Annexe 2 : Présentation et résultats de
l'ACM et la CAH
Encadré 1: Présentation de
l'Analyse des Correspondances Multiples (ACM)
Le principe de l'analyse factorielle est de réduire
la dimension d'un tableau de données afin de condenser l'information qui
y est contenue sous une forme simplifiée et organisée. Pour cela,
les variables initiales (corrélées éventuellement) sont
remplacées par des nouvelles variables latentes (fonction
linéaires des variables initiales) et non corrélées entre
elles, résumant au mieux l'information contenue dans le tableau initial,
en déformant au minimum les proximités entre les individus et les
variables. Dès lors, la dispersion du nuage des points devient
facilement interprétable dans un sous-espace à faible dimension.
L'ACM utilise et généralise une autre méthode d'analyse :
l'Analyse Factorielle des Correspondances.
L'Analyse Factorielle des Correspondances
(AFC)
L'objectif principal de l'AFC est d'étudier les
proximités entre les modalités de deux variables qualitatives.
Elle opère donc sur un tableau de contingences croisant deux variables
qualitatives. Son principe est de confronter d'abord les hypothèses
suivantes :
H0 : Il y a indépendance entre les deux variables A et
B (dans la population dont a été extrait l'échantillon) ;
H1 : Il y a dépendance entre les deux variables A et B.
Pour confronter ces hypothèses, on utilise la
statistique du Khi-deux de Karl Pearson dont la formule est :
2
2
n p O T
- n p k k k k
- avec, Oij = kij = effectif observé, Tij =
k
2 ij ij ij i j
. .
÷= =
obs T k k
i= 1 j =1 ij i= 1 j =1 i
j
. .
k
effectif théorique d'indépendance, n = nombre
de modalités de la variable A et p = nombre de modalités de la
variable B, k
= taille de l'échantillon. Sous H0, ÷obs suit la
loi du Khi-deux à (n-1)(p-1) degrés de liberté. On rejette
H0 2
|
si
|
÷ obs > ÷
2
|
2
( 1 )( 1 )
n - p - au seuil de risque á (
á ? [ 0, 5%] le plus souvent). Une fois que H0 est
rejetée,
|
on applique l'AFC en cherchant à expliquer les
liaisons entre les modalités des deux variables qualitatives. Au cas
contraire, il n'y a rien à expliquer.
ki . k . j
L'Analyse des Correspondances Multiples
(ACM)
L'objectif de l'ACM est de décrire les liaisons
entre p (p >2) variables qualitatives, simultanément observées
sur n individus. Elle est adaptée à l'exploitation des
données des enquêtes socio-économiques où elle
permet de mettre en correspondance plusieurs ensembles de questions.
Le principe de l'ACM est d'appliquer l'AFC sur deux types
de tableaux : le tableau disjonctif complet (Z) et le tableau de BURT
(B).
Le tableau disjonctif complet résulte d'un codage
binaire des réponses contenues dans le tableau initial des
données. En ligne, on dispose les n individus sur lesquels les p
variables disposées en colonne sont mesurées. Pour un individu i
et une variable j donnés, chaque modalité reçoit la valeur
1 si l'individu i l'a choisie et 0 sinon.
|
Le tableau de BURT se déduit du tableau disjonctif
complet à travers la formule suivante :
B = Z'Z, où Z' désigne la
transposée de la matrice Z. C'est un tableau de dimension (J, J) qui
croise deux à deux toutes les modalités actives (J = nombre total
des modalités actives).
|
Quelques éléments d'aide à
l'interprétation de l'ACM
|
n
La distance à l'origine : ( , ) 1
dð j G
2 = -
2 j k
jl
|
, où kjl est l'effectif de la
modalité l de la variable Xj et n l'effectif total. Elle
|
donne une idée sur le caractère
périphérique de certains points. Il s'agit
généralement des points à faible masse.
Les contributions absolues des modalités actives sur
les premiers axes décrivent la part de chaque modalité dans
l'inertie
totale de l'axe. Pour une modalité l de la variable Xj
et de coordonnée?ájl , sa contribution sur l'axe
á de valeur propre
ëá est :
CRT c
( , )
jl á = fx ? 2
. jl á jl
ëá
actives sur les premiers axes concernent la qualité
de représentation de ces modalités sur les axes. Pour
l'interprétation, on
sélectionne les modalités dont les
cosinus carrés sont les plus forts car elles sont les mieux
représentées. Le cosinus carré de
x 100 Les cosinus carrés (ou contributions
relatives) de chacune des modalités
k jl
la modalité l, de coordonnée
?ájl sur l'axeá , a pour formule:
2
Cos =
( , )
á
c jl
? á 2 jl
n 1
Présentation de la méthode de
Classification Ascendante Hiérarchique
La technique de classification fournit une autre forme de
synthèse des données qu'une analyse factorielle. Elle constitue
des classes homogènes d'individus, les classes étant distinctes
les unes des autres le plus probable relativement aux variables
considérées. Les individus qui se ressemblent au niveau des
variables actives sont rassemblés dans une même classe et la
synthèse de toute l'information contenue dans le tableau de
données se ramène alors à la caractérisation de ce
petit nombre de classes homogènes. Il s'agit d'une classification sur
facteurs issus de l'AFC ou de l'ACM. Elle revient à créer une
variable qualitative qui correspond à l'appartenance à une classe
; la classification hiérarchique fournit une hiérarchie de
partitions, et la méthode d'agrégation autour de centres mobiles
conduit directement à une seule partition.
La méthode de classification sur les facteurs
effectue une classification des individus à partir d'un ensemble de p
variables (ou p facteurs) issus d'une analyse factorielle préalable.
Elle est effectuée selon le critère de Ward. L'arbre
d'agrégation appelé dendrogramme ainsi créé peut
ensuite être coupé en un nombre donné
d'éléments «terminaux» où les individus sont
regroupés selon une hiérarchie H de façon ascendante : on
regroupe les individus les plus proches et on recommence pour les n-1 points
suivants et ainsi de suite. On produit donc une suite de partitions
emboîtées ; L'Indice de niveau donne la valeur de l'indice
d'agrégation de chaque noeud et mesure, au sens de Ward, la
dissimilarité entre les classes. Et le choix du niveau de coupure du
dendrogramme, et donc, du nombre de classes de la partition sera fait par
examen de l'histogramme des indices croissants de niveau, en réalisant
la coupure après agrégation correspondant à des valeurs
peu élevées qui regroupent les éléments les plus
proches à des valeurs élevées de l'indice, qui dissocient
les groupes bien distincts dans la population (coupure au niveau pour lequel
cet histogramme marque un palier important). La CAH présente l'avantage
de laisser libre le choix du nombre de classes qui est imposé avec la
méthode des centres mobiles.
RESULTAT DES ACM et CAH
Tableau A2.1 : histogramme des 16 premières
valeurs propres
|
+
| NUMERO |
+
|
+ +
| VALEUR |
| PROPRE |
+ +
|
+
POURCENTAGE |
|
+
|
POURCENTAGE
CUMULE
|
+
|
|
+
|
|
| 1
|
| 0.2678 |
|
15.06 |
|
15.06
|
|*************************************************************************
|
|
|
| 2
|
| 0.2127 |
|
11.96 |
|
27.03
|
|
****************************************************************
|
|
| 3
|
| 0.2008 |
|
11.30 |
|
38.32
|
| ************************************************************
|
|
| 4
|
| 0.1828 |
|
10.28 |
|
48.61
|
| *******************************************************
|
|
| 5
|
| 0.1351 |
|
7.60 |
|
56.21
|
| *****************************************
|
|
| 6
|
| 0.1181 |
|
6.64 |
|
62.85
|
| ************************************
|
|
| 7
|
| 0.1119 |
|
6.30 |
|
69.15
|
| **********************************
|
|
| 8
|
| 0.1048 |
|
5.90 |
|
75.04
|
| ********************************
|
|
| 9
|
| 0.1003 |
|
5.64 |
|
80.68
|
| ******************************
|
|
| 10
|
| 0.0824 |
|
4.64 |
|
85.32
|
| *************************
|
|
| 11
|
| 0.0671 |
|
3.78 |
|
89.09
|
| *********************
|
|
| 12
|
| 0.0619 |
|
3.48 |
|
92.58
|
| *******************
|
|
| 13
|
| 0.0544 |
|
3.06 |
|
95.64
|
| *****************
|
|
| 14
|
| 0.0385 |
|
2.16 |
|
97.80
|
| ************
|
|
| 15
|
| 0.0277 |
|
1.56 |
|
99.36
|
| *********
|
|
| 16
|
| 0.0114 |
|
0.64 |
|
100.00
|
| ****
|
+ + + + +
Tableau 2.A2.2 : coordonnées,
contributions et cosinus carrés des modalités actives axes 1
à 5
AXES 1 A 5
|
+
|
|
|
|
MODALITES
|
+
|
+
|
|
+ COORDONNEES |
+
|
|
CONTRIBUTIONS
|
+
|
+
|
|
COSINUS CARRES
|
+
|
|
|
|
| IDEN
|
- LIBELLE P.REL
|
DISTO |
|
1
|
2 3 4 5 |
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5 |
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5 |
|
|
+
|
|
+
|
|
+
|
|
|
|
|
+
|
|
|
|
|
+
|
|
| 2
|
. village
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| LO01
|
- Nsimi 3.41
|
2.26 |
|
-0.39
|
-0.02 -0.69 -0.21 0.52 |
|
1.9
|
0.0
|
8.2
|
0.8
|
6.9 |
|
0.07
|
0.00
|
0.21
|
0.02
|
0.12 |
|
|
| LO02
|
- Ebamina 3.94
|
1.82 |
|
-0.35
|
0.10 0.76 -0.12 -0.17 |
|
1.8
|
0.2
|
11.4
|
0.3
|
0.8 |
|
0.07
|
0.01
|
0.32
|
0.01
|
0.02 |
|
|
| LO03
|
- Otetek 3.76
|
1.95 |
|
0.72
|
-0.09 -0.17 0.31 -0.30 |
|
7.3
|
0.1
|
0.5
|
2.0
|
2.5 |
|
0.27
|
0.00
|
0.02
|
0.05
|
0.05 |
|
|
+
|
|
+
|
|
CONTRIBUTION CUMULEE =
|
11.1
|
0.3
|
20.2
|
3.2
|
10.2 +
|
|
|
|
|
+
|
|
| 19
|
. Avez vous bénéficié d'appui
|
financier
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| FI01
|
- oui 1.61
|
5.89 |
|
-0.41
|
0.23 0.81 -0.56 -0.64 |
|
1.0
|
0.4
|
5.2
|
2.8
|
4.9 |
|
0.03
|
0.01
|
0.11
|
0.05
|
0.07 |
|
|
| FI02
|
- non 9.50
|
0.17 |
|
0.07
|
-0.04 -0.14 0.10 0.11 |
|
0.2
|
0.1
|
0.9
|
0.5
|
0.8 |
|
0.03
|
0.01
|
0.11
|
0.05
|
0.07 |
|
|
+
|
|
+
|
|
CONTRIBUTION CUMULEE =
|
1.2
|
0.5
|
6.1
|
3.2
|
5.7 +
|
|
|
|
|
+
|
|
| 22
|
. Appartenance à une organisation paysanne
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OP01
|
- oui 4.12
|
1.70 |
|
-0.69
|
0.87 -0.18 -0.32 -0.29 |
|
7.3
|
14.5
|
0.7
|
2.3
|
2.5 |
|
0.28
|
0.44
|
0.02
|
0.06
|
0.05 |
|
|
| OP02
|
- non 6.99
|
0.59 |
|
0.41
|
-0.51 0.11 0.19 0.17 |
|
4.3
|
8.6
|
0.4
|
1.3
|
1.5 |
|
0.28
|
0.44
|
0.02
|
0.06
|
0.05 |
|
|
+
|
|
+
|
|
CONTRIBUTION CUMULEE =
|
11.6
|
23.1
|
1.1
|
3.6
|
4.0 +
|
|
|
|
|
+
|
|
| 24
|
. Bénéficiez vous d'un encadrement
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| EN01
|
- oui 1.79
|
5.20 |
|
0.37
|
1.59 0.51 0.64 -0.75 |
|
0.9
|
21.2
|
2.3
|
4.0
|
7.5 |
|
0.03
|
0.48
|
0.05
|
0.08
|
0.11 |
|
|
| EN02
|
- non 9.32
|
0.19 |
|
-0.07
|
-0.31 -0.10 -0.12 0.14 |
|
0.2
|
4.1
|
0.4
|
0.8
|
1.4 |
|
0.03
|
0.48
|
0.05
|
0.08
|
0.11 |
|
|
+
|
|
+
|
|
CONTRIBUTION CUMULEE =
|
1.1
|
25.3
|
2.8
|
4.8
|
9.0 +
|
|
|
|
|
+
|
|
| 26
|
. Bénéficiez vous d'appui conseil
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| AP01
|
- oui 1.97
|
4.64 |
|
-1.44
|
0.41 -0.69 -0.84 -0.27 |
|
15.2
|
1.6
|
4.7
|
7.7
|
1.1 |
|
0.44
|
0.04
|
0.10
|
0.15
|
0.02 |
|
|
| AP02
|
- non 9.14
|
0.22 |
|
0.31
|
-0.09 0.15 0.18 0.06 |
|
3.3
|
0.3
|
1.0
|
1.7
|
0.2 |
|
0.44
|
0.04
|
0.10
|
0.15
|
0.02 |
|
|
+
|
|
+
|
|
CONTRIBUTION CUMULEE =
|
18.5
|
1.9
|
5.8
|
9.3
|
1.3 +
|
|
|
|
|
+
|
|
| 63
|
. Destination de la production
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| OB01
|
- autoconsommation 6.09
|
0.82 |
|
0.47
|
0.24 -0.34 -0.19 -0.20 |
|
5.0
|
1.6
|
3.4
|
1.2
|
1.9 |
|
0.27
|
0.07
|
0.14
|
0.04
|
0.05 |
|
|
| OB02
|
- vente+autoconcammati 5.02
|
1.21 |
|
-0.57
|
-0.29 0.41 0.23 0.25 |
|
6.0
|
1.9
|
4.2
|
1.5
|
2.3 |
|
0.27
|
0.07
|
0.14
|
0.04
|
0.05 |
|
|
+
|
|
+
|
|
CONTRIBUTION CUMULEE =
|
11.0
|
3.5
|
7.6
|
2.7
|
4.1 +
|
|
|
|
|
+
|
|
| 70
|
. Superficie cultivée
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| SU01
|
- moins de 0,5 ha 5.73
|
0.94 |
|
-0.14
|
-0.51 0.10 0.35 -0.25 |
|
0.4
|
7.1
|
0.3
|
3.9
|
2.6 |
|
0.02
|
0.28
|
0.01
|
0.13
|
0.07 |
|
|
| SU02
|
- )0,5-1) 4.12
|
1.70 |
|
0.13
|
0.43 -0.53 -0.14 -0.01 |
|
0.2
|
3.5
|
5.7
|
0.4
|
0.0 |
|
0.01
|
0.11
|
0.16
|
0.01
|
0.00 |
|
|
| SU03
|
- )1-1,5) 0.72
|
14.50 |
|
0.54
|
0.28 0.01 -2.24 1.68 |
|
0.8
|
0.3
|
0.0
|
19.7
|
15.0 |
|
0.02
|
0.01
|
0.00
|
0.35
|
0.20 |
|
|
| SU04
|
- plus de 1,5 ha 0.54
|
19.67 |
|
-0.16
|
1.82 2.97 0.26 0.49 |
|
0.1
|
8.4
|
23.7
|
0.2
|
1.0 |
|
0.00
|
0.17
|
0.45
|
0.00
|
0.01 |
|
|
+
|
|
+
|
|
CONTRIBUTION CUMULEE =
|
1.5
|
19.2
|
29.6
|
24.3
|
18.6 +
|
|
|
|
|
+
|
|
| 77
|
. Productivité de la terre
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| PV01
|
- moins de 100000 FCFA 2.51
|
3.43 |
|
0.70
|
0.66 0.45 -0.76 0.85 |
|
4.6
|
5.2
|
2.6
|
7.9
|
13.6 |
|
0.14
|
0.13
|
0.06
|
0.17
|
0.21 |
|
|
| PV02
|
- )100000-200000) 4.12
|
1.70 |
|
0.37
|
-0.33 -0.18 -0.31 -0.79 |
|
2.1
|
2.1
|
0.7
|
2.2
|
19.2 |
|
0.08
|
0.06
|
0.02
|
0.06
|
0.37 |
|
|
| PV03
|
- )200000-300000) 1.43
|
6.75 |
|
0.05
|
0.57 -1.19 1.49 0.77 |
|
0.0
|
2.2
|
10.1
|
17.4
|
6.3 |
|
0.00
|
0.05
|
0.21
|
0.33
|
0.09 |
|
|
| PV04
|
- plus de 300000 3.05
|
2.65 |
|
-1.10
|
-0.37 0.43 0.34 0.01 |
|
13.8
|
1.9
|
2.8
|
1.9
|
0.0 |
|
0.46
|
0.05
|
0.07
|
0.04
|
0.00 |
|
|
+
|
|
+
|
|
CONTRIBUTION CUMULEE =
|
20.5
|
11.5
|
16.1
|
29.4
|
39.1 +
|
|
|
|
|
+
|
|
| 78
|
. Productivité du travail
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| PV01
|
- moins de 1000 FCFA/a 4.66
|
1.38 |
|
0.71
|
-0.25 0.39 -0.40 -0.06 |
|
8.9
|
1.4
|
3.6
|
4.0
|
0.1 |
|
0.37
|
0.05
|
0.11
|
0.11
|
0.00 |
|
|
| PV02
|
- )1000-2000) 3.94
|
1.82 |
|
-0.46
|
-0.05 -0.54 -0.11 -0.27 |
|
3.1
|
0.0
|
5.8
|
0.3
|
2.2 |
|
0.12
|
0.00
|
0.16
|
0.01
|
0.04 |
|
|
| PV03
|
- )2000-3000) 1.79
|
5.20 |
|
-0.01
|
1.12 -0.08 1.24 0.51 |
|
0.0
|
10.5
|
0.1
|
15.2
|
3.5 |
|
0.00
|
0.24
|
0.00
|
0.30
|
0.05 |
|
Figure : A2.1 : Dendrogramme
| PV04 - plus de 3000 0.72 14.50 | -2.08 -0.91 0.63 0.08 0.65 |
11.6 2.8 1.4 0.0 2.3 | 0.30 0.06 0.03 0.00 0.03 |
+ + CONTRIBUTION CUMULEE = 23.6 14.7 10.8 19.5 8.1 + +
Source : Auteur à partir de CAH
Tableau A2.3 : décomposition de
l'inertie
+ + + + +
| | INERTIES | EFFECTIFS | POIDS | DISTANCES
| INERTIES | AVANT APRÈS | AVANT APRÈS | AVANT
APRÈS | AVANT APRÈS
|
+
|
| INTER-CLASSES
|
| INTRA-CLASSE
|
|
+
|
| 0.6809
|
|
|
|
+
|
0.6841 | | | |
|
|
+
|
|
|
|
|
|
|
+
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| CLASSE
|
1 / 6
|
| 0.2590
|
0.2432 | 15
|
14
|
|
|
15.00
|
14.00 |
|
0.4160
|
0.4550
|
|
| CLASSE
|
2 / 6
|
| 0.0219
|
0.0219 | 3
|
3
|
|
|
3.00
|
3.00 |
|
2.2437
|
2.2437
|
|
| CLASSE
|
3 / 6
|
| 0.3284
|
0.3410 | 26
|
27
|
|
|
26.00
|
27.00 |
|
0.1882
|
0.1836
|
|
| CLASSE
|
4 / 6
|
| 0.0363
|
0.0363 | 3
|
3
|
|
|
3.00
|
3.00 |
|
2.9090
|
2.9090
|
|
| CLASSE
|
5 / 6
|
| 0.0408
|
0.0408 | 4
|
4
|
|
|
4.00
|
4.00 |
|
2.0672
|
2.0672
|
|
| CLASSE
|
6 / 6
|
| 0.1494
|
0.1494 | 11
|
11
|
|
|
11.00
|
11.00 |
|
0.6690
|
0.6690
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| TOTALE
|
|
| 1.5168
|
1.5168 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+
|
|
+
|
+
|
|
+
|
|
+
|
|
|
|
QUOTIENT
|
(INERTIE
|
INTER /
|
INERTIE TOTALE) :
|
AVANT
|
...
|
0.4489
|
|
|
|
|
|
|
|
APRÈS
|
..
|
. 0.4510
|
|
|
|
Source : Auteur à partir de CAH
Figure A2.2 : Carte des
variables-modalités
Source : Auteur à partir de CAH
Tableau A2.4 : Caractérisation des
classes
|
Libellés des variables
|
Modalités caractéristiques
|
% de la
modalité dans
la
classe
|
% de la
modalité
dans
l'échantillon
|
% de la classe
dans la modalité
|
|
CLASSE 1
|
|
Superficie cultivée (en ha)
|
] 0,5-1]
|
78,57
|
37,10
|
47,83
|
|
Productivité du travail
|
] 2000-3000]
|
50,00
|
16,13
|
70,00
|
|
Productivité de la terre
|
] 200000-300000]
|
42,86
|
12,90
|
75,00
|
|
Destination de la production
|
Autoconsommation
|
85,71
|
54,84
|
35,29
|
|
Destination de la production
|
vente+autoconsommation
|
14,29
|
45,16
|
7,14
|
|
Productivité de la terre
|
] 100000-200000]
|
7,14
|
37,10
|
4,35
|
|
CLASSE 2
|
|
Superficie cultivée (en ha)
|
]1-1,5]
|
100,00
|
6,45
|
75,00
|
|
Productivité de la terre
|
moins de 100000 FCFA
|
100,00
|
22,58
|
21,43
|
|
CLASSE 3
|
|
Appartenance à une OP
|
Non
|
92,59
|
62,90
|
64,10
|
|
Productivité de la terre
|
] 100000-200000]
|
66,67
|
37,10
|
78,26
|
|
Accès aux conseils
|
Non
|
100,00
|
82,26
|
52,94
|
|
Superficie cultivée (en ha)
|
moins de 0,5 ha
|
74,07
|
51,61
|
62,50
|
|
Productivité du travail
|
moins de 1000 FCFA par h/j
|
62,96
|
41,94
|
65,38
|
|
Appartenance à une OP
|
Oui
|
7,41
|
37,10
|
8,70
|
|
CLASSE 4
|
|
Superficie cultivée (en ha)
|
plus de 1,5 ha
|
100,00
|
4,84
|
100,00
|
|
CLASSE 5
|
|
Productivité du travail
|
plus de 3000
|
100,00
|
6,45
|
100,00
|
|
Productivité de la terre
|
plus de 300000
|
100,00
|
27,42
|
23,53
|
|
CLASSE 6
|
|
Appartenance à une OP
|
Oui
|
100,00
|
37,10
|
47,83
|
|
Accès aux conseils
|
Oui
|
72,73
|
17,74
|
72,73
|
|
Productivité du travail de l'EFA
|
] 1000-2000]
|
90,91
|
35,48
|
45,45
|
|
Accès aux conseils
|
Non
|
27,27
|
82,26
|
5,88
|
Source : Auteur à partir de la CAH
Tableau A2.5 : Tests du Khi-deux
|
Valeur
|
ddl
|
Signification
asymptotique
(bilatérale)
|
Signification
exacte
(bilatérale)
|
Signification
exacte
(unilatérale)
|
|
Khi-deux de Pearson
|
22,675(b)
|
1
|
,000
|
|
|
|
Correction pour la continuité (a)
|
19,517
|
1
|
,000
|
|
|
|
Rapport de vraisemblance
|
26,123
|
1
|
,000
|
|
|
|
Test exact de Fisher
|
|
|
|
,000
|
,000
|
|
Association linéaire par
linéaire
|
22,309
|
1
|
,000
|
|
|
|
Nombre d'observation valides
|
62
|
|
|
|
|
Source : construction de l'auteur
Tableau A2.6 : Corrélation entre la
productivité de la terre et la superficie cultivée
|
Superficie cultivée
|
Productivité de la terre
|
Productivité du travail
|
|
Superficie cultivée
|
1.0000
|
|
|
|
Productivité de la terre
|
-0.3880
|
1.0000
|
|
|
Productivité du travail
|
-0.1943
|
0.6471
|
|
|
|
|
1.0000
|
Source : construction de l'auteur
TABLE DES MATIERES
AVERTISSEMENT iii
DEDICACES iv
REMERCIEMENTS v
LISTE DES TABLEAUX vi
LISTE DES FIGURES vii
LISTE DES ABREVIATIONS ET SIGLES viii
RESUME ix
ABSTRACT x
INTRODUCTION GENERALE 1
CONTEXTE ET PROBLEMATIQUE 2
OBJECTIF DE RECHERCHE 5
HYPOTHESES DE TRAVAIL 5
REVUE DE LITTERATURE 5
INTERET DE L'ETUDE 8
DEMARCHE METHODOLOGIQUE 9
ORGANISATION DE L'ETUDE 9
Premiere Partie : Analyse de la productivité des
exploitations familiales agricoles . 10
INTRODUCTION DE LA PREMIERE PARTIE 11
CHAPITRE 1 LA PRODUCTIVITE : ETAT DES LIEUX
12
Section 1 : Analyse théorique de la
productivité 13
I. Généralités sur la
productivité 13
A. Définition des concepts 13
B. Les mesures de productivité 15
II. Approche théorique de la productivité
18
A. Des théories physiocrates à la
théorie néoclassique de la répartition 18
B. Théorie microéconomique de la
production 20
Section 2 : Pertinence du concept de productivité
en agriculture 22
I. L'importance de la productivité 23
A. Les enjeux de la productivité 23
B. Les déterminants de la productivité
25
II. Les facteurs limitant la productivité agricole
27
A. La taille de l'exploitation 27
B. Les coûts de transaction
29
CHAPITRE 2 : EVIDENCE EMPIRIQUE SUR LA PRODUCTIVITE
DES
EXPLOITATIONS FAMILIALES AGRICOLES 31
Section 1 : Méthodologie de recherche et
description des comportements productifs des
exploitations familiales agricoles 32
I. Les caractéristiques de l'échantillon
32
A. Echantillonnage 32
B. Présentation des variables 34
II. Analyse des comportements productifs des
exploitations familiales agricoles 36
A. Caractéristiques sociodémographiques du
chef d'exploitation 37
B. Présentation du circuit de production
39
Section 2 : Structure économique et typologie des
exploitations familiales agricoles40
I. Structure économique des exploitations
familiales agricoles 40
A. Analyse de la production 41
B. Analyse de la productivité partielle des
exploitations familmiales agricoles 44
II. Typologie des exploitations familiales agricoles
à partir des indices de productivité
partielle 47
A. Présentation des variables 48
B. Présentation des résultats de la
typologie 49
CONCLUSION DE LA PREMIERE PARTIE 53
Deuxieme Partie : Analyse de l'efficacité des
exploitations familiales agricoles 55
INTRODUCTION DE LA DEUXIEME PARTIE 55
CHAPITRE 3 L'EFFICACITE DANS LA THEORIE ECONOMIQUE
56
Section 1 : L'efficacité et ses
déterminants 57
I. La notion d'efficacité 57
A. Fondements de l'efficacité 57
B. L'efficacité : notion à plusieurs sens
59
II. L'analyse des déterminants potentiels de
l'efficacité 62
A. La théorie du capital humain 62
B. Les autres déterminants de l'efficacité
64
Section 2 : Les méthodes d'estimation de
l'efficacité 66
I. L'approche non paramétrique 66
A. Fondement de l'approche non paramétrique
66
B. La méthode DEA 68
II. Approche paramétrique et approche non
paramétrique : une complémentarité
certaine 71
A. L'approche paramétrique 71
B. Approche non paramétrique « versus »
approche paramétrique 73
CHAPITRE 4 : EVIDENCE EMPIRIQUE SUR
L'EFFICACITE DES
EXPLOITATIONS FAMILIALES AGRICOLES 76
Section 1 : Spécification des modèles
utilisés 77
I. Présentation des modèles 77
A. Les modèles DEA 77
B. Le modèle TOBIT 79
II. Caractéristiques socio-économiques des
exploitations familiales agricoles 81
A. Présentation des variables 81
B. Description statistique des variables des
modèles 83
Section 2 : Présentation et analyse des
résultats 84
I. L'efficacité technique des exploitations
familiales agricoles 84
A. Distribution des indices d'efficacité
technique 85
B. L'efficacité d'échelle et les «
input slacks » 88
II. Les déterminants de l'efficacité
technique des exploitations familiales agricoles91
A. L'effet des variables liées au capital humain
91
B. Les autres facteurs qui expliquent
l'efficacité technique 93
CONCLUSION DE LA DEUXIEME PARTIE 96
CONCLUSION GENERALE 97
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES 100
ANNEXES 109
Annexe 1 : Questionnaire de l'enquête
109
Annexe 2 : Présentation et résultats de
l'ACM et la CAH 113
TABLE DES MATIERES 119
MEMOIRE DE FIN D'ETUDES EN VUE DE L'OBTENTION
DU
DEA/MASTER EN SCIENCES ECONOMIQUES
ANALYSE DES PERFORMANCES PRODUCTIVES DES
EXPLOITATIONS
FAMILIALES AGRICOLES DE LA LOCALITE DE ZOETELE AU
SUD
CAMEROUN
Présentée et soutenue publiquement par
KANE Gilles Quentin
(16 Novembre 2010)
Membre du jury :
Professeur Abessolo Yves (Président) Professeur
Fondo Sikod (Directeur) Docteur Minkoa Nzie Jules (Rapporteur)
REPUBLIC OF CAMEROON
Peace - Work - Fatherland
THE
UNIVERSITY OF YAOUNDE II
Faculty of Economics and Management
PO.BOX 13
REPUBLIQUE DU CAMEROUN
Paix - Travail - Patrie
UNIVERSITE
DE YAOUNDE II
Faculté des Sciences Economiques et
de Gestion
B.P. 1365 Yaoundé
MEMOIRE DE FIN D'ETUDES EN VUE DE L'OBTENTION
DU
DEA/MASTER EN SCIENCES ECONOMIQUES
ANALYSE DES PERFORMANCES PRODUCTIVES DES EXPLOITATIONS
FAMILIALES AGRICOLES DE LA LOCALITE DE ZOETELE AU SUD
CAMEROUN
Présentée et soutenue publiquement par
KANE Gilles Quentin
(16 Novembre 2010)
Membre du jury :
Professeur Abessolo Yves (Président) Professeur
Fondo Sikod (Directeur) Docteur Minkoa Nzie Jules (Rapporteur)
| 
