III.
Méthodologie et présentation de la méthode de collecte de
données.
1. Méthode de collecte de données
utilisées.
Les données utilisées dans cette étude
sont les données de l'enquête de référence
menée avec ses différents partenaires qui sont les centres
nationaux de recherche agronomiques. Les données que nous avons
utilisé ont été collectées au niveau village et
producteur. Ainsi nous allons ici élucider le processus
d'échantillonnage des villages et des producteurs dans un pôle
rizicole.
- Échantillonnage des villages pour l'enquête
diagnostique.
Pour cette enquête 3 ou quatre villages sont choisis
pour parmi 32 villages (22 villages pour les expérimentations et 10
villages comme contrôle) dans chaque pôle. Ainsi on procède
de la sorte :
Etape1 : Parmi les 22 villages choisis
pour les expérimentations, on choisit 2 à 3 villages en utilisant
la procédure suivante sous Excel :
· Etape1.1 : On affecte un nombre
aléatoire uniforme de l'intervalle [0, 1[à chaque
village en exécutant la fonction Alea ( ). Une
variable aléatoire sera ainsi créée
· Etape 1.2: On copie la colonne de la
variable aléatoire et exécuter coller des valeurs dans
la même colonne
· Etape 1.3: On classe les villages en
faisant un tri par ordre croissant des valeurs de la variable aléatoire
;
· Etape 1.4: On choisit les 2 ou 3
premiers villages.
Etape2 : Des
10 villages contrôles, sélectionner de façon
aléatoire un village en utilisant la procédure suivante dans une
feuille de calcul de Excel :
Etape 2.1: On affecte un nombre
aléatoire uniforme de l'intervalle [0, 1[ à chaque village en
exécutant la fonction Alea( ). Une variable aléatoire sera ainsi
créée ;
Etape 2.2: On copie la colonne de la variable
aléatoire et exécuter coller des valeurs dans la même
colonne ;
Etape 2.3: On classe les villages en faisant
un tri par ordre croissant des valeurs de la variable aléatoire ;
Etape 2.4: Choisir le premier village.
Les étapes 1 et 2 aboutissent à la
sélection de 3 ou 4 villages pour l'enquête diagnostique. Dans
chacun des villages sélectionnés, 10 à 15 informateurs
clés sont choisis et interviewés et une discussion de groupe sera
organisée.
Etape3 : On sélectionne les
informateurs clés en se basant sur les expériences et les
connaissances des systèmes de production agricole et du riz dans le
village.
Etape4 : Onsélectionne des
informateurs clés additionnels en demandant aux premiers informateurs
d'aider à identifier d'autres participants potentiels en utilisant la
méthode de boule de neige (voir la méthodologie de l'étude
diagnostique pour les détails)
Les discussions de groupe seront ouvertes à toute la
population du village, ainsi aucune procédure de sélection ne
sera requise
- Echantillonnage des producteurs et des parcelles pour
l'enquête sur l'écart de rendement.
Dans cette enquête 50 ménages sont
sélectionnées dans chaque pôle.
Etape1 : Pour les 50 ménages,
sélectionner de façon aléatoire un producteur de riz par
ménage pour l'enquête sur l'écart de rendement. Cela va
aboutir à la sélection de 50 producteurs de riz et vont inclure
si possible 30% de femmes productrices du riz.
Etape 2: Pour chaque producteur ou
productrice sélectionné, on donne un numéro à
chaque de riz (dans l'écologie ciblée) que possède le
producteur et sélectionner de façon aléatoire une parcelle
en utilisant la procédure suivante dans une feuille de calcul de Excel
:
· Etape 2.1: Affecter un nombre
aléatoire uniforme de l'intervalle [0, 1[ à chaque parcelle en
exécutant la fonction Alea ( ).
· Etape 2.2: Copier la colonne de la
variable aléatoire et exécuter coller des valeurs dans la
même colonne
· Etape 2.3: Classer les parcelles en
faisant un tri par ordre croissant des valeurs de la variable
aléatoire.
· Etape 2.4: Choisir la première
parcelle
2. Méthodologie de l'étude.
La méthodologie de notre étude ne
s'éloignera pas de celles utilisées par les auteurs cités
dans la revue de la littérature. L'estimation de l'impact de l'adoption
de la technologie se fera en utilisant l'approche contrefactuelle basée
sur les variables instrumentales pour prendre en compte le problème
d'endogéneité et estimer l'effet local moyen du traitement par le
biais de la fonction « Local Average response
Function ».
Cependant en absence d'informations sur l'accès
à la technologie, l'instrument que nous utilisons ici est la
connaissance de la technologie comme l'on faitPatrice Ygué
ADEGBOLA et Souléïmane Adéyèmi ADEKAMBIdans
une étude sur « Rate and determinants of agricultural
technology adoption: case study of TDrs yam varieties in
Benin ». De là nous allons dans un premier temps estimer
les déterminants de la connaissance de la technologie par le biais d'un
modèle probit, pour pouvoir cerner au mieux les facteurs ayant des
effets sur notre instrument. Ensuite viendra l'estimation de l'adoption de la
technologie relative à l'équation (2) en se basant sur la
théorie du consommateur de Lancaster afin de voir l'effet des
différentes caractéristiques de la technologie sur la
probabilité d'adoption.
Enfin pour estimer l'impact de l'adoption de la technologie,
nous allons estimer, comme indiquer là-dessus l'effet moyen local du
traitement en utilisant la fonction LARF proposée par Alberto ABBADIE.
Et la dernière estimation sera consacrée à la simulation
des caractéristiques de la technologie en améliorant ces
dernières et estimer à nouveau l'impact de la technologie
améliorée sur le rendement.
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