Conclusion
Arrivé au terme de cette analyse où il a
été question d'étudier l'efficacité dans la
théorie économique, il ressort qu'elle dépend de plusieurs
facteurs. Son étude est faite grâce à deux méthodes
à savoir l'approche paramétrique et l'approche non
paramétrique. Cependant après une étude comparative des
dites méthodes, il s'avère que la méthode non
paramétrique est celle qui intègre dans l'analyse le
caractère multi facteur qui caractérise les exploitations
agricoles familiales étudiées. Toutefois, le choix de l'une ou de
l'autre de ces méthodes n'a aucun impact majeur sur le résultat
final, lorsque l'objectif de l'étude est d'identifié les facteurs
qui expliquent l'efficacité.
CHAPITRE 4 : EVIDENCE EMPIRIQUE SUR L'EFFICACITE
DES
EXPLOITATIONS FAMILIALES AGRICOLES
Introduction
Une exploitation familiale agricole est dite efficace si elle
utilise ses inputs de manière optimale, ce qui suppose qu'il n'existe
aucune possibilité d'augmenter le produit sans accroître au
préalable la quantité d'inputs utilisés. Plusieurs
études ont montré dans le cas des pays en développement,
que le secteur agricole soufre d'inefficacité. Cette situation nous
conduit à analyser dans le cas de l'agriculture Camerounaise
l'efficacité des exploitations familiales agricoles car ces
dernières sont indispensables pour lutter contre la pauvreté et
l'insécurité alimentaire.
Ce chapitre est consacré à l'analyse empirique
de l'efficacité des exploitations familiales agricoles. Ainsi, la
spécification des différents modèles utilisés
(section 1) précédera la présentation et l'analyse des
résultats (section 2).
Section 1 : Spécification des modèles
utilisés
La mesure de l'efficacité des EFA dans le cadre de ce
travail se fera par la méthode DEA dont les deux variantes
utilisées seront présentées dans cette section ainsi que
le modèle TOBIT qui servira à estimer les facteurs qui expliquent
les inefficacités. Enfin, cette section se terminera par la
présentation des caractéristiques socio-économiques des
EFA de l'échantillon.
I. Présentation des modèles
Il sera question dans cette sous section de présenter
les différents modèles qui serviront non seulement pour
l'estimation de l'efficacité mais aussi pour la détermination des
facteurs ayant un impact sur celle-ci.
A. Les modèles DEA
Les modèles DEA les plus utilisés sont le
modèle CCR (développé par Charnes, Cooper et Rhodes en
1978) et le modèle BCC (introduit par Banker, Charnes et Cooper en
1984).
Le modèle CCR se fonde sur les hypothèses suivantes
:
> Il existe une forte convexité de l'ensemble de
production
> La technologie est à rendements constants
> Il existe une libre disposition des inputs et des outputs
Suivant la présentation de Coelli (1996) reprise par
Nyemeck (2004), supposons que nous disposons d'un ensemble d'informations sur K
inputs et M outputs pour chaque N exploitations. Les informations relatives
à la ième exploitation sont représentées
par les vecteurs colonnes xi et yi respectivement. Les matrices des inputs X de
dimension KxN, et des outputs Y de dimension MxN regroupent les informations
relatives à toutes les exploitations. L'approche des ratios est une
façon intuitive d'introduire la méthode DEA. Pour une
exploitation donnée, le ratio obtenu mesure l'efficacité
technique, et un ensemble de contraintes est posé afin que le ratio de
chaque exploitation soit toujours inférieur ou égal à 1.
Le programme mathématique utilisé pour le ratio de CCR est :
max ( / ),
u y v x
' '
u , v i i
s c u y v x
/ ' / ' = 1 j = 1 2
j j , , ,
... N (1)
u v
, = 0.
où u est un vecteur de dimension Mx1, et v
un vecteur de dimension Kx1, représentant respectivement les poids
des outputs et inputs déterminés par la solution du
problème : c'est à dire, par les données sur toutes les
exploitations utilisées comme ensemble de référence. Comme
cette forme de ratio permet un nombre infini de solution, Charnes et Cooper
(1962) développent un programme linéaire fractionné.
Celui-ci sélectionne une solution représentative dans chaque
classe d'équivalence et le programme linéaire dual qui y est
associé est le suivant :
min è, ëè
= 0
= 0 (2)
s c
/ - +
y Y ë
i
èx X
- ë
i
ë = 0
Où è est un scalaire qui donne la mesure
de l'efficacité technique de l'exploitation considérée,
ë est un vecteur (N, 1) de constantes appelées
multiplicateurs. Elles indiquent la façon dont les exploitations se
combinent pour former la frontière par rapport à laquelle la
ième exploitation sera comparée, selon la définition de
Farrell (1957).
Le problème est résolu N fois, une fois pour chaque
exploitation dans l'échantillon, et génère N valeurs
optimales de è et ë .
Dans le programme DEA (2), la performance d'un producteur est
évaluée en termes de capacité du producteur à
diminuer son vecteur des facteurs jusqu'au niveau de la meilleure pratique
observée.
Toutefois, l'hypothèse des rendements constants n'est
vraiment appropriée que si l'entreprise opère à une
échelle optimale (Ambapour, 2001). Ce qui n'est pas toujours le cas
(concurrence imparfaite, contraintes financières...). Ce constat a
poussé Banker, Charnes et Cooper (1984), à proposer un
modèle qui permet de déterminer, si la production se fait dans
une zone de rendements croissants, constants, ou décroissants.
Ainsi, le modèle CCR peut être modifié en
tenant compte de l'hypothèse des rendements variables à
l'échelle. Il suffit pour cela d'ajouter une contrainte N1'
ë = 1 au programme précédent ; on obtient :
è, ëè
min
s c
= 0
= 0 (3)
/ - +
y Y ë
i
èx X
- ë
i
ë1
N 1 ' =
ë = 0
Où N1est un vecteur de dimension Nx1
composé des 1.
La différence entre l'indice d'efficacité
technique obtenus par le modèle DEA de type CRS et celui de la
même exploitation par le modèle DEA de type VRS constitue une
bonne mesure de l'efficacité d'échelle de l'exploitation
considérée (Coelli et al., 1998).
Par ailleurs, ce modèle permet de décomposer
l'efficacité technique en efficacité technique totale et en
efficacité technique pure. L'hypothèse des rendements
d'échelles constants, conduit à la détermination de
l'efficacité totale ; tandis que l'hypothèse de rendement
d'échelles variables conduit à celle de l'efficacité
pure.
A la suite de cette présentation des modèles DEA,
on s'intéressera au modèle TOBIT.
| 
