Agriculture et contribution à la croissance économique de la rdc

a) Méthodes

Dans ce travail nous avons fait recours aux méthodes suivantes :

- La méthode analytique : comme nous aurons plusieurs variables qui interviendront dans ce travail, il nous sera couteux de les analyser toutes. C'est ainsi que cette méthode nous permettra de sélectionner les variables le plus importantes, susceptibles à aboutir aux objectifs que nous nous somme fixés en les interprétant et en tirant des conclusions.

- La méthode statistique : il sied de signaler que nous allons utiliser la statistique descriptive. Cette méthode nous aidera à répondre à notre première préoccupation grâce à des représentations graphiques. Comme il s'agira pour nous d'évaluer la variation de la production agricole, nous allons présenter les résultats sous forme de courbe afin de bien suivre schématiquement l'évolution de la production agricole d'une année à une autre.

Pour donner une vue d'ensemble de l'état de la production des produits agricoles de 1989 à 2018, nous allons recourir à la droite de tendance.

b) Technique

Pour notre travail, nous allons utiliser :

- La technique documentaire.

Elle nous permettra :

- A consulter les ouvrages, les articles, les rapports, les revues et les travaux scientifiques qui traitent de l'agriculture et croissance économique ;

- A récolter les données secondaires ayant trait à notre sujet dans différents établissements.

- La technique d'observation contrôlée

Elle nous permet de percevoir les faits suivant un plan méthodologique et préétabli en y associant les résultats des entretiens d'analyse des documents concernant les phénomènes observés.

2. Le modèle explicatif

2.1. Identification des variables d'études

Concernant notre étude nous cherchons à étudier l'influence qu'a la production agricole sur le niveau du produit Intérieur Brut. Or, le Produit Intérieur Brut n'est pas exclusivement expliqué par l'agriculture. Il ya plusieurs autres variables qui entrent en jeux. C'est ainsi que nous aurons les variables agrégées suivantes :

- Agriculture ;

- Extraction ;

- Le secteur secondaire ;

- Le secteur tertiaire ;

- Le Produit Intérieur Brut.

Les quatre premières variables sont considérées comme variables exogènes (explicatives), et la dernière variable est considérée comme la variable endogène (à expliquer).

3. Formulation du modèle de régression

Le modèle de régression que nous aurons à utiliser dans notre étude est la régression linéaire multiple. Elle est la généralisation multi variée de la régression simple. Nous cherchons à expliquer les valeurs prises par la variable endogène à l l'aide de plusieurs variables exogènes.

Notre équation de régression s'écrira :

Y_i : (b₀ + b₁X₁ + b₂X₂ + b₃x₃ +b₄x₄) + å_i