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Evaluation de l'impact potentiel de la technologie de pulvérisation sur le rendement du riz en Afrique sub-saharienne: cas du Nigéria et du Bénin

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par Herbert N'DZONDZI GOUROUT
Institut Sous-régional de Statistique et d'Economie Appliquée - Ingénieur d'Application de la Statistique 2014
  

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III. Méthodologie et présentation de la méthode de collecte de données.

1. Méthode de collecte de données utilisées.

Les données utilisées dans cette étude sont les données de l'enquête de référence menée avec ses différents partenaires qui sont les centres nationaux de recherche agronomiques. Les données que nous avons utilisé ont été collectées au niveau village et producteur. Ainsi nous allons ici élucider le processus d'échantillonnage des villages et des producteurs dans un pôle rizicole.

- Échantillonnage des villages pour l'enquête diagnostique.

Pour cette enquête 3 ou quatre villages sont choisis pour parmi 32 villages (22 villages pour les expérimentations et 10 villages comme contrôle) dans chaque pôle. Ainsi on procède de la sorte :

Etape1 : Parmi les 22 villages choisis pour les expérimentations, on choisit 2 à 3 villages en utilisant la procédure suivante sous Excel :

· Etape1.1 : On affecte un nombre aléatoire uniforme de l'intervalle [0, 1[à chaque

village en exécutant la fonction Alea ( ). Une variable aléatoire sera ainsi créée

· Etape 1.2: On copie la colonne de la variable aléatoire et exécuter coller des valeurs dans la même colonne

· Etape 1.3: On classe les villages en faisant un tri par ordre croissant des valeurs de la variable aléatoire ;

· Etape 1.4: On choisit les 2 ou 3 premiers villages.

Etape2 : Des 10 villages contrôles, sélectionner de façon aléatoire un village en utilisant la procédure suivante dans une feuille de calcul de Excel :

Etape 2.1: On affecte un nombre aléatoire uniforme de l'intervalle [0, 1[ à chaque village en exécutant la fonction Alea( ). Une variable aléatoire sera ainsi créée ;

Etape 2.2: On copie la colonne de la variable aléatoire et exécuter coller des valeurs dans la même colonne ;

Etape 2.3: On classe les villages en faisant un tri par ordre croissant des valeurs de la variable aléatoire ;

Etape 2.4: Choisir le premier village.

Les étapes 1 et 2 aboutissent à la sélection de 3 ou 4 villages pour l'enquête diagnostique. Dans chacun des villages sélectionnés, 10 à 15 informateurs clés sont choisis et interviewés et une discussion de groupe sera organisée.

Etape3 : On sélectionne les informateurs clés en se basant sur les expériences et les connaissances des systèmes de production agricole et du riz dans le village.

Etape4 : Onsélectionne des informateurs clés additionnels en demandant aux premiers informateurs d'aider à identifier d'autres participants potentiels en utilisant la méthode de boule de neige (voir la méthodologie de l'étude diagnostique pour les détails)

Les discussions de groupe seront ouvertes à toute la population du village, ainsi aucune procédure de sélection ne sera requise

- Echantillonnage des producteurs et des parcelles pour l'enquête sur l'écart de rendement.

Dans cette enquête 50 ménages sont sélectionnées dans chaque pôle.

Etape1 : Pour les 50 ménages, sélectionner de façon aléatoire un producteur de riz par ménage pour l'enquête sur l'écart de rendement. Cela va aboutir à la sélection de 50 producteurs de riz et vont inclure si possible 30% de femmes productrices du riz.

Etape 2: Pour chaque producteur ou productrice sélectionné, on donne un numéro à chaque de riz (dans l'écologie ciblée) que possède le producteur et sélectionner de façon aléatoire une parcelle en utilisant la procédure suivante dans une feuille de calcul de Excel :

· Etape 2.1: Affecter un nombre aléatoire uniforme de l'intervalle [0, 1[ à chaque parcelle en exécutant la fonction Alea ( ).

· Etape 2.2: Copier la colonne de la variable aléatoire et exécuter coller des valeurs dans la même colonne

· Etape 2.3: Classer les parcelles en faisant un tri par ordre croissant des valeurs de la variable aléatoire.

· Etape 2.4: Choisir la première parcelle

2. Méthodologie de l'étude.

La méthodologie de notre étude ne s'éloignera pas de celles utilisées par les auteurs cités dans la revue de la littérature. L'estimation de l'impact de l'adoption de la technologie se fera en utilisant l'approche contrefactuelle basée sur les variables instrumentales pour prendre en compte le problème d'endogéneité et estimer l'effet local moyen du traitement par le biais de la fonction « Local Average response Function ».

Cependant en absence d'informations sur l'accès à la technologie, l'instrument que nous utilisons ici est la connaissance de la technologie comme l'on faitPatrice Ygué ADEGBOLA et Souléïmane Adéyèmi ADEKAMBIdans une étude sur « Rate and determinants of agricultural technology adoption: case study of TDrs yam varieties in Benin ». De là nous allons dans un premier temps estimer les déterminants de la connaissance de la technologie par le biais d'un modèle probit, pour pouvoir cerner au mieux les facteurs ayant des effets sur notre instrument. Ensuite viendra l'estimation de l'adoption de la technologie relative à l'équation (2) en se basant sur la théorie du consommateur de Lancaster afin de voir l'effet des différentes caractéristiques de la technologie sur la probabilité d'adoption.

Enfin pour estimer l'impact de l'adoption de la technologie, nous allons estimer, comme indiquer là-dessus l'effet moyen local du traitement en utilisant la fonction LARF proposée par Alberto ABBADIE. Et la dernière estimation sera consacrée à la simulation des caractéristiques de la technologie en améliorant ces dernières et estimer à nouveau l'impact de la technologie améliorée sur le rendement.

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"I don't believe we shall ever have a good money again before we take the thing out of the hand of governments. We can't take it violently, out of the hands of governments, all we can do is by some sly roundabout way introduce something that they can't stop ..."   Friedrich Hayek (1899-1992) en 1984