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Analyse socioéconomique des systèmes agroforestiers à  Ibi-village et ses hameaux au plateau des Batéké en périphérie de Kinshasa.

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par Bienvenu Bamongoyo
Université de Kisangani - Diplôme dà¢â‚¬â„¢étude supérieur 2016
  

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UNIVERSITE DE KISANGANI
FACULTE DES SCIENCES

B.P. 2012
Kisangani

Programme de Master en Gestion de la Biodiversité et Aménagement Forestier Durable

Analyse socioéconomique des systèmes agroforestiers à Ibi-village et ses hameaux au plateau des Batéké en périphérie de Kinshasa

Par

Bienvenu BAMONGOYO KPIBOLO-ANO

MEMOIRE

Présenté en vue de l'obtention de Diplôme d'Etudes Supérieures (D.E.S) / Master / Diplôme d'Etudes Approfondies (D.E.A) en Gestion de la Biodiversité et Aménagement Forestier Durable.

Orientation : Homme - Forêt.

Directeur : Pr A. BILOSO MOYENE (UNIKIN) Co-directeurs : Pr J. LEJOLY(ULB)

Pr J.P. MATE MWERU (UNIKIS)

Année académique : 2015-2016

(Octobre 2016)

i

Membres de Jury :

- Directeur : Pr Apollinaire BILOSO MOYENNE (UNIKIN) ;
- Co-directeurs : Pr Jean-Pierre MATE MWERU (UNIKIS) ;

- Président : Pr Jean-Prosper SENGI BANGAMA LIKONDO (UNIKIS) ;

- Secrétaire : Pr Patrick MATATA (UNIKIS) ;

- Lecteurs : Pr NDJELE (UNIKIS) ;

- Suppléants : Pr Salomon MAMPETA WABASA (UNIKIS) ;

Pr Jean-Marie KAHINDO MUHONGYA (UNIKIS) ; Pr Alphonse MAINDO (UNIKIS).

ii

Ce travail a été rédigé grâce à l'appui apporté par le Projet « Forêt et Changement Climatique au Congo » financé par l'Union Européenne et mis en oeuvre par le Centre de Recherche Forestière Internationale. Les opinions et résultats présentés dans ce travail ne reflètent pas la position de l'Union Européenne ni la position du CIFOR.

iii

A Uriel Bamongoyo Eyuwa

iv

Remerciements

Nous sommes très reconnaissant à l'Eternel notre Dieu qui change le rocher en étang, le roc en source d'eaux.

Nous voudrions ainsi présenter nos remerciements les plus sincères au Professeur Apollinaire Biloso Moyene, au Professeur Jean Lejoly et au Professeur Jean-Pierre Mate Mweru pour avoir initié cette recherche et accepté de la conduire de mains de maîtres jusqu'à cette phase finale malgré nos limites.

Nous louons le soutien financier de l'Union Européenne (UE) à travers le Center for International Forestry Research (CIFOR) et le Projet Forêt et Changement Climatique au Congo (FCCC) qui nous a permis de réaliser ce travail. Nous remercions aussi l'Université de Kisangani (UNIKIS) pour le cadre nous offert.

A toi notre très chère épouse Elgie Ababi, à toi notre fils bien-aimé Uriel Bamongoyo ainsi qu'à vous nos frères et soeurs Céline Abalipatenge, Arlette Kezipame, Gaétan Abio, Célestin Bamongoyo, Carine Mokongo, Félix Hakatiyo, Haïti Bitima, Mireille Azee,... pour les sacrifices consentis pendant les deux ans de ce dur labeur. Un hommage mérité à vous Célestin Raoul Bamongoyo, Brigitte Abio et Didi Eyuwa Abaligwane, d'avoir fait de nous ce que nous sommes aujourd'hui.

Notre gratitude s'adresse également à vous famille Aubin Ambemani et famille Pascaline Kutibangile pour l'accueil chaleureux que vous avez réservé à notre égard durant notre séjour à Kinshasa ainsi qu'à vous famille Okoko pour les multiples conseils et soutiens durant toute la période de nos études.

Nos remerciements s'adressent aussi au Dr Denis Sonwa pour ses multiples conseils, à Olivier MUSHIETE et au GI Agro de nous avoir accompagné tout au long de ce travail.

Une attention toute aussi amicale pour toutes les personnes qui nous ont aidée durant notre séjour à Ibi-village et tous les habitants du quartier général, à Ir Marie Lopaka, Ir Aaron Mbuyamba, Ir Philippes et Ir Daddy bien sûr.

Il en est aussi de vous amis Masters et à tous ceux que nous n'avons pas cités qui restent des héros dans l'ombre et qui sont pourtant de magnifiques rencontres. Nous ne vous oublions pas pour autant...

v

Résumé

Dans le but d'améliorer les revenus des agriculteurs et de contribuer à la séquestration de carbone, l'ONG GI Agro a soutenu les agriculteurs d'Ibi-village et ses hameaux dans l'installation des systèmes agroforestier (SAF) associant l'Acacia auriculiformis (A. Cunn. Ex Benth) au manioc (Manihot esculata. Crantz). Cependant, après la récolte de manioc, environ 90,00 % des bénéficiaires de ce projet ont abandonné le système. L'objectif que visait ce travail était de caractériser les systèmes agricoles (SA) mis en place à Ibi-village et ses hameaux et identifier les facteurs qui freinent le développement des SAF dans la zone. Outre la revue de la littérature, un focus group a été mené et un sondage auprès de 162 agriculteurs répartis dans 11 villages. La valeur actuelle nette (VAN) et le taux de rentabilité interne (TRI) ont été utilisés comme critère d'évaluation de la rentabilité des SA. Un modèle probabiliste a été mis au point pour tester la significativité d'impact des déterminants du développement des SAF. Les résultats révèlent que la monoculture manioc ainsi que l'association Acacia-manioc dans le temps et dans l'espace caractérisés par une superficie moyenne de 0,50 ha des terres obtenues à 62,88 % par métayage sont les SA enregistrés dans la zone. Quoique tous les SA soient rentables, au taux d'actualisation de 10 %, les SAF sont les plus viables (VAN SAF = 73,12 $ US, VAN SAT = 50,14 $ US). Le taux de rendement interne des systèmes agroforestiers et les systèmes agricoles traditionnels sont respectivement 12,49 % et 18,64 %. Pour les SAT, le point mort est atteint à la deuxième année et pour le SAF à la septième. La diminution du revenu de manioc, l'augmentation des coûts d'activités et de la durée du travail ainsi que l'ancienneté au village sont les facteurs qui expliquent significativement l'abandon des SAF dans la zone. La promotion de l'association arbre-culture dans l'espace peut être favorable à son développement.

Mots clés : agroforesterie, carbone, rentabilité, obstacle, développement, Ibi-village.

vi

Abstract

In order to improve farmers' incomes and contribute to carbon sequestration, the NGO GI Agro supported farmers Ibi-village and its hamlets in the agroforestry systems facility combining Acacia auriculiformis (A. Cunn. ex Benth) and cassava (Manihot esculata. Crantz). However, after cassava harvest, approximately 90.00% of the beneficiaries of this project have abandoned the system. The aim was that this work was to characterize farming systems that have been taken in Ibi-village and its hamlets and identify the factors that hinder the development of the agroforestry system in the area. In addition to the literature review, a focus group was conducted and a survey of 162 farmers in 11 villages. The net present value and internal rate of return were used as a measure of the profitability of farming systems. A probabilistic model was developed to test the impact significance of the determinants of the development of agroforestry system. The results reveal that the cassava monoculture and the Acacia-cassava combination in time and space characterized by an average area of 0.50 ha of land obtained by 62.88% sharecropping farming systems are registered in the area. Although all farming systems to be profitable at 10% discount rate, the agroforestry system are the most viable (Net present value of agroforestry systems: US $ 73.12, Net present value of traditional agricultural systems: US $ 50.14). The internal rate of return of agroforestry systems and traditional agriculture systems are respectively 12.49 % and 18.64%. For traditional farming systems, breakeven is reached at the second and agroforestry systems in the seventh. The decrease in cassava income, increased costs of activities and hours of work and seniority in the village would be the factors that significantly explain the abandonment of the agroforestry systems in the area. The promotion of the association-tree cultivation in space may be favorable to its development.

Keywords: agroforestry, carbon, profitability, obstacle, development, Ibi village.

vii

Table des matières

Membres de Jury : i

Dédicace iii

Remerciements iv

Résumé v

Abstract vi

Table des matières vii

Liste des figures x

Liste des tableaux xi

Liste des acronymes xii

CHAPITRE I : INTRODUCTION GENERALE 1

1.1. Contexte et justification 1

1.2. Etat de la question 2

1.3. Problématique 3

1.4. Revue de la littérature 4

1.4.1. Savanes 4

1.4.2. Analyse économique des SAF 5

1.4.3. Agriculture et changement climatique 5

1.4.4. Agroforesterie 6

1.4.5. Agroforesterie en RDC : enjeux et perspectives 7

1.5. Objectifs et hypothèses 10

1.6. Intérêt du travail 11

1.7. Structure du travail 11

CHAPITRE II : MATERIELS ET METHODES 12

2.1. Milieu d'étude 12

2.1.1. Le plateau des Batéké 12

2.1.2. Station Ibi-village 12

viii

2.1.3. Zone couverte par le sondage 14

2.2. Méthodes 14

2.2.1. Choix de l'échantillon 14

2.2.2. Période et durée d'enquête 15

2.2.3. Types et sources de données 15

2.2.4. Calculs de la rentabilité financière 15

2.2.5. Déterminant du développement des SAF 18

2.2.6. Quelques statistiques utilisées 20

CHAPITRE III : RESULTATS 22

3.1. Caractéristiques des SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux 22

3.1.1. Profils des agriculteurs échantillonnées 22

3.1.2. SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux 27

3.2. Comparaison de la rentabilité financière des SA de la zone 29

3.2.1. Estimation de la rentabilité financière 29

3.2.2. Compte d'exploitation des SA 30

3.3. Déterminants du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux 33

CHAPITRE IV : DISCUSSION 35

4.1. Caractères des SAF mis en place à Ibi-village et ses hameaux 35

4.2. Comparaison de la rentabilité financière des SA de la zone 37

4.3. Déterminants du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux 38

CHAPITRE V : CONCLUSION 40

Références bibliographiques 42

Annexes A

Annexe 1. Fiche technique de l'enquête socioéconomique B

Annexe 2. Analyses descriptives D

Annexe 3. Espèces d'arbre préférée E

Annexe 4. Analyse du niveau d'instruction des agriculteurs E

ix

Annexe 5. Compte d'exploitation F

Annexe 6. Déterminants du développement de SAF H

x

Liste des figures

Figure 1 : Tentative de classification d'un SAF adapté de Nair (1993) 7

Figure 2 : Localisation de la station d'Ibi-village (Kachaka, 2009) 13

Figure 3 : Localisation des villages touchés par le sondage 14

Figure 4 : Activités des ménages 25

Figure 5: Utilisation de revenu 25

Figure 6 : Tendance générale des flux d'un hectare sous un SAF 31

Figure 7 : Flux net des SAF associant les Acacia au manioc 31

Figure 8 : Tendance générale des flux d'un hectare de manioc sous un SAT 32

Figure 9 : Flux net des SAT 32

Figure 10 : Comparaison des TRI 33

Figure 11 : Gestion du feu à Ibi-village 38

Figure 12 : Analyse du niveau d'instruction des agriculteurs E

xi

Liste des tableaux

Tableau 1 : Répartition des fréquences des enquêtés par village 15

Tableau 2 : Synthèse des variables du modèle 19

Tableau 3: Synthèse des profils des agriculteurs enquêtés 24

Tableau 4 : Dépendance des variables 26

Tableau 5 : Superficie agroforestière de la zone d'étude 28

Tableau 6 : Mode d'obtention des terres 28

Tableau 7 : Préférence des arbres 29

Tableau 8 : Comparaison des flux actualisés au taux de 10 % 33

Tableau 9 : Résultats de l'estimation du modèle des facteurs influençant l'abandon des SAF 34

Tableau 10 : Niveau d'instruction des agriculteurs agricole 35

Tableau 11 : Possession des terres agroforestières (ha) 37

Tableau 12 : Analyses descriptives des variables D

Tableau 13 : Arbres préférés par les agriculteurs d'Ibi-village et ses hameaux E

Tableau 14 : Compte d'exploitation des SAF F

Tableau 15 : Compte d'exploitation de SAT G

Tableau 16 : Facteurs sociaux H

Tableau 17 : Facteurs économiques H

Tableau 18 : Facteurs structurels I

Tableau 19 : Facteurs techniques I

xii

Liste des acronymes

AC: Avec conjoint

ADIKIS-TERROIR : Action pour le Développement Intégré de Kisangani

AI : Avec instruction

AT : Agriculture Traditionnelle

B/C : Le ratio bénéfices-coûts

BP : Before present

Cadim : Centre d'appui au Développement Intégré de Mbankana

CD : Coût de distribution

CDV : Comité de développement villageois

CI : Coût d'installation

CIFOR : Center for International Forestry Research

CIRA : Centre International de Recherche en Agroforesterie

CLD : Comité local de Développement

COFEBA : Coopérative des fermiers à Mbankana

CP : Coût de production

CR : Coût de revient

CTB : Coopération Technique Belge

CV : Coefficient de variation

DSAF : Développement de Système Agroforestier

DSCRP : Document de la Stratégie de Croissance et de Réduction de la Pauvreté

FAO : Food and Agriculture Organisation

FCCC : Forêt et Changement Climatique au Congo

xiii

FE : Flux entrants

FED : Fonds Européen de Développement

Fhs : Fondation Hanns-Seidel

FN : Flux nets

FS : Flux sortants

GES : Gaz à effet de serre

GI Agro : Groupe d'Initiatives pour l'Agroforesterie en Afrique

Hva : Hollandaise Agro-Industries

HVA: Handels Vereniging Amsterdam

ICRAF: International Center for Research in Agroforestry

INERA : Institut national pour l'étude et la recherche agronomique

Logit : Logistique

LWF : Lutheran World Federation

MECNT : Ministère de l'Environnement, de la Conservation de la Nature et du Tourisme

PFNL : Produit Forestier Non Ligneux

PIC : Programme indicatif de coopération

PIFK : Projet d'Implantation des Fermiers de Kinshasa

PPRGII : Projet Pilote REDD + Géographiquement Intégré d'Isangi

PPRGIM : Projet Pilote REDD + Géographiquement Intégré de Mambasa

Probit : Probabiliste

PVU : Prix de vente unitaire

Q : Quantité

RAPAC : Réseau des Aires Protégées d'Afrique centrale

xiv

RDC : République Démocratique du Congo

REDD + : Reduced Emissions from Deforestation and Degradation

RT : Recette totale

SA : Système Agricole

SAF : Système Agroforestier

SAT : Système Agricole Traditionnel

SC : Sans conjoint

SI : Sans instruction

SLCD : Société Laïque de Coopération au développement

TRI : Le Taux de Rentabilité Interne

UE : Union Européenne

UFAM : Union des Fermiers Agroforesterie de Mampu

UNIKIS : Université de Kisangani

VAN : La Valeur Actuelle Nette

WAC : World Agroforestry Center

Zte : Zaïre Trading Engineering

1

CHAPITRE I : INTRODUCTION GENERALE

1.1. Contexte et justification

A l'époque coloniale, grâce à son immense potentiel agricole dont dépendent 80,00 % de sa population, la RDC était active dans l'exportation des produits agricoles (Ministère du Plan, 2006). Actuellement, malgré ses 80,00 millions d'hectares de terres arables dont 56,00 % des zones humides, 20,00 % des zones subhumides, 17,00 % des zones situées le long de cours d'eau et seulement 7,00 % des zones nécessitant l'aménagement (Ministère de l'agriculture, pêche et élevage, 2010), elle se classe parmi les pays dont l'alimentation et le besoin énergétique demeurent des questions très préoccupantes (Jolien et al., 2011 ; Ministère du Plan, 2011). Pour y faire face, la majorité de sa population s'est tournée vers les forêts.

Le massif forestier de la RDC, comme toutes les forêts tropicales, est soumis à une pression anthropique croissante. Autour des principales zones de concentration humaine, les forêts disparaissent rapidement, laissant un paysage désolant, caractérisé par la dégradation du milieu du point de vue agricole et végétale (Eba'a et al., 2008 ; Marien, 2013 ; Gerkens 2014).

La raréfaction des massifs forestiers aux abords des grandes villes ne garantit plus à leurs habitants l'auto-approvisionnement en produits forestiers comme le bois de feu tel qu'il était encore pratiqué il y a quelques dizaines d'années. En outre, l'agriculture itinérante sur brûlis, avec des périodes de jachère dépassant 15 ans, devient inappropriée suite à la demande croissante des nouvelles terres, demande liée à la pression démographique et aux nombreux conflits qu'elle engendre (Marien, 2013). De ce fait, les vastes agglomérations sont aujourd'hui considérées comme la cause principale de la catastrophe de déforestation périurbaine non seulement en RDC, mais aussi dans tous les pays africains (Malaisse, 1997 ; Marien, 2013 ; Akalakou et al., 2015).

En ce début du 21ième siècle, l'un des grands défis des agriculteurs, est d'arriver à produire durablement assez d'aliments afin de nourrir plus de sept milliards de personnes sans dégrader significativement l'environnement. Certains producteurs ont fait un retour aux pratiques ancestrales basées sur la valorisation des ressources locales telles que la végétation ligneuse dans la production agropastorale : l'arbre source de fertilisants pour le sol, d'aliments pour l'homme (61,00 %) et le bétail (80,00 %), des produits médicinaux (90,00 %), d'énergie domestique (71,00 %), de revenus monétaires, etc. (Bationo et al., 2012 ; Gning et al, 2013).

2

Devant des besoins croissants d'une population en forte expansion, il ne faudrait plus penser que la nature qui nous entoure serait exploitée d'une manière judicieuse. Ceci implique des transformations et des aménagements plus sophistiqués (Biloso, 2010).

La transition vers une agriculture durable passe par la recherche de technologies bon marché adaptées aux conditions locales et à la portée des petits exploitants majoritaires dans le secteur agricole. En zones tropicales et semi arides, l'agroforesterie est l'une des technologies qui fait ses preuves pour une agriculture durable (Dixon et al., 1994 ; Ringius, 2002 ; N'Goran, 2005 ; Kasongo et al., 2009 ; Nair et Garrity, 2012).

1.2. Etat de la question

Jadis, les perspectives d'étude agroforestière étaient focalisées sur les indicateurs biophysiques et physiques affectant la productivité. Actuellement, elles mettent un accent particulier sur l'analyse socioéconomique du système (Nair, 1993).

Il ressort de ces études que le SAF permet, à long terme, d'augmenter la couverture végétale, la production agricole et forestière. Il est à l'origine de la diversification et de l'augmentation de revenus des paysans. En plus, ce système stabilise et améliore la fertilité du sol, réduit l'utilisation des engrais, séquestre le carbone, facilite la conservation, etc. et grâce à l'analyse économique, il est traité d'un système très rentable (Mate, 2001 ; Edna, 2007 ; Hamon et al., 2009 ; Simard, 2012 ; Feintrenie et al., 2011 ; Aboubacar, 2014 ).

Cependant, d'un endroit à un autre, plusieurs variables socioculturelles, économiques, structurelles et techniques comme l'absence de marchés développés des produits issus de l'arbre, le désir d'obtenir immédiatement le bénéfice d'un investissement, les conditions de crédit pour la culture des arbres, la méconnaissance de l'approche agroforestière et de ses avantages, la dépendance vis-à-vis des méthodes traditionnelles, l'insécurité foncière, la propriété des arbres, la réglementation défavorable, le niveau d'instruction des agriculteurs, la taxation en fonction de la superficie cultivée, le manque d'intégration des secteurs liés à l'agroforesterie (agriculture, forêt, élevage, énergie, développement rural, santé, etc.) qui est aussi à l'origine des conflits, etc., sont des variables enregistrées comme freins au développement de ce système (Rocheleau et al., 1988 ; FAO, 2015).

D'où, il est nécessaire de lancer de recherches intégrant les hommes, preneurs des décisions, pour déterminer les variables qui bloquent l'adoption et le développement des pratiques agroforestières dans les différents contextes ruraux (Nair, 1993 ; FAO, 2015).

3

Nombreux auteurs, d'une zone à une autre, ont identifié les variables qui bloquent le développement des SAF sans tester la significativité de leurs influences sur ce dernier. Pour l'analyse de sa rentabilité, le revenu net a été toujours utilisé comme critère d'évaluation économique. Cependant, ce travail vise à mesurer la significativité des certains facteurs identifiés comme freins au développement de ce système à Ibi-village et ses hameaux en utilisant l'économétrie des données qualitatives à travers un modèle probabiliste multinomial ; et évaluer, par l'analyse coût-bénéfice, sa rentabilité afin de la comparer avec celle d'un SAT.

1.3. Problématique

A nos jours, plusieurs textes sont mis en place par le gouvernement de la RDC dans son engagement dans la lutte contre la pauvreté et le changement climatique. Du code forestier de 2002, passant par l'arrêté N°035/CAB/MIN/ECN-EF/2006 du 5 octobre 2006 relatif à l'exploitation forestière confia un permis d'exploitation des bois fixés dans le périmètre de la communauté, uniquement aux Congolais vivant dans une communauté rurale, pour les besoins énergétiques tel que complété par l'arrêté ministériel N°05 du 17 juin 2009 fixant le modèle des documents qui sont prévus pour l'exploitation forestière, jusqu'aux DSCRP I et II (Jolien et al., 2011).

En 2011, le Ministère du Plan avait affirmé que 70,00 % des ménages congolais étaient encore pauvres et utilisaient près de 62,30 % de leurs budgets pour des besoins alimentaires avec une disparité entre les milieux ruraux et urbains. Pour y faire face, le gouvernement s'est engagé à relancer l'agriculture dans sa stratégie de croissance et de réduction de la pauvreté sans compromettre la lutte contre le changement climatique (Ministère du Plan, 2011).

Considérée, comme une forme d'aménagement forestier, l'agroforesterie spatio-temporelle caractérisée par l'incinération des brindilles et de la litière qui se pratique dans le cadre du projet « Ibi Batéké » constitue un palliatif au problème de la productivité des sols de la région, et à l'atténuation de la dégradation de ses ressources naturelles biophysiques. Les agriculteurs pratiquent ce système en associant l'Acacia auriculiformis aux cultures vivrières, essentiellement le manioc associé au maïs et/ou au niébé ainsi que les arbres fruitiers (Vermeulen et al., 2010 ; Nsombo, 2016).

Ce système joue un rôle irremplaçable pour la production de bois-énergie, la sécurité alimentaire, la réduction du taux de chômage dans la zone, ainsi qu'à la réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES) (Kasongo et al, 2009 ; ONF International, 2011 ; Nsombo, 2016).

4

Sachant que l'agroforesterie est l'une des alternatives susceptibles de concilier les besoins de réduction de la pauvreté et de gestion durable de l'environnement, sachant aussi que la littérature dit qu'elle apporte nombreux avantages tant pour le fermier que pour la société, plusieurs partenaires de développement nationaux et/ou internationaux se sont engagés dans le renforcement des capacités de la population rurale pour la mise en oeuvre de cette nouvelle technologie agricole (Buttoud, 1994 ; Edna, 2007).

Grâce aux soutiens matériels, financiers et techniques de l'ONG GI Agro dans le cadre du programme d'amélioration des revenus et de la sécurité alimentaire de 590 bénéficiaires de la grande périphérie d'Ibi-village et du territoire de Kwamouth, ainsi que de contribuer à la séquestration de carbone, en 2014, les ménages agricoles de ce milieu, réunis au sein des comités locaux de développement (CLD), ont installé chacun au moins 0,50 ha associant l'Acacia auriculiformis au manioc. Cependant, après la récolte de manioc, environ 90,00 % des bénéficiaires de ce projet ont abandonné le système (SLCD & GI Agro, 2014). Quels sont les déterminants du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux ? Voilà la question principale que se pose ce travail. Pour y répondre, trois énigmes doivent être révélées. Quelles sont les caractéristiques des SA mises en place à Ibi-village et ses hameaux ? Les SAF mis en place ne seraient-ils pas financièrement moins rentables que les SAT qu'appliquent les paysans dans la zone ? Quels sont les facteurs qui expliquent significativement l'abandon des SAF par les agriculteurs de la zone ?

1.4. Revue de la littérature

1.4.1. Savanes

Créées par la géologie et le climat, puis modelées par les animaux et les hommes, les savanes sont des formations herbeuses principalement composées des herbacées vivaces de la famille de Poaceae, parsemées ou non d'arbres et arbustes, formant un tapis continu atteignant 2 mètres de haut à la maturité. La présence des composantes ligneuses dans cet écosystème est à l'origine des terminologies savane herbeuse, savane arbustive, savane arborée et savane boisée (White, 1983 ; Lubalega, 2016).

Compte tenu de leur origine, on distingue les savanes édaphiques et les savanes anthropiques. Les savanes édaphiques sont des végétations climacique qui se développement dans des conditions de déficit hydrique avec le climat comme facilitateur du processus. Dans les régions où les précipitations moyennes annuelles sont supérieures à 1.500 millimètres avec les saisons sèches de moins de trois mois, les savanes trouvent leur origine dans le sol et le feu

5

produit naturellement. A leur tour, les savanes anthropiques sont activées principalement par les brûlis que les paysans font pour la culture, le pâturage, la chasse, dégager les clairières, etc. (Günter et al. 2011 ; Lubalega, 2016). Outre le feu, ce type des savanes peut être aussi provoqué par l'exploitation des ressources naturelles.

1.4.2. Analyse économique des SAF

Il est toujours très important de distinguer, dans une analyse économique des SAF, la rentabilité financière avec la rentabilité économique. La première examine la faisabilité d'une entreprise agroforestière individuelle en utilisant le prix reçu ou payé directement par le producteur, tandis que la seconde se concentre sur la désirabilité d'une entreprise agroforestière en prenant en compte les externalités que produit l'entreprise sur la société entière et vice-versa (Nair, 1993 ; Eboutou, 2009 ; FAO, 2006 ; Aboubacar, 2014).

La rentabilité à son tour exprime la capacité d'un capital à produire des revenus monétaires, soit par placement, soit par investissement dans un système productif dont le bénéfice attendu doit être supérieur au capital investi (Silem & Albertini, 1999 ; Eboutou, 2009).

1.4.3. Agriculture et changement climatique

Considérée comme l'un des moteurs du changement climatique, l'agriculture est, elle aussi, extrêmement sensible à ce fléau de l'ère. Bien que certaines régions du globe puissent enregistrer l'amélioration de la production de quelques-unes de leurs cultures, il est clair que le changement climatique impacte, d'une manière générale, négativement la production agricole. La modification des régimes de précipitations ou l'augmentation de la température accroit le risque de baisse de rendement à court terme et de production à long terme. Devant cette situation, deux défis majeurs sont à relever dans le secteur agricole à savoir la réduction de ses émissions de GES tout en s'adaptant aux conséquences du changement climatique (Nelson et al., 2009 ; Seguin, 2010).

L'utilisation des SAF en vue d'une éventuelle réduction des émissions de GES constitue l'un des moyens susceptibles d'améliorer la production agricole et le revenu de la population, de préserver les sols contre les érosions, d'assurer la protection des eaux souterraines, de maintenir la biodiversité et de participer à la séquestration de carbone (Nelson et al., 2009 ; Seguin, 2010 ; Kanayo & Shenggen, 2015).

6

1.4.4. Agroforesterie

Le jardin de case, la pratique qui consiste à laisser certains arbres de valeur dans le champ durant le défrichage, le Taungya, sont autant des systèmes qui existent depuis lors. Au moyen-âge, les agriculteurs européens commençaient déjà, après brûlis, à intégrer les arbres dans leurs parcelles agricoles.

Au 19ième siècle, la conservation et l'utilisation durable des écosystèmes tropicaux étaient devenues un sujet d'actualité mondiale. En 1970, les institutions politiques, financières et des recherches se sont convenues que l'agroforesterie est un système de gestion durable d'utilisation de la terre à des fins agricoles et forestières. De cela, plusieurs institutions étaient mises en place à l'exemple de l'International Center for Research in Agroforestry (ICRAF) en 1977, qui devint le Centre International de Recherche en Agroforesterie (CIRA) en 1978 et World Agroforestry Center (WAC) en 2002, pour appuyer, planifier et coordonner, à l'échelle mondiale, la recherche associant les systèmes de gestion de terre en matière agricole et forestière. En effet, « l'agroforesterie est un nouveau nom pour une ancienne pratique » (Nair, 1993).

1.4.4.1. Définition

Plusieurs définitions du terme « agroforesterie » existent dans la littérature scientifique. Voici celles qui sont retenues dans ce travail :

« L'agroforesterie est un terme générique servant à désigner les systèmes d'utilisation des terres et les pratiques dans lesquelles les plantes ligneuses vivaces sont délibérément intégrées aux cultures agricoles et/ou à l'élevage pour une variété de bénéfices et de services » (Hanspeter, 2015).

Après modification, Nair définit ce concept comme « la culture délibérée de plantes ligneuses pérennes en interaction écologique ou économique avec des cultures saisonnières ou de l'élevage, simultanément ou en séquence temporelle » (Torquebiau et al., 2002). La base de cette définition est la pérennité.

Le WAC définit l'agroforesterie comme « un terme collectif pour des systèmes et des techniques d'utilisation des terres où des ligneux pérennes (arbres, arbustes, arbrisseaux, sous arbrisseaux et par assimilation palmiers et bambous) sont cultivés délibérément sur des terrains utilisés par ailleurs pour la culture et/ou l'élevage dans un arrangement spatial ou

7

temporel, et où existent des interactions écologiques et économiques entre les ligneux et les autres composantes du système » (Munyua et al., 1989 ; Edna, 2007).

1.4.4.2. Classification d'un SAF

La classification d'un SAF peut se faire sur les bases suivantes : structurelle, fonctionnelle, socioéconomique et écologique. Le schéma ci-dessous illustre cette classification.

Plaines tropicales
humides

Plaines tropicales
subhumides

Montagnes tropicales
humides

 

Productions

Services

 

Relation coût/bénéfice

Agrosylvicultu

res

4. Structure

Arrangement

0. Socioéconomique

Niveau ajouté de la technologie

Nature des composantes

Agro-sylvo-pastorale

Temps

Espace

Sylvo-pastoral

Séquentiel

Chevaucher

Interpolé

Coïncident

Concomitant

Espacé

Bande

Dense

Limite

1. Ecologie

3. Fonction

Figure 1 : Tentative de classification d'un SAF adapté de Nair (1993)

A partir de ce schéma et des définitions qui existent, nous pouvons définir l'agroforesterie comme un système d'association volontaire dans le temps ou dans l'espace des ligneux pérennes avec des cultures vivrières et/ou des animaux dont les aspects biophysiques et socioéconomiques sont indissociables.

1.4.5. Agroforesterie en ROC : enjeux et perspectives

Comme annoncé ci-haut que l'agroforesterie est un nouveau nom pour une ancienne pratique, cette situation n'échappe pas non plus à la réalité de la RDC.

8

1.4.5.1. Expérience de la Réserve de Biosphère de la Luki

Dans l'objectif d'approvisionner la métropole en certains produits tropicaux comme la banane, le café et le cacao, au début des années 1946, le colonisateur avait choisi la Reserve de Biosphère de la Luki dans le Bas-Congo pour mener les expériences agroforestières en mettant en place les Terminalia superba (Engl. & Diels, 1900) en association avec ces différents produits. La réussite de ce système avait permis à ce que déjà en 1950 jusqu'à la veille de l'indépendance le Bas-Congo exporte des bananes en Europe. Après l'indépendance, plusieurs problèmes ont fait effondrer ce système faute d'encadrement et de continuité de l'action publique coloniale (Dkamela, 2012 ; WWF, 2008).

1.4.5.2. Expérience de Mampu

Grâce au financement de la FAO, en 1960, la direction des eaux et forêts de la RDC avait reboisé les environs de Kinshasa, malheureusement disparu par l'extension rapide de la ville. En 1976, pour faire face à la demande de bois énergie dans la ville de Kinshasa, le MECNT décida de mettre en place un projet de boisement de 100.000 ha sur les plateaux des Batéké et de ce fait, le centre forestier de Kinzono a été mis en place en 1977 pour identifier les espèces essentielles adaptées au milieu et susceptibles de produire de plus en plus le bois-énergie. Un arboretum a été conçu à partir de 1978 et a permis l'implantation de 114 placeaux de 85 arbres chacun en 1982, malheureusement détruites par les feux de brousse en 1983 (Bisiaux et al., 2013 ; Gerkens, 2014).

En 1984, Grâce au financement du Fed et sous le contrôle de la société Zte, la société Hva, étant gestionnaire de la phase pilote Mampu, a boisé 7.262 ha principalement avec l'Acacia auriculiformis (95% de la surface boisée) et l'Eucalyptus (Gerkens, 2014).

De mars 1992 jusqu'à décembre 1993, la maintenance des infrastructures de ce projet fut confiée à la Fhs suite à l'abandon de la Hva, situation occasionnée par les troubles de 1991. A partir de 1994 jusqu'en 1995, le Cadim, ensemble avec la Fhs ont assuré la protection de la concession. A la fin de ce contrat, le gouvernement de la RDC signe un nouveau protocole d'accord avec la Fhs et l'UE et cette dernière accorde un fonds de maintenance de la plantation à la Fsh (Dkamela, 2012 ; Bisiaux et al., 2009).

En 1998, la plantation fut fractionnée en lots de 25 ha et ces derniers attribués aux fermiers encadrés techniquement par la Fhs suivant le SAF inspiré de l'agriculture sur brûlis appelé « SAF séquentiel ou jachère améliorée ». Ce système consiste à alterne, sur une même

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parcelle, dans le temps les cultures et la forêt (Bisiaux et al., 2013 ; Dkamela et Degrande, 2012).

A partir de 2003, l'UE revient de nouveau dans la coopération et deux autres projets européens ont participé à la l'impulsion de la production agricole en promouvant l'agroforesterie et sa diffusion en milieu villageois sur le plateau des Batéké et plus tard, on a introduit l'apiculture pour diversifier la production des paysans ainsi que la mise en place des unités de transformation pour l'augmentation de leur valeur ajoutée. (Dkamela, 2012 ; Bisiaux et al., 2009 ; Bisiaux et al., 2013).

1.4.5.3. Expérience d'Ibi

En 2000, Olivier Mushiete, héritier de plusieurs milliers d'hectares cédé en 1966 par le pouvoir coutumier à sa famille, décida de faire l'agroforesterie par la technique d'assolement consistant à planter les maniocs entre les rangées d'arbres. En octobre 2008, la société Novacel, porteuse du projet, commença à planter les arbres à croissance rapide et profitant de ralentissement de la croissance des mauvaises herbes, fruit de l'ombrage des ligneux, et l'amélioration de la fertilité que procure la litière libérée par ces derniers pour planter les maniocs sans apport d'engrais chimique (Maya zine, 2012). Cette situation a permis à la Novacel de solliciter ONF International pour l'élaboration d'un Document Descriptif de Projet qui a permis de valider et d'enregistrer, en 2011, le puits de carbone d'bi Batéké comme le premier projet Mécanisme de Développement Propre (MDP) de boisement/reboisement enregistré dans le bassin du Congo (ONF International, 2011).

Grâce à son initiative, il gagne les revenus issus du manioc brut ou transformé, du charbon de bois et du crédit carbone pour lequel une étendue de 1.000 ha a été enregistrée à l'administration foncière et vendue au Fonds Bio Carbonne géré par la Banque Mondiale (Maya zine, 2012).

De son coté, par le financement de l'ONG belge SLCD, le GI Agro, une ONG congolaise installée à Ibi-village, apporte les soutiens techniques et financiers aux paysans de ce village et ses hameaux regroupés au sein des CLD dans un programme agroforestier dont l'apiculture s'ajoute afin d'améliorer le revenu et d'assurer la sécurité alimentaire des paysans vivant dans cette zone (Maya zine, 2012).

10

1.4.5.4. Perspective agroforestière en République Démocratique du Congo (RDC)

La RDC compte aujourd'hui plusieurs opportunités de développer l'agroforesterie (Dkamela, 2012) :

L'importance qu'accorde l'Institut national pour l'étude et la recherche agronomique (INERA), disséminé dans ses 22 centres et stations de recherche dans le pays, sur la question agroforestière et ses différentes spéculations dans diverses zones écologiques en vue de stabiliser les paysans ;

Bien que les interventions de la Coopération Technique Belge (CTB) en RDC dans le PIC n'aient pas prévues l'agroforesterie, il est possible que le PIC l'intégré en remplacement de l'agriculture à moyen ou à long terme ;

Outre la CTB, plusieurs autres partenaires nationaux et/ou internationaux, privés et/ou publics interviennent et/ou montrent leur volonté d'investir dans le domaine agroforestier en RDC.

1.4.5.5. Défis de développement de l'agroforesterie en RDC

La dépendance aux financements étrangers pour faire face à la modicité des moyens des institutions locales, le manque d'intégration et les conflits d'intérêt entre les secteurs liés aux questions agroforestières, l'insécurité foncière, l'absence des textes légaux pour la réglementation de ce système, la méconnaissance de la viabilité économique du système, la dispersion des initiatives sont autant des indicateurs qui jusqu'ici entravent le développement de l'agroforesterie en RDC (Dkamela, 2012).

1.5. Objectifs et hypothèses

L'objectif principal poursuivit dans ce travail est d'appréhender les déterminants du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux. D'une manière spécifique :

Caractériser les SA mis en place par les agriculteurs d'Ibi-village et ses hameaux ; Evaluer et comparer la rentabilité financière tirée des SA de la zone ;

Identifier les facteurs qui influencent significativement l'abandon des SAF dans la zone.

L'hypothèse apportée à la question principale de ce travail est que les facteurs socioéconomiques, structurels et techniques des SAF mis en place par les paysans constitueraient les freins au développement de cette nouvelle technologie. Les hypothèses spécifiques sont les suivants :

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Les SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux seraient caractérisés par une superficie moyenne des terres obtenues en grande partie par métayage ne dépensant pas un hectare. La vérification de cette hypothèse s'est appuyée sur l'enquête par questionnaire et l'observation auprès des agriculteurs de la zone.

Les SAF mis en place à Ibi-village et ses hameaux par les paysans seraient moins rentables que le SAT raison pour laquelle ces systèmes ne se développent pas dans la zone. Pour vérifier cette hypothèse, les étapes 1 et 3 de l'analyse financière annoncées par Herbel et al. (2003) ont été utilisées pour estimer les coûts et les bénéfices des SA ; tandis que pour comparer les rentabilités de ces systèmes, la VAN et le TRI ont été utilisés pour faciliter l'actualisation des investissements agricoles qui se font souvent à moyen et long terme (Olschewski et al., 2006 ; Godsey, 2000).

La diminution du revenu de manioc, l'augmentation des coûts d'activités et de la durée du travail ainsi que l'ancienneté au village seraient les facteurs qui expliquent significativement l'abandon des SAF dans la zone. Pour mettre en oeuvre cette hypothèse, un modèle dichotomique du type probit a été utilisé pour tester l'impact de des facteurs exogènes identifiés après une pré-enquête sur la variable endogène (Pottiez, 2006). Le choix de ce système est justifié par son aptitude à admettre la variable qualitative comme endogène prenant les valeurs 1 et 0 représentant respectivement la réalisation et l'abandon d'un phénomène (Shakya & Flinn, 1985).

1.6. Intérêt du travail

La contribution de cette étude est de permettre d'une part au GI Agro de recadre ses interventions pour favoriser le développement des SAF des paysans, et d'autre part motiver ces derniers à abandonner petit à petit l'AT qui favorise la dégradation de l'environnement dans la périphérie de Kinshasa et les amener à contribuer à la séquestration de carbone par l'intégration de plus d'arbres dans leurs champs.

1.7. Structure du travail

L'introduction générale, les matériels et méthodes utilisés afin d'atteindre les objectifs tracés, les résultats issus des analyses des données récoltées sur terrain ainsi que la discussion constituent les cinq chapitres que comporte ce travail.

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CHAPITRE II : MATERIELS ET METHODES

Une recherche scientifique doit être obligatoirement fondée sur une méthodologie rigoureuse et susceptible d'être reconduite dans les mêmes conditions (Grawitz, 2001 cité par Biloso, 2008).

2.1. Milieu d'étude

2.1.1. Le plateau des Batéké

Le plateau des Batéké est situé en périphérie de Kinshasa à 700 m d'altitude entre 16° - 16° 30' S et entre 4° - 4° 36' E. C'est une zone intermédiaire entre le domaine forestier guinéen et guinéo-zambienne. Son climat est tropical humide du type Aw4 de Köppen avec une grande saison sèche allant de mi-mai à mi-septembre, une grande saison des pluies allant de mi-septembre jusque décembre, une petite saison sèche en janvier et février et une petite saison des pluies de mars à mi-mai. Dans cette zone, la pluviométrie moyenne est de 1.500 mm/an tombant en 100 jours et la température moyenne est de 24° - 26°C/mois. Pendant la saison sèche, la température journalière minimale peut descendre jusqu'à moins de 12°C (Novacel, 2006 ; Biloso, 2009 ; Bisiaux, 2009 ; Nsielolo et al., 2015).

Les sols de la région sont profonds, meubles, perméables, sans pierre, poreux avec une proportion intéressante d'éléments fins, facilement mécanisable et faibles en phosphore. Ils sont très favorables à la production forestière (Novacel, 2006 ; Bisiaux, 2009).

La végétation du Plateau des Batéké est caractérisée par des forêts galeries, des plantations d'Acacia auriculiformis et d'Eucalyptus urophylla (L'Hér, 1789), ainsi que des savanes herbeuses et arbustives (Nsielolo et al., 2015).

Cette zone héberge 6.000 habitants avec une densité moyenne de 7 habitants au km2 et nombreux groupes ethniques qu'on peut citer le Téké, le Yansi, le Mbala, le Yaka, le Suku, le luba, le Boma, le Nzikou, le Kukuya, et autres. L'agriculture, la carbonisation, la fabrication des cossettes de manioc et des chikwangues, l'exploitation des produits forestiers non ligneux (PFNL) et le commerce sont respectivement les principaux moyens de survie de la population dans la zone (Biloso, 2009 ; Nsielolo et al., 2015).

2.1.2. Station Ibi-village

La station Ibi-village se trouve dans la commune urbano-rurale de Maluku à 140 Km à l'Est du centre-ville de Kinshasa. Située entre 4° 15' et 4° 25' de latitude Sud, et 16° 4' et 16° 12'

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de longitude Est, ce site est étalée sur plus de 20.000 ha délimitée au sud par la route nationale n°1, à l'ouest par la rivière Dualé et à l'Est par la rivière Lufimi (Nsieloloet al., 2015).

Figure 2 : Localisation de la station d'Ibi-village (Kachaka, 2009)

La population d'Ibi-village est composée des travailleurs du GI Agro, des fermiers partenaires, des ouvriers agroforestiers habitant avec leur famille et les populations provenant de ses villages hameaux.

Outre la production de manioc et ses dérivées (cossette de manioc et chikwangue), activité principale de la zone, la population d'Ibi-village et de ses villages hameaux font de la carbonisation leur activité secondaire. L'apiculture est une activité émergente dans la région depuis 2013 (Novacel, 2006 ; Maya zine, 2012).

D'après Lubini (1997), on trouve la savane guinéo-congolaise au centre-sud et dans le sud-ouest de la RDC. Dans l'extrême nord-est (région de Nioka au nord de Bunia), il existe une formation herbeuse soudanienne. Les formations herbeuses zambéziennes sont situées au sud-est. Les zones savanicoles s'étalent entre 4° et 12° S et entre 12° et 31° E. Les savanes du plateau des Batéké où se déroule la présente étude se situent à la limite sud-ouest du centre régional d'endémisme guinéo-congolais précisément au sud-ouest de la cuvette centrale congolaise.

14

2.1.3. Zone couverte par le sondage

Le sondage a été organisé à Ibi-village et ses dix villages hameaux regroupés sur deux axes : Kanisa et Dualé. Le premier axe est composé des Kanisa, Sarajevo, Lemba, Limeté et Mosali moko ; tandis que le second comprend Dualé Bolingo, Dualé Mitterrand, Dualé Mukoko, Dualé Nico et Mbempu.

Figure 3 : Localisation des villages touchés par le sondage

2.2. Méthodes

Outre la revue de la littérature qui demeure une base pour la récolte des données secondaires des recherches dans tous les domaines, un sondage par questionnaire et un focus group ont été réalisé pour récolter les informations primaires auprès des producteurs.

2.2.1. Choix de l'échantillon

L'échantillonnage de cette étude a été constitué de 162 agriculteurs parmi ceux soutenus par les GI Agro pour la mise en place d'un SAF dont 11 ont participé, en raison d'un agriculteur par village, au focus group organisé afin d'identifier les facteurs susceptibles d'influencer le développement des SAF dans la zone.

15

Tableau 1 : Répartition des fréquences des enquêtés par village

Village

Total

 

Fréquence

%

Dualé Bolingo

23,00

14,20

Dualé Mitterrand

8,00

4,94

Dualé Mukoko

6,00

3,70

Dualé Nico

16,00

9,88

Ibi-village

40,00

24,69

Kanisa

16,00

9,88

Lemba

12,00

7,41

Limeté

8,00

4,94

Mbempu

15,00

9,26

Mosali moko

12,00

7,41

Sarajevo

6,00

3,70

Total

162,00

100,00

2.2.2. Période et durée d'enquête

Le travail de collecte des données primaires a eu lieu pendant la période allant du 01 au 29 juin 2016. Il ressort du tableau 12 en annexe que la durée moyenne des enquêtes était de 47,62 #177; 6,71 minutes. Quant au focus groupe organisé, la durée totale était de 01 h 20 minutes.

2.2.3. Types et sources de données

Deux types de données ont été récoltés au cours de cette étude. Les données qualitatives liées à la perception ainsi qu'aux caractéristiques des SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux, ainsi que les données quantitatives liées à l'étude de la rentabilité financière de ces systèmes.

De son coté, deux sources ont été utilisées pendant la récolte de données constituant ce travail à savoir la source secondaire ainsi que la source primaire. La première a permis de collecter les informations de base sur la thématique abordée dans des ouvrages, bibliothèques et sur l'internet. La deuxième est venue compléter les informations grâce aux enquêtes et au focus groupe faites auprès des agriculteurs du milieu ainsi que des personnes ressources du GI Agro.

2.2.4. Calculs de la rentabilité financière

Dans le cadre de cette étude, les rentabilités financières des SA sont calculées grâce aux éléments moyens des coûts et des recettes d'un hectare pendant 7 ans. Cette durée est prise en considération parce que dans un SAF, le manioc est récolté à la deuxième année, tandis que les arbres sont exploités à la septième année. Cependant, dans un SAT, après la récolte de

16

manioc à la deuxième année, le champ est laissé en jachère pendant au moins une période de 4 à 5 ans avant d'y revenir.

2.2.4.1. Estimation des flux sortants ou coûts de revient (FS)

Les FS du système sont l'agrégation des différentes dépenses depuis l'installation du champ jusqu'à la fin de l'exploitation ou d'une rotation agricole. Ils sont trouvés par la relation suivante :

FS = CI + CP + CD

Le coût d'installation (CI) comprend le frais suivants : location terrain, achat plants pour le SAF, délimitation, dessouchement, débardage, labour, hersage, achat et transport des semences ou des boutures, morcellement des boutures, bouturage ou semis et transplantation. A son tour, le coût d'exploitation (CP) comprend les frais suivants : sarclage, récolte et coupe-feu dans un SAF. Le coût de distribution (CD) ne comprend que le coût lié au transport de la marchandise jusqu'au marché car la plupart des agriculteurs ne récoltent pas l'entièreté des produits de leur champ au même moment. Cependant, ils récoltent très souvent par commandes ou au cas où le besoin s'annonce. Cette situation les permet d'échapper au contrôle fiscal, au frais de dépôt et aux autres frais connexes liés à la vente de leurs produits.

Comme recommandé par plusieurs auteurs, les dépenses liées à l'achat des outils tels que la houe, la machette, le râteau, la lime, la bêche, etc. ne sont pas prises en compte dans le calcul de coût par la seule raison que ces outils ne sont pas seulement utilisés pour l'agriculture, mais alors dans plusieurs activités (Yamada & Gholz, 2002, cité par Edna 2007).

2.2.4.2. Estimation des flux entrants ou recettes totales (FE)

A son tour, les FE représentent le produit de la quantité produite (Q) et le prix de vente unitaire (PVU). Elle est trouvée par la relation :

FE=Q*PVU

2.2.4.3. Estimation des flux nets ou bénéfices (FN)

Les FN représentent la différence entre les FE et les FS. Ils sont déterminés par la formule suivante :

FN = FE - FS

2.2.4.4. Critères d'évaluation de la rentabilité des SA

Pendant que l'agriculture traditionnelle (AT) a depuis longtemps prouvé sa viabilité économique, la mise en place d'un nouveau SA comme l'agroforesterie doit aussi

17

obligatoirement prouver la sienne (Nair 1993 ; Midy, 2001). C'est ainsi que l'analyse de la rentabilité devient de plus en plus un outil incontournable et susceptible de démontrer la faisabilité et la valeur d'un SAF.

Dans le cadre de ce travail, les étapes 1 et 3 de l'analyse financière d'Herbel et al. (2003) ont été utilisées pour estimer les coûts et les bénéfices des SA parmi les cinq qu'ils ont énoncé à savoir : l'estimation des coûts d'investissement et d'exploitation, le plan de financement, l'estimation des bénéfices quantifiables, l'estimation des effets financiers sur les bénéfices et l'estimation des effets financiers sur les intermédiaires financiers. Les estimations sont faites sur base des méthodes actualisées car l'investissement dans les SA est toujours à moyen et/ou à long terme. D'où l'important de prendre en compte la valeur temporaire de l'argent.

Parmi les éléments pris en compte dans ces méthodes actualisées, la VAN et le TRI ont été utilisé pour évaluer et comparer les SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux (Olschewski et al., 2006 ; Godsey, 2000) cité par Edna (2007).

La parité du franc congolais par rapport au dollar américain durant la période est de 950 FC le dollar.

2.2.4.4.1. Valeur actuelle nette (VAN)

Elle indique la différence entre la valeur actuelle des recettes et des dépenses pour un taux d'actualisation donné. Elle est trouvée par la relation suivante :

n

VAN = ? FE?? - FS?? /(1 + j)??

??=0

Avec : FE?? = Flux entrants au temps t ; FS?? = Flux sortants au temps t ; j = Taux

d'actualisation et ?? = Temps.

Le taux de 10 % a été utilisé pour faciliter la comparaison. Un projet est accepté ou rapporte un gain par rapport aux dépenses engagées lorsque sa VAN est supérieure à zéro. Dans le cas contraire, il peut être rejeté. Le projet avec la VAN les plus élevée est préféré (Sullivan et al., 1992).

2.2.4.4.2. Taux de rendement interne (TRI)

Le taux de rendement interne est le taux qui annule la VAN. C'est-à-dire le taux qui rend le bénéfice escompté égal au coût escompté. Cet indicateur est souvent comparé au taux

18

bancaire. Un projet est retenu lorsque son TRI prévisible est supérieur au taux bancaire. Il est trouvé par la fonction suivante :

n

1FEt- FSt/(1 + TRI)t = 0 t=0

Le TRI a été utilisé comme critère d'évaluation car les relations coût et bénéfice d'un SAF changent dans le temps (Nair, 1993). Cet indicateur permet de montrer aux investisseurs le taux d'intérêt bancaire au-dessus de quel ils ne peuvent pas accepter de s'endetter pour financer leurs activités (Sullivan et al., 1992).

Entre plusieurs projets, le choix se porte sur celui qui a soit la VAN la plus élevée, soit le ratio bénéfices-coûts le plus élevé, soit encore celui qui a le TRI le plus fort (Sullivan et al., 1992).

2.2.5. Déterminant du développement des SAF

L'identification des facteurs qui déterminent le développement des SAF ne suffit pas pour appréhender le degré de leur importance sur la variable. Pour vérifier la significativité d'impact des facteurs qui bloquent le développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux, un modèle dichotomique admettant la variable qualitative comme endogène a été conçu.

Ce modèle se présente comme suit :

Y = f3iXi + e

Empiriquement, il prend la forme suivante :

Y= f30 + f3iXi+ e

Dans ces équations, Y est une variable dichotomique prenant les valeurs 1 et 0 désignant respectivement l'agriculteur continue avec l'agroforesterie et l'agriculteur l'abandonne. A son tour, Xi est le vecteur des variables exogènes affectant le développement de ce système. f30, f3i et e sont respectivement la constante, le vecteur des paramètres et le terme d'erreur.

Devant une telle équation, trois modèles sont recommandés à savoir : probabiliste (Probit), logistique (Logit) et Tobit. Le modèle Probit a est utilisé car il suit la loi normale centrée réduite et permet d'obtenir des estimateurs asymptotiquement optimaux, non biaisés de variance minimale et simple (Shakya & Flinn, 1985 ; Simard, 1989 ; Duguet, 2008).

Le tableau 2 ci-dessous présente la synthèse des variables identifiées pendant le focus groupe comme déterminants du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux à partir desquelles le modèle a été fondé.

19

Tableau 2 : Synthèse des variables du modèle

 
 
 

Variables

Définition

Mesure

Signe attendu

Note

Devsaf

Tailmen Sitmat Duvevi Origine Genre Instr Age Coût Revman

Soutmft

Presdeb Conrent Prefarb Moter

Consaf

Dispsem Durtrav

Variable endogène

Développement des Continuation = 1

SAF Abandon = 0

Variables exogènes

= à la moyenne = 1

Taille de ménage

< à la moyenne = 0

Avec conjoint = 1

Situation matrimoniale

Sans conjoint = 0

Durée vécue au village = à la moyenne = 1

< à la moyenne = 0

Autochtone = 1

Origine

Allochtone = 0

Masculin = 1

Genre

Féminin = 0

Instruit = 1

Instruction

Non instruit = 0

= à la moyenne = 1

Age

< à la moyenne = 0

Jugement de coût Autres = 1

d'exploitation Elevé = 0

Jugement de revenu de Diminution = 1

manioc Augmentation = 0

Soutien matériels, Présent = 1

financiers et

Absent = 0

techniques

Présence des Oui = 1

débouchés des arbres Non = 0

Connaissance de la Oui = 1

rentabilité des SAF Non = 0

Préférence des arbres Oui = 1

Non = 0

Mode d'obtention de Héritage = 1

terre Autres = 0

Connaissance de Oui = 1

l'approche

Non = 0

agroforestière

Disponibilité des Oui = 1

semences des arbres Non = 0

Augmentation = 1

Durée des travaux

Diminution = 0

+

-

+

-

+

-

+

-

+

- + - + -

+

- + - + - +

-

+ - + -

+

-

+

-

+

-

+

-

+

-

6/11 4/11 5/11 9/11 10/11 11/11 11/11 11/11 11/11

8/11

6/11 10/11 7/11 6/11

11/11

11/11

9/11

De ce qui précède, le modèle empirique du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux s'écrit :

20

Y = /30 + /31Tailmen + /32Sitmat + /32Duvevi + /33Origine + /34Genre + /35Instr + /36Age + /37Coût + /38Revman + /39Soutmft + /310Presdeb + /311Conrent + /312Pref arb + /313Moter + /314Consaf + /315Dispsem + /316Durtrav

2.2.6. Quelques statistiques utilisées

2.2.6.1. Coefficient de variation (CV)

Le CV est utilisé pour évaluer la variabilité des distributions. Sa valeur supérieure à 0,15 signifie que la distribution est hétérogène et dans ce cas, la valeur moyenne est utilisée comme indice de tendance centrale car elle est robuste et ne subit pas l'influence des valeurs extrêmes (Jayaraman, 1999). Ce coefficient est calculé par la relation suivante :

CV = a/X

Avec : a qui représente l'écart-type et X moyenne.

2.2.6.2. Test de t comparaison de deux moyennes : échantillons appariées Les hypothèses utilisées dans le cadre de ce test sont les suivantes :

H0: Les moyennes de ces deux échantillons sont égales

H1: Les moyennes de ces deux échantillons sont différentes

La relation utilisée est :

t = (d - ud) /(sd /fin)

Avec d la moyenne de d la moyenne de la différence des échantillons ; ud la moyenne théorique ; sd l'écart-type de la différence ; n la taille de l'échantillon.

L'hypothèse nulle est rejetée si et seulement si le t calculé est supérieur au t tabulaire.

2.2.6.3. Test de Khi-deux (X2)

Ce test a permis d'étudier l'indépendance des variables de l'étude. Deux hypothèses suivantes ont été utilisées :

H0: La variable colonne est indépendante de la variable ligne

H1: La variable colonne n'est pas indépendante de la variable ligne Cette statistique est trouvée par la formule suivante :

21

2

?? = ?? (?????? - ??????) /??????

?? ??

Avec ?????? la fréquence observée de la catégorie associée à la ligne i et la colonne j ; ?????? fréquence attendue basée sur l'hypothèse de l'indépendance de la catégorie associée à la ligne i et la colonne j.

L'hypothèse nulle est rejetée si et seulement si le ??2 calculé est supérieur au t tabulaire.

Le seuil utilisé tout au long de ce travail est de 0,05. A chaque fois que la probabilité associée à ce test (p-valeur) est inférieur à ce seuil, l'hypothèse nulle est rejetée. Dans le cas contraire, elle est acceptée.

22

CHAPITRE III : RESULTATS

3.1. Caractéristiques des SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux

3.1.1. Profils des agriculteurs échantillonnées

Les principales tendances inhérentes aux profils des agriculteurs échantillonnés sont présentées dans le tableau 3 ci-dessous. La lecture de ce dernier révèle que 56,79 % des agriculteurs échantillonnés sont autochtones, contre 43,21 % des allochtones. Ces derniers sont représentés dans tous les villages enquêtés sauf à Dualé Mukoko, le plus petit village familial de la zone. Ibi-village regorge dans son sein 48,57 % des allochtones du fait que le GI Agro, ONG locale de ce village, emploi plusieurs personnes et surtout les jeunes ingénieurs qui sortent fraîchement des universités et instituts supérieurs.

Il ressort de ce même tableau que 89,51 % des agriculteurs enquêtés sont du genre masculin, tandis que 10,49 % sont du genre féminin. Cette dernière couche est représentée à Dualé Bolingo, Mbempu et Ibi-village respectivement à l'ordre de 41,18 %, 23,53 % et 35,29 %. Contrairement à Ibi-village où les femmes identifiées sont des jeunes entrepreneuses vivant majoritairement sans conjoint, celles identifiées dans les deux autres villages ont représenté les ménages à l'absence de leurs conjoints.

Les agriculteurs interrogés ont l'âge compris entre 21 ans et 67 ans, avec une moyenne de 40,00 #177; 8,94 ans (voir tableau 12 en annexe). Les jeunes, c'est-à-dire ceux qui ont moins de 40,00 ans, représentent 48,15 % de l'ensemble de l'échantillon, tandis que les vieux, ceux d'au moins 40,00 ans, représentent 51,85 %. Contrairement à Dualé Mukoko où aucun jeune n'a été enregistré, Ibi-village, Kanisa, Lemba, Mbempu et Mosali Moko sont des endroits où les jeunes ont été majoritairement enregistrés que les vieux.

Le nombre d'années vécu au village par les enquêtés varie entre 2 ans et 50 ans. La durée moyenne est estimée à 12,50 #177; 12,36 ans. Il y a ici égalité entre le nombre des agriculteurs ayant vécu plus que cette durée et celui des agriculteurs qui ont vécu moins de 12,50 ans. Ibi-village est plus convoité et dominé par les nouveaux venus grâce aux emplois et aux partenariats qu'offre le GI Agro dans ce village. La dominance de cette couche, les nouveaux venus, à Mbempu est expliquée par la disponibilité des agriculteurs au moment des enquêtes.

Il ressort des analyses que 72,22 % des agriculteurs échantillonnés sont sans instruction, c'est-à-dire qu'ils n'ont pas terminé l'étude primaire ou encore sont des analphabètes, contre 27,78 % qui ont terminé au moins le cycle primaire. Dualé Mitterrand et Mosali Moko sont les

23

villages où aucun agriculteur instruit n'a été enregistré. Ibi-village seul regorge dans son sein 71,11 % des enquêtés instruits parmi lesquels tous ceux qui ont un niveau supérieur ou universitaire sont identifiés et 35,00 % de ceux qui ont franchi l'école primaire (voir figure 12 en annexe).

Les agriculteurs vivant avec au moins un conjoint représentent 87,04 % de l'ensemble des enquêtés, alors que ceux vivant sans conjoint représentent 12,96 %. Cette dernière couche se trouve représentée à 95,24 % à Ibi-village et la différence, soit 4,76 % de ce groupe, habite à Mbempu.

La taille des ménages échantillonnés est comprise entre 1 et 14 membres. La valeur moyenne de cette variable est de 5,00 #177; 2,47 membres. Les ménages de taille supérieure ou égale à 5 représentent 58,64 % de l'ensemble de l'échantillon, tandis que ceux de moins de 5 membres représentent 41,36 %. Ibi-village regorge 41,79 % des ménages de cette dernière catégorie.

24

Tableau 3: Synthèse des profils des agriculteurs enquêtés

Profil

Dualé
Bolingo

Dualé
Mitterrand

Dualé Dualé

Mukoko Nico

Ibi-
village

Kanisa Lemba

Limeté

Mbempu

Mosali moko

Sarajevo

Total

%

 

Allochtone

8

4

0

7

34

5

3

2

1

4

2

70

43,21

Origine

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Autochtone

15

4

6

9

6

11

9

6

14

8

4

92

56,79

 

Total

23

8

6

16

40

16

12

8

15

12

6

162

100,00

 

Féminin

7

0

0

0

6

0

0

0

4

0

0

17

10,49

Genre

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Masculin

16

8

6

16

34

16

12

8

11

12

6

145

89,51

 

Total

23

8

6

16

40

16

12

8

15

12

6

162

100,00

 

< 40,00 ans

9

2

0

4

26

9

7

1

10

7

3

78

48,15

Age

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

= 40,00 ans

14

6

6

12

14

7

5

7

5

5

3

84

51,85

 

Total

23

8

6

16

40

16

12

8

15

12

6

162

100,00

Ancienneté

< 12,50 ans

9

3

0

3

39

7

6

2

9

2

1

81

50,00

au village

= 12,50 ans

14

5

6

13

1

9

6

6

6

10

5

81

50,00

 

Total

23

8

6

16

40

16

12

8

15

12

6

162

100,00

 

Non instruits

21

8

4

15

8

15

10

6

13

12

5

117

72,22

Instruction

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Instruits

2

0

2

1

32

1

2

2

2

0

1

45

27,78

 

Total

23

8

6

16

40

16

12

8

15

12

6

162

100,00

Situation

Sans conjoint

0

0

0

0

20

0

0

0

1

0

0

21

12,96

matrimoniale

Avec conjoint

23

8

6

16

20

16

12

8

14

12

6

141

87,04

 

Total

23

8

6

16

40

16

12

8

15

12

6

162

100,00

Taille de

< 5 membres

4

3

1

6

28

7

4

1

6

5

2

67

41,36

ménage

= 5 membres

19

5

5

10

12

9

8

7

9

7

4

95

58,64

 

Total

23

8

6

16

40

16

12

8

15

12

6

162

100,00

La lecture de la figure 4 dévoile que l'agriculture demeure dans cette zone une activité dominante et représente 42,71 % des activités de l'ensemble des villages. La deuxième position est occupée par l'élevage avec 17,71 %, dont l'apiculture, l'activité émergente de la région, représente 80,88 %. La troisième position est occupée par la carbonisation avec une représentation de 15,36 %. La fabrication des Chikwangues et l'emploi salarié non publique viennent à la dernière position avec respectivement vient à la quatrième position avec 13,02 % et 11,20 %.

Figure 4 : Activités des ménages

La lecture de la figure 5 révèle que 30,83 % de revenu des ménages sont utilisés pour la consommation. De son côté, le réinvestissement prend 15,99 %, alors que la scolarisation et la santé consomment chacune 26,59 %.

25

Figure 5: Utilisation de revenu

26

La lecture du tableau 4 révèle les différentes interactions entre les variables caractéristiques des ménages agricoles échantillonnés obtenues après le test de la dépendance de Khi-deux. Il ressort de ce dernier que le nombre d'année vécu au village dépend des origines des agriculteurs, de leur âge, de leur situation matrimoniale, de leur taille de ménage et de leur instruction. En effet, les vieux autochtones non instruits, chefs des ménages vivant avec au moins un conjoint et plus de 4 membres, constituent le groupe des anciens habitants de la zone.

Outre la dépendance à l'ancienneté au village, l'instruction des agriculteurs est liée à l'âge de ces derniers, à la taille de leur ménage, à leur situation matrimoniale, ainsi qu'à leurs origines. Les vieux autochtones mariés ayant plus de 4 personnes dans leur ménage sont les non instruits identifiés au cours de cette étude.

Tableau 4 : Dépendance des variables

Variable 1

Variable 2

Khi-deux

Degré de liberté

P-valeur

Ancienneté au village

Origine des agriculteurs

21,16

1

4,24E-06

Ancienneté au village

Age des agriculteurs

23,76

1

1,09E-06

Ancienneté au village

Genre des agriculteurs

1,05

1

0,31

Ancienneté au village

Situation matrimoniale

21,88

1

2,90E-06

Ancienneté au village

Taille des ménages

22,91

1

1,70E-06

Ancienneté au village

Instruction

24,13

1

9,04E-07

Instruction

Age des agriculteurs

5,75

1

2,00E-02

Instruction

Taille des ménages

21,08

1

4,42E-06

Instruction

Situation matrimoniale

50,94

1

9,54E-10

Instruction

Origine des agriculteurs

15,33

1

9,05E-05

Instruction

Genre des agriculteurs

0,20

1

6,60E-01

Situation matrimoniale

Taille des ménages

31,49

1

2,01E-08

Situation matrimoniale

Origine des agriculteurs

29,11

1

6,85E-08

Situation matrimoniale

Genre des agriculteurs

3,07

1

7,97E-02

Situation matrimoniale

Age des agriculteurs

19,32

1

1,11E-05

Utilisation de revenu

Situation matrimoniale

40,38

3

8,84E-09

Utilisation de revenu

Taille des ménages

24,62

3

1,85E-05

Utilisation de revenu

Instruction

27,20

3

5,36E-06

Utilisation de revenu

Age des agriculteurs

50,92

3

1,23E-07

Utilisation de revenu

Ancienneté au village

34,99

3

1,23E-07

Utilisation de revenu

Genre des agriculteurs

6,96

3

7,32E-02

Utilisation de revenu

Origine des agriculteurs

10,98

3

1,18E-02

En plus de la dépendance avec la durée vécue au village ainsi qu'à l'instruction des agriculteurs, la situation matrimoniale est parfaitement liée à la taille de ménage, à l'origine

27

des agriculteurs, ainsi qu'à l'âge de ces derniers. Ceux qui vivent avec au moins un conjoint sont majoritairement les vieux autochtones ayant une taille de ménage d'au moins 5 membres.

L'utilisation de revenu dans la zone d'étude dépend significativement de la taille de ménage, de la situation matrimoniale des agriculteurs, de l'instruction de ces derniers, de leur âge, de leur origine et de leur ancienneté au village. Les jeunes instruits célibataire vivant avec moins de 5 personnes dans le ménage ayant vécu moins de 12,50 ans dans le milieu réinvestissent la plupart de leur revenu, tandis que les vieux autochtones mariés non instruits ayant vécu plus de 12,50 ans dans la zone avec une taille de ménage de plus de 5 membres utilisent la grande part de leur revenu dans la consommation familiale et la scolarisation des enfants. Le genre des agriculteurs est une variable indépendante des autres variables précitées.

3.1.2. SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux

L'association Acacia-manioc dans le temps et dans l'espace sont les deux types des SAF enregistrés dans la zone avec respectivement une représentativité de 98,15 % et de 1,85 %. Pour le premier système, le manioc est récolté au courant de la deuxième année, tandis que les arbres sont laissés sur pied pour être exploités à la septième année. Cependant, dans le second système, on procède, après la récolte de manioc, à l'élagage des arbres qui sera suivi, cette activité, par le bouturage et ainsi de suite.

Outre, les SAF identifiés, la monoculture de manioc est le troisième SA enregistré dans la zone d'étude. Ce dernier, SAT, est appliqué par l'ensemble des agriculteurs échantillonnés.

L'écartement des arbres dans le premier système, Acacia-manioc dans le temps, est de 3 m x 3 m, tandis que celui du système Acacia-manioc dans l'espace est de 8 m x 1 m. Dans les trois systèmes, l'écartement des boutures de manioc est de 1 m x 1 m.

Les agriculteurs des villages hameaux, soit 75,31 % de l'échantillon, ont mis en place en moyenne 0,50 #177; 00 ha sous SAF contre 0,50 #177; 0,62 ha sous SAT. En somme, ce groupe possède 46,21 % des surfaces agroforestières et 64,35 % des surfaces sous SAT enregistrées. Les 24,69 % des agriculteurs échantillonnés habitant à Ibi-village ont mis en moyenne 2,25 #177; 0,75 ha sous SAF et 1,00 #177; 0,68 ha sous SAT. Ils possèdent au total 53,79 % contre 35,65 % des SAT (tableau 5 et tableau 12 en annexe). Il est à noter que les superficies agroforestières supérieures à 0,50 ha n'existent pas dans les hameaux.

28

Tableau 5 : Superficie agroforestière de la zone d'étude

 

Village

 
 
 

Superficie

 
 
 

0,50 ha

1,00 ha 1,50 ha 2,00 ha 2,50 ha 3,00 ha

Total

SAF

Hameaux
Ibi-village

122,00

0,00

0,00

19,00

0,00

0,00

0,00

1,00

0,00

20,00

0,00

0,00

122

40

Total

122,00

19,00

0,00

1,00

20,00

0,00

162

SAT

Hameaux
Ibi-village

64,00

0,00

42,00

24,00

2,00

0,00

7,00

5,00

2,00

11,00

5,00

0,00

122,00

40,00

Total

64,00

66,00

2,00

12,00

13,00

5,00

162,00

Concernant le mode d'obtention des terres, la lecture du tableau 6 ci-dessous renseigne que 100,00 % des terres que possèdent les allochtones sont obtenues par métayage. Ce mode d'obtention est observé à 78,31 % à Ibi-village. De son côté, les autochtones ont mis leurs cultures sur 37,12 % des terres dont 29,55 % obtenues par héritage et 7,58 % par usufruit. Ce dernier est le mode qui a permis à certains ménages provenant d'autres villages et appartenant dans un comité de développement villageoise (CDV) de la place d'obtenir 0,50 ha des terres pour la mise en place du SAF. Aucun conflit foncier n'a été identifié durant la période de notre enquête dans le milieu.

Tableau 6 : Mode d'obtention des terres

Village

 

Autochtone

 

Allochtone

Total

 

Héritage

Usufruit

Métayage

Fréquence

%

Fréquence

%

Fréquence

%

Fréquence

%

Dualé Bolingo

13,00

8,02

2,00

1,23

8,00

4,94

23,00

14,20

Dualé Mitterrand

4,00

2,47

0,00

0,00

4,00

2,47

8,00

4,94

Dualé Mukoko

6,00

3,70

0,00

0,00

0,00

0,00

6,00

3,70

Dualé Nico

8,00

4,94

1,00

0,62

7,00

4,32

16,00

9,88

Ibi-village

0,00

0,00

6,00

3,70

34,00

20,99

40,00

24,69

Kanisa

11,00

6,79

0,00

0,00

5,00

3,09

16,00

9,88

Lemba

8,00

4,94

1,00

0,62

3,00

1,85

12,00

7,41

Limeté

5,00

3,09

1,00

0,62

2,00

1,23

8,00

4,94

Mbempu

14,00

8,64

0,00

0,00

1,00

0,62

15,00

9,26

Mosali moko

6,00

3,70

2,00

1,23

4,00

2,47

12,00

7,41

Sarajevo

3,00

1,85

1,00

0,62

2,00

1,23

6,00

3,70

Total

78,00

48,15

14,00

8,64

70,00

43,21

162,00

100,00

Bien que l'Acacia soit actuellement l'unique arbre utilisé dans le système agroforestier à Ibi-village et ses hameaux, les fruitiers sont très appréciés par les agriculteurs (79,75 %), tandis que les non fruitiers représentent 20,25 % de leur choix (tableau 7).

29

Tableau 7 : Préférence des arbres

Types d'arbre Fréquence %

Fruitiers 378 79,75

Non fruitiers 96 20,25

Total 474 100,00

Le safoutier (Dacryodes edulis (G.Don) H.J.Lam, 1932) est l'espèce d'arbre la plus convoitée par la population de la zone suivie d'orangier (Citrus sinensis (L.) Osbeck, 1765) et de l'Acacia (voir tableau 13 en annexe).

3.2. Comparaison de la rentabilité financière des SA de la zone

3.2.1. Estimation de la rentabilité financière

Dans le cadre de ce travail, comme indique la partie méthodologique, le coût d'installation d'un champ traditionnel comprend les coûts suivants : loyer de la terre, délimitation, dessouchement, débardage, labour, hersage, achat des boutures, transport des boutures, morcellement des boutures, bouturage. L'ajout des coûts d'achat et de transport des plants, ainsi que le coût de la transplantation intervient seulement dans les SAF.

En moyenne, le loyer d'un ha de terre dans la zone d'étude coûte 211,24 #177; 26,01 $ US. La délimitation, le dessouchement et le débardage de champ à Ibi-village et ses hameaux sont trois activités faites simultanément et cela peut se faire par une même équipe. Ces travaux coutent en moyenne 150,00 #177; 0,00 $ US l'hectare. Dans la zone, les agriculteurs déclarent qu'il est très difficile de faire un grand champ à l'absence des tracteurs. Le coût moyen de labour et hersage est de 190,12 #177; 17,30 $ US. Les couts d'achat, de transport et de morcellement des boutures de manioc pour un hectare s'élève en moyenne à 78,90 #177; 7,29 $ US. Le coût moyen de bouturage d'un ha est de 31,58 #177; 0,00 $ US. Ce même coût est appliqué pour la transplantation des arbres (voir tableau 12 en annexe). Le dispositif de plantation des Acacia mis en place à Ibi-village et ses hameaux recours aux écartements de 3 m x 3 m. Avec une densité de 1.111 plants par ha. Le prix de vente d'un plant est de 0,26 $ US. D'où, le coût d'achat moyen des plants d'un hectare est de 292,37 $ US. Le transport des plants d'un ha du lieu d'achat jusqu'au champ est de 20,00 $ US1.

En somme, le coût moyen total de l'installation d'un SAT à Ibi-village et ses hameaux s'élève à 914,35 $ US, tandis que celui d'un SAF est de 1.005,79 $ US.

1 Discussion avec Mbuyamba A., Chef de département commercial de Makasia

30

De son côté, le cout de production d'un SAT est constitué de toutes les dépenses liées au sarclage ainsi que celles liées à la récolte de manioc. Le coût de coupe-feu intervient seulement dans un SAF.

Le coût moyen de sarclage d'un hectare dans la zone d'étude s'élève à 40,00 #177; 0,00 $ US. La durée totale des SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux exigent au moins 3 sarclages. Cette activité se fait une fois par trimestre après le bouturage. D'où, le coût moyen total de sarclage pour une rotation s'élève à 120,00 $ US. Le coût moyen de récolte de manioc est de 84,21 #177; 0,00 $ US (voir tableau 12 en annexe), tandis que le coupe-feu au tour d'un ha coute 20,00 $ US l'an2.

Le coût moyen total de la production dans un SAT s'élève à 241,00 $ US, tandis que celui d'un SAF est évalué à 304,21 $ US.

Le coût de distribution d'une tonne de manioc, coût qui comprend rien que le frais de transport du champ jusqu'au marché, s'élève à 21,05 $ US la tonne de manioc.

La production moyenne de manioc à l'hectare dans le SAT est de 9,47 #177; 1,07 tonne, tandis que celui du SAF est de 8,43 #177; 0,92 tonne (voir tableau 12 en annexe). Les résultats du test t révèlent qu'il y a une différence significative entre la production moyenne de manioc d'un SAT avec celle d'un SAF (t : 53,05 ; ddl : 161 ; p-valeur : 1,51e-02).

La tonne de manioc frais est vendue à 126,32 #177; 0,00 $ US dans la zone d'étude. Les arbres à leur tour sont vendus au prix de 1.000 $ US l'hectare3. Ainsi, les recettes totales qu'un agriculteur de la zone peut tirer en mettant en place un SAT s'élèvent à 1.196,25 $ US, tandis que celles qu'il peut tirer dans un SAF sont évaluées à 2.064,88 $ US dont 1.000 $ US provenant de la vente des arbres.

3.2.2. Compte d'exploitation des SA

3.2.2.1. Compte d'exploitation des SAF

La mise en place d'un hectare associant l'Acacia au manioc à Ibi-village et ses hameaux coûte 1.509,34 $ US. Sept ans plus tard, le système permet de réaliser un chiffre d'affaire de 2.064,88 $ US (1.064,88 $ US pour le manioc et 1.000 $ US pour le bois). Le retour sur cet

2 Idem

3 Ibidem

investissement s'élève à 555,53 $ US, soit 36,81 % par rapport aux coûts de production (taux d'incidence). A son tour, le taux de marque est de 26,90 % (voir tableau 14 en annexe).

 

Poly. : Polynomiale ;
Log : logarithmique ;

R2 : Coefficient de
détermination FS : Flux sortants FE : Flux entrant

31

Figure 6 : Tendance générale des flux d'un hectare sous un SAF

Il ressort de la figure 6 que les FS restent décroissants durant la rotation, tandis que les FE demeurent croissants. La première année de la mise en place de ce système est caractérisée par une forte dépense qui diminue avec le temps, tandis que les recettes présentent une tendance croissante.

Figure 7 : Flux net des SAF associant les Acacia au manioc

Durant la rotation, l'exploitant d'un SAF dans la zone réalise son premier bénéfice positif à la deuxième année avec la vente de manioc frais. Cependant, le flux net cumulé (FNC) demeure négatif et devient positif seulement à la septième année avec la vente du bois (figure 7). Pour lui, le break even est atteint à la septième année.

3.2.2.2. Compte d'exploitation des SAT

Pour une période de sept ans, la mise en place d'un champ monoculture de manioc, coûtant 1.065,39 $ US, permet de réaliser un chiffre d'affaire de 1.196,25 $ US. Le retour sur cet investissement s'élève à 130,86 $ US soit 12,28 % par rapport aux coûts de production (taux d'incidence). A son tour, le taux de marque est de 10,94 % (voir tableau 15 en annexe).

 

Linear : linéaire ; Log : logarithmique ;

R2 : Coefficient de
détermination FS : Flux sortants FE : Flux entrant

32

Figure 8 : Tendance générale des flux d'un hectare de manioc sous un SAT

Les deux flux demeurent décroissants durant la rotation. La première année de la mise en place de ce système est également caractérisée par une forte dépense et au fur et en mesure que les années passent, les dépenses et les recettes diminuent (figure 8). Le break even est atteint dans ce système à la deuxième année.

Il ressort de la figure 9 que durant la rotation, l'exploitant d'un SAT dans cette zone réalise son bénéfice positif à la deuxième année avec la vente de manioc frais. Le cumule de ses bénéfices demeure positif jusqu'à la septième année.

Figure 9 : Flux net des SAT

Au taux d'actualisation de 10,00 %, les SAF offrent une VAN de 73,12 $ US, alors que le SAT, pour le même taux d'actualisation, donne une VAN de 50,14 $ US (tableau 8).

Tableau 8 : Comparaison des flux actualisés au taux de 10 %

 
 
 
 
 

SAT : systèmes agricoles traditionnels

SAF : Systèmes

Année

SAF

SAT

FE

FS

FE

FS

1

2

$ 0,00

$ 880,06

$ 922,01

$ 316,99

$ 0,00

$ 988,64

$ 638,04

$ 300,46

agroforestiers

VAN : Valeur
nette

actuelle

3

$ 0,00

$ 15,03

$ 0,00

$ 0,00

FS : Flux sortants

 

4

$ 0,00

$ 13,66

$ 0,00

$ 0,00

FE : Flux entrant

 

5

$ 0,00

$ 12,42

$ 0,00

$ 0,00

 
 

6

$ 0,00

$ 11,29

$ 0,00

$ 0,00

 
 

7

$ 513,16

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

 
 

Total

$ 1.393,22

$ 1.320,10

$ 988,64

$ 938,49

 
 

VAN

$

73,12

$

50,14

 
 

Le taux d'intérêt maximum que les agriculteurs d'Ibi-village et ses hameaux pourraient supporter s'ils devraient emprunter la totalité du capital nécessaire au financement de leur investissement agroforestier est de 13,20 %, tandis que celui acceptable pour le financement d'un SAT est de 18,64 % (figure 10).

 

SAT : systèmes agricoles traditionnels

SAF : Systèmes
agroforestiers

SA : Systèmes agricoles TRI : Taux de rentabilité interne

33

Figure 10 : Comparaison des TRI

3.3. Déterminants du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux

La lecture du tableau 9 révèle que la durée vécue au village par les agriculteurs et leurs instructions, l'augmentation des coûts d'activité agricole, la diminution du revenu de manioc à court terme, la connaissance de la rentabilité financière, la disponibilité des semences des arbres, la connaissance de l'approche agroforestière, l'augmentation de la durée du travail,

34

ainsi que les soutiens matériels, financiers et techniques sont des facteurs qui influencent significativement la prise de décision de développer les SAF à Ibi-village et ses hameaux.

De ces facteurs, la durée vécue au village, l'augmentation des coûts d'activité agricole et de la durée du travail ainsi que la diminution du revenu de manioc à court terme influencent négativement le développement des SAF dans la zone, tandis que la connaissance de la rentabilité financière, l'instruction des agriculteurs, l'existence des soutiens matériels, financiers et techniques, la disponibilité des semences des arbres, la connaissance de l'approche agroforestière l'influencent positivement.

Tableau 9 : Résultats de l'estimation du modèle des facteurs influençant l'abandon des SAF

Variables

Coefficient

Erreur-type

Z-Statistique

P-valeur

Signe

Décision

Tailmen

0,09

0,39

0,22

0,82

+

NS

Sitmat

-1,42

0,75

-1,89

0,06

-

NS

Ancvil

-2,11

0,61

-3,43

0,00

-

S

Origine

-0,71

0,40

-1,78

0,08

-

NS

Genre

0,06

0,65

0,09

0,93

+

NS

Instr

1,63

0,39

4,22

0,00

+

S

Age

0,63

0,43

1,46

0,15

+

NS

Coût

-1,88

0,56

-2,92

0,00

-

S

Revman

-2,27

0,50

-4,55

0,00

-

S

Soutmft

2,83

0,48

5,94

0,00

+

S

Presdeb

0,66

0,417

1,41

0,16

+

NS

Conrent

1,88

0,77

2,44

0,01

+

S

Prefarb

0,43

0,34

1,29

0,20

+

NS

Moter

-8,03

498551,30

0,00

1,00

-

NS

Consaf

0,90

0,28

3,17

0,00

+

S

Dispsem

1,17

0,26

4,42

0,00

+

S

Durtrav

-1,37

0,23

-5,84

0,00

-

S

Légende : NS = Non significative ; S = significative.

35

CHAPITRE IV : DISCUSSION

4.1. Caractères des SAF mis en place à Ibi-village et ses hameaux

Bien que les autochtones soient majoritaires dans la zone d'étude (56,79 %), les profils des agriculteurs échantillonnés laissent entrevoir que les allochtones représentent 43,21 % de la population enquêtés dont 48,57 % des jeunes ingénieurs habitant à Ibi-village et travaillant pour le GI Agro. La présence de ce groupe dans la zone est expliquée par le chômage qui se visse dans la ville province de Kinshasa. A peine 10,49 % des ménages enquêtés sont gérés et/ou représentés par les femmes célibataires, veuves et celles dont les conjoints étaient absents pendant les enquêtes. La taille et l'ancienneté moyenne des ménages dans la zone sont respectivement de 5,00 membres et 12,50 ans. Les agriculteurs vivant sans conjoint représentent 12,96 %. Environ 48,15 % des agriculteurs ont moins de 40,00 ans. Ceux instruits ne représentent que 27,78 % de l'échantillon, dont 12,35 % ont franchi le niveau d'étude primaire et 15,43 % ont un niveau supérieur ou universitaire (tableau 10). L'écart trouvé entre le taux d'instruction avancé par Biloso (2008), soit 43,20 %, par rapport à celui trouvé dans ce travail, soit 27,78 %, s'explique par la quasi-inexistence des institutions scolaires à Ibi-village et ses hameaux. Bien qu'une école maternelle et primaire soit opérationnelle à Ibi-village grâce au financement du GI Agro, les villages hameaux n'y accèdent presque pas suite à la distance.

Tableau 10 : Niveau d'instruction des agriculteurs agricole

Niveau d'instruction Fréquence %

Analphabète 24 14,81

Primaire 93 57,41

Secondaire 20 12,35

Supérieur/Universitaire 25 15,43

Total 162 100,00

L'agriculture demeure dans cette zone l'activité principale des ménages (42,71 %). La grande partie de revenu que les ménages tirent de leurs activités est orientée vers la consommation.

Ces résultats viennent renforcer les constats faits par Kinkela & Bahandi (2005), Biloso & Lejoly (2006), Biloso (2008), Marquant (2011) ainsi que Lopaka & Mbuyamba (2014) sur les plateaux des Batéké en périphérie de Kinshasa. Dans leurs études, ces auteurs ont trouvé que les allochtones à la recherche du travail constituent une couche envahissante bien que la zone soit encore sous la domination des autochtones. La taille moyenne des ménages est dans ce

36

milieu de 5 individus. La main-d'oeuvre jeune est plus faible en périphérie de la ville de Kinshasa par rapport à la main-d'oeuvre vieille. La majorité des agriculteurs vivent avec au moins un conjoint. Un nombre important de la population enquêtée par Biloso (2008) dans le plateau des Batéké, soit 56,80 %, ne se sont limités qu'au niveau primaire. Les populations de la zone survivent de l'exploitation de leurs milieux naturels et plus souvent l'AT. Le revenu tiré de la production de manioc est en partie consommé. Il est à noter que Mushagalusa (2005) a fait les mêmes constats dans la province du Sud-Kivu en RDC.

De son coté, Aboubacar (2014) dans son étude socioéconomique des SAF à manguier et à anacardier dans le terroir de Kotoudéni (Province du Kénédougou, Burkina Faso) a trouvé que la participation des femmes dans la pratique agroforestière est faiblement représentée (14,1%) suite à la marginalisation cette couche dans la tradition africaine.

La faible représentation de l'association Acacia-manioc dans le temps s'explique par le fait que ce système est encore en phase d'expérimentation à Ibi-village et ne se trouve pas dans les hameaux. Le système le plus dominant est celui qui associe, dans le temps, l'Acacia au manioc (98,15 %). Ce dernier occupe la place centrale dans les types des SAF trouvés dans la zone car il fut le premier système à être promu par la société Novacel à Ibi-village et ensuite amplifié par le GI Agro dans les hameaux.

Un petit nombre des agriculteurs, non originaires de la zone d'étude, habitant et travaillant à Ibi-village, représentant 20,99 % de l'échantillon possède 49,29 % des surfaces agroforestières enregistrées (tableau 11). Cette situation s'explique par le partenariat que le GI Agro avait signé avec les jeunes ingénieurs dans le but de tester à petite échelle des filières non conventionnelles de développement et à analyser in situ, en fournissant toutes les conditions pour leur éclosion. En outre, la contrepartie que retire le GI Agro après la récolte de manioc par leurs partenaires explique bel et bien cette situation. Avec ce partenariat, l'ONG donne par métayage des terrains délimités, labourés et hersés, ainsi que les semences d'acacia et les sachets polyéthylènes à ses partenaires et gagne en retour les arbres plantés par ces derniers. Les autochtones ne possèdent qu'une petite portion des surfaces agroforestières car le GI Agro les a aidés à labourer et herser leur propre terre déjà délimitée et les a dotés des semences d'acacia ainsi que des sachets polyéthylènes sans attendre une contrepartie quelconque. Quant à la superficie agricole des peuples Téké dans la zone, Biloso (2008) avait démontré qu'elle ne dépasse pas un ha.

37

Tableau 11 : Possession des terres agroforestières (ha)

Village

Allochtone

Autochtone

Total

 

Fréquence

%

Fréquence

%

Fréquence

%

Dualé Bolingo

4,00

3,03

7,50

5,68

11,50

8,71

Dualé Mitterrand

2,00

1,52

2,00

1,52

4,00

3,03

Dualé Mukoko

0,00

0,00

3,00

2,27

3,00

2,27

Dualé Nico

3,50

2,65

4,50

3,41

8,00

6,06

Ibi-village

65,00

49,24

6,00

4,55

71,00

53,79

Kanisa

2,50

1,89

5,50

4,17

8,00

6,06

Lemba

1,50

1,14

4,50

3,41

6,00

4,55

Limeté

1,00

0,76

3,00

2,27

4,00

3,03

Mbempu

0,50

0,38

7,00

5,30

7,50

5,68

Mosali moko

2,00

1,52

4,00

3,03

6,00

4,55

Sarajevo

1,00

0,76

2,00

1,52

3,00

2,27

Total

83,00

62,88

49,00

37,12

132,00

100,00

La préférence des arbres fruitiers par rapports aux non fruitiers qui sont choisis pour le bois-énergie est expliquée par le fait que les premiers contribuent non seulement à la fertilisation du sol, objectif secondaire des agriculteurs, mais constituent une source importante et régulière de revenu et assurent l'alimentation.

Les résultats similaires ont été trouvés par Magsi (2009) dans son analyse des performances économiques des SAF dans la province du Sind au Pakistan. De son côté, Aboubacar (2014) dans son étude socioéconomique des SAF à manguier et à anacardier dans le terroir de Kotoudéni avait fait les mêmes constants.

4.2. Comparaison de la rentabilité financière des SA de la zone

Les deux SA en application à Ibi-village et ses hameaux demeurent rentables. Bien que le retour sur investissement des SAF soit largement supérieur à celui de SAT, il est clair que l'introduction des arbres augmente le coût d'installation du champ et cela constituerait l'un des facteurs qui freinent l'épanouissement des SAF dans la zone. Les résultats similaires à ceux-ci ont été trouvés par Filius (1982), Dubé et al. 2002, Edna (2007), Eboutou (2009), Magsi (2009) et Aboubacar (2014).

Bien que les SAF soient financièrement plus intéressants au bout de 7 ans par rapport au SAT, les agriculteurs d'Ibi-village et ses hameaux l'ont abandonné en faveur de ce dernier qui donne un résultat satisfaisant juste à la deuxième année. Les agriculteurs échantillonnés l'expliquent par l'incertitude et les risques que comporte le secteur agricole dans le long terme. L'expérience qu'ils ont acquise du feu de brousse sur les Acacia est très déterminante

38

dans la prise des décisions de long terme. Pour y remédier, il est très important, pour eux, de mettre en place un système de gestion préventive de ce fléau et/ou d'identifier les arbres qu'ils jugent utiles parmi lesquels sélectionner ceux qui peuvent résister aux feux. Enfin, mener une sensibilisation-action afin de permettre aux paysans de la zone de prendre conscience des méfaits des feux et d'améliorer leur capacité de gérer ce fléau.

Figure 11 : Gestion du feu à Ibi-village

Lubalega (2006) ainsi Nsielolo et al. (2015) ont trouvé que la fréquence de feu dans le plateau des Batéké est très élevée pendant les saisons sèches. Ce phénomène entrave la densification des savanes et freine la régénération, ainsi que le processus de la dynamique de l'évolution vers la forêt.

4.3. Déterminants du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux

Il est connu que 72,22 % des agriculteurs échantillonnés au cours de ce travail n'ont pas un niveau suffisant d'instruction et ne possèdent pas assez de connaissance et d'information sur l'approche agroforestière. En situation d'insuffisance de l'information, les agriculteurs érigent leur décision sur leurs perceptions, leurs expériences, leurs connaissances et l'information qu'ils possèdent pour réaliser leur choix. Une innovation perçue à ce moment-là comme risquée par rapport à la situation à laquelle ils se trouvent ne sera pas adoptée. Le niveau d'éducation de l'agriculteur ou son accès à l'information est souvent favorable en toutes circonstances à l'adoption des innovations (Rossy et al., 2015).

La réussite de l'installation des champs agroforestiers à Ibi-village et ses hameaux était fondée sur la présence des soutiens matériels financiers et techniques qu'accordait le GI Agro aux pauvres agriculteurs. Rappelons que ces derniers avaient reçu et/ou continuent à recevoir de la part du GI Agro les semences d'Acacia, ainsi que les frais de délimitation, labour et hersage de leurs propres champs. Jusqu'à présent, les agriculteurs continuent à attendre à ce que le GI Agro puisse de nouveau intervenir pour la poursuite de la mise en place des SAF

39

dans la zone. L'absence de l'accompagnement dans ce sens parait défavorable au développement de SAF dans la zone. Un résultat similaire à celui-ci a été observé par Brootcorne, (2011) dans son analyse sur les facteurs d'adoption ou de rejets de l'agroforesterie dans le cadre d'un projet en région wallonne.

La solution à ce problème peut être trouvée si et seulement si les agriculteurs étaient accompagnés durant tout un cycle des SAF, c'est-à-dire qu'ils aient les soutiens nécessaires pour mettre en place chaque année et cela pendant 6 ans une parcelle agroforestière de la même superficie afin qu'ils remettent de nouveau leurs cultures à la septième année, après l'exploitation de bois dans la première parcelle. Cette logique permettrait à rendre disponible les revenus des agriculteurs et à déterminer les zones agricoles dans le milieu, élément important pour la bonne gestion du paysage.

En revanche, la diminution du revenu de manioc, l'augmentation des coûts d'activités agricoles, la durée vécue au village ainsi que l'augmentation de la durée du travail sont les facteurs qui expliquent significativement l'abandon des SAF à Ibi-village et ses hameaux. Globalement, les variables financières bloquent l'adoption et le développement des nouvelles technologies (Pottiez, 2006 ; Brootcorne, 2011 et Rossy et al., 2015).

Les agriculteurs sont hostiles au développement des SAF lorsque ce système intervient dans le sens de diminuer le revenu de manioc à court terme, d'augmenter les coûts d'activité agricole et de la durée du travail. N'ayant pas nombreuses sources des revenus palliatifs, les agriculteurs préfèrent le SAT qui leur permet de récupérer leur investissement dès la deuxième année et aller faire la même chose ailleurs. L'idée ici est d'avoir le revenu et le manioc en permanence. En outre, l'indisponibilité de la main-d'oeuvre familiale pendant la période de pointe pour la protection des arbres contre le feu.

Mener des actions dans le sens de promouvoir l'association arbre-manioc dans l'espace, bien sûr en tenant compte de l'utilité de l'arbre pour les agriculteurs, peut déclencher l'adoption et le développement des SAF dans la zone car ce système semble plus proche du SAT quant à la disponibilité du manioc et des revenus. Cela peut contribuer aussi à stabiliser les agriculteurs et à résoudre les problèmes liés à la disponibilité des terres agricoles. La promotion des vergers peut être aussi favorable au développement de ce système car une fois les arbres en maturité, le revenu devient permanent.

40

CHAPITRE V : CONCLUSION

Appréhender les principaux déterminants du développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux était la préoccupation majeure de ce travail. Caractériser les SA mis en place par les agriculteurs d'Ibi-village et ses hameaux ; évaluer et comparer la rentabilité financière tirée de ces systèmes ; et identifier les facteurs qui influencent significativement le développement des SAF dans cette zone ; sont les trois objectifs spécifiques que poursuivait cette analyse socioéconomique des SAF mis en place à Ibi-village et ses hameaux au plateau des Batéké en périphérie de Kinshasa.

Les caractéristiques des SA mis en place par les ménages agricoles d'Ibi-village et ses hameaux ont permis d'identifier l'association Acacia-manioc dans le temps et dans l'espace comme les deux types des SAF en application dans la zone d'étude, ainsi qu'un système monoculture de manioc (SAT). La superficie moyenne des champs dans la zone est de 0,50 #177; 0,69 ha. Le métayage constituait le mode principal d'acquisition des terres à Ibi-village et ses hameaux. Au regard de ces résultats, l'hypothèse selon laquelle « les SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux seraient caractérisés par une superficie moyenne des terres obtenues en grande partie par métayage ne dépensant pas un hectare » se trouve vérifiée.

Bien que tous les SA mis en place à Ibi-village et ses hameaux soient rentables, il est clairement défini à travers cette étude que les SAF sont très rentables par rapport aux SAT. Ainsi, l'hypothèse selon laquelle « Les SAF mis en place à Ibi-village et ses hameaux par les paysans seraient moins rentables que le SAT raison pour laquelle ces systèmes ne se développent pas dans la zone » se trouve infirmée. D'où, la rentabilité financière des SAF ne constituerait pas un obstacle au développement de ces systèmes dans la zone.

La diminution du revenu de manioc, l'augmentation des coûts d'activités agricoles, la durée vécue au village ainsi que l'augmentation de la durée du travail sont autant des facteurs qui expliquent significativement l'abandon des SAF à Ibi-village et ses hameaux. De ces résultats, l'hypothèse selon laquelle « La diminution du revenu de manioc, l'augmentation des coûts d'activités et de la durée du travail ainsi que l'ancienneté au village seraient les facteurs qui expliquent significativement l'abandon des SAF dans la zone » est confirmée.

Bien que cette étude permette de savoir que l'augmentation des coûts d'activité agricole et de la durée du travail, la diminution du revenu de manioc à court terme ainsi que la durée vécue par les agriculteurs au village sont les principaux facteurs qui freinent significativement le

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développement des SAF à Ibi-village et ses hameaux, il est très intéressant d'identifier les incertitudes et les données représentatives des effets des changements climatiques sur l'agriculture en RDC d'une manière générale et dans le plateau des Batéké en particulier afin de rendre durable le secteur agricole du pays.

En outre, une étude ex-ante et post-ante permettant d'évaluer et de comparer le rendement et la rentabilité économique de l'association arbre-manioc, surtout fruitier, dans l'espace et dans le temps à Ibi-village et ses hameaux s'avère très importante pour augmenter le taux d'adoption et de développement des SAF dans la zone.

42

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50

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Annexes

B

Annexe 1. Fiche technique de l'enquête socioéconomique

N° d'enquête : Village : Date: Heure :

-

I. Profil de l'enquêté :

1. Genre : A. Masculin B. Féminin Age :

2. Origine : A. Autochtone B. Allochtone Religion :

3. Niveau d'études : A. Analphabète B. Primaire C. Secondaire D. Supérieur
et universitaire

4. Situation matrimoniale : A. Sans conjoint B. Avec conjoint

5. Taille de votre ménage

6. Depuis combien de temps êtes-vous installé dans ce village ?

7. Avez-vous un lien avec le chef du village ? A. Non B. Oui

8. Quelles sont vos activités secondaires ?

9. Si l'élevage y est inclus, quelles sont vos spéculations actuelles ?

A. Chèvre B. Cochon C. Volaille D. Riche d'abeille E. Pisciculture (poisson)

10. Que faites-vous de vos revenus ?

II. Système agricole

1. Quelle est la superficie totale de terre que vous possédez ?

2. Comment l'avez-vous acquis ? A. Héritage B. Achat C. Location D. Métayage
E. Usufruit F. Don

3. Quelle est la superficie de votre dernier champ traditionnel récolté (monoculture manioc) ? Et quelles sont les cultures que vous avez mises dans ce champ ?

4. Quelle était sa végétation antérieure ? A. Savane B. Jachère C. Forêt

5. Quelle est (était) la superficie qu'avez-vous mise sous système agroforestier ? Et quel est le type d'association avez-vous faites sous ce système ?

6.

C

Avec quelles espèces d'arbre avez-vous fait l'association ?

7. Etes-vous satisfait de ce système ? A. Non B. Oui Pourquoi ?

8. Quels sont les arbres que vous aimeriez planter ou laisser dans votre champ ? Pourquoi ?

9. A combien de temps estimez-vous la distance entre vos deux champs et la maison ?

10. Dernière production agricole

Système
(SAF ou
SAT)

Culture

Coût de délimitation, dessouchage & débardage

Coût de
labour &
hersage

Coût &
quantité de
semences /

bouture

Coût de
labour &
hersage

Morcellement
et transport
pour les
boutures

Bouturage / semis

Coût &
nombre
de
sarclage

Coût de
récolte et
transport

Production totale

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

11. Combien coûte la location d'un ha de terre dans le village ?

12. Quel est le lieu de vente principal de vos produits agricoles ?

13. Par quel moyen évacuez-vous principalement vos produits de champ ?

A. Pied B. Charrette C. Vélo D. Moto E. Véhicule

14. Continuez-vous à appliquer les systèmes agroforestiers ? A. Oui B. Non

15. Remplissez ce tableau à mettant les signes + ou - pour désigner les facteurs qui vous permettent ou vous empêchent de pratiquer les systèmes agroforestiers ?

N° Variables Signe

1 Coût d'exploitation

2 Revenu de manioc à court terme

3 Présence de soutiens matériels, financiers et techniques

4 Présence des débouchés des arbres

5 Connaissance de la rentabilité des SAF

6 Préférence des arbres

7 Connaissance de l'approche agroforestière (avec la gestion du feu)

8 Disponibilité des semences des arbres

9 Durée des travaux

Annexe 2. Analyses descriptives

Tableau 12 : Analyses descriptives des variables

D

 

Durée

Age

Superficie Superficie Location

SAT SAF terrain

Délimitation,
débardage et
dessouchage

Labour
et

hersage

Bouture,
morcellement
et transport

Bouture

Récolte

Production Production

SAT SAF

Mean

47,62

40,35

1,06

0,81

211,24

150,00

190,12

78,90

31,58

84,21

9,20

8,43

Standard Error

0,53

0,70

0,05

0,05

2,04

0,00

1,36

0,57

0,00

0,00

0,08

0,07

Median

47,00

40,00

1,00

0,50

200,00

150,00

200,00

74,74

31,58

84,21

9,00

8,53

Mode

47,00

37,00

1,00

0,50

189,47

150,00

200,00

74,74

31,58

84,21

10,00

8,89

Standard Deviation

6,71

8,94

0,69

0,66

26,01

0,00

17,30

7,29

0,00

0,00

1,05

0,92

Sample Variance

44,97

79,87

0,48

0,44

676,69

0,00

299,36

53,07

0,00

0,00

1,09

0,84

Kurtosis

0,09

0,05

0,91

2,40

-1,30

 

-0,60

-0,60

-2,03

-2,03

0,69

0,04

Skewness

0,43

0,52

1,39

2,01

0,73

 

-1,18

1,18

-1,01

-1,01

0,24

-0,01

Range

33,00

46,00

2,50

2,00

60,53

0,00

40,00

16,84

0,00

0,00

5,78

5,31

Minimum

34,00

21,00

0,50

0,50

189,47

150,00

160,00

74,74

31,58

84,21

6,22

5,69

Maximum

67,00

67,00

3,00

2,50

250,00

150,00

200,00

91,58

31,58

84,21

12,00

11,00

Sum

7714,00

6537,00

172,50

132,00

34221,05

24300,00

30800,00

12781,05

5115,79

13642,11

1490,03

1365,57

Count

162,00

162,00

162,00

162,00

162,00

162,00

162,00

162,00

162,00

162,00

162,00

162,00

Confidence Level(95,0%)

1,04

1,39

0,11

0,10

4,04

0,00

2,68

1,13

0,00

0,00

0,16

0,14

Coefficient de variation

0,14

0,22

0,65

0,81

0,12

0,00

0,09

0,09

0,00

0,00

0,11

0,11

Annexe 3. Espèces d'arbre préférée

Tableau 13 : Arbres préférés par les agriculteurs d'Ibi-village et ses hameaux

N° Arbres préférés

Fréquence

% Nom scientifique

Famille

1 Safoutier

2 Orangier

3 Acacia

4 Avocatier

5 Manguier

6 Palmier

7 Mandarinier

8 Caféier

9 Prunier de Cythère

10 Papayer

11 Pomme rouge

12 Sapin

13 Bois noir

14 Citronnier

15 Eucalyptus

16 Goyavier

17 Bananier

18 Baobab Total

101,00

90,00

86,00

47,00 40,00 32,00 14,00 12,00

10,00

9,00

9,00

5,00 4,00 4,00 4,00 4,00 2,00 1,00

474,00

21,31 Dacryodes edulis (G.Don) H.J.Lam, 1932

18,99 Citrus sinensis (L.) Osbeck, 1765

18,14 Acacia auriculiformis A.Cunn. ex Benth.

9,92 Persea americana Mill., 1768 8,44 Mangifera indica Linné, 1753 6,75 Arecaceae Bercht. & J.Presl, 1820 2,95 Coffea Linné, 1753

2,53 Citrus reticulata Blanco, 1837

2,11 Spondias dulcis

Sol. ex Parkinson, 1773

1,90 Carica papaya Linné, 1753

1,90 Syzygium samarangense

(Blume) Merr. & L.M.Perry, 1938

1,05 Abies Mill., 1754

0,84 Diospyros Linné, 1753

0,84 Citrus ×limon

0,84 Eucalyptus urophyla S. T. Blake 0,84 Psidium guajava Linné, 1753 0,42 Musa Linné, 1753

0,21 Adansonia digitata Linné, 1753 100,00

Burseraceae Rutaceae Fabaceae

Lauraceae Anacardiaceae Arecaceae Rubiaceae Rutaceae

Anacardiaceae Caricaceae Myrtaceae

Pinaceae Ebenaceae Rutaceae Myrtaceae Myrtaceae Musaceae Malvaceae

Annexe 4. Analyse du niveau d'instruction des agriculteurs

E

Figure 12 : Analyse du niveau d'instruction des agriculteurs

Annexe 5. Compte d'exploitation

Tableau 14 : Compte d'exploitation des SAF

F

Libellé

 

Année 1

Année 2

Année 3

Année 4

Année 5

Année 6

Année 7

Cumule

Vente manioc

$ 0,00

$ 1.064,88

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 1.064,88

Vente d'arbre

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 1 000,00

$ 1.000,00

1. Flux entrants

$ 0,00

$ 1.063,61

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 1 000,00

$ 2.064,88

Terrain

$ 211,24

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 211,24

Délimitation, dessouchement & débardage

$ 150,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 150,00

Labour et hersage

$ 190,12

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 190,12

Bouture

$ 78,90

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 78,90

Bouturage et transplantation

$ 63,16

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 63,16

Plants d'arbre

$ 292,37

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 292,37

Transport d'arbre

$ 20,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 20,00

A. Coût d'installation

$ 1.005,79

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 1.005,79

Sarclage

$ 40,00

$ 80,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 120,00

Récolte de manioc

$ 0,00

$ 84,21

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 84,21

Coupe-feu

$ 0,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 0,00

$ 100,00

B. Coût d'exploitation

$ 40,00

$ 184,21

$ 20,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 324,21

Transport

$ 0,00

$ 199,34

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 199,34

C. Coût de distribution

$ 0,00

$ 199,34

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 199,34

 

2. Flux sortants (A+B+C)

$ 1.045,79

$ 383,55

$ 20,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 20,00

$ 0,00

$ 1.509,76

Flux nets (1) - (2)

$ -1.045,79

$ 681,32

$ -20,00

$ -20,00

$ -20,00

$ -20,00

$ 1.000,00

$ 555,53

Flux nets cumulés

$ -1.045,79

$ -364,47

$ -384,47

$ -404,47

$ -424,47

$ -444,47

$ 555,53

 

G

Tableau 15 : Compte d'exploitation de SAT

Libellé

Année 1

Année 2

Année 3

Année 4

Année 5

Année 6

Année 7

Cumule

Vente manioc

$ 0,00

$ 1.196,25

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 1.196,25

1. Flux entrants

$ 0,00

$ 1.196,25

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 1.196,25

Terrain

$ 211,24

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 211,24

Délimitation, dessouchement & débardage

$ 150,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 150,00

Labour et hersage

$ 190,12

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 190,12

Bouture

$ 78,90

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 78,90

Bouturage

$ 31,58

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 31,58

A. Coût d'installation

$ 661,84

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 661,84

Sarclage

$ 40,00

$ 80,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 120,00

Récolte de manioc

$ 0,00

$ 84,21

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 84,21

B. Coût d'exploitation

$ 0,00

$ 164,21

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 204,21

Transport

$ 0,00

$ 199,34

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 199,34

C. Coût de distribution

$ 0,00

$ 199,34

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 199,34

 

2. Flux sortants (A+B+C)

$ 701,84

$ 363,55

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 1.065,39

Flux nets (1) - (2)

$ -701,84

$ 832,70

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 130,86

Flux nets cumulés

$ -701,84

$ 130,86

$ 130,86

$ 130,86

$ 130,86

$ 130,86

$ 130,86

 

H

Annexe 6. Déterminants du développement de SAF Tableau 16 : Facteurs sociaux

Dependent Variable: Devsaf

Method: ML - Binary Probit

Date: 09/02/16 Time: 09:10

Sample: 1 162

Included observations: 162

Convergence achieved after 6 iterations

Covariance matrix computed using second derivatives

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C 0.342903 0.757109 0.452910 0.6506

Tailmen 0.087108 0.385211 0.226130 0.8211

Sitmat -1.423531 0.753504 -1.889214 0.0589

Duvevi -2.108203 0.614203 -3.432420 0.0006

Origine -0.706573 0.397805 -1.776177 0.0757

Genre 0.055238 0.647573 0.085300 0.9320

Instr 1.629532 0.386312 4.218176 0.0000

Age 0.627312 0.430838 1.456028 0.1454

Mean dependent var 0.246914 S.D. dependent var 0.432553

S.E. of regression 0.258948 Akaike info criterion 0.495290

Sum squared resid 10.32634 Schwarz criterion 0.647764

Log likelihood -32.11849 Hannan-Quinn criter. 0.557197

Restr. log likelihood -90.54486 Avg. log likelihood -0.198262

LR statistic (7 df) 116.8527 McFadden R-squared 0.645275

Probability(LR stat) 0.000000

Obs with Dep=0 122 Total obs 162

Obs with Dep=1 40

Tableau 17 : Facteurs économiques

Dependent Variable: Devsaf

Method: ML - Binary Probit

Date: 09/02/16 Time: 09:11

Sample: 1 162

Included observations: 162

Convergence achieved after 6 iterations

Covariance matrix computed using second derivatives

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

Cout -1.630318 0.558058 -2.921413 0.0035

Revman -2.273679 0.500193 -4.545602 0.0000

Soutmft 2.826191 0.475906 5.938552 0.0000

Presdeb 0.663273 0.470857 1.408649 0.1589

Conrent 1.882350 0.772366 2.437122 0.0148

Mean dependent var 0.246914 S.D. dependent var 0.432553

S.E. of regression 0.215256 Akaike info criterion 0.352282

Sum squared resid 7.274643 Schwarz criterion 0.447578

Log likelihood -23.53484 Hannan-Quinn criter. 0.390974

Avg. log likelihood -0.145277

Obs with Dep=0 122 Total obs 162

Obs with Dep=1 40

I

Tableau 18 : Facteurs structurels

Dependent Variable: Devsaf

Method: ML - Binary Probit

Date: 09/02/16 Time: 09:15

Sample: 1 162

Included observations: 162

Convergence achieved after 21 iterations

Covariance matrix computed using second derivatives

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C -0.152506 0.154926 -0.984379 0.3249

Prefarb 0.434722 0.337397 1.288460 0.1976

Moter -8.030716 498551.3 -1.61E-05 1.0000

Mean dependent var 0.246914 S.D. dependent var 0.432553

S.E. of regression 0.359379 Akaike info criterion 0.744323

Sum squared resid 20.53535 Schwarz criterion 0.801500

Log likelihood -57.29014 Hannan-Quinn criter. 0.767538

Restr. log likelihood -90.54486 Avg. log likelihood -0.353643

LR statistic (2 df) 66.50943 McFadden R-squared 0.367273

Probability(LR stat) 3.66E-15

Obs with Dep=0 122 Total obs 162

Obs with Dep=1 40

Tableau 19 : Facteurs techniques

Dependent Variable: Devsaf

Method: ML - Binary Probit

Date: 09/02/16 Time: 09:16

Sample: 1 162

Included observations: 162

Convergence achieved after 4 iterations

Covariance matrix computed using second derivatives

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

Consaf 0.898571 0.283080 3.174269 0.0015

Dispsem 1.167517 0.264125 4.420317 0.0000

Durtrav -1.365462 0.234005 -5.835177 0.0000

Mean dependent var 0.246914 S.D. dependent var 0.432553

S.E. of regression 0.419637 Akaike info criterion 1.070718

Sum squared resid 27.99916 Schwarz criterion 1.127895

Log likelihood -83.72813 Hannan-Quinn criter. 1.093933

Avg. log likelihood -0.516840

Obs with Dep=0 122 Total obs 162

Obs with Dep=1 40






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"En amour, en art, en politique, il faut nous arranger pour que notre légèreté pèse lourd dans la balance."   Sacha Guitry