Memoire Online - Evaluation de l'efficience technique des exploitations riricoles du périmètre irrigué de mission-tové

Je tiens tout d'abord à exprimer ma reconnaissance à Mme DANSOUVI et à M. AGBOTI pour m'avoir accueilli à l'ICAT (Mission-Tové) dans le cadre de la réalisation des enquêtes pour la collecte des données.

Je voudrais ici témoigner ma profonde gratitude au Pr SANDA, Directeur de l'Ecole Supérieure d'Agronomie de l'Université de Lomé (ESA-UL), Monsieur AZIADEKEY et à Monsieur MAWUSSI chargés de stage pour leur encadrement durant les cinq ans d'étude.

C'est également le lieu pour moi d'exprimer mes remerciements au Pr Egnonto M. KOFFI -TESSIO, pour avoir accepté diriger ce mémoire et sans qui la réalisation de ce travail n'aurait pas été possible. Je le remercie également pour les conseils, critiques et soutiens qu'il a su m'apporter dans les moments difficiles de cette recherche.

J'exprime aussi mes remerciements à tous les professeurs de l'Ecole Supérieure d'Agronomie de l'Université de Lomé (ESA-UL), particulièrement Dr Yaovi SAMLABA, Dr Georges A, ABBEY qui avec détermination et abnégation ont assuré notre formation d'ingénieur agronome en cinq années.

Mes remerciements vont également à Monsieur DJEGUEMA, ingénieur agro-économiste pour avoir mis à ma disposition une documentation en économétrie et pour sa précieuse aide pour le traitement informatique des données d'enquête.

Nous remercions bien sincèrement tous les collègues qui ont contribué à un titre ou un autre à la préparation de cette étude, notamment DEWA, KOMBATE, YOVOGAN, EDOH, TUTU.

Enfin, je tiens à saluer la patience de mes parents et je les remercie de tout mon coeur pour leur soutien sans faille et leurs encouragements.

Je prie tous ceux qui de près ou de loin m'ont aidé et dont les noms n'ont pas été cités ici de trouver l'expression de ma profonde reconnaissance.

ADRAO	Centre de riz pour l'Afrique
AFD	Agence Française de Développement
ASS	Afrique Subsaharienne
BLUE	Meilleur Estimateur Linéaire Non Biaisé
CRS	Rendement d'Echelle Constant
DEA	Méthode d'Analyse par Enveloppement des Données
DGSCN	Direction Générale de la Statistique et de la Comptabilité Nationale
DSID	Direction de Statistiques Agricoles de l'Informatique et de la Documentation
ESA - UL	Ecole Supérieure d'Agronomie - Université de Lomé
ET	Efficience Technique
FAO	Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture
ICAT	Institut de Conseil et d'Appui Technique
ITRA	Institut Togolais de Recherche Agronomique
MCG	Moindre Carré Généralisé
MCO	Moindre Carré Ordinaire
MCOC	Moindre Carré Ordinaire Corrigé
MMV	Méthode de Maximum de Vraisemblance
OADA	Organisation Arabe pour le Développement Agricole
ONG	Organisation Non Gouvernementale
OSAT	Observatoire pour la Sécurité Alimentaire du Togo
SOFRECO	Société Française de Réalisation d'Etude et de Conseil
UEMOA	Union Economique et Monétaire Ouest Africaine
VRS	Rendement d'Echelle Variable

Résumé

Le but de cette étude est d'évaluer l'efficience technique des exploitations rizicoles du périmètre irrigué de Mission-Tové en vue de suggérer les pistes susceptibles d'accroître la productivité. Pour y arriver, une enquête a permis de collecter des données sur un échantillon de 150 riziculteurs sur le périmètre de Mission - Tové au Togo. La fonction Cobb-Douglas a été utilisée pour estimer la production. Les résultats soulignent que la production dépend dans une large mesure de la main d'oeuvre, de la qualité et de la quantité de semence utilisée et de la superficie emblavée.

Il ressort aussi de cette étude que les riziculteurs du périmètre irrigué de Mission -Tové sont techniquement inefficients. De plus, La comparaison des efficiences des producteurs en riziculture irriguée et ceux en bas fond révèle que il n'y a pas de différence significative entre les efficiences techniques de ces deux groupes de producteurs.

La surexploitation des terres aménagées est à l'origine de la baisse de la productivité. Cette régression de la productivité est accentuée par l'absence de moyens financiers aux producteurs afin d'acheter les intrants nécessaires à la production. Le riziculteur, pour financer sa production a recours aux secteurs informels (les bonnes femmes et les fonctionnaires du milieu rural) pour faire un prêt à des taux d'intérêt élevés.

Abstract

This study has as purpose to estimate the technical efficiency of rice growing farms in the irrigated perimeter of Mission-Tove in order to propose tracks capable of increasing the productivity. To achieve that, a survey has enabled us to collect data on a sample of 150 rice growers in the perimeter of Mission- Tove in Togo. The Cobb-Douglas function has been used to estimate the production. The results show that the production depends to a large extent on the labour force, on the quality and the quantity of the seed used, and on the growing surface.

The study concludes also that rice farmers are technically inefficient. Moreover, the difference-of-mean tests reveal that there is no difference in technical efficiency between irrigators and low ground farmers.

The productivity decrease is due to the overexploitation of the managed lands. That productivity decrease is stressed by the lack of financial means of the farmers in order to buy the necessary fertilizers to the production. The rice farmer, to fund his production has recourse to the informal sectors (the simple women and the civil servants of the rural area) to get a loan at high interest rates.

INTRODUCTION

Le riz est la denrée de base la plus importante au monde et assure 80% de l'alimentation de la moitié de la planète (FAO, 2004). L'Asie représente 90% de la production mondiale de riz. A eux deux, La Chine et l'Inde produisent 56% du riz mondial. Quant à l'Afrique, elle vient au second rang mondial pour la production, avec 3% de la production mondiale (FAIVRE et al., 2004). En effet, la production de riz au Togo ne représentait que 3,2 % de la production totale de riz en Afrique de l'Ouest en 2003. On estime que 65 % de la production s'effectue dans les bas-fonds, 25 % en riziculture irriguée et 15 % en conditions de pluvial strict (AGBOGBLI et TETEVI, 2004). Le riz constitue une source de revenus pour de milliers de petits exploitants agricoles.

Quant à ce qui est de la consommation, le riz constitue la source alimentaire qui croît le plus rapidement sur le continent africain. Entre 1961 et 2005 la croissance annuelle de la consommation du riz est de 4,5 % en Afrique Subsaharienne (ADRAO, 2007). La poussée démographique a contribué à l'augmentation des besoins de consommation de riz étant donné l'importance de plus en plus grande que prend ce produit dans les habitudes alimentaires des ménages tant urbains que ruraux. Le riz offre 27% d'énergie et 20% de protéines au continent et est devenu un aliment de base dans les villes togolaises tout comme dans celles des pays en développement (FAO, 2004).

En effet les besoins en riz sont passés de 35301 tonnes en 1990 à 68199 tonnes en 2005 et la production nationale ne couvre pas la totalité de ces besoins (DSID). Et cette situation s'avère préoccupante. Pour ce faire, le pays a recours aux importations de plus en plus croissantes et onéreuses de riz en provenance des pays asiatiques. Ces importations entraînent un certain nombre de distorsions sur le marché local au nombre desquelles on peut citer :

· la mévente de la part des producteurs nationaux dont la qualité des produits reste

· la mise à mal de l'efficacité des actions de promotion de la production entreprises aussi bien par l'Etat que par des structures privées,

· l'accroissement de la pauvreté des producteurs locaux dont les produits sont de moins en moins compétitifs par rapport aux produits importés et surtout aux dons du riz,

· l'élargissement du déficit de la balance commerciale affectant ainsi négativement

Or, il existe de nombreuses possibilités d'augmentation de la production de riz. En effet, selon DJELE (2006)., le Togo aurait un potentiel de plus de 1128,5 ha de terres rizicultivables. Moins de 364 ha de ce potentiel sont actuellement exploités. Etant donné que les besoins en consommation ne cessent d'augmenter et qu'une faible partie seulement des potentialités en riziculture est exploitée, il serait plus avantageux pour les décideurs politiques et les acteurs de la filière riz d'opter à court et moyen terme pour une substitution progressive des importations par la production locale. Pour réaliser cela, il s'avère alors primordial de s'intéresser aux premiers acteurs de la filière c'est-à-dire les producteurs.

Ainsi la présente étude envisage d'apporter sa contribution en évaluant l'efficience technique des producteurs du périmètre irrigué de Mission -Tové. Elle permettra aussi d'identifier les facteurs susceptibles de relancer la production rizicole au Togo. Ceci aidera les décideurs politique à voir sur quelles ressources accentuer les investissements afin d'augmenter la productivité et par ricochet la production nationale.

Le présent document comporte quatre (4) chapitres dont le premier présente la problématique, les objectifs et les hypothèses. Le second chapitre fait une synthèse de la revue de la littérature alors que le troisième chapitre présente la méthodologie et le cadre géographique de l'étude. Enfin, le quatrième présente les résultats et discussions qui débouchent sur la conclusion et les suggestions.

Chapitre I : CADRE GENERAL DE L'ETUDE

1.1. Problématique

Le riz (Oriza sativa), est la troisième céréale produite au monde avec environ 590 millions de tonnes de paddy en 2003, ce qui la place juste derrière le blé et le maïs (ABIASSI et ECLOU, 2006). Cultivé dans environ 110 pays dans le monde, il constitue la principale source d'alimentation pour environ 40% de la population mondiale (ADRAO, 1995). De plus, le riz est la base alimentaire d'environ 50% de la population mondiale soit près de 3 milliards de personnes (FAO, 2001) et assure le revenu de plus d'un milliard de personnes pour sa production. Il apparaît donc comme une denrée stratégique pour la réalisation de la sécurité alimentaire et constitue ainsi un enjeu à la fois alimentaire et économique. Néanmoins sa production reste largement en deçà de la demande surtout dans les pays africains du fait du faible niveau d'adaptation des innovations technologiques (EDOU, 2006). En 2005, la production mondiale de riz a connu un volume record de 622 millions de tonnes de paddy grâce à une amélioration des recettes dans les principaux pays producteurs (ABIASSI et ECLOU, 2006). Le tableau suivant résume la production mondiale de riz en 2004 et 2005 :

Production (en millions de T)

Exportations (en millions de T)

Stocks

(en millions de T)

2004

2005

2004

2005

Monde

Chine

Inde

Indonésie

Vietnam

Thaïlande

Brésil

USA

Pakistan

607

181

128

622

184

131

28,3

1,0

3,6

4,1

10,1

3,1

1,9

26,5

0,7

4,5

5,1

7,2

0,4

3,9

2,8

97,2

56,6

9,5

3,2

4,9

2,0

1,3

1,2

0,3

Au plan général, la consommation moyenne a considérablement augmenté ces 35 dernières années, de 15 kg à plus du double par an et par habitant actuellement, alors que le taux d'auto-approvisionnement s'est réduit dans tous les pays. La part croissante du riz dans l'alimentation humaine est particulièrement accentuée dans les zones urbaines, passant ainsi du simple au double selon les habitudes et les possibilités de diversification notamment vers les tubercules et les céréales sèches (FAIVRE et al., 2004).

Après la hausse des prix du maïs, du blé, des produits oléagineux et des produits laitiers, le monde assiste à présent à une flambée des prix du riz. Les conséquences sont dramatiques pour la moitié de la population mondiale pour qui le riz constitue l'aliment de base (BOURGEOIS, 2008).En effet, le marché mondial du riz traverse ses moments les plus mouvementés. La consommation de la Chine qui a triplé ces dernières années constitue une menace pour un continent comme l'Afrique dont les quantités importées annuellement sont estimées à 30 % des importations mondiales. Ceci est confirmé par la direction de la prévision des études économiques au Sénégal qui indique que les stocks mondiaux de cette céréale, qui représentaient près de 25% des besoins, ne devraient couvrir que trois mois de consommation, ce qui augure des tensions sur le marché, dès le premier mois de 2008. L'Afrique est alors perçue comme étant la première région du monde à pâtir de ce nouveau schéma, compte tenu de ses importations annuelles en riz sont estimées à 30% des importations mondiales ( DABO,2008).

En outre, avec l'interdépendance croissante des économies agricoles et la situation d'importateur net de riz de l'Afrique Sub-Saharienne, les facteurs influençant le secteur rizicole au niveau global ont de fortes répercussions sur le secteur rizicole du continent. Par exemple, les évolutions actuelles du marché international du riz constituent une menace potentielle pour la sécurité alimentaire en Afrique Sub-Saharienne. Ainsi la dynamique en cours sur les marchés rizicoles pourrait compliquer davantage le fragile équilibre atteint par les Etats africains en terme de sécurité alimentaire (ADRAO, 2007). Depuis un an, les prix des produits alimentaires flambent partout en Afrique, un phénomène mondial auquel les gouvernements sont impuissants. L'extension des cultures destinées aux biocarburants et la flambée du cours du pétrole en sont l'une des principales causes. À l'origine de cette envolée des prix agricoles, sont une demande mondiale plus importante et des stocks en baisse. Plus précisément, selon la FAO, en Afrique de l'Ouest les prix des produits alimentaires sont influencés principalement par les marchés internationaux du fait de la grande dépendance de ces pays à l'égard des importations de blé et de riz. En effet la production de riz en Afrique de l'Ouest ne couvre seulement qu'environ 60% de la demande des populations (ROPPA, 2005). Les prix alimentaires mondiaux ont en effet augmenté de près de 40 % en 2007 (FAO, 2008). Ainsi, selon un économiste de l'Agence française de développement (AFD), dans les pays de la zone CFA, la hausse serait encore plus importante si le franc CFA n'était pas accroché à l'euro, une devise forte (BERNARD et TUQUOI, 2008).

Faisant partie intégrante des pays d'Afrique de l'Ouest, le Togo n'est pas à l'abri de cette situation. Certes, il occupe une position relativement marginale dans la production de riz en Afrique de l'Ouest, mais sa consommation de riz augmente rapidement. En effet, la production de riz au Togo ne représentait que 3,25 % de la production totale de riz en Afrique de l'Ouest en 2003. De 1991 à 2004 la production de riz au Togo est passée de 40.000 tonnes à 86.000 tonnes de paddy avec une moyenne de production estimée à 70.000 tonnes de paddy soit environ 45.000 tonnes de riz marchand. L'importation de riz est estimée à 50.000 tonnes, de riz blanc par an (AGBOGBLI et TETEVI, 2004). Alors que ses besoins en riz sont passés de 35301 tonnes en 1990 à 68199 tonnes en 2005 et les superficies rizicoles de 19900 ha en 1990 à 32983 en 2005 (DSID, 2007).

Le riz importé est présent sur l'ensemble du territoire national et commercialisé dans tous les lieux de vente (magasins modernes, boutiques, marchés urbains et ruraux). Les riz locaux, par contre quand ils ne sont pas autoconsommés, sont vendus uniquement en vrac sur les marchés et le plus souvent à proximité des lieux de production. Les flux vers la capitale sont limités et ont pour principale origine le grand marché d'Anié situé dans la région des plateaux et le périmètre irrigué de Mission-Tové à proximité de Lomé (SOFRECO, 1996). Sur le marché, le riz importé non parfumé est vendu à un prix moyen de 360 FCFA le kilo et le parfumé à 800 FCFA le kilo. Alors que le riz local en l'occurrence celui du périmètre de Mission-Tové est vendu à un prix moyen de 325F le kilo en 2008.

En outre, il est à noter que la dévaluation du franc CFA le 11 janvier 1994 a eu plusieurs effets sur la filière riz au Togo à savoir :

- une hausse mécanique du prix des riz importés avec pour double conséquence :

- une hausse des coûts de production de la filière locale très variable et comprise entre 25 et 100%

L'un des principaux effets de ces modification de coûts et de prix est un très net engouement des producteurs pour la culture du riz qui, malgré la hausse des coûts de production est devenue une spéculation compétitive par rapport au riz importé, mais aussi la spéculation la plus rentable par comparaison à d'autres cultures comme le coton, le maïs ou les tubercules (SOFRECO, 1996).

L'Etat Togolais a mis en oeuvre depuis 1960 une politique de valorisation des périmètres irrigués dans la vallée du Zio afin d'accroître les productions nationales (DJELE, 2006). Les préoccupations d'efficience technique constituent un des principaux sujets de l'économie de la production. Au niveau microéconomique, la mesure de l'efficience technique permet de mieux appréhender les analyses de productivité mais aussi les effets des politiques de régulation des marchés sur les exploitations. Sur le plan macroéconomique, ces mêmes niveaux d'efficience individuels conditionnent l'efficience collective. L'obtention d'une efficacité de l'économie dans son ensemble passe donc par la résorption des inefficacités individuelles (BELLOUMI et MATOUSSI ,2004).

Le rendement de paddy du Togo est passé de 1,26 t/ha en 1990 à 1,92 t/ha en 2000 avant d'atteindre les 2,20 t/ha en 2005(DSID, 2007). Ainsi pendant la période de 2001-2005, le Togo a enregistré un taux positif 0,62% de l'expansion de sa superficie cultivée en riz. Dans la même période le taux de croissance de son rendement de paddy est de 1,99%(ADRAO, 2007). La faiblesse du rendement dénote d'un grand potentiel qui demeure encore sous-exploité pour relancer la productivité du riz au Togo à condition que le périmètre rizicole applique les technologies appropriées et adopte un environnement politique favorable à la riziculture. En outre, la production nationale ne couvre pas les besoins de la population d'où la nécessité de chercher à améliorer le rendement et à augmenter les superficies cultivées. Pour améliorer le rendement, il s'avère nécessaire de connaître l'efficience technique des exploitations du périmètre ainsi que les importants déterminants de cette efficience.

A cet égard, la question qui mérite d'être posée est la suivante: « quel est le niveau de l'efficience technique des exploitations rizicoles du périmètre de Mission- Tové ». Ceci fait l'objet de notre travail qui s'intitule Productivité, Efficience Technique des exploitations rizicoles du périmètre irrigué de Mission-Tové.

1.2. Objectifs de l'étude

1.2.1. Objectif général

Globalement l'objectif visé par cette étude est de mesurer l'efficience technique des exploitations rizicoles du périmètre irrigué de Mission-Tové en vue de suggérer les pistes susceptibles d'accroître la productivité.

1.2.2. Objectifs spécifiques

· apprécier l'efficience technique moyenne des exploitations rizicoles du périmètre irrigué ;

· identifier les déterminants de l'efficience de la production rizicole par rapport aux différents facteurs de production que sont : la terre, la main d'oeuvre, les semences, les engrais chimiques, les pesticides ainsi que l'ensemble des input ;

· identifier les pistes susceptibles d'accroître la productivité du riz au Togo.

1.3. Hypothèses

1.3.1. Hypothèse principale

Les exploitations rizicoles du périmètre de Mission-Tové ont un niveau d'efficience technique faible du fait de la non adoption des nouvelles technologies.

1.3.2. Hypothèses spécifiques

· l'efficience technique est plus élevée en riziculture irriguée qu'en riziculture sur terre souvent inondée.

· l'efficience technique dépend dans une large mesure de la disponibilité de l'engrais au moment opportun.

Chapitre II : REVUE DE LA LITTERATURE

2.1. Définition de quelques concepts

2.1.1. Le concept d'efficacité technique

L'efficience est un attribut de toutes les actions humaines faites pour obtenir l'effet désiré. C'est donc le meilleur usage des moyens. Ainsi une solution efficiente est celle qui utilise le moins de moyens, ou tout simplement la moins coûteuse. L'efficience est donc la propriété d'un système d'obtenir des résultats optimaux avec des dépenses ayant un niveau suffisamment petit (réduit). Le concept d'efficience met alors en rapport l'efficacité avec les moyens engagés pour atteindre les résultats.

Tenant compte tant des résultats que des dépenses l'efficience est donc un concept

plus complexe que celui d'efficacité qui ne prend en considération que les résultats

En plus, l'efficience s'applique aux facteurs de production, l'efficacité s'applique à des objectifs. Mais dans ce présent document, l'efficacité ou l'efficience sera employée sans équivoque.

S'inspirant de la revue de littérature de Amara et Romain (2000), une unité de production est dite efficace si, à partir du panier d'intrants qu'elle détient, elle produit le maximum d'extrant possible ou si, pour produire une quantité donnée d'extrant, elle utilise les plus petites quantités possibles d'intrants (Atkinson et Cornwell, 1994). En d'autres termes, une entreprise est techniquement efficace lorsqu'elle se situe sur sa frontière des possibilités de production ; c'est-à-dire qu'avec une quantité déterminée de facteurs, elle obtient le plus haut niveau d'output réalisable (LESUEUR et PLANE, 1995). La mesure du degré d'efficacité d'une unité de production permet donc de cerner si cette dernière peut accroître sa production sans pour autant consommer plus de ressources, ou diminuer l'utilisation d'au moins un intrant tout en conservant le même niveau de production.

Il existe plusieurs formes d'efficience dont les quatre plus utilisées sont : l'efficience technique, l'efficience allocative ou de prix, l'efficience économique et l'efficience d'échelle.

Elle met en relation les inputs réels ou les intrants (mesure physique des ressources consommées) avec les résultats obtenus (les outputs ou les produits).

Elle consiste d'abord à déterminer le coût de production total d'une unité de production ou entreprise (plusieurs combinaisons sont possibles, sur la droite d'isocoûts), puis à situer ce coût total par rapport à l'efficience technique. Elle décrit l'ajustement des inputs et des outputs pour refléter les prix relatifs, la technologie de production étant déjà choisie.

Elle prend simultanément en compte les efficiences technique et allocative ; lorsque ces deux efficiences se recoupent, l'établissement est économiquement efficient.

Elle cherche à déterminer dans quelle mesure une unité de production ou entreprise fonctionne avec des rendements d'échelle croissants ou décroissants, ce qui permet de définir la taille optimale d'une unité de production ou entreprise.

Les rendements sont croissants lorsque la production varie de façon plus importante que la variation des facteurs de production utilisés, en d'autres termes la production d'une unité supplémentaire s'accompagne d'une baisse du coût unitaire (économie d'échelle).

Les rendements sont décroissants si la variation de la production est inférieure à la variation des facteurs de production utilisés. En d'autres termes, le coût marginal va en augmentant, c'est-à-dire que plus on produit et plus il est coûteux de produire une unité

Les premiers travaux sur le concept d'efficacité sont attribués à Koopmans (1951) et Debreu (1951). Koopmans fut le premier à proposer une mesure du concept d'efficacité et Debreu le premier à le mesurer empiriquement.

Debreu proposa le coefficient d'utilisation des ressources qui portait essentiellement sur des mesures de ratio extrant-intrant. Farrell (1957) fut le premier à définir clairement le concept d'efficacité économique et à distinguer les concepts d'efficacité technique et d'efficacité allocative.

La mesure d'efficacité proposée par Farrell est la suivante : soit une fonction de production qui reflète, par exemple, les combinaisons de capital et de travail pour produire un produit donné.

L'isoquant SS' présenté à la Figure 1 représente les différentes combinaisons des facteurs de production qu'une firme parfaitement efficace peut utiliser pour produire une unité d'extrant. Ainsi, le point Q représente une firme techniquement efficace, utilisant les deux facteurs de production dans le même rapport que la firme située au point P. Supposons que la firme Q produise la même quantité d'extrant que la firme P en utilisant seulement une fraction OQ/OP des facteurs de production. Le ratio OQ/OP est défini comme étant le niveau d'efficacité technique de la firme située en P. Ainsi, ce ratio est de « 1 » pour une firme parfaitement efficace (située sur SS'), et diminue indéfiniment lorsque les quantités d'intrants pour un même niveau de production deviennent de plus en plus grandes.

En effet, et même si l'efficacité technique est de 100% en ces deux points, les coûts de production à Q' ne représentent que la fraction OR/OQ de ceux au point Q. Ce ratio est alors défini comme une mesure de l'efficacité de prix, ou efficacité allocative, au point Q. L' indice d'efficacité allocative est donc donné par le ratio OR/OQ. Comparée à la firme située en P, la firme parfaitement efficace, techniquement et allocativement (celle située en Q') montre des coûts qui sont une fraction OR/OP de ceux de cette première firme. Le ratio OR/OP, qui est le produit des deux ratios qui définissent respectivement l'efficacité technique et l'efficacité allocative, reflète le niveau d'efficacité économique (totale) de la firme située en P.

2.1.2. Les approches d'estimation de la frontière d'efficacité

Pour mesurer l'inefficacité, il faut établir une frontière de production. Concernant la frontière de production, qui est de loin la plus utilisée, la littérature distingue deux grandes approches selon la façon dont elle est estimée. Il s'agit des approches à frontières déterministes et des approches à frontières stochastiques. Les approches pour estimer les frontières déterministes sont pour leur part de deux types : paramétrique et non paramétrique. Les approches paramétriques attribuent une forme fonctionnelle particulière à la fonction de production. Aucune forme fonctionnelle n'est attribuée aux frontières par l'approche non paramétrique.

2.1.2.1. Frontière déterministe et non paramétrique

L'approche de la frontière non paramétrique fut introduite par Farrell (1957). Cette frontière, généralement de type déterministe, n'est pas liée à une forme fonctionnelle et l'isoquant frontière est estimé par les ratios intrants/extrant de chaque firme. L'isoquant convexe qui reflète la fonction de production efficace est ainsi construit à partir d'un nuage de points de sorte qu'aucune observation ne se situe ni à gauche ni au dessous de cet isoquant (Figure 2).

Cette façon de mesurer l'efficacité technique des unités de production est définie dans un contexte où la technologie de production est caractérisée par des rendements d'échelle constants.

Cependant, cette hypothèse est très restrictive. En effet, en cas de déséconomie d'échelle, la Figure (3 a) montre qu'un segment rejoignant deux points situés sur S est probablement inefficace, ce qui n'est pas forcément vrai en cas d'économie d'échelle alors que la courbe S est convexe (Figure 3 b).

Figure 2 : Détermination de la frontière d'efficacité technique selon Farrell

Figure 3 Impact de l'économie et de la déséconomie d'échelle sur les mesures de l'efficacité technique de Farrell

Le modèle proposé initialement par Charnes et al. (1978) suppose ses rendements d'échelle constants (CRS model). Plus tard, Banker et al. (1984) ont proposé un modèle qui permet de relâcher cette hypothèse. Il s'agit du modèle des rendements d'échelle variables (VRS model).

Ces deux modèles sont présentés, de façon succincte, dans les paragraphes suivants.

Du point de vue théorique, selon Kalaitzandonakes et al.,(1992), pour une firme « i », mesure de l'efficience technique peut être obtenue par le modèle de programmation mathématique suivant :

où et sont les vecteurs des coefficients à estimer et Y_i et X_i renvoient, respectivement, aux vecteurs d'extrants et d'intrants de la firme « i ».

Ce problème maximise, pour chaque firme, le ratio extrant virtuel / intrant virtuel, tout en le contraignant à ne pas dépasser 1. Ainsi, toutes les firmes de l'échantillon sont forcées à se situer sur ou au dessous de la frontière d'efficacité.

Tel que résumé par Kalaitzandonakes et al. (1992), soit d'abord un échantillon de K firmes où chaque firme utilise M intrants pour produire N extrants différents. Le ratio entre l'extrant fictif et l'intrant fictif pour une firme constitue une mesure de son niveau d'efficacité technique. Cette partie sera développée plus loin dans ce document.

Comme mentionné par Coelli et al. (1998), la supposition des rendements croissants d'échelle est seulement appropriée quand toutes les firmes opèrent à une échelle optimale. La concurrence imparfaite, les contraintes de finance etc..., peuvent entraîner une firme à ne plus opérer à une échelle optimale (Coelli et al., 1998 : 150). Banker et al.(1984), ont été les premiers à proposer le modèle VRS qui n'est en fait qu'une extension du modèle CRS mais qui tient compte des situations où les rendements à l'échelle ne sont pas constants. L'application du modèle CRS originel, lorsque les firmes n'opèrent pas toutes à une échelle optimale, conduit à des mesures de l'efficacité qui confondent l'efficacité technique et l'efficacité d'échelle.

2.1.2.2. Frontière déterministe et paramétrique

Farrell (1957) fut aussi à l'origine de l'approche déterministe et paramétrique. Il proposa l'approximation de la fonction de production efficace par une forme fonctionnelle connue à priori. Il utilisa la forme fonctionnelle Cobb-Douglas pour illustrer l'utilisation de cette approche sur des données agricoles de 48 États américains, tout en imposant des rendements constants à l'échelle.

À la Figure 4, l'entreprise située au point D et qui voudrait conserver un niveau d'utilisation U=1 des intrants pourrait opérer au point C. Ainsi son niveau de production passerait de Y_D à Y_C. Cependant, l'efficacité technique peut être aussi mesurée en regard de l'utilisation des intrants. En effet, il serait également possible de minimiser l'utilisation des intrants pour un niveau de production donné, c'est-à-dire produire le même extrant Y_D avec moins d'intrants, soit U1 à la Figure 4. Cela placerait l'entreprise au point B au lieu de D.

2.1.2.3. Frontière stochastique

Les approches non paramétriques et paramétriques discutées précédemment permettent la détermination d'une fonction frontière déterministe partagée par toutes les firmes, c'est à dire que toutes les firmes partagent un mode de production commun et leurs performances respectives sont comparées à la même frontière de production. De plus, tout écart que les firmes affichent par rapport à la frontière est totalement attribué à de l'inefficacité. Cette notion de frontière déterministe néglige la possibilité que la performance d'une firme puisse être affectée par plusieurs facteurs hors de son contrôle, tels les aléas climatiques, le mauvais rendement des machines ou encore les pénuries des intrants, dont l'effet est aussi important que les facteurs contrôlables par la firme. Ces arguments sont à l'origine du développement de l'approche stochastique ou d'erreur composée, initialement proposée par Aigner, Lovell et Schmidt (1977), Meeusen et Van Den Broek (1977), et améliorée par Jondrow et al. (1982) pour permettre l'estimation d'indices d'efficacité technique spécifique à chaque firme. Cette approche postule que le terme d'erreur est composé de deux parties indépendantes, soit une composante purement aléatoire (V) qui se trouve dans n'importe quelle relation et qui se distribue de chaque côté de la frontière de production, et une composante représentant l'inefficacité technique (U) et qui est répartie d'un seul côté de la frontière.

La Figure 5 illustre les différences entre la frontière de production déterministe et la frontière de production stochastique dans le cas de deux firmes « i » et « j ». Ces deux firmes utilisent les quantités d'intrants Xi et Xj, pour produire, respectivement, les extrants Yi et Yj. On constate que, pour la firme « i », le niveau de production Y*i , qui correspond à la frontière stochastique f(Xi) exp(Vi), est supérieur à Yi = f(Xi), soit le niveau de production obtenu lorsque la frontière est déterministe. Cela est probablement dû au fait que cette firme n'a pas fait face à des conditions défavorables hors de son contrôle, c'est-à-dire que le terme d'erreur aléatoire Vi est positif. Par contre, pour la firme « j », le niveau d'extrant stochastique Yj* est inférieur au niveau de production déterministe Yi, suggérant que Vj est négatif. Dans les deux cas, la production observée est inférieure à la production frontière. Comme le souligne Battese (1992), il est possible, selon la méthode de fixation de la frontière déterministe préconisée, que la production observée Y et la production frontière stochastique Y* = f(X) exp(V), se situent au dessus de la production indiquée par la frontière déterministe f(X).

Cependant, et tel que mentionné par Forsund, Lovell et Schmidt (1980), cette approche, dans sa version initiale, ne permet pas de différencier les deux composantes pour chaque observation. Elle ne permet que de calculer la moyenne du niveau d'efficacité pour tout l'échantillon. Jondrow et al. (1982) ont montré qu'en assignant à priori des distributions connues aux deux composantes du terme d'erreur, il est possible de les différencier et d'obtenir une mesure de l'efficacité pour chaque observation.

2.1.3. Modélisation des facteurs d'inefficacité

À l'instar des approches déterministes, l'approche stochastique permet d'obtenir un indice d'efficacité technique pour chaque firme et plusieurs études ont voulu estimer les facteurs susceptibles d'expliquer les indices d'efficacité. Jusqu'au début des années quatre-vingt-dix, les études utilisaient une approche à deux étapes : soit l'estimation de la frontière stochastique dans un premier temps et une deuxième étape qui consistait à spécifier un modèle de régression mettant en relation l'indice d'efficacité technique de la firme k au temps t (U_kt) et une série de variables socio-économiques ou autres (niveau de scolarité du gestionnaire; statut de propriété, taille de la firme, temps, etc.). Cette procédure en deux étapes a cependant été contestée puisque l'estimation des paramètres dans la seconde étape contredit une hypothèse faite dans la première étape, notamment l'indépendance des termes d'erreurs lors de l'estimation de la frontière.

Pour pallier cette lacune, plusieurs auteurs ont proposé des modèles qui permettent d'estimer simultanément la frontière de production stochastique et l'impact des facteurs explicatifs des écarts d'efficacité technique entre les firmes. En outre, pour les modèles qui ne tiennent pas compte des interactions entre les intrants et les caractéristiques des firmes, la forme fonctionnelle du type Cobb-Douglas s'est avérée appropriée. Cependant, cette forme fonctionnelle est inappropriée pour le modèle qui tient compte de ces interactions.

2.2. Facteurs de blocage de la production rizicole :

La production rizicole au Togo se heurte à de maintes difficultés. TOKPA (1996) a relevé dans son mémoire intitulé rentabilité et facteurs de blocage de la production rizicole au Togo : cas du périmètre irrigué d'Agomé glozou (Lacs-Est), certains éléments influençant la production rizicole au Togo :

· l'inorganisation administrative du centre. Cette inorganisation a engendré comme conséquences le non entretien des infrastructures hydro-agricoles (la station de pompage, les tracteurs, les canaux d'irrigation) et le manque d'encadrement technique des paysans, lesquelles influencent négativement le développement de la riziculture dans le milieu. Cette situation décourage les paysans et constitue sans doute un facteur inhibiteur du développement de production rizicole dans le milieu.

· le non regroupement des exploitants du périmètre en véritables coopératives. En effet il est démontré que l'une des conditions de l'exploitation rationnelle et intensive d'un périmètre irrigué est que les exploitants doivent travailler en groupements. Ceci parce que, l'exploitation d'un périmètre irrigué implique certains problèmes notamment le respect des dates de semis par quartier d'irrigation, l'utilisation de l'eau conformément au tour d'eau et l'utilisation des équipements dont la résolution n'est possible que si les irrigants sont en véritables groupements.

· le manque de capital financier aggravé par la mauvaise organisation des exploitants. Ce manque de moyens financiers empêche les riziculteurs d'étendre leurs parcelles et les paysans non riziculteurs de devenir riziculteurs.

· l'inexpérience des paysans en riziculture irriguée n'est pas sans effet sur les rendements.

Abordant la même thématique, DJELE (2006) souligne que les contraintes liées à la production de riz sont :

· les difficultés de la maîtrise de l'eau dans les zones les plus basses soumises aux marées et dans les zones centrales mal drainées nécessiteraient des interventions avec des moyens mécaniques.

· les techniques de production manuelles mêmes quand elles sont efficaces limitent les superficies cultivées et exigent une abondante main d'oeuvre qui peut manquer dans les zones proches des villes.

· l'absence d'expérience en matière de préparation des sols, et le coût élevé de l'utilisation du tracteur.

· le système d'approvisionnement en intrants, malgré les tentatives de recouvrement des dettes, n'est pas complètement assaini. L'endettement et les difficultés d'accès au crédit consécutives ont des répercutions négatives sur les niveaux de rendement et sur, et sur les revenus.

La résorption des dettes et l'accès au crédit sont donc indispensables pour accroître ou pour maintenir la productivité.

· les doses d'urée demeurent inférieures aux doses recommandées mêmes si elles sont augmentées significativement depuis la dévaluation du franc CFA et ont contribuées à un accroissement des rendements. L'urée reste inférieure aux doses recommandées pour 70% des exploitants avec un pourcentage relativement plus élevé en zones non réaménagées (85% des exploitants contre 50% en zones réaménagées).

· le risque de consacrer des revenus additionnels aux dépenses de consommation plutôt qu'aux investissements productifs (engrais par exemple) pourrait remettre en cause les gains des productivités futures.

· le coût élevé des engrais, s'il n'est pas maîtrisé, risque de diminuer la compétitivité du riz Togolais par rapport au riz importé.

· la participation croissante des producteurs aux investissements dans les infrastructures d'irrigation et au recouvrement des frais d'entretien, même si elle est nécessaire pour assurer la pérennité financière du système, ne doit pas occulter les risques que cela peut représenter pour les producteurs les moins performants (producteurs endettés par exemple ou producteurs ayant une capacité financière limitée).

Etudiant les contraintes et potentialités de la production rizicole dans la vallée de zio, région maritime, MEERTENS (2001) a relevé les contraintes suivantes :

· l'utilisation anarchique de l'eau et l'inégale répartition de l'eau d'irrigation.

· l'insuffisance d'engrais : les rupture de stock sont graves pour les riziculteurs qui ont toujours besoin d'engrais avec deux campagnes de riz par an. La disponibilité de l'engrais est un facteur déterminant pour le rendement car l'engrais doit être appliqué à temps.

· l'insuffisance des motoculteurs : elle entraîne le retard des labours. Il faut beaucoup de temps avant qu'un motoculteur parvienne à celui qui attend et cela rallonge la durée de vie des pépinières.

· l'insécurité foncière : les terres exploitées n'appartiennent pas aux riziculteurs donc ils peuvent en être dépossédés facilement.

· le manque de décortiqueuses, des magasins de stockage et des aires de séchage, des batteuses, des vanneuses, des faucilles, des bâches et des moyens de transport. En plus, les pistes sont généralement mauvaises.

· le coût élevé du crédit : les riziculteurs qui n'ont pas les moyens de financer la riziculture doivent recourir au crédit. Souvent ils empruntent de l'argent auprès des commerçantes de riz. Celles-ci donnent 15000FCFA comme préfinancement et à la récolte ont droit à un sac de 100kg de riz blanc (environ 25000FCFA). Cela représente un taux d'intérêt de 66,7% sur 5 mois, donc 13% par mois et 160% par an. Ce qui entraîne l'endettement des producteurs.

De plus selon AGBOGLI et TETEVI (2005), bien qu'ayant une vieille tradition dans la riziculture, les rendements de riz sur le périmètre irrigué de Mission-Tové sont très faibles (1-2 T/ha) et les causes de cette situation sont :

· la mauvaise qualité des semences, le paysan préférant utiliser sa récolte comme semence.

La faible compétitivité sur le marché du riz local est à la base du peu d'intérêt des riziculteurs pour la culture intensive, au point que les rendements sont tombés à 1- 2 T/ha.

D'après d'autres auteurs, les contraintes qui limitent l'intensification de la riziculture sont nombreuses et importantes. A côté des problèmes d'organisation que rencontre la filière depuis la libéralisation du secteur, les contraintes agronomiques les plus aiguës sont : la forte pression des mauvaises herbes, malgré le recours aux herbicides (DIALLO et JOHNSON 1997, DIAGNE 1995), la faible performance de la mécanisation et le manque de maîtrise des techniques et du calendrier cultural (BELIERES et al, 1994). Les risques de dégradation des sols par salinisation ou par sodisation ou alcalinisation sous l'effet de la culture et de l'irrigation ont été également soulignés. L'intensification de la riziculture et l'amélioration durable de sa production impliquent des solutions à ces contraintes et la mise en oeuvre de pratiques culturales plus adaptées et qui préservent la fertilité à long terme. Ce papier porte sur une expérience concernant l'introduction de la technique du non-labour ou du travail réduit du sol avec un contrôle des mauvaises herbes en traitement de pré-plantation du riz (DIALLO et DIOUF, 2001).

En outre, lors d'un atelier régional au Burkina Faso sur les politiques rizicoles et sécurité alimentaire en Afrique Sub-Saharienne, certaines contraintes ont été évoquées. D'une part au niveau des organisations des producteurs :

Chapitre III : METHODOLOGIE ET MILIEU D'ETUDE

3.1. Méthodologie

-une recherche documentaire est effectuée pour faciliter la collecte des données ;

-ensuite une enquête qui consiste à l'administration des questionnaires auprès de l'échantillon sélectionné est menée ;

-enfin le dépouillement des fiches d'enquête administrées et le traitement et l'analyse des données recueillies.

3.1.1. La recherche documentaire

Elle consiste en la consultation des ouvrages, des articles, des rapports d'activités, des mémoires. Cette consultation a permis d'approfondir nos connaissances en nous fournissant les informations dont on a besoin pour cette étude. Les informations sont collectées à travers les centres de documentation, les institutions publiques de recherche à savoir : bibliothèques de l'université de Lomé, la DSID, l'ICAT, la FAO, l'ESA puis sur Internet.

3.1.2. L'enquête sur le terrain

Les informations à ce niveau ont été collectées par interview des producteurs à l'aide des questionnaires, des discussions et des observations directes des faits et pratiques sur le terrain. Le questionnaire comporte des questions ouvertes, semi fermées et fermées formulées pour identifier les exploitants, pour mesurer les variables entrant dans la définition de la fonction de production.

La documentation et les visites sur le terrain ont permis d'identifier quatre sites de production à savoir le canton de Kovié, le canton de Mission Tové, le village d'Assomé et le village de Ziowounou.

En ce qui concerne le choix des producteurs, une pré enquête sur le terrain a permis de se rendre compte de l'uniformité des réponses. La taille de l'échantillon retenue est fixée à 150 producteurs. La diversité a été trouvée dans le type d'écologie présente dans la zone à savoir : le système irrigué et culture sur des terres souvent inondées.

Sur les 150 producteurs retenus, 58 ont été enquêtés à Kovié, 47 à Mission-Tové, 25 à Ziowounou, et les 20 restants à Assomé.

3.1.3. Le dépouillement du questionnaire

Le dépouillement des questionnaires consiste en la codification des données collectées et en leur saisie dans Excel. L'analyse économétrique a été faite à partir du logiciel EVIEWS version 3.1. et le document final a été saisi à l'aide du logiciel Word.

3.1.4. Difficultés rencontrées lors de l'enquête

Lors des enquêtes sur le terrain, nous étions confrontés à des difficultés suivantes :

· la réticence des producteurs à répondre aux questions. Selon eux les retombées

des résultats de différentes enquêtes menées en milieu rural ne leur sont souvent pas parvenues.

· l'indisponibilité de certains producteurs occupés soit par les travaux de préparation de terrain ou par les activités extra agricoles.

3.2. Milieu d'étude

L'enquête a été conduite sur le périmètre de Mission-Tové situé dans la préfecture de Zio et qui renferme les villages comme : KOVIE situé à environ 30 km au Nord Est de Lomé, Assomé, Ahoko et Ziowounou.

Ce périmètre a été mis en valeur par la Chine Nationaliste (Taïwan), suite à la signature d'un accord de coopération technique en 1965 avec le Togo pour la production du Riz.

De 1972 à 1978, suite à la reconnaissance de la Chine populaire par le Togo, un autre accord sera signé entre ces deux pays, qui permettra la réalisation d'un ouvrage important de prise d'eau sur le ZIO, par l'édification d'un barrage, qui alimentera l'immense réseau d'irrigation installé par les Taïwanais, ce qui mettra fin à l'ancien système de prise d'eau basé sur le pompage.

· Un canal d'amenée en béton armé de 10801 m dont une partie souterrain, permet de dominer une superficie irrigable de 660 ha ;

Le canal d'amenée se ramifie en deux canaux primaires ; l'un de 3271 m à l'Est pouvant drainer un débit maximum de 1m³/s et l'autre de 6770 m à l'Ouest avec un débit de 1,65 m³/s. Ces deux canaux sont en béton armé ;

· Vingt quatre canaux secondaires, également en béton, le long des deux canaux primaires pour alimenter les 660 ha en eau;

· Enfin, nous avons les arroseurs, qui sont des ramifications des canaux et qui conduisent l'eau aux casiers rizicoles.

Ce réseau ainsi décrit est capable d'alimenter 660 ha de la vallée du ZIO, mais aujourd'hui seuls un peu plus de 373 ha ont été aménagés, et répartis de la façon suivante entre 4 des 11 villages du canton de Mission-Tové :

Assomé (40 ha), Ziowounou (67 ha), Mission-Tové (92 ha ), Kovié (174 ha) soit environ 46,6 % de la superficie aménagée.

3.3. Le cadre théorique

3.3.1. Les fonctions de production

Concernant l'approche déterministe et paramétrique, la fonction de production peut être approximée par la méthode des moindres carrées ordinaires corrigées (MCOC), Cobb-Douglas, Translogarithme, Léontief généralisé etc... (Christensen, Jorgenson, Lau ,1971). Les formes fonctionnelles de type Cobb- Douglas et Translog sont généralement admises pour l'analyse de la fonction de production dans le secteur agricole.

3.3.1.1. La fonction de production de type Cobb- Douglas

Afin de caractériser la combinaison productive sans recourir à des hypothèses structurelles particulières, les spécifications courantes de type Cobb-Douglas , doivent être abandonnées au profit de formes flexibles qui n'imposent a priori aucune restriction sur la structure de la production. La forme flexible la plus couramment utilisée, est la fonction Translog définie par Christensen, Jorgenson, Lau (1971). La flexibilité d'une fonction Translog peut être illustrée en comparant les élasticités dérivées de cette formulation à celles issues d'une Cobb-Douglas : les élasticités des facteurs et les rendements d'échelle sont constants pour une fonction Cobb-Douglas, alors qu'ils dépendent du niveau des facteurs pour une Translog.

Si une forme flexible présente l'avantage de pouvoir décrire n'importe quelle technologie, elle possède néanmoins certaines limites :

· Elle ne décrit la « vraie » technologie qu'au point d'approximation et à son voisinage, ce qui limite la portée des résultats obtenus.

· Alors que la fonction Cobb-Douglas satisfait certaines conditions de régularité, ces dernières ne peuvent être satisfaites globalement pour une forme flexible.

En modélisation économique, on utilise fréquemment la fonction particulière suivante :

Dans ce cas particulier (où la somme des coefficients est égale à 1), les rendements d'échelle sont constants (mathématiquement, la fonction est homogène au premier ordre), ce qui signifie que si le niveau des intrants est augmenté d'un certain pourcentage, celui des extrants le sera d'autant.

Soit la fonction f(t_x,t_y) = t^rf(x,y). Avec : f désignant l'output, x et y les inputs et t la proportion d'augmentation ou de diminution, r étant le degré de la fonction homogène f (MENSAH, 1999)

V_i : la perturbation indépendante, identiquement distribuée et sensé prendre en compte les variables omises et les erreurs de mesure sur les X_i. Elle suit une loi de distribution normale N(o,ä_v,v²).

U_i : perturbation indépendante, non identiquement distribuée, capturant l'inefficience relative à la frontière stochastique et suivant une loi normale tronquée à zéro.

La production possible ou observée Y_i sera dépassée par la quantité stochastique (quand U_i =0).

Les â₀, â_i désignent les coefficients dont les estimations seront obtenues par le maximum de vraisemblance de l'équation (1) à l'aide du logiciel EVIEWS 3.1.

Ces coefficients â_i représentent les coefficients d'élasticité de la production par rapport à chacune des variables exogènes considérés dans le modèle. Il est important de mettre en exergue certaines hypothèses du modèle classique de régression linéaire. Le modèle classique de régression linéaire est fondé sur les quatre hypothèses suivantes :

H1 : La relation entre la variable endogène et la variable exogène est linéaire et cette linéarité porte sur les coefficients et non les variables (LARE-LANTONE, 2003) ;

H2 : Les variables endogènes observées possèdent un élément aléatoire e.

Cet élément aléatoire peut provenir par exemple de l'existence d'erreurs non systématiques d'observations ou du fait de la non prise en compte de certaines variables, en particulier de variables dont l'influence sur la variable endogène n'est pas systématique .

· la variance de l'élément aléatoire est constante (hypothèse d'homoscédasticité)

H3 : Les variables exogènes sont certaines. Elles ne comportent donc pas d'élément aléatoire.

H4 : Les variables exogènes sont non corrélées entre elles (GRELLET, 2003).

Ainsi sous les hypothèses H1, H2, H3, H4, l'estimateur des MCO est BLUE (Best Linear Unbiaised Estimator) : théorème de Gauss- Markov (CADORET et al, 2004).

- non biaisé : l'espérance est égale à la valeur des paramètres de la population

- efficace : parmi les estimateurs non biaisés des paramètres, il a la variance la plus faible.

- convergent : si l'on accroît la taille de l'échantillon, la probabilité que les valeurs estimées des paramètres soient différentes des valeurs a_i des paramètres est nulle (GRELLET, 2003).

3.3.1.2. La forme transcendantale logarithmique de la fonction de production (Translog)

La forme générale de cette fonction suggérée par HEUYER et al., (2004) est la suivante :

Elle mesure les interactions entre les variables indépendantes. Les paramètres â_i_,Â_ij_, Â_oseront estimés à l'aide du logiciel EVIEWS 3.1. Il permet de calculer les termes d'erreur u_i et v_i dont u_i est liée à l'inefficience technique et qui servent à déterminer deux autres paramètres important dans l'interprétation de l'efficience. Ces paramètres sont :

ó² et ë représentent respectivement la variance du terme d'erreur global ( u + v) et le ratio de la variance du terme d'inefficience u sur la variance totale des termes d'erreur. Le paramètre ë permet de tester si la frontière stochastique de la fonction de production est préférable à celle estimée par la méthode des moindres carrés ordinaires. Ainsi dans l'incapacité de rejeter l'hypothèse nulle ë = 0 on conclura que la variance du terme d'erreur d'inefficience est nulle et le terme stochastique d'inefficience sera soustrait de l'équation réduisant la spécification des paramètres du modèle qui peut être estimé par la méthode MCO (KINTCHE, 2004).

Malgré les avantages de la fonction Translogarithme, la fonction Cobb-Douglas sera utilisée comme une première approximation compte tenu des moyens financiers limités et de l'absence de formation en économétrie.

3.3.2. Evaluation du modèle économétrique

L'évaluation portera sur chacun des paramètres du modèle puis sur le modèle global.

3.3.2.1. Tests de détection et correction

L'auto- corrélation résulte de la violation de l'hypothèse de l'indépendance dans le temps des éléments aléatoires. Elle n'apparaît que dans les séries en coupe longitudinale. Pour mesurer l'auto - corrélation des éléments aléatoires l'on peut effectuer un test visuel soit utiliser le test de Durbin Watson (GRELLET, 2003).

Etant donné que dans notre étude les données seront collectées en coupe transversale, paramètres retenus seront soumis à un test diagnostic préalable par rapport aux hypothèses du modèle classique sur l'hétéroscédasticité et la multicolinéarité.

Etymologiquement le mot hétéroscédasticité signifie dispersion ou variance différente. L'on dira que l'élément aléatoire connaît une hétéroscédasticité quand sa variance présente de larges écarts dans le temps. Il existe alors un biais important dans l'estimation des paramètres puisque toutes les observations n'ont pas le même poids dans l'estimation de Y. Elle provient de biais de spécification dans le modèle (GRELLET, 2003).

Pour déceler l'existence de l'hétéroscédasticité l'on utilisera soit un test visuel, le test de

Goldfield - Quandt, le test de Wite, le test de Breusch et Pagan, le test de Park etc... (IYOHA, 2004).

Dans notre étude on utilisera le test de Goldfield - Quandt suggéré par IYOHA,( 2004).

Il consiste à scinder l'échantillon en deux parties égales en omettant c observations au milieu de l'échantillon. Ensuite l'estimation par les MCO du modèle sur les deux échantillons composés chacun de (n - c)/ 2 observations permet de calculer les résidus pour les deux régressions soit :

Avec respectivement (n - c)/ 2 - k degré de liberté. n = nombre total d'observations ; k = nombre de paramètres à estimer. Enfin on calcule le ratio

Si les termes d'erreur sont normalement distribués alors R suit la distribution de Fisher

F [(n - c)/ 2 - k, (n - c)/ 2 - k]. Lorsque R est inférieur à la valeur tabulaire, l'hypothèse d'hétéroscédasticité est rejetée. Il est important de rappeler que ce test ne s'applique qu'aux échantillons de taille supérieure à 30 et pour définir c il est conseillé d'enlever le 6^ème des observations. Selon Gujarati (1998) l'erreur de l'équation d'estimation est systématiquement hétéroscédastique. Donc pour corriger ce problème, l'on peut diviser les observations de Y par leur écart type de sorte que quand l'écart type est élevé la pondération est faible et l'on peut utiliser les MCO. On peut aussi corriger ce problème en utilisant directement l'estimateur des moindres carrés généralisés (MCG).

La multicolinéarité dans un modèle économétrique indique l'existence des relations entre deux ou plusieurs variables indépendantes du modèle. Elle apparaît en cas de violation de l'hypothèse de caractère non stochastique des variables exogènes. Elle est parfaite lorsque qu'il y'a pas de terme d'erreur dans la relation de combinaison linéaire entre ces variables indépendantes ; Par contre, dans le cas contraire elle est imparfaite. La multicolinéarité est soupçonnée lorsqu'on observe des t-ratio non significatif et le coefficient de détermination R² élevé. Ceci est confirmé par la règle de KLEIN : le coefficient de corrélation partielle est plus élevé que le coefficient de détermination multiple R² (LARE-LANTONE ,2003). Généralement, on estime qu'un coefficient de corrélation partielle de valeur absolue supérieure à 0,8 est signe de multicolinéarité entre les variables concernées (Daré, 2004).

Cadoret et al, (2004), rappelle qu'en cas de multicolinéarité : (i) les variances estimées de certains paramètres ainsi que les coefficients de détermination sont très élevés (ii) les paramètres estimés sont très instables et montre de fortes variations lorsque de petites variations sont effectuées sur les observations et (iii) les signes des paramètres estimés sont parfois incorrects. Elle est corrigée par exclusion de certaines des variables corrélées ou leur combinaison ou une augmentation de la taille de l'échantillon. Mais il s'avère nécessaire quelque fois de ne rien faire lorsque les variables sont importantes pour l'estimation (Bourbonnais, 1998).

3.3.2..2. Mesure de la qualité de l'ajustement

Les résultats obtenus par la MCO peuvent être évalués statistiquement par les mêmes outils à savoir : le ratio de Log-likihood et le R² de Mc fadden

Encore appelé ratio de vraisemblance, il mesure la qualité de la relation entre la variable endogène et les variables exogènes. Ce ratio est donné par la par (Judge et al., 1993 cité par KINTCHE, 2004) :

où ë est le ratio de vraisemblance ; I_m représente la valeur maximale du log de la fonction de vraisemblance et I_o sa valeur lorsque tous les coefficients sont supposés nuls sauf la constante. Enfin il est distribué comme une variable aléatoire de khi-deux de k-1 degré de liberté. Les seuils de significations recherchés sont 0,5 % et 0,1%.

Il est compris entre 0 et 1 et mesure la proportion de la variabilité de la variable dépendante qui est expliquée par les variables indépendantes contenues dans le modèle. Il indique la qualité du modèle.

Si R² est un indicateur pertinent, il présente un défaut parfois ennuyeux, il a tendance à mécaniquement augmenter à mesure qu'on ajoute des variables dans le modèle. Le R² croît avec le nombre de variables explicatives même si ces variables n'ont rien avoir avec le phénomène étudié. Pour pallier cet inconvénient, certains auteurs ont conseillé dans d'utiliser le coefficient de détermination ajusté qui est corrigé des degrés de liberté et notée

(Doucouré, 2005) :

3.3.2..3. Validation de modèle économétrique

Deux tests permettent de valider le modèle économétrique, ce sont : le test de Student et le test de Fisher.

Il mesure la significativité individuelle des paramètres estimés. On formule deux hypothèses :

Ho : a = 0 et H₁ : a ? 0 que l'on testera. On calcule la statistique (Doucouré, 2005) :

t_calest distribué suivant la distribution de Student à n - k degré de liberté.

Si |t_cal | > t _á/2(n-k) tabulaire, alors l'hypothèse Ho est refusée au seuil de á et le coefficient peut être considéré significativement différent de 0. Ce test est un tes de base qui a pour but de vérifié que la variable explicative concernée influence la variable endogène. La non rejet de Ho signifie que la variable explicative n'explique pas celle endogène.

Il teste l'existence de relation linéaire significative entre les variables indépendantes prises ensemble et la variable dépendante. On calcule le ratio suivant (Iyoha, 2004) :

Si le F calculé est supérieur à la valeur tabulaire F[k-1,n-k] au seuil de á, on accepte l'hypothèse que les paramètres estimés de la régression ne sont pas tous nuls et que la statistique de R²diffère significativement de zéro. Cependant dans le cas contraire on accepte l'hypothèse que les paramètres estimés de la régression sont tous nuls et que la statistique de R²ne diffère pas significativement de zéro.

3.4. Le cadre empirique

3.4.3. Interprétation des résultats

Les paramètres estimés pour lesquels les tests précédents sont statistiquement significatifs sont ceux qui expliquent la production du riz ; tandis que ceux dont les tests ne sont pas statistiquement significatifs sont négligeables dans l'explication de la production du riz. Cependant certaines variables importantes se révèlent non significatives. Dans ce cas il est important d'en parler dans l'analyse des résultats.

L'efficience technique (ET) d'un riziculteur individuel défini comme étant le ratio de produit obtenu sur la production de frontière dépendant des intrants utilisés par le producteur. Ainsi, l'efficience technique d'un exploitant i dans ce contexte de la fonction frontière de production stochastique est donné par la formule : ET = Y_i/Y_i*

Y_i est la valeur de produit obtenu et Y_i* est la frontière de production (production potentielle quand U_i=0). A partir des valeurs moyennes des variables et des résultats de MCO on détermine l'efficience du paysan moyen.

CHAPITRE IV : RESULTATS ET DISCUSSIONS

4.1. Aperçu sur la filière du riz au Togo

De 1991 à 2004 la production de riz au Togo est passée de 40 000 tonnes à 86 000 tonnes de paddy avec une moyenne de production estimée à 70000 tonnes de paddy soit environ 45 000 tonnes de riz marchand (AGBOGLI et KETEVI, 2004).

Avec une population d'environ 5.000.000 d'habitants et un taux d'accroissement de 3,1%, les besoins de la population togolaise en riz sont sans cesse croissants.

Les importations augmentent en même temps que la production nationale. En moyenne, 50.000 tonnes de riz blanc ont été importées de 2000 à 2005 contre 70.000 tonnes de riz paddy produit soit un équivalent de 45.000 tonnes de riz blanc (OSAT, 2005 cité par TAKPA). Le tableau suivant traduit l'évolution des importations de riz au Togo sur sept ans.

La culture de riz est pratiquée dans toutes les régions du Togo, avec une importance et un poids variable.

Enfin Trois types de rizicultures sont pratiqués au Togo avec un poids et des potentialités très différentes :

· La riziculture pluviale : elle est actuellement pratiquée sur les terres exondées de la Région des Plateaux (Aboa et al, 2006);

· La riziculture irriguée : elle a été introduite au Togo à partir des années 60 (SOTED, 1996 cité par TSOGONNIN, 2008) ;

· Le riz de bas fond : elle est cultivée dans toutes les régions du Togo (ABOA et al, 2006).

On estime que 65% de la production s'effectue dans les bas-fonds, 25% en riziculture irriguée et 15% en conditions de pluvial strict (AGBOGLI et TETEVI, 2004).

4.2. Evaluation de l'efficience technique

4.2.1. Description et agrégation des données de l'enquête

4.2.1.1. Caractéristiques de l'échantillon

Sur les 150 exploitants enquêtés, 94% environ sont des hommes et 6% des femmes. L'âge moyen de l'exploitant est de 37,2 ans. Environ 80% des exploitants ont moins de 41 ans. Ceci signifie que les jeunes sont plus majoritaires sur le périmètre. En plus les femmes productrices sont en moyenne (34 ans) plus jeunes que les hommes (37,4 ans).

En examinant les CV on ressort que la dispersion de l'âge des hommes (19,65) est plus élevée que celle des femmes (15,5). Mais elle est pratiquement identique à celle de tout l'échantillon.

Tableau 4 : Répartition par sexe et par genre d'unités statistiques de l'échantillon

	Hommes		Femmes		Echantillon total
Tranches d'âge	Effectif	Pourcentage	Effectif	Pourcentage	Effectif	Pourcentage
22 à 26 ans	8	5,33	0	0	8	5,34
27 à 31 ans	21	14	4	2,67	25	16,67
32 à 36 ans	33	22	2	1,33	35	23,33
37 à 41 ans	51	34	2	1,33	53	35,33
42 à 46 ans	12	8	1	0,67	13	8,67
47 à 51	8	5,33	0	0	8	5,33
52 à 56	6	4	0	0	6	4
57 à 61	2	1,33	0	0	2	1,33
Total	141	94	9	6	150	100
Moyenne	37,4	-	34	-	37,2	-
Ecart type	7,35	-	5,27	-	7,27	-
CV	19,65	-	15,5	-	19,54	-

4.2.1.2. Importance des variables utilisées dans l'étude

Il ressort de l'analyse du tableau suivant que le paysan moyen produit 1640,6 kg/ha de riz blanc. Le maximum de production rencontré est de 2000 kg/ha alors que le minimum est de 1200kg/ha.

En moyenne un producteur exploite une superficie de 2,13 ha. Le coefficient de variation de la superficie exploitée est de 53,92%. Ce coefficient élevé la production est une fonction croissante de la superficie et l'existence de gros et petits producteurs sur le périmètre. Ainsi la fragmentation des terres caractérise le système de production dans la zone d'étude. Les modes de tenure rencontrés sont essentiellement l'acquisition par location, héritage et attribution coutumière.

Les résultats de l'enquête montrent en outre que, les quantités moyennes d'engrais minéral(Urée + NPK) et les semences utilisées sont respectivement de 407,33 Kg/ha et 77kg/ha. En plus leur dispersion est faible, ce qui montre que les exploitants utilisent pratiquement les mêmes quantités d'engrais et de semence. Enfin le paysan moyen a 8 ans d'expérience en riziculture et est instruit de 5 ans. Ceci est un bon indicateur pour l'adoption des nouvelles technologies.

Le tableau 5 présente le résumé de la moyenne des données des variables utilisées dans l'analyse. La moyenne d'âge de l'échantillon total est 36,5 ans. Il y a une différence de deux ans entre les âges moyens des producteurs en riziculture irriguée (37) et ceux en bas-fond (35). Ces moyennes d'âge suggèrent que la riziculture sur le périmètre est dominée par les jeunes. La moyenne d'année d'éducation est pratiquement égale à 5 ans pour tous les groupes de producteurs. Ceci montre que le niveau d'éducation des producteurs est le primaire.

La moyenne de la taille de l'exploitation diffère entre les producteurs en riziculture irriguée (2,5 ha) et ceux en bas-fond (2,24).Ainsi les producteurs en riziculture irriguée détiennent les grandes superficies. La moyenne d'années d'expérience en riziculture est pratiquement égale à 8 pour tous les groupes de producteurs. Ils utilisent leur expérience pour une application par exemple des doses d'engrais, d'insecticides, etc...

Ce tableau indique aussi que en moyenne la disponibilité de crédit pour les producteurs apparaît inadéquate comparativement à leur besoin en intants pour la production.

Tableau 5 : Moyenne, Ecart type, Maximum, Minimum, et Coefficient de Variation des différentes variables endogène et exogènes

	PROD	AGE	CRED	ENGM	EXPRI	INST	MADO	QINS	SEM	TEXP
Moyen.	3497,76	36,57	0,05075	407,333	8,480	5,3266	2,016	8,7866	76,83	2,132
CV	0,6056	0,236	0,9463	0,2643	0,693	0,4497	0,375	0,2688	0,1623	0,539
Maxi.	10000,0	60,00	0,4000	800,00	34,00	12,00	4,000	18,00	120,00	5,00
Min.	600,00	22,00	0,0000	150,00	2,000	0,000	1,000	3,000	50,00	0,500
Ecart -Type	2118,317	8,650	0,048028	107,6576	5,881	2,3954	0,757	2,3618	12,47	1,143

Variables	Irriguée			Terre souvent inondée			Echantillon total
	Min	Max	Moyen.	Min	Max	Moyen.	Min	Max	Moyen.
Production	600	10000	3682	750	7500	3180	600	10000	3498
Semence	50	120	76	60	100	76	50	120	76,8
Engrais	150	800	398	250	700	424	150	800	407
Main d'oeuvre	1	4	2,1	1	3	1,9	1	4	2
Expérience	2	30	8,55	2	34	8	2	34	8.48
Niveau d'instruction	0,00	12	5,5	0,0	12	5	0,00	12	5,33
Age	22	70	37	23	55	35	22	60	36,57
Superficie	0,75	4	2,5	0,5	5	2,24	0,5	5	2
Crédit	0,00	0,4	0,05	0,00	0,30	0,05	0,00	0,40	0,05
Quantité d'insecticide	3	14	8,3	4	18	9,58	3	18	8,79

4.2.2. Estimation de la fonction de production

Le développement suivant expose les résultats des estimations en riziculture irriguée et sur terres souvent inondées

4.2.2.1. Estimation pour tout l'échantillon

Les tests de validation du modèle sont : le test d'hétéroscédasticité des erreurs, le test spécification de Ramsey, test de stabilité des paramètres, test de corrélation des erreurs.

Le modèle est hétéroscédastique si la probabilité est inféieure ou égale à 5%.

Conclusion : Les deux probabilités sont supérieures à 5% donc on accepte l'hypothèse d'homoscédasticité des erreurs. Les estimations obtenues par les moindres carrés ordinaires sont optimales.

On accepte l'hypothèse H_o si la valeur de la probabilité est supérieure à 5%. On accepte H₁si la valeur de la probabilité est inférieure ou égale à 5%.

Conclusion : Les deux probabilités sont supérieures à 5% donc on accepte l'hypothèse H_o, le modèle est bien spécifié.

Les coefficients du modèle sont stables si la probabilité est supérieure à 5%.

Les coefficients du modèle sont instables si la probabilité est inférieure ou égale à 5%.

Conclusion : Les deux probabilités sont supérieures à 5%, on accepte l'hypothèse H_o, les coefficients du modèle sont stables.

On accepte l'hypothèse si la valeur de la probabilité est supérieure à 5%. On accepte si la valeur de la probabilité est inférieure ou égale à 5%.

Conclusion : Les valeurs des probabilités sont supérieures à 5%, on accepte l'hypothèse H_o de non corrélation des erreurs.

La lecture de la table de Durbin et Watson permet de déterminer deux valeurs d_sup et d_inf Comprises entre 0 et 2.

- d_inf < DW< d_supou 4 - d_sup < DW< 4 - d_inf, on se trouve dans la zone de doute, c'est-à-dire qu'on ne peut pas conclure dans un sens comme dans l'autre( dans la pratique, on accepte la non corrélation).

On a obtenu d_sup< DW < 4 - d_sup: on accepte l'hypothèse H_o, on peut donc présumer la non corrélation des erreurs.

En somme, toutes les hypothèses nécessaires à la validation des résultats obtenus par les MCO ayant été validées, les estimateurs issus des MCO du modèle sont sans biais, convergents et efficaces.

· Le F de Fisher (F-statistic = 119,29) est très élevé et sa probabilité est significativement nulle : les paramètres du modèle sont globalement significatifs.

Ceci signifie que toutes les variables exogènes expliquent réellement la production de manière globale.

· Le t de Student des paramètres tels que la main d'oeuvre (MADO),la quantité de semence en kg/ha (SEM),et la taille de l'exploitation en ha (TEXP) en plus de la constante ont leur probabilité inférieure à 0,05 : ces paramètres du modèle sont significativement différents de zéro. Ainsi la production dépend dans une large mesure de la main d'oeuvre, de la qualité et de la quantité de semences utilisées pour la confection des pépinières et de la superficie emblavée par les producteurs. Donc

· l' hypothèse selon laquelle la production dépend dans une large mesure de la disponibilité en engrais n'est pas vérifiée.

· Le R² est élevé(R-squared= 0,88, Adjusted R-squared = 0,87) : plus de 88% des variations de la production sont expliquées par le modèle (par les variables indépendantes)

· Le ratio de Log likelihood est significatif au seuil de 0,5% suivant la distribution de Khi-deux donc la relation entre la production et les variables indépendantes est de qualité.

Tableau 12 : MCO pour l'échantillon total utilisant la fonction de production Cobb- Douglas

Included observations: 150
Variable	Coefficien	Std. Error	t-Statistic	Prob.
Constante	3,871764	0,974879	3,971532*	0,0001
LOG(AGE)	-0,03403	0,132710	-0,256442	0,7980
LOG(CRED)	0,039883	0,024141	1,652078	0,1008
LOG(ENGM)	-0,07803	0,082469	-0,946246	0,3457
LOG(EXPRI)	-5,75E05	0,048939	-0,001175	0,9991
LOG(INST)	-0,026894	0,042808	-0,628237	0,5309
LOG(MADO)	0,666025	0,079559	8,371510*	0,0000
LOG(QINS)	0,112359	0,075658	1,485082	0,1398
LOG(SEM)	0,911449	0,161395	5,647323*	0,0000
LOG(TEXP)	0,423440	0,057580	7,353983*	0,0000
R-squared	0,884645	Mean dependent var		7,967358
Adjusted R-squared	0,877229	S.D. dependent var		0,646534
S.E. of regression	0,226537	Akaike info criterion		-0,067475
Sum squared resid	7,184671	Schwarz criterion		0,133234
Log likelihood	15,06063	F-statistic		119,2936
Durbin-Watson stat	1,863752	Prob(F-statistic)		0,000000

4.2.2.2. Estimation pour tout l'échantillon avec la variable muette type d'écologie

Le tableau suivant expose l'estimation de la frontière stochastique par les MCO de tout l'échantillon avec les variables définies avant et une variable muette qui est le type d'écologie (TYPECO) : riziculture irrigué et celle sur des terres souvent inondées.

Il ressort de l'analyse du tableau ci-après que les mêmes variables sont significatives comme dans le cas de l'estimation sans la variable muette. Et les coefficients gardent les mêmes valeurs et les mêmes signes dans les deux estimations. Le R² de la première estimation (0,88) est égal à celui de la deuxième estimation (0, 88). Il en est de même pour les F-statistic 119 pour la première et 106 pour la deuxième.

Il ressort de ce qui précède que l'introduction de la variable muette n'a pas d'influence significative sur l'estimation. Mais en examinant le t-statistic de la variable muette on conclut qu'il y a une différence de 15,84% entre les producteurs en irriguée et ceux exploitant des terres souvent inondées. Néanmoins, comme l'une des hypothèses de cette étude porte sur la comparaison de l'efficience technique de ces deux groupes de producteurs, dans le développement suivant, l'estimation portera sur ces deux groupes de producteurs séparés.

Tableau 13 : MCO pour l'échantillon total utilisant la fonction de production Cobb- Douglas y inclus la variable muette type d'écologie

Included observations: 150
Variable	Coefficien	Std. Error	t-Statistic	probabil
Constante	3,88836	0,98389	3,95203*	0,0001
LOG(AGE)	-0,03829	0,13586	-0,28183	0,7785
LOG(CRED)	0,04010	0,02426	1,65264	0,1007
LOG(ENGM)	-0,07830	0,08277	-0,94598	0,3458
LOG(EXPRI)	0,00121	0,04976	0,02435	0,9806
LOG(INST)	-0,02816	0,04370	-0,64450	0,5203
LOG(MADO)	0,66617	0,07983	8,34324*	0,0000
LOG(QINS)	0,11032	0,07700	1,43272	0,1542
LOG(SEM)	0,91172	0,16196	5,62901*	0,0000
LOG(TEXP)	0,42358	0,05778	7,32994*	0,0000
TYPECO	0,00625	0,03950	0,15840	0,8744
R-squared	0,88466	Mean dependent var		7,96735
Adjusted R-squared	0,87636	S.D. dependent var		0,64653
S.E. of regression	0,22733	Akaike info criterion		-0,0543
Sum squared resid	7,18337	Schwarz criterion		0,16645
Log likelihood	15,0741	F-statistic		106,619
Durbin-Watson stat	1,86509	Prob(F-statistic)		0,00000

4.2.2.3. Estimation suivant le type d'écologie :

· Le F de Fisher (F-statistic = 75) est élevé et sa probabilité est significativement nulle : les paramètres du modèle sont globalement significatifs.

Ceci signifie que toutes les variables exogènes expliquent réellement la production de manière globale.

· Le R² est élevé(R-squared= 0,88, Adjusted R-squared = 0,87) : plus de 88% des variations de la production sont expliquées par le modèle (par les variables indépendantes)

· Le ratio de Log likelihood est significatif au seuil de 0,5% suivant la distribution de Khi-deux donc la relation entre la production et les variables indépendantes est de qualité.

Le t de Student des paramètres tels que la main d'oeuvre (MADO), la quantité de semence en kg/ha (SEM),et la taille de l'exploitation en ha (TEXP) en plus de la constante ont leur probabilité inférieure à 0,05 : ces paramètres du modèle sont significativement différents de zéro. Ainsi la production dépend dans une large mesure de la main d'oeuvre, de la qualité et de la quantité de semences utilisées pour la confection des pépinières et de la superficie emblavée par les producteurs. Donc

l'hypothèse selon laquelle la production dépend dans une large mesure de la disponibilité en engrais n'est pas vérifiée.

Tableau 14 : MCO pour les producteurs en riziculture irriguée utilisant la fonction de production Cobb- Douglas

Included observations: 95
Variable	Coefficien	Std. Error	t-Statistic	Prob.
Constante	4,215273	1,147227	3,674314*	0,0004
LOG(AGE)	-0,10202	0,156338	-0,652579	0,5158
LOG(CRED)	0,052095	0,030706	1,696574	0,0934
LOG(ENGM)	-0,10949	0,094452	-1,159260	0,2496
LOG(EXPRI)	0,032925	0,059183	0,556316	0,5795
LOG(INST)	-0,02617	0,054236	-0,482525	0,6307
LOG(MADO)	0,464537	0,113936	4,077186*	0,0001
LOG(QINS)	0,194390	0,089546	2,170846	0,0327
LOG(SEM)	0,914884	0,185961	4,919773*	0,0000
LOG(TEXP)	0,524742	0,083220	6,305497*	0,0000
R-squared	0,888316	Mean dependent var		8,03025
Adjusted R-squared	0,876490	S.D. dependent var		0,63578
S.E. of regression	0,223441	Akaike info criterion		-0,0600
Sum squared resid	4,243689	Schwarz criterion		0,20878
Log likelihood	12,85193	F-statistic		75,1193
Durbin-Watson stat	1,920766	Prob(F-statistic)		0,00000

· Le F de Fisher (F-statistic = 53) est élevé et sa probabilité est significativement nulle : les paramètres du modèle sont globalement significatifs.

Ceci signifie que toutes les variables exogènes expliquent réellement la production de manière globale.

· Le R² est élevé(R-squared= 0,91, Adjusted R-squared = 0,89) : plus de 89% des variations de la production sont expliquées par le modèle (par les variables indépendantes)

· Le ratio de Log likelihood est significatif au seuil de 0,5% suivant la distribution de Khi-deux donc la relation entre la production et les variables indépendantes est de qualité.

Le t de Student des paramètres tels que la main d'oeuvre (MADO), la quantité de semence en kg/ha (SEM),et la taille de l'exploitation en ha (TEXP) en plus de la constante ont leur probabilité inférieure à 0,05 : ces paramètres du modèle sont significativement différents de zéro. Ce sont ces paramètres qui influencent de façon significative la production. Donc l'hypothèse selon laquelle la production dépend dans une large mesure de la disponibilité en engrais n'est pas vérifiée.

Tableau 15 : MCO pour les producteurs sur terres souvent inondées utilisant la fonction de production Cobb- Douglas

Included observations: 55
Variable	Coefficien	Std. Error	t-Statistic	Prob.
Constante	2,265996	1,755014	1,291156	0,2032
LOG(AGE)	0,079644	0,260073	0,306239	0,7608
LOG(CRED)	0,029111	0,039654	0,734124	0,4667
LOG(ENGM)	0,000823	0,163021	0,005050	0,9960
LOG(EXPRI)	-0,052032	0,090127	-0,577316	0,5666
LOG(INST)	-0,049614	0,068865	-0,720460	0,4750
LOG(MADO)	0,671391	0,132411	5,070505*	0,0000
LOG(QINS)	0,133145	0,156921	0,848486	0,4007
LOG(SEM)	1n072672	0,304793	3519351*	0,0010
LOG(TEXP)	0,413333	0,083345	4,959326*	0,0000
R-squared	0,913297	Mean dependent var		7,858725
Adjusted R-squared	0,895957	S.D. dependent var		0,656322
S.E. of regression	0,211702	Akaike info criterion		-0,104312
Sum squared resid	2,016792	Schwarz criterion		0,260658
Log likelihood	12,86857	F-statistic		52,66821
Durbin-Watson stat	1,858832	Prob(F-statistic)		0,000000

Les tests de validation donnent les mêmes résultats. Ainsi les estimateurs issus des MCO du modèle sont sans biais, convergents et efficaces.

On conclut que comme dans le cas de tout l'échantillon, les mêmes variables sont significatives pour les producteurs en riziculture irriguée et ceux sur des terres souvent inondées. Le R² au niveau des deux groupes de producteurs est pratiquement égal et les coefficients aussi ont les mêmes signes et sont égaux en valeurs. Ces résultats sont confirmés par le fait que ces deux groupes de producteurs sont dans le même type d'écologie : riziculture irriguée et que la différence provient du fait que certains sont sur des terrains souvent inondées.

4.2.3. Evaluation de l'efficience technique

L'efficience technique pour l'échantillon total est de 53,5%. Ceci indique que les producteurs (le groupe des producteurs en riziculture irriguée et ceux sur terre souvent inondée produisent en dessous de la frontière. Donc le niveau d'efficience technique des producteurs de la zone d'étude est faible, ce qui confirme l'hypothèse principale posée.

Les valeurs de ce tableau montre également que le niveau d'efficience technique des producteurs en riziculture irriguée est de 49,3% contre 50,2% pour ceux sur terres souvent inondées. Ensemble, leur niveau d'efficience technique est faible. Le test de la différence des moyennes montre qu'au seuil de 5%, il n'y a pas de différence significative entre l'efficience technique de ces deux groupes de producteurs. Ainsi ce résultat infirme l'hypothèse selon laquelle les producteurs en riziculture irriguée ont un niveau d'efficience élevé que ceux sur terres souvent inondées.

En comparant ces résultats à ceux trouvés par Seidu (2008), 52,8% on conclut que le niveau d'efficience est pratiquement le même que celui obtenu par ce dernier. Tandis qu'il est faible par rapport à 83% et 96% obtenu respectivement par Huang et Bagi (1984), Parikh et Shah (1995), cités par Seidu (2008).

Les niveaux d'efficience faibles des producteurs de la zone d'étude suggèrent la présence d'inefficience managériale et de plusieurs facteurs hors de leur contrôle tels que les aléas climatiques, le mauvais rendement des machines ou encore les pénuries des intrants, dont l'effet est aussi important que les facteurs contrôlables. Nos résultats suggèrent également que lorsque le choix de l'échantillon n'est pas basé sur la superficie emblavée, l'efficience technique paraît être la même pour les producteurs en riziculture irriguée et ceux en bas-fond. Ces observations ne sont pas surprenantes car la riziculture dans la zone d'étude est caractérisée par l'absence de maintenance (les motoculteurs et aux machines), le faible nombre des agents du service de vulgarisation et le fait qu'ils ne propose pas de nouvelles idées permettent d'augmenter l'efficience. En plus l'analyse révèle que les producteurs ont un niveau d'expérience en riziculture relativement faible.

Source : Calcul effectué à partir des résultats de l'estimation par MCO et de valeurs moyennes des différentes variables de l'étude.

4.3. Les déterminants de l'efficience technique

Les déterminants de l'efficience technique sont dérivés des résultats des estimations par les MCO présentés dans les tableaux précédents.

Le coefficient de la main d'oeuvre est positif et significatif. Ceci suggère que lorsque la main d'oeuvre est disponible, l'efficience de l'exploitant augmente. Or sur le périmètre, DJELE(2006) souligne que les techniques de production manuelles mêmes quand elles sont efficaces limitent les superficies cultivées et exigent une abondante main d'oeuvre qui peut manquer dans les zones proches des villes.

Le coefficient de la taille de l'exploitation est significatif et positif. Il ressort de ce constat que les exploitants qui emblavent une importante superficie sont plus efficients que les autres. En effet Ils ont tendance à prendre plus de risques en investissant. La fragmentation des terres conduit à l'inefficience. En réalité d'après les travaux de MEERTENS (2001) dans la vallée de Zio, les terres exploitées n'appartiennent pas aux riziculteurs donc ils peuvent en être dépossédés facilement. De plus TSOGONNIN (2008) souligne que la plupart des riziculteurs sont des petits exploitants avec des superficies inférieures à 1 ha et que L'éducation et la superficie emblavée par la riziculture ont une influence positive sur l'état de pauvreté.

Le coefficient de la semence utilisée est aussi positif et significatif. On conclut que la quantité et le type de semence utilisés pour confectionner les pépinières comptent beaucoup pour élever le niveau d'efficience technique. Parce que les vieilles semences donnent de faible rendement. Ces résultats sont confirmés par AGBOGLI et TETEVI (2005), qui révèlent que la faiblesse des rendements sur le périmètre irrigué de Mission-Tové est liée à la mauvaise qualité des semences, le paysan préférant utiliser sa récolte comme semence.

Enfin, Il est important de rappeler la variable niveau d'éducation ou d'instruction qui apparaît ici comme non significatif mais qui est important selon Seidu (2008). Le rôle de l'éducation dans l'amélioration du niveau d'efficience des exploitants est largement connu par ce qu'elle permet aux producteurs de collecter, d'analyser et de disséminer les informations. En plus, avec un niveau d'éducation élevé, les paysans sont capables de s'organiser eux-mêmes en groupement afin de bénéficier des crédits provenant des ONG. Elle permet aussi aux paysans de comprendre les recommandations des agents de vulgarisation. Il est aussi important de parler de l'expérience des producteurs en riziculture qui est non significatif. Ce que TOKPA (1996) atteste en affirmant que l'inexpérience des paysans en riziculture irriguée n'est pas sans effet sur les rendements. Quant à ce qui concerne l'engrais qui se révèle non significatif, MEERTENS (2001) affirme que les rupture de stock d'engrais sont graves pour les riziculteurs qui ont toujours besoin d'engrais avec deux campagnes de riz par an. La disponibilité de l'engrais est un facteur déterminant pour le rendement car l'engrais doit être appliqué à temps. DJELE (2006) poursuit ceci en disant que sur ce périmètre, les doses d'urée demeurent inférieures aux doses recommandées mêmes si elles sont augmentées significativement depuis la dévaluation du franc CFA et ont contribuées à un accroissement des rendements. L'urée reste inférieure aux doses recommandées pour 70% des exploitants avec un pourcentage relativement plus élevé en zones non réaménagées (85% des exploitants contre 50% en zones réaménagées).

CONCLUSION GENERALE ET SUGGESTIONS

A travers cette étude nous estimons l'efficience technique des riziculteurs de Mission-Tové afin de déterminer les voies par lesquelles on peut accroître la production en utilisant de façon efficiente les ressources de production. Les données utilisées dans cette étude ont été obtenues à partir d'un échantillon de 150 producteurs dont 95 producteurs en riziculture irriguée et 55 en bas-fond. Les conclusions sont que les riziculteurs, aussi bien les producteurs en riziculture irriguée que ceux en bas-fond sont techniquement inefficients. Les efficiences techniques pour l'échantillon total, les producteurs en riziculture irriguée et ceux en bas-fond sont respectivement 53,5%, 49,3% et 50,2%. La comparaison de ces efficiences révèle que il n'y a pas de différence significative entre les efficiences techniques de ces deux groupes de producteurs. En plus les niveaux d'efficience faibles des producteurs de la zone d'étude suggèrent la présence d'inefficience managériale et de plusieurs facteurs hors de leur contrôle tels que les aléas climatiques, le mauvais rendement des machines ou encore les pénuries des intrants, dont l'effet est aussi important que les facteurs contrôlables. Il est aussi évident que lorsque le choix de l'échantillon n'est pas basé sur la superficie emblavée, l'efficience technique apparaît être la même pour les producteurs en riziculture irriguée et ceux en bas-fond. Il ressort aussi analyse des résultats de la modélisation de la production que, cette dernière dépend dans une large mesure de la main d'oeuvre, de la qualité et de la quantité de semences utilisées pour la confection des pépinières et de la superficie emblavée par les producteurs.

La production rizicole sur le périmètre est menacée par différents types de risques. Ainsi la variation de la production est due en partie à certains facteurs contrôlables par les producteurs. Parmi ces risques on peut citer : l'attaque des oiseaux et des ras, les maladies des plants, etc.

De plus, les producteurs font face à des pénuries fréquentes d'engrais surtout en début de campagne rizicole. Tous ces manques sont des handicaps certains qui limitent les objectifs de production des riziculteurs. La majorité des producteurs n'ayant pas accès au crédit, sont incapables de se procurer les intrants nécessaires à la production.

Enfin la filière riz est mal organisé et ne reçoit pratiquement pas de soutien de la part des décideurs politiques.

- en premier lieu, l'efficience technique des producteurs de la zone d'étude est faible, ce qui suggère la présence de d'inefficience technique. Ainsi il y a besoin pour les décideurs politiques à développer les programmes d'éducation qui permettra aux producteurs d'extraire et de posséder les informations sur les technologies modernes en agriculture. Ceci constitue un investissement pour l'accroissent de l'efficience ;

- Organiser la filière du riz au Togo : cette organisation permettra de définir des cadres d'appui technique et financier aux producteurs ;

- Les décideurs politiques doivent intensifier les services de vulgarisations et donner une formation de qualité aux agents de vulgarisation des nouvelles techniques de culture.

- Les agents de vulgarisation à leur tour doivent intensifier la formation des producteurs sur l'utilisation efficiente des intrants ;

- Renforcer l'offre de services agricoles (conseil agricole et recherche agricole) et faciliter leur accès aux paysans ;

- Mise en place de politique et de mesures de soutien bien adaptées visant la valorisation du potentiel rizicole existant et garantissant l'accroissement durable de la production et de l'approvisionnement des populations ;

-La dimension politique de la question du riz doit être profonde, un produit politiquement sensible : sensible d'abord pour le Gouvernement et pour les bailleurs de fonds.

- Mettre en place un système de subvention aux intrants et matériels agricoles pour permettre aux plus grand nombre de producteurs d'accéder aux moyens de production à un coût faible ;

- Poursuivre l'étude de la détermination de l'efficience technique sur tous les périmètres rizicoles du Togo afin d'avoir une moyenne nationale. Ce qui permettra de définir une politique nationale visant à augmenter l'efficience et par ricochet la productivité sur tout le territoire.

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ANNEXES

DESIGNATION	LOCALISATION	SURFACE IRRIGUEES (ha)	SURFACE IRRIGUABLE (ha)	SYSTEME D'IRRIGATION	SPECULATION
Région Maritime	Mission Tové Agome Glozou	300 20	660 60	Gravitaire Pompage et gravitaire	Riz Riz
Région des Plateaux	Kpélé Akata Akata Amou Oblo	3	30 19 43	Gravitaire Gravitaire Pompage et gravitaire	Riz Riz Riz
Région de la Kara	Landa pozenda		13,5	Pompage et gravitaire	Riz + vivriers
Région des savanes	Tantiegou Gravillou Koukombou Barkoissi	31 10	41 30 220 12	Gravitaire Gravitaire Aspersion Gravitaire	Riz + vivriers Riz +maraîchage Riz + fruitiers Riz +maraîchage
TOTAL		364	1128,5

Tableau 18 : Evolution du riz au Togo suivant les superficies, les production et les besoins de 1990 à 2006

Années	Superficies ( ha)	Production paddy (t)	Production Décortiqué(t)	Besoins (t)	Importation (t)	Rendement (t/ha)
1990	19900	25149	16400	35301	26815,819	1,32
1991	24155	39328	25563	40000	25735,801	1,60
1992	13650	25205	16445	41000	24093,668	1,79
1993	28200	34040	22100	46336	30219,686	1,21
1994	52725	50100	32565	47336	17749,9	1,17
1995	41919	51200	33280	48803	12001,33	1,38
1996	57442	76500	49725	50316	37247,121
1997	31678	86200	56030	51876	36778,104
1998	45941	86700	56355	53484	47872,322
1999		81100	52715	57332	64175,222
2000	32413	62307	36449	58739	36272,758	2,083
2001	32110	63694	37260	60511	57054,467	2,336
2002	32014	69243	40507	62340	64613,313	2,57
2003	28614	62048	36299	64229	47816,843	2,752
2004	32276	68518	40083	66181	58701,678	2,541
2005	32983	72860	42623	68199	80533,459
2006					104191,158