Memoire Online - Etude socio économique de l´allocation de la main-d´oeuvre salariée et utilisation des pesticides chimiques de synthèse

Dans l'optique de voir si l'utilisation de la main-d'oeuvre salariée est conditionnée par la culture cotonnière, l'hypothèse selon laquelle les producteurs de coton utilisent plus de main-d'oeuvre salariée que les non producteurs de coton a été testée. Pour tester cette hypothèse, le calcul de la quantité de main-d'oeuvre (Homme-jour) engagée par chaque groupe de producteurs était nécessaire. Ce calcul a été fait à l'aide du tableau de conversion de Norman en équivalent-homme des temps de travaux (voir tableau n°25).

Opérations culturales	Hommes	Femmes	Enfants Hommes et Femmes
	(15 - 64 ans)	(15 - 64 ans)	(7 - 15 ans)	65 ans
Préparation de la terre	1	0,75	0,5	0,5
Semis	1	1	1	0,5
Sarclage	1	0,75	0,5	0,5
Récolte	1	1	0,5	0,5

Source : Coefficient de Norman à nos observations de terrain juillet - septembre 2005

Le calcul des superficies emblavées pour les différents groupes montre qu'il y a une grande différence entre les superficies emblavées par les producteurs de coton (312,18ha) et les non producteurs de coton (151,47ha). Ceci nous a conduit à ramener la quantité de maind'oeuvre salariée utilisée par chaque producteur à la superficie qu'il a emblavée. Pour ce faire nous avons retenu la formule suivante :

Le test t de Student réalisé pour comparer les moyennes au niveau des deux groupes présentent les résultats du tableau ci-après.

Source : Données de l'enquête de terrain juillet - septembre 2005 ( ) = écart type ns = n'est pas significatif

De l'analyse de ces résultats, il ressort qu'il n'y a pas une différence significative entre la quantité de main-d'oeuvre salariée utilisée par les producteurs de coton et les non producteurs de coton.

Ce constat est le fait de plusieurs raisons. Les ménages producteurs de coton disposent plus d'actifs agricoles dans leur ménage (cf. tableau n°13). Ceci est confirmé par l'analyse de variance réalisée (ANOVA) pour comparer le nombre d'actifs entre les catégories de producteurs.

Source : Données de l'enquête de terrain juillet - septembre 2005 ( ) = écart type

Aussi, le ratio S/W des producteurs de coton est-il supérieur (cf. tableau n°13) à celui des non producteurs de coton. Cela voudrait dire que les actifs des ménages producteurs de coton travaillent plus que ceux des ménages qui ne cultivent pas le coton.

De plus en plus, les paysans non producteurs de coton se retournent vers la culture du soja. Le prix parfois élevé (cf. tableau n°10) du produit et sa courte durée de cycle production (3,5mois) par rapport au coton (4 mois) encouragent certains producteurs à adopter cette culture. Les paysans considèrent le soja comme étant un fertilisant, il faut alors bénéficier de ses arrières effets pour un bon rendement des autres cultures surtout vivrières. Ils pensent aussi que ses feuilles constituent un bon fourrage pour les animaux. Or, il est établi par Bonnefond et al. (1984), puis Napporn (1991) cités par Aho et Kossou (1997) que le soja nécessite la même quantité de main-d'oeuvre que le coton de la préparation du sol jusqu'à la

récolte. Ceci justifie également le fait que la différence de moyenne entre les quantités de main-d'oeuvre salariée utilisées par les deux groupes ne soit pas significative.

Le choix de l'utilisation de la main-d'oeuvre salariée, pour les travaux dépend d'un certain nombre de facteurs qui ne sont pas liés à la culture du coton. Une estimation de la fonction de production pourrait bien lever l'équivoque.

Comprendre les facteurs qui interviennent dans l'allocation de la main-d'oeuvre salariée pour lever ses contraintes est nécessaire. Connaître ces facteurs permettra aux chercheurs de comprendre les relations entre ouvriers et producteurs.

En effet, Houngbo (1996) pense que la quantité de main-d'oeuvre investie sur une parcelle par un ménage dépend entre autre facteur : la taille du ménage, le nombre de personnes travaillant réellement, le temps de travail de chaque membre sur la parcelle, la capacité physique (état de santé) de chaque membre, l'existence et la disponibilité des activités agricoles. Pour Biaou (1995), l'utilisation de la main-d'oeuvre salariée est liée à deux facteurs : la disponibilité financière et l'existence d'une contrainte de main-d'oeuvre due surtout à l'allocation de la main-d'oeuvre pour d'autres activités peut-être plus rémunératrices (activités extra-agricoles et para-agricoles).

Pour mettre en exergue ces facteurs, l'hypothèse testée est la suivante: la quantité de main-d'oeuvre salariée investie sur une parcelle est positivement influencée par le statut socioéconomique du ménage. Le statut socio-économique du ménage est identifié par rapport à un certain nombre de facteurs propres au producteur, liés à la parcelle et liés à la main-d'oeuvre salariée. L'analyse de régression est utilisée pour tester l'hypothèse.

Dans la formulation du modèle d'analyse, les variables retenues pour chaque groupe de facteurs sont les suivantes :

- les facteurs propres au producteur : sexe, âge, niveau d'instruction, taille du ménage, principale activité du chef de ménage, revenu du ménage, l'origine et le hameau ;

- les facteurs liés à la main-d'oeuvre salariée : disponibilité ou non de la main-d'oeuvre salariée.

Y : est la quantité de main-d'oeuvre salariée investie sur un champ par un paysan. C'est une variable continue exprimée en homme-jour.

SEX : elle est mesurée au niveau binaire et se rapporte au sexe du chef de ménage. Elle prend la valeur 0 si c'est une femme et 1 si c'est un homme.

AGE : elle est ordinale et se rapporte à l'âge du chef de ménage. Elle prend la valeur 0 si l'âge est compris entre 20 et 44 ans, 1 si 45 à 64 ans et 2 si supérieur à 64 ans.

HAM : c'est une variable ordinale qui désigne le hameau. Elle prend la valeur 0 si c'est Tèzounkpa, 1 si c'est Asségon et 2 si c'est Kindogon.

ORIG : elle indique les relations de parenté qui lient le chef de ménage et le gohonon. L'autochtone sera dans ce cas celui qui a le même ancêtre (père fondateur du hameau) que le gohonon. Tous les autres seront considérés comme des allochtones. Elle est une variable binaire et prend la valeur 0 si c'est un allochtone et 1 si c'est un autochtone.

NINTRU : c'est le niveau d'instruction du chef de ménage. C'est une variable mesurée au niveau ordinal. Elle prend la valeur 0 si le chef de ménage est analphabète, 1 s'il est instruit jusqu'à un niveau primaire et 2 s'il est instruit jusqu'à un niveau secondaire.

REV : cette variable continue qui indique le revenu annuel du ménage. Il est exprimé en francs CFA.

SEBLA : c'est la superficie totale emblavée par un ménage. C'est une variable continue exprimée en ha.

DISMOS : c'est la disponibilité de la main-d'oeuvre salariée. C'est une variable ordinale qui prend la valeur 0 si non disponible, 1 si moins disponible et 2 si plus disponible.

PRIACTIV : elle désigne la principale activité du ménage. C'est une variable binaire. Elle prend la valeur 0 si c'est l'agriculture et 1 si c'est une autre activité.

Deux formes fonctionnelles ont été estimées. Celle dite semi-log et celle dite double log de Cobb-Douglas.

Y = áo + á1 SEX + á2AGE + á3ORIG + á4NINTRU + á5 lnTAILM + á6PRIACTIV + á7 lnREV + á8 lnSEBLA + á9 DISMOS + á10 HAM + e1

lnY = âo + â1 SEX + â2AGE + â3ORIG + â4NINTRU + â5 lnTAILM + â6PRIACTIV + â7 lnREV + â8 lnSEBLA + â9 DISMOS + â10 HAM + e2

Dans ces deux modèles e1 et e2 désignent les termes d'erreurs, áo et âo sont les termes constants et ái et âi sont les paramètres de régression à estimer.

Selon Cobb-Douglas, les âi peuvent être interprétés comme les élasticités du produit par rapport aux facteurs correspondants. L'estimation des paramètres ái et âi est faite par la méthode de « stepwise ». Seules les variables significatives à au moins 5% qui sont retenues dans le modèle.

Le test de signification des deux modèles prouve que ceux-ci sont globalement significatifs et ceci au seuil de 1 %. Toutefois les résultats économétriques montrent que le coefficient de détermination ajusté (R2 ajusté) est de 45,95% pour le modèle semi-log et 62,21% pour le modèle double log. Dans le premier modèle, les 45, 95% de la variation de la main-d'oeuvre salariée sont expliqués par les variables explicatives incluses dans le modèle tandis que 62,21% des variables de la quantité de main-d'oeuvre salariée sont imputables aux variables explicatives dans le modèle de Double log. Pour ce faire, nous préférons utiliser la forme log-log pour faire nos analyses. Le modèle obtenu est présenté dans le tableau n°28.

Au total, l'origine, la principale activité du ménage, la taille du ménage, la disponibilité de la main-d'oeuvre salariée n'influencent guère l'allocation de la main-d'oeuvre salariée.

Le sexe, l'âge, le niveau d'instruction du chef de ménage ainsi que le revenu, la superficie emblavée et le hameau du ménage sont les facteurs qui déterminent à des degrés donnés l'allocation de la main-d'oeuvre salariée.

Etude socio économique de l´allocation de la main-d´oeuvre salariée et utilisation des pesticides chimiques de synthèse

7.3.2. Facteurs influençant l'allocation de la main-d'oeuvre salariée