.; la découverte, 9bis, Paris, 1997 8. FERNAND LEQUENNE, Mon ami le jardin, Julliard, 1962, Le mangetout et le flageolet, culture pour la transformation, Jean Le Bohec, coord., CTIFL, 1980 9. JACQUES GOUVERNEUR, les fondements l'économie capitalistes, 3ème éd. Dernière éd.2005 10. Jean-Yves Naudet, Économie politique, Aix-en-Provence, Librairie de l'Université d'Aix-en-Provence,ý 2009, 6e éd 11. Grand Larousse en 5 vol, tome 3 ; Paris codex 1987 12. Les facteurs du milieu, notamment la température, et le port du haricot, Phaseolus vulgaris L., E. DAGBA, Rev Cyto. Bio. végét. -Bot., 1988La culture des haricots et des pois, Jean-Marie Polèse, Artémis 13. Le mangetout et le flageolet, culture pour la transformation, Jean Le Bohec, coord., CTIFL, 1980. 14. MOULIN LEN.S, panorama de l'histoire contemporaine, commission escopole 1983, Page 12 15. Production des haricots secs, ministère de l'Agriculture d'Afrique du Sud 16. Rapport d'autoformation de chambre de commerce et d'industrie de Paris, Comprendre le monde d'entreprise: notion d'approvisionnement, 2005 P 17. ROBERT SHAKEN : Analyse économique des projets agricoles, édition economica 18. Rapport annuel de la marie de Goma, 2003 19. SILEM et J.M. ALBERTIN Lexique d'économie, 7ème édition DALLOZ, Paris, 2002 20. Glossaire de la gestion intégrée des éléments nutritifs, FAO. Archives web, www.fao.org 21. VERHULST. PA. Organisation et document de commerce intérieur; éd. CRP, Kinshasa, 1985 A. MEMOIRES, TFC ET AUTRES DOCUMENTS 1) BINYANGI PATAULE ALPHONSE : Approvisionnement de céréales et le niveau de prix, cas de maïs à Goma, 2008-2009. TFC inédit, 2008-2009 UNIGOM. 2) Bureau urbain de l'économie nationale et commerce : Rapport d'activité économique de la ville de Goma 2011 3) MUHINDO BAHATI, « Analyse des facteurs déterminants les prix dans le secteur informel », Goma, TFC, CUEG, 2003. 4) USSENI AWAZI, « Facteurs de variation et de fixation de prix de l'habilement masculin et féminin », Goma, TFC, CUEG, 2004 B. COURS 1) BENE KABALA LUTHIA DENIS P.O, la statistique descriptive, cours inédit UNIGOM G1 2008-2009 2) CHARLES OLENGA. Cours de Documentation commerciale, G1 ECO, UNIGOM, 2007-2008, Cours inédit 3) Déo BENGEYA : Technique des opérations commerciales, G1 ECO, UNIGOM 2005-2006, cours inédit 4) Professeur MWANASAKA : Cours comptabilité agricole, 2013 cours inédit L1 5) POLO FUETA Espérant CT : statistique mathématique et différentielle, cours inédit UNIGOM G2 2011-2012 6) TOGOGO. H, Cours, Gestion marketing, G3 économie, UNIGOM, 2010 C. WEBIOGRAPHIE 1) Production mondiale de haricots, Faostat et www.wikipédia.org, et www.fao.org 2) www.wikipedia.org et FAO Statistique, www.fao.org 3) www.wikipedia.org/ville-goma : cordonnées GPS de la ville de Goma Table des matières 0.6. APPROCHE METHODOLOGIQUE 3 A. Technique et méthode utilisée 3 CHAPITRE I. PRESENTATION DU PRODUIT 5 CHAPITRE II. GENERALITES SUR L'APPROVISIONNEMENT, LE COMMERCE, LE PRIX ET LA PRESENTATION DU MILIEU 12 II.0.NOTION SUR L'APPROVISIONNEMENT 12 2o Les objectifs de l'approvisionnement 12 L'approvisionnement a deux grands objectifs : 12 II.I. NOTIONS SUR LE COMMERCE 14 1) Origine et évolution du commerce 14 2) Mécanismes sur la fixation du prix d'un bien 20 3) La politique de formation des prix 21 4) Le rôle de l'Etat dans la fixation des prix 22 II.3.0 MONOGRAPHIE DE LA VILLE DE GOMA 24 III.0. PROCEDURE D'ECHANTILLONNAGE 28 III.2. PRESENTATION DES DONNEES 29 CONCLUSION ET SUGGESTIONS ..............................................................48 PROPOSITION DES STRATEGIES POUR ASSURER LA SECURITEALIMENTAIRE A GOMA..................................................................................................49 BIBLIOGRAPHIE.......................................................................................50 ANNEXES................................................................................................54
* 39 POLO FUETA Espérant CT : statistique mathématique et différentielle, cours inédit UNIGOM G2 2011-2012 P69 * 40 POLO FUETA Espérant CT : statistique mathématique et différentielle, cours inédit UNIGOM G2 2011-2012 P69 |
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