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Mesure de l'efficience des exploitations agricoles dans les régions arides de la Tunisie

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Academic year: 2021

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Mesure de l’efficience des exploitations agricoles dans

les régions arides de la Tunisie

Mémoire

Marwa Miri

Maitrise en économique

Maitre ès arts (M.A.)

Québec, Canada

© Marwa Miri, 2014

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iii

Résumé

Le développement économique et social du gouvernorat de Sidi Bouzid dépend du secteur des agricultures irriguées. Cependant, ce secteur est confronté à de nombreux obstacles dus à la surexploitation des ressources hydrauliques. Plusieurs politiques n’ont pas réussi à bien gérer cette ressource clé. Par conséquent, un processus de suivi a été mis en œuvre en menant des enquêtes pendant les trois années de récolte (2003, 2007 et 2011) sur des fermes qui utilisent des puits de surface. Une approche non paramétrique a été utilisée pour mesurer l’efficience technique, allocative, d’échelle et globale ainsi que la recherche de l’efficacité d’usage d’eau. Les résultats du modèle ont montré que les exploitations sont plus techniquement efficaces et que la disponibilité de l’eau constitue une véritable contrainte pour la gestion du système de culture.

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Table des matières

Résumé _________________________________________________________________ iii Table des matières _________________________________________________________ v Liste des tableaux ________________________________________________________ vii Liste des figures __________________________________________________________ ix Abréviations _____________________________________________________________ xi Dédicace _______________________________________________________________ xiii Remerciements ___________________________________________________________ xv Avant propos __________________________________________________________ xvii Chapitre 1- Introduction _____________________________________________________ 1 Chapitre 2 - Revue de la littérature ____________________________________________ 3 1. Définition de quelques concepts ________________________________________ 3 1.1. Le concept d’efficience _____________________________________________ 3 1.1.1. L’efficience technique ____________________________________________ 3 1.1.2. L’efficience allocative ____________________________________________ 6 1.1.3. L’efficience économique __________________________________________ 7 1.1.4. L’efficience d’échelle _____________________________________________ 7 1.2. Application des différentes approches pour mesurer l’efficience _____________ 7 1.2.1. L’approche DEA : analyse d’enveloppement de données _________________ 9 1.2.2. Perspective historique _____________________________________________ 9 2. Application de la méthode DEA en Tunisie _______________________________ 9 2.1. L’importance du secteur oléicole en Tunisie ___________________________ 12 Chapitre 3 – Problématique et démarche méthodologique _________________________ 15 1. Problématique de recherche __________________________________________ 15 1.2. Objectif de recherche ______________________________________________ 15 1.3. Hypothèse de travail ______________________________________________ 15 1.4. Intérêt de l’étude _________________________________________________ 15 2. Démarche méthodologique ___________________________________________ 16 1.2. Collecte de données _______________________________________________ 16

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1.3. Analyse descriptive _______________________________________________ 17 1.3.1. Caractéristiques de l’exploitant ____________________________________ 17 1.3.2. Caractéristiques de l’exploitation __________________________________ 19 2. La technologie et le choix des critères d’évaluation _______________________ 20 1.3. Analyse d’inefficience ____________________________________________ 21 1.4. Procédure d’estimation des niveaux d’efficience ________________________ 23 1.4.1. L’estimation de l’inefficience technique _____________________________ 23 1.4.2. L’estimation de l’inefficience économique ___________________________ 27 1.4.3. L’estimation de l’inefficience d’échelle _____________________________ 28 1.4.4. L’estimation de l’inefficience allocative _____________________________ 28 1.5. Mesure de l’efficience d’usage d’eau _________________________________ 29 Chapitre 4 - Résultats et discussion___________________________________________ 31 1. Dynamique de la situation (analyse faites pour les 26 exploitations enquêtés en 2003, 2007 et 2011) __________________________________________________ 31 1.1. Le système de culture _____________________________________________ 32 1.2. La quantité d’eau consommée ______________________________________ 33 1.3. Analyse économique ______________________________________________ 33 1.4. L’évolution du coût d’eau __________________________________________ 35 1.5. Les caractéristiques des puits _______________________________________ 35 2. Analyse de l’inefficience ____________________________________________ 38 2.1. L’efficience d’usage d’eau _________________________________________ 40 Conclusion ______________________________________________________________ 43 Références bibliographiques ________________________________________________ 45 Annexes ________________________________________________________________ 51

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vii

Liste des tableaux

Tableau 1: Synthèse des études relatives à l’analyse de l'efficience __________________ 10 Tableau 2: Les résultats des différents types d'efficience __________________________ 11 Tableau 3 : Synthèse des études relatives à l’analyse _____________________________ 14 Tableau 4 : Répartition de la population selon l’âge en 2011 _______________________ 18 Tableau 5: Marge brute par parcelle __________________________________________ 33 Tableau 6: Analyse descriptive de la marge brute par exploitation (TND) _____________ 34 Tableau 7: Analyse descriptive de la marge nette par exploitation (TND) _____________ 34 Tableau 8: Analyse de la marge brute moyenne par culture (TND) __________________ 34 Tableau 9 : L’évolution de la part de l'irrigation par rapport aux charges totales ________ 35 Tableau 10: Répartition des puits par régions ___________________________________ 36 Tableau 11: La profondeur initiale moyenne des puits par région (en mètres) __________ 36 Tableau 12: La sonde initiale moyenne des puits par région ________________________ 37 Tableau 13: Les résultats des inefficiences _____________________________________ 38 Tableau 14: L’efficience d’usage d’eau par année d’enquête _______________________ 40

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ix

Liste des figures

Figure 1: Illustration graphique des inputs orientés ________________________________ 4 Figure 2 : Présentation des différentes relation entre l’output et l’input ________________ 5 Figure 3 : Présentation de l'efficience allocative __________________________________ 6 Figure 4: Localisation de la zone d’étude en Tunisie _____________________________ 16 Figure 5 : Irrigation traditionnelle ____________________________________________ 19 Figure 6 : Irrigation goutte à goutte ___________________________________________ 20 Figure 7 : Fonction de distance directionnelle ___________________________________ 23 Figure 8 : Rendements d'échelle de la frontière DEA _____________________________ 26 Figure 9: L'évolution de la superficie irriguée durant les trois périodes (en ha) _________ 31 Figure 10: La moyenne de la profondeur finale par région _________________________ 37 Figure 11: Répartition des agriculteurs selon le niveau d’inefficience ________________ 39 Figure 12: Le niveau d’efficience d’usage d’eau _________________________________ 40 Figure 13 : Localisation de la zone d'étude _____________________________________ 63

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Abréviations

CRDA

Commissariat régional au développement agricole

DGRE

Direction générale des ressources en eau

GDA

Groupement de développement agricole

GIC

Groupement d’intérêt collectif

ha

Hectare

m

3

mètre cube

PNEE

Programme nationale d’économie d’eau en irrigation

PPI

Périmètre public irrigué

PIP

Périmètre irrigué privé

TND

Dinar tunisien

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Dédicace

Je dédie ce travail à mes parents qui voient aujourd’hui leurs efforts et leurs sacrifices couronnés par ce rapport. Ils ont veillé à mon éducation avec infiniment d’amour et d’affection. Que Dieu me permette de leur rendre au moins une partie, aussi infime soit-elle, de tout ce que je leur dois.

Qu’ils sachent que je les aime trop.

À la personne que tous les mots ne suffisent plus pour lui dire merci, mon très cher père

Lazhar, qui m’a comblé d’affection, de passion, d’amour, d’aide, de confiance,

d’encouragement…

Qu’il trouve l’expression de mon amour et estime infinie. Que Dieu lui préserve la santé et la bonne vie.

À ma très chère mère Latifa, qui m’a offert infiniment l’aide, l’amour, la confiance et l’encouragement.

Qu’elle trouve ici l’expression de mon amour et ma gratitude infinie. Que Dieu la bénisse en la préservant la santé et la prospérité.

À mes sœurs et mon petit frère pour leurs encouragements et leurs conseils.

Qu’ils sachent encore que je les aime tant.

À toue la famille MIRI. À tous ceux qui me sont chers.

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Remerciements

C’est avec un grand plaisir que j’exprime mes vifs remerciements à tous ceux qui m’ont aidé à élaborer ce projet de mémoire.

J’exprime ma profonde gratitude à Mr. Alphonse G. Singbo, stagiaire postdoctoral (recherche) au département d’économie agroalimentaire et des sciences de consommation, pour le suivi et l’encadrement de ce travail ainsi que pour sa disponibilité, ses encouragements, son accueil et son aide.

Qu’il trouve ici l’expression de ma profonde et sincère gratitude.

Je suis très reconnaissante à Mr. Patrick Gonzalez, professeur agrégé au département d’économique pour le suivi et l’encadrement de ce travail ainsi que pour ses encouragements, pour ses suggestions et ses remarques avisées.

Il m’est très agréable d’exprimer ma profonde gratitude à tout le personnel de la Commission Régionale au Développement Agricole de Sidi Bouzid.

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xvii

Avant propos

La réalisation de ce travail est rendue possible grâce à l’accès à la base de données des enquêtes de terrain menées par le Dr. Fraj Chemak en 2003 et en 2007 auprès d’un échantillon d’agriculteurs des périmètres irrigués privés de la région de Sidi Bouzid ; et l’enquête réalisé en 2011 par moi-même dans la même région auprès des mêmes agriculteurs.

Je suis très reconnaissante au Dr. Chemak pour son aide, ses conseils, ses critiques, ses qualités humaines et ses encouragements. J’ai été très heureuse de travailler sous sa tutelle et de suivre ses recommandations.

Je présente mes remerciements à tous ceux qui ont aidé à effectuer mon travail dans de bonnes conditions.

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Chapitre 1- Introduction

La Tunisie est un pays semi-aride sur les trois quarts de son territoire. Ses ressources en eaux sont rares et son climat est très variable. Les ressources hydriques y sont exposées aux risques de salinisation, de surexploitation et de rabattement des nappes phréatiques.

Malgré des conditions climatiques et un emplacement géographique semblables, le secteur agricole de la Tunisie est beaucoup moins développé que celui du Maroc. Compte tenu de l’importance de la gestion de l’eau dans le secteur agricole, des pratiques tunisiennes déficientes expliquent peut être ce retard.

La Tunisie connaîtra, à court terme, une situation de pénurie en eau. Il suffit pour s'en convaincre de comparer le potentiel hydrique utilisable, qui est de l'ordre de 500 m3/an/habitant, à la valeur de 1000 m3 considérée comme le minimum annuel indispensable à la satisfaction des besoins de chaque individu (FAO/PNUD, 1991).

Depuis les années 90, la Tunisie a mis en œuvre plusieurs approches de gestion de l’eau afin d’encourager les agriculteurs à adopter des méthodes efficaces d’irrigation. Bien que les périmètres irrigués ne représentent seulement que 8 % de la superficie agricole utile, ils permettent de remédier aux insuffisances des cultures pluviales et ils contribuent pour 35 % de la valeur totale de la production agricole du pays, dont 90 % de la production maraichère, 30 % des produits laitiers, 10 % de la valeur des exportations en produits agricoles. De plus ce secteur engage 27 % de la main d’œuvre selon le ministère de l’agriculture, des ressources hydrauliques et de la pêche.

Ce secteur bénéficie, depuis quelques années d’un cadre politique particulier en vue d’améliorer sa productivité. Toutefois, les politiques hydrauliques ont présenté des écarts entre les objectifs attendus et réalisés.

La grande majorité des périmètres privés de Sidi Bouzid sont irrigués à partir de puits de surface qui s’alimentent directement dans les nappes phréatiques dont la

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profondeur ne dépasse pas 50 mètres selon le code d’eau de la Tunisie. La surexploitation des nappes a été à l’origine d’une pénurie locale d’eau et de la salinisation de certaines nappes. Ainsi, 82 % des périmètres agricoles sont des périmètres irrigués privés (PIP) qui souffrent d’un problème de surexploitation. La région représente bien la tragédie des communaux (Hardin, 1968) où l’eau est une ressource en accès libre surexploitée. Ceci justifie une intervention de l’État pour modérer la situation.

Il est nécessaire alors de faire un diagnostic plus approfondi, par périmètre, dans le but de chercher une meilleure valorisation de l’eau d’irrigation (en mètres cube d’eau utilisés par dinar de produit vendu) au sein des exploitations agricoles. Pour réaliser ce travail, nous avons mené une enquête auprès de 26 agriculteurs de Sidi Bouzid ouest précédemment sondés en 2003 et en 2007.

Les mesures de l’efficience économique, technique, d’échelle et allocative, révèlent une amélioration de l’efficience des exploitations agricoles entre 2003 et 2011: l’efficience technique est passé de 82,9 % à 97,7 %. L’efficience d’usage d’eau calculée est relativement faible, de l’ordre de 51 % en 2011, à la suite de l’aggravation de la situation des nappes surexploités et du rabattement du niveau piézométrique.

Le présent mémoire est divisé en six chapitres, commençant par une introduction générale suivie d’une revue de la littérature. Le troisième chapitre porte sur la problématique de recherche. Je présente ensuite la méthodologie utilisée pour mesurer l’efficience des exploitations agricoles, en prenant l’eau comme intrant principal de la production. Enfin, je présente les résultats obtenus et leur interprétation ainsi que la conclusion.

(1) Le dinar est la monnaie locale de la Tunisie, 1 dinars (TND) = 0,62 $ US selon la banque centrale de la

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Chapitre 2 - Revue de la littérature

Le secteur irrigué occupe une place stratégique en Tunisie. Bien qu’il ne représente qu’environ 8 % de la superficie agricole utile, ce secteur joue un rôle primordial dans l’économie nationale. Toutefois, il fait face à plusieurs contraintes de surexploitation et de mauvais usage. Le problème de la rareté de l’eau en Tunisie a déjà fait l’objet de plusieurs études qui évaluent l’efficience des exploitations agricoles.

1. Définition de quelques concepts 1.1. Le concept d’efficience

Selon Tremblay (2010), le concept d’efficience est très proche de celui d’efficacité : l’efficacité relie les objectifs avec les résultats obtenus alors que l’efficience met en rapport les moyens utilisés pour atteindre ces résultats. De ce fait, l’efficience concerne les moyens de production et l’efficacité concerne les objectifs.

De façon générale, on distingue dans la littérature quatre formes d’efficience : l’efficience technique, l’efficience allocative ou de prix, l’efficience d’échelle et l’efficience économique.

1.1.1. L’efficience technique

Plusieurs études se basent sur le principe de l’efficience technique. Le principe consiste à établir le niveau des réductions possibles des intrants utilisés en gardant constant le niveau d’output. L’unité de prise de décision est aussi techniquement efficiente si on augmente le niveau d’output qu’on peut obtenir en gardant constant les mêmes niveaux d’intrants. La première approche découle de la minimisation des coûts de production alors que la seconde de la maximisation de l’output.

Selon Gadedjisso-Tossou (2009), une unité de prise de décision (UPD) est dite techniquement efficiente si elle utilise de manière optimale ses intrants pour produire le plus haut niveau d’output. Il est donc possible d’établir une frontière des possibilités de

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production en comparent les UPD les unes aux autres, une UPD située sur la frontière est considéré comme techniquement efficace.

Illustration graphique

Soit sept exploitations E1 = (2,2), E2 = (3,5), E3 = (6,7), E4 = (9,8), E5 = (5,3), E6 = (4,1), E7 = (10,7), avec un seul input (en abscisse) et un seul output (en ordonnée). Les exploitations E1, E2, E3, E4 forment la frontière de production ou l’enveloppe qui représente les observations qui réalisent le maximum de production, telle qu’aucune autre observation ne peut dépasser la frontière.

Les exploitations situées sur la frontière sont techniquement efficientes alors que les autres présentent une inefficience puisqu’il est possible d’employer moins d’inputs et d’obtenir le même niveau d’output.

Figure 1: Illustration graphique des inputs orientés

Prenons l’exemple de l’exploitation E7 de coordonnées (10,7). Cette exploitation est techniquement inefficiente : elle utilise plus d’input pour produire le même niveau d’output que l’exploitation E3 située sur la frontière de production. Il est possible pour l’exploitation E7 de réduire son utilisation d’input et garder constant son niveau d’output, si on procède à l’orientation d’input ou la minimisation d’input l’exploitation peut passer de (10,7) à (6,7).

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5

La deuxième méthode consiste à l’orientation d’output ou la maximisation d’output. Prenons l’exemple de l’exploitation E5 (5,3) qui utilise plus d’input que E2 mais produit moins d’output. Il est alors possible de produire plus d’output en gardant le niveau d’input constant en passant donc de Y E5 à Y’E5. Le ratio 𝐘′𝐘𝐄𝟓

𝐄𝟓 représente le niveau d’efficacité ou l’efficience technique de l’exploitation.

On peut présenter la fonction de production selon la relation entre l’output et l’input : on parle alors de l’ensemble technologique (a). On peut aussi tracer la frontière on cherchant la substituabilité des inputs (b) ; ou bien s’intéresser à la combinaison possible des produits en traçant la frontière de production (c).

a- Fonction de production

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b- Ensemble de combinaison d’inputs c- Ensemble d’outputs réalisables (Isoquant) (Frontière de production)

1.1.2. L’efficience allocative

L’efficience allocative est mesurée par l’écart entre le coût de production et l’efficience technique.

Figure 3 : Présentation de l'efficience allocative

Farell (1957), a illustré cette idée en utilisant un exemple simple d’une unité de prise de décision qui produit un seul output (q) en utilisant deux intrants x1 et x2 sous l'hypothèse de rendements d'échelle constants. On considère l’isoquant unitaire SS' des unités de prises de décision efficientes qui forme la frontière, permet la mesure de

x1/q x2/q S S' k K' A o A'

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7

l’efficacité technique. Si une UPD utilise la combinaison des intrants au point B pour produire une unité de production, l’inefficacité technique de cette entreprise peut être représentée par la distance AB : cette distance représente la possibilité de réduire l’usage des inputssans réduction de la production, l’inefficacité peut être représenté par le rapport

AB/OB entre 0 et 1, ce qui représente le pourcentage de réduction de tous les intrants requis pour atteindre une productiontechniquement efficiente. L’efficience technique (TE) estmesurée par le ratio

TE = OA/OB

Dans le cas présent, l’UPD représentée par le point A situé sur l’isoquant d’efficience SS’ est considérée techniquement efficient, alors que le point A' est situé à la

fois sur l’isoquant et l’isocoût dans ce cas il est considéré techniquement efficient et allocativement efficient.

1.1.3. L’efficience économique

Une UPD est économiquement efficiente lorsqu’elle combine l’efficience technique et l’efficience allocative.

1.1.4. L’efficience d’échelle

Pour déterminer la taille optimale d’une UPD il est important de déterminer si l’UPD affiche des rendements d’échelle croissants ou décroissants. Les rendements d’échelle sont croissants si la production augmente plus que proportionnellement avec les facteurs de production. Les rendements d’échelle sont décroissants lorsque la production augmente moins que proportionnellement avec les facteurs de production.

1.2. Application des différentes approches pour mesurer l’efficience

Les études représentées dans le tableau 1 ont été basées sur deux approches empiriques pour calculer l’efficacité technique : paramétrique et non paramétrique.

La méthode paramétrique la plus courante est l’analyse stochastique de la frontière (FSA). La méthode analyse d’enveloppement des données (DEA) est la méthode non

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paramétrique la plus utilisée. Les résultats obtenus par ces deux méthodes sont généralement comparables.

Ces dernières années, huit études ont été faites en utilisant ces différentes approches afin de calculer l’efficience technique des exploitations agricoles dans différentes régions de la Tunisie. Deux de ces huit études appliquent l’approche de la FSA.

En 2005, un groupe des chercheurs (Albouchi et al, 2005) ont étudié la gestion de l’eau d’irrigation dans le bassin versant de Merguellil en Tunisie centrale. Ils ont procédé à l’estimation et à la décomposition de l’efficience économique (combinaison de l’efficience technique et de l’efficience allocative) ; sept régions irriguées font l’objet de cette étude.

Cette étude révèle que l’efficience technique, l’efficience allocative et l’efficience économique varient d’une région à l’autre. L’efficience technique trouvée varie de 64,2 % à 96 %, l’efficience allocative varie de 53,9 % à 81,9 % et l’efficience économique varie de 49,1 % à 64,8 %. La variation des résultats entre les différentes régions d’étude peut être due aux différents facteurs qui ont un effet sur le niveau d’efficience tels que l’effet de l’économie d’eau et l’effet de la spécialisation.

Dhehibi et al. (2007), ont estimé la frontière stochastique de production, basée sur les effets d’inefficience. Leur mesure de l’efficience d’usage d’eau (EUE) est basée sur la notion d’efficience technique des intrants spécifique (Kopp, 1981). Cette mesure est dérivée de la fonction de production estimée entre l’usage minimum et l’usage observé de l’eau d’irrigation. Les résultats de ces auteurs montrent qu’il existe une variabilité de l’EUE entre les exploitations, allant de 12,8 % à 90,7 % avec une efficience technique moyenne estimée de 67,7 %. Ceci implique qu’une amélioration de 32,3 % de la situation actuelle est possible. Le calcul de l’efficience d’usage d’eau d’irrigation implique une variabilité plus intense que celle de l’efficience technique. L’EUE trouvé se trouve entre un minimum de 1,6 % et un maximum de 98,8 % et une moyenne de 53 %. Ce résultat indique que les agriculteurs peuvent réaliser plus d’économie en terme d’usage d’eau en utilisant 47 % moins d’eau d’irrigation, en adoptant les techniques modernes d’irrigation.

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1.2.1. L’approche DEA : analyse d’enveloppement de données

La méthode d’analyse d’enveloppement des données se base sur la programmation linéaire pour mesurer l’efficience des UPDs. Selon Charnes et al. (1978), cette méthode permet de mesurer l’efficience technique dans des situations multi-produits et de rendements d’échelle non constants. La frontière de production construite par le biais de la programmation linéaire enveloppe toutes les observations.

La méthode DEA permet d’estimer la frontière d’efficience pour des unités de prise de décision similaires, où la procédure de production est formée par l’ensemble des intrants multiples et des sorties multiples.

1.2.2. Perspective historique

La méthode a été utilisée par plusieurs auteurs depuis sa création par Farrell (1957) qui cherchait un modèle permettant d’évaluer la productivité des différentes UPDs. Farrell a proposé une approche d’analyse qui permet de résoudre ce problème. Ses mesures ont été utilisées par la suite pour évaluer différents systèmes de production. Dans le processus, la notion de « productivité » a été remplacée par une notion plus générale « d’efficience ». Cependant, Farrell n’est pas parvenu à expliquer « les slacks » ou les écarts entre les inputs et les écarts entre les outputs. Charnes, Cooper et Rhodes (CCR, 1978), ont développé une analyse approfondie du modèle dual de DEA, leur étude a été basée sur les travaux précédents de Farrell (1957).

Banker, Charnes, et Cooper (1984) ont inclus les rendements d’échelle variables pour mesurer l’efficience d’échelle.

2. Application de la méthode DEA en Tunisie

Les dernières années ont vu une grande variété d'applications de la DEA pour évaluer les performances des différents systèmes de production. L’application de cette méthode a englobé aussi le secteur agricole avec l’évaluation de l’efficacité des exploitations agricoles.

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Tableau 1: Synthèse des études relatives à l’analyse de l'efficience des exploitations agricoles en Tunisie

Auteurs Région Approche

Utilisée l’échantillon Taille de Variables (inputs/outputs) Chebil et al.

(2010) Zaghouan Nord Minimisation des (DEA) inputs

75 Eau, terre, semence, fertilisants pesticides, mécanisation, travail /

revenus totaux de l’exploitation Naceur et

al. (2010a) Medenin Sud Minimisation des (DEA) inputs

100 Eau, terre, travail, intrants chimiques, autres coûts/revenus totaux de

l’exploitation Naceur et

al. (2010b) Medenin Sud Minimisation des (DEA) inputs

50 Eau, terre, travail, achat de semence, pesticides, fertilisants /revenus totaux

de l’exploitation Frija et al.

(2009) zone côtière Monastir Minimisation des (DEA) inputs

47 Eau, terre, travail/revenus totaux de l’exploitation

Frija (2009) Nabeul

Nord Minimisation des (DEA) inputs

62 Eau, terre, travail/revenus totaux de l’exploitation

Chemak

(2007) Sidi Bouzid Centre Minimisation des (DEA) inputs

150 Eau, terre, mécanisation, travail, fertilisants/revenus totaux de

l’exploitation Dhehibi et

al. (2007) Nabeul Nord Minimisation des (SFA) inputs

144 Terre, travail, Eau, autres coûts, intrants chimiques, production Albouchi et

al. (2005) Kairouan Centre Minimisation du (SFA) coût de production

Non

indiqué Semences, engrais, eau, produits de traitement, travail, mécanisation, capital, terre/production Fraj

chemak, 2009

Sidi Bouzid

Centre Minimisation des DEA inputs

86 Eau, terre, mécanisation, travail, fertilisants/revenus totaux de

l’exploitation M.Bachta et

al.2002 Nord-ouest Kef modèle de frontière déterministe

méthode des Moindres Carrés Ordinaires Corrigés

106 l’accès à la terre, mécanisation, travail, fertilisants, l’indice de semence, précédent cultural, l’indice

de semence/production Zouhair

Rached et al. (2012)

Touzer

Sud Fonction de FSA production translog

84 Eau, capital investi, fertilisation/production Ali Chebil

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Tableau 2: Les résultats des différents types d'efficience

Auteurs Niveau

d’ET en % d’EUE en % Niveau d’ETCI en % Niveau d’EE en Niveau % Niveau d’EA en % Niveau d’EEco en %

REC REV REC REV REC REV - - -

Chebil et al. (2010) 73,11 81,56 49,95 61,25 94,96 93,77 - - - Naceur et al. (2010a) 64 80,3 47,8 60 - - - - - Naceur et al. (2010b) 74 86 52 69 - - - - - Frija et al. (2009) 67,3 75,6 41,8 52,6 - - - - - Frija (2009) 45 69,4 28,2 43,2 - - - - - Chemak (2007) 56 72 - 68 - - 77 66 - Dhehibi et al. (2007) - 67,73 - 53 - 70,8 - - - Albouchi et al. (2005) - 88,7 - 53 - - 65 57 Fraj chemak et al. (2009) - 76 - 73 - - - 66 - M.Bachta et al.2002 - 73,6 - - - - Zouhair Rached et al. (2012) - 93 - - - - Ali chebil et al. (2014) 62 70 41 44 - - - - -

ET : efficience technique, EUE : efficience d’usage d’eau, ETCI : Efficience technique du coût d’irrigation, EE : efficience d’échelle, EA : efficience allocative, EEco : efficience économique, REV : rendements d’échelle variables, REC : rendements d’échelle constants.

L’approche DEA a été appliquée par plusieurs chercheurs dans le contexte de la mesure de différents niveaux d’efficience (technique, allocative et économique), ainsi que de l’efficience liée à l’usage de l’eau d’irrigation dans différentes régions de la Tunisie.

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En 2007, Chemak, a mené une étude sur la région centrale de la Tunisie à Sidi Bouzid sur 150 exploitations en utilisant l’approche non paramétrique DEA. Chemak a modifié le modèle standard de la méthode DEA afin de pouvoir calculer les efficiences technique et allocative d’une unité de prise de décision. L’auteur a comparé les quantités optimales des intrants permettant d’atteindre le profit techniquement efficace avec les quantités des intrants réellement utilisées en traduisant la différence en termes d’inefficience d’usage des intrants. Les résultats montrent que le niveau d’EUE est de 73 %. Cependant l’auteur n’a pas analysé l’effet des facteurs sur l’EUE comme les études précédentes (voir Chemak, 2007 pour plus de détails).

En 2009, Fraj Chemak et al., dans leur article qui a pour objectif la mesure de la performance des exploitations agricoles dans les régions arides, ont également utilisé l’approche non paramétrique DEA pour déterminer l’efficience technique, l’efficience globale (en se basant sur le profit) et de déduire enfin l’efficience allocative. Cet article représente un point critique dans le calcul de l’efficience lorsque l’exploitation obtient un profit nul.

L’étude de Chemak, (2007) concerne la même région que celle que j’étudie ici : ses résultats seront comparés avec les miens.

Le tableau 1 représente des études qui traitent différentes régions du pays (le Nord, le Centre et le Sud). Vu les différences socioculturelles et climatiques entre les régions, la région du Nord détient une richesse hydraulique plus importante que les régions du Centre et du Sud. Par conséquent il n’est pas approprié de comparer les résultats entre ces différentes régions.

De façon générale, on observe que le niveau d’efficience technique varie de 69 % à 93 %.

2.1. L’importance du secteur oléicole en Tunisie

La production d’olives et d’huile d’olive compte pour une grande part de la production agricole tunisienne. Ce secteur s’étale actuellement sur plus que 1,7 million d’hectares représentant près de 79 % de la superficie arboricole. Près de la moitié de ces

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exploitations sont situées dans le centre du pays où l’olivier constitue la composante principale des systèmes de culture dans les régions arides et semi-arides. La production moyenne d’huile d’olive en Tunisie était de 180 000 tonnes entre 2004 et 2009 et 75 % de cette production était destiné à l’exportation selon l’office national de l’huile (l’ONH, 2012). Ce niveau de production place la Tunisie en deuxième rang après l’Union européenne, à l’échelle mondiale.

Le secteur oléicole a une pertinence sociale et économique dans la plupart des pays méditerranéens par son importance dans le régime alimentaire, la main d’œuvre qu’il engage, le revenu qu’il dégage à l’échelle nationale et son importance dans la structure des exportations des pays. Certaines études ont été faites pour analyser la performance de ce secteur et mesurer l’efficience technique et chercher les facteurs qui affectent la culture d’olivier.

Jusqu’au début des années 1990, un objectif stratégique de la Politique agricole commune (PAC) de l’union européenne était l’augmentation de la production agricole (V. Tzouvelekas, 2001). La réforme de la PAC se poursuit et l’Union européenne adopte pour le tabac, les olives, le coton et le houblon des régimes plus compétitifs et plus favorables aux échanges.

Le tableau 3, est une représentation de quelques études qui ont mesuré l’efficience technique du secteur oléicole dans certain pays producteurs.

(32)

Tableau 3 : Synthèse des études relatives à l’analyse de l’efficience des exploitations oléicoles

Auteurs Région Approche utilisée l’échantillon Taille de (inputs/outputs) Variables technique en % Efficience

R.D. Palomares, J.M.Martinez

(2011)

Andalousie

Espagne Maximisation DEA d’outputs 88 Main d’ouvre (heures/campagne) , capital, charges, production (tonnes), indice de qualité, indice de gestion de l’environnement 84,38 F. Lambarraa et al. (2007) Espagne FSA Fonction de production cobb- dauglas 576 Travail, fertilisation, terre, coûts, irrigation, production 75,5 Vangelis Tzouvelekas et al. (2001) Grèce FSA Orientation des inputs (TEi0) et des outputs (TEi1) 84 Travail, fertilisation, terre, autres charges, production Les exploitations conventionnelles TEi0 = 58,72 TEi1 = 54,3 Les exploitations biologiques TEi0 = 69,13 TEi1 = 73,12 L.Lachaal et al. (2005) Sfax centre Tunisien FSA Fonction Trans log 178 Terre, travail, capital, consommation intermédiaire, production 82

(33)

15

Chapitre 3 – Problématique et démarche méthodologique

1. Problématique de recherche

Le secteur agricole a connu une évolution remarquable durant les dernières années, surtout grâce au secteur irrigué. Ce dernier a des contributions importantes aussi bien à l’échelle régionale qu’à l’échelle nationale. Malgré les effets positifs de ce secteur sur le développement régional, cette activité entraine des externalités négatives non négligeables sur les ressources hydrauliques de la région : salinisation, surexploitation, et dégradation de la qualité de l’eau.

Toutefois, les agriculteurs cherchent toujours à réaliser le maximum de profit, étant donné qu’on ne peut pas contrôler l’utilisation de l’eau.

1.2. Objectif de recherche

Le présent travail a pour objectif, d’analyser la productivité des exploitations irriguées de la zone de Sidi Bouzid au centre de la Tunisie. Plus précisément, il s’agit de mesurer l’efficience technique, allocative et d’échelle ainsi que d’analyser l’efficience d’usage d’eau et de déterminer les facteurs principaux qui affectent l’efficience des exploitations agricoles.

1.3. Hypothèse de travail

Cette recherche sera basée sur deux hypothèses fondamentales à savoir:

Hypothèse n°1 : il existe une relation positive entre l’usage d’eau et la productivité des exploitations.

Hypothèse n°2 : L’efficience des exploitations agricoles est fonction du niveau d’éducation du chef de l'exploitation, de son âge et du coût des facteurs de production.

1.4. Intérêt de l’étude

Cette étude présente multiples intérêts. L’agriculture est un pilier vital de l’économie du pays assure la croissance ainsi la réduction de la pauvreté et la sécurité

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alimentaire. De ce fait, une amélioration au niveau de la productivité des petites exploitations agricoles est une condition sine qua non du développement régional et national. En plus, l’utilisation efficiente des facteurs de production permettrait à ces exploitations agricoles familiales d’accroitre leurs revenus et de réduire leurs coûts de production.

2. Démarche méthodologique 1.2. Collecte de données

Dans le cadre d’une étude empirique, qui se base sur des enquêtes réalisées dans différentes périodes (2003, 2007 et 2011) ce travail vise à suivre l’évolution du comportement des exploitants et leurs orientations.

Figure 4: Localisation de la zone d’étude en Tunisie

La méthode de collecte des données est principalement basée sur les enquêtes auprès d’un échantillon de producteurs agricoles de la zone pendant les périodes de 2003, 2007 et 2011. Des questionnaires d’enquêtes ont été utilisés pour suivre un échantillon de

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26 exploitations réparties dans trois zones rurales : Ouled Brahim, Bir Badra et Om Laadham (voir annexe). Ces enquêtes ont été menées dans le cadre d’un travail recherche de l’Institut national des recherches agricoles de la Tunisie dans cette zone.

Une mesure de débit et une mesure de salinité ont été faites sur les puits des exploitations enquêtées en prélevant des échantillons d’eau.

Les enquêtes ont permis de donner une vision globale en termes de caractérisation des exploitations et du comportement des agriculteurs. L’enquête est composée de trois parties (annexe) :

• Une partie est réservée à l’identification de l’exploitant : nom et prénom, âge, niveau lieu de résidence, d’instruction, formation agricole, membre de la famille, membres actives, autre activité en dehors de l’exploitation.

• Une deuxième partie se rapporte à l’identification de l’exploitation : superficie agricole totale, superficie agricole utile, superficie irrigable, superficie pluviale, situation foncière, nombre des parcelles, production animale, cultures pratiquées.

• La troisième partie est consacrée aux caractéristiques des puits et du système d’irrigation ainsi que l’établissement des fiches parcelles pour recenser les problèmes de rabattement de la nappe et la salinisation de l’eau.

1.3. Analyse descriptive

À partir des données recueillies lors des enquêtes faites sur le terrain, nous avons fait une analyse qualitative des résultats obtenus en utilisant le logiciel Excel.

1.3.1. Caractéristiques de l’exploitant Âge du chef de l’exploitation

L’âge de l’exploitant est important pour faire des comparaisons entre les jeunes et les vieux agriculteurs et pour étudier la relation entre l’âge et les caractéristiques des exploitations agricoles. Dans notre cas, l’âge des chefs de l’exploitation varie entre 39 et 85 ans avec une moyenne d’âge de 57 ans. Il se divise en trois tranches d’âge comme l’indique le tableau ci-dessous.

(36)

Tableau 4 : Répartition de la population selon l’âge en 2011

Classe d’âge (n = 26) Effectif Pourcentage (%)

Inférieure à 50 5 19

Entre 50 et 60 16 62

Supérieure à 60 5 19

Total 26 100

Source : nos enquêtes

La tranche d’âge la plus dominante est celle entre 50 et 60 ans avec un pourcentage de 62 %. Les autres tranches d’âge sont à part égale avec un pourcentage de 19 %. D’après les résultats illustrés par le tableau on peut observer que la population n’inclut pas de jeunes dont l’âge est inférieur à 30 ans. La moyenne d’âge de la population est de 57 ans.

Ceci reflète la situation des exploitations agricole en Tunisie. Cette activité n’attire pas les jeunes et n’est pratiquée que par des agriculteurs âgés de plus de 40 ans. Selon l’enquête sur les structures des exploitations agricoles menées par direction générale des études et du développement agricole en 2006, 87 % des agriculteurs sont âgés de plus de 40 ans et 43 % des exploitants sont âgés de plus de 60 ans.

Niveau d’instruction

Nos enquêtes nous ont permis de déterminer le niveau d’instruction des exploitants. Les agriculteurs enquêtés sont en majorité faiblement instruits : le taux d’analphabétisme est très élevé (23 %). Ceci reflète que les exploitants ne détiennent qu’un savoir-faire assez modeste. De plus, 54 % des agriculteurs enquêtés non pas dépassé le niveau primaire, et seul 19 % d’entre eux ont un niveau secondaire.

L’enquête sur la structure des exploitations agricole en Tunisie faite par la direction générale des études et du développement agricole (DGEDA, 2006) révèle que le niveau d’instruction des exploitants agricoles en Tunisie est très modeste : 84 % d’entre eux n’ont pas dépassé l’enseignement primaire, 14 % ont un niveau secondaire ou professionnel,

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19

tandis que 3 % seulement ont suivi des études supérieures. Le taux d’analphabétisme chez les exploitants agricoles est estimé à 46 %.

1.3.2. Caractéristiques de l’exploitation

Dans notre enquête, nous sommes intéressés uniquement aux périmètres irrigués privés localisés sur des puits de surface et dont les exploitations à caractère familial sont de petite taille ou de taille moyenne.

Les superficies irrigables varient entre 1 et 13 ha avec une moyenne de 5,64 ha. La majorité des agriculteurs possèdent une superficie inférieure à 5 ha soit 53,8 % des agriculteurs interrogés.

Il est à noter que certains agriculteurs ne possèdent pas de titre foncier. L’absence de titre foncier constitue un obstacle majeur à la dynamisation du marché foncier et à la consolidation du statut de l’exploitation, une condition pourtant nécessaire pour permettre l’investissement (via le recours aux crédits bancaires).

Mode d’irrigation

La majorité des agriculteurs enquêtés utilisent des techniques d’irrigation traditionnelles. Le mode d’irrigation dominant est l’irrigation gravitaire avec plus 65 %. La goutte à goutte est utilisée pour le maraîchage.

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Figure 6 : Irrigation goutte à goutte

2. La technologie et le choix des critères d’évaluation

Comme technologie de référence, je retiens un output et un certain nombre des inputs qui sont : la superficie irriguée, le travail, la mécanisation, la fertilisation, l’eau d’irrigation et autres charges. Les outputs (production maraichère, fourragères, céréalicultures, arboricultures) sont agrégés en une seule variable.

Description des inputs :

 La superficie irriguée en ha.

Le travail est mesuré par les Unités de travailleurs annuels (UTA le nombre des personnes qui ont travaillé au cours de la saison agricole).

 L’eau d’irrigation est mesurée en mètres cube (m3).

Quantité d’eau d’irrigation (en m3)=

[Le nombre d’heures totales d’irrigation × 3600s × débit (l/s)] /1000

 Le nombre total d’heures d’irrigation par parcelle et par culture est calculé comme suit : le nombre de jours d’irrigation par culture durant toute la période multiplié par le nombre d’heures par jour.

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21

 Le débit (en litre par seconde) mesuré pour chaque puits dont l’agriculteur utilise pour irriguer. Quelques transformations sont nécessaires pour obtenir la quantité d’eau d’irrigation en mètres cube.

 Le nombre d’heure total d’irrigation est converti en seconde en les multipliant par 3600.

 Le coût de la quantité d’eau consommée a été estimé indirectement à partir des données recueillies en passant par deux étapes :

i. On détermine au début la charge d’exhaure d’eau en valeur pour l’agriculteur : en sommant le coût de carburant et le coût des entretiens s’ils existent.

ii. Par la suite, on divise cette charge totale d’exhaure d’eau par la quantité d’eau utilisée en m3 (précédemment calculée) et on obtient le coût d’un mètre cube d’eau. Pour connaitre la valeur de la quantité d’eau utilisée par parcelle, il suffit donc de multiplier le coût du mètre cube (TND/m3) par la quantité d’eau utilisée sur cette parcelle.

 Le coût de la mécanisation : dans notre cas, ce n’est que le coût de préparation du sol qui est déterminé par le nombre d’heures multiplié par le prix d’une heure de traction. Le calcul est fait par parcelle.

Le coût du semis est déterminé en multipliant le nombre de sacs de semences utilisé par le prix d’un sac.

 Le coût la fertilisation est déterminé en multipliant la quantité de chaque type de fertilisant utilisé par son prix.

 Les autres charges inclus (transport, traitements, la taille des arbres, etc.).

1.3. Analyse d’inefficience

Nous avons estimé les différents types d'inefficience des exploitations irriguées à partir d'un modèle d'enveloppement des données (DEA) avec le logiciel GAMS.

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Le modèle utilisé dans ce travail est inspiré de celui de Singbo et Oude Lansink (2010) qui présente une nouvelle mesure de la performance à partir d’une approche méthodologique innovante fondée sur le concept de la distance directionnelle introduit par Chambers et al. (1996) afin de gérer le problème de zéro profit. Le calcul traditionnel de l’efficience de profit est basé sur la mesure des ratios ceci peut engendrer une efficience de profit négative, ces résultats ne sont pas interprétables en terme d’orientation des inputs et des outputs pour atteindre le profit maximal. De même, un profit nul n’est pas adéquate et peut causer des problèmes dans le contexte des ratios.

La fonction de distance directionnelle permet de mesurer l’efficience technique, allocative et l’efficience d’échelle ainsi que l’efficience économique (globale) des exploitations irriguées définie par la différence entre le profit maximum et le profit observé normalisés par la somme d’une variable de référence d’output et d’input, d’où le problème de zéro profit ne se pose pas.

La fonction de distance directionnelle combine les deux types d’orientation des inputs et des outputs en même temps en utilisant un vecteur directionnel (gxv, gy).

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Figure 7 : Fonction de distance directionnelle

1.4. Procédure d’estimation des niveaux d’efficience

En réalité on procède à l’estimation de l’inefficience technique, économique, d’échelle et allocative pour chaque année d’enquête 2003 et 2007 et 2011.

1.4.1. L’estimation de l’inefficience technique

L’inefficience technique a été calculée de la même manière pour les trois années d’étude en recourant à la programmation linéaire. Supposons 𝐾 exploitations agricoles et un index 𝑘 = 1 … , 𝐾. Chaque exploitation utilise des intrants qui seront divisés dans le présent modèle en deux catégories : les intrants variables (𝑥𝑣) et les intrants fixes �𝑥𝑓� et produit des outputs qui seront agrégés à un seul output pour des fins de simplicité. Les inputs variables sont constitués des coûts liés à la fertilisation et au semis. Par contre, les inputs fixes sont constitués de la superficie emblavée, des coûts de mécanisation, de la quantité de main-d’œuvre utilisée et de la quantité d’eau d’irrigation. La main-d’œuvre est considérée comme input fixe car la majorité de la main-d’œuvre utilisée est constituée de la

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main-d’œuvre familiale et parfois de la main-d’œuvre permanente. L’inefficience technique de la ferme 𝑗 se calcule en résolvant la programmation linéaire ci-dessous :

𝐼𝑇�𝑥𝑗, 𝑦𝑗� = max𝛽,𝑧 𝛽 s.c. ∑𝐾𝑘=1𝑧𝑘𝑦𝑘𝑚≥ 𝑦𝑗𝑚+ 𝛽𝑦𝑚 (1) ∑𝐾𝑘=1𝑧𝑘𝑥𝑘𝑣 ≤ 𝑥𝑗𝑣− 𝛽𝑥𝑣 (2) ∑𝐾𝑘=1𝑧𝑘𝑥𝑘𝑓 ≤ 𝑥𝑗𝑓 (3) 𝑧𝑘 ≥ 0 (4)

Où, 𝛽 indique l’inefficience technique, 𝑦𝑘𝑚 représente l’output de la ferme 𝑘, 𝑥𝑘𝑣 représente les inputs variables de la ferme 𝑘 (on a deux catégories d’input variable), 𝑥𝑘𝑓 indique les inputs fixes de la ferme 𝑘 (on a quatre catégories d’inputs fixes). Les variables 𝑥𝑗 et 𝑦𝑗𝑚 qui sont multipliés par l’inefficacité technique 𝛽 à gauche de (1) et (2) respectivement, sont les variables directionnelles et sont représentées par les outputs et les inputs observés au niveau de chaque producteur. Le vecteur 𝑧𝑘 représente la variable d’intensité qui indique l’importance que représente chacune des exploitations techniquement efficientes par rapport à l’exploitation inefficiente. Il définit un point qui est une combinaison linéaire de points situés sur la frontière par rapport à chaque point localisé en dehors de la frontière et prend des valeurs situées entre 0 et 1. Les exploitations efficientes ont une valeur de 𝑧𝑘 = 1 car elles sont situées sur la frontière de production technique et déterminent leur propre référence. Il est alors impossible de trouver pour ces exploitations, dans l’ensemble de référence, une autre exploitation ou combinaison d’exploitations produisant autant (ou plus) d’output (respect de la contrainte 1) et utilisant une quantité moins importante d’un input (respect des contraintes 2). Par contre, chaque exploitation techniquement inefficiente est comparée aux exploitations situées sur la frontière de production techniquement les plus proches. À titre d’exemple, considérons l’exploitation 𝐴 qui est techniquement inefficiente et a pour référence (c’est-à-dire les exploitations les plus proches situées sur la frontière de production), les exploitations

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efficientes 𝐵 et 𝐶 avec des valeurs de 𝑧𝑘 = 0,54 pour 𝐵 et 𝑧𝑘= 0.17 pour 𝐶. Pour améliorer son niveau de production et d’utilisation des inputs, l’exploitation 𝐴 doit donc étudier les pratiques agricoles de ces deux exploitations mais surtout de l’exploitation 𝐵 car c’est cette exploitation qui possède le poids le plus important pour 𝐴. Dans la présente étude, les exploitations efficientes produisent soit le même niveau d’output en utilisant le moins d’inputs ou utilisent le même niveau d’inputs pour produire un niveau élevé d’output. La variable 𝑧𝑘 est donc un scalaire qui indique le poids (pourcentage) que représente chacune des exploitations techniquement efficientes sur chaque exploitation inefficiente. En conclusion, elle représente une pondération de l’importance relative des exploitations localisées sur la frontière de production par rapport à chacune des exploitations inefficientes.

Dans notre cas, la première équation désigne la contrainte d’output où le revenu observé doit être supérieur ou égal à l’optimal que l’exploitant peut réaliser. Comme déjà mentionné ci haut, les inputs sont divisés en deux catégories, soit les inputs fixes et les inputs variables. La contrainte des inputs est divisée en deux équations soit l’équation (2) la contrainte des inputs variables qui sont relatifs aux semences et engrais, et l’équation (3) est la contrainte des inputs fixes qui sont de l’ordre de quatre (la superficie, la mécanisation, la main d’œuvre et l’irrigation en m3).

Tout au long de cette étude le calcul d’inefficience technique se fait sous quatre scénarios en supposant un rendement d’échelle constant comme dans le modèle ci-dessus. Un rendement d’échelle variable, un rendement d’échelle non croissant et un rendement d’échelle non décroissant. La figure 4 présente la description des rendements d’échelle de la frontière DEA. En effet, l’hypothèse de rendements d’échelle constants est seulement appropriée lorsque les exploitations opèrent à l’échelle optimale, c’est-à-dire celle représentée par la droite ODA de la Figure 4. La compétition imparfaite, les contraintes financières, etc. peuvent entrainer que l’exploitation n’opère pas à l’échelle optimale. De ce fait, Banker et al. (1984) ont proposé une extension du modèle de rendements d’échelle constants pour tenir compte des situations de rendements d’échelle variables. La contrainte de rendements d’échelle est donc introduite dans le modèle sous l’équation (4), en ajoutant

(44)

une contrainte de convexité pour calculer l’inefficience technique sous l’un des rendements d’échelle mentionnés auparavant.

Figure 8 : Rendements d'échelle de la frontière DEA

La contrainte ∑𝐾𝑘=1𝑧𝑘 = 1 permet d’estimer l’inefficience technique sous l’hypothèse de rendements d’échelle variable. La contrainte ∑𝐾 𝑧𝑘

𝑘=1 ≤ 1 permet d’estimer l’inefficience technique à rendements d’échelle non croissant et la contrainte ∑𝐾𝑘=1𝑧𝑘 ≥ 1 est relative à l’hypothèse de rendements non décroissant. La différence entre les niveaux d’inefficience technique sous les hypothèses de rendements d’échelle non croissant et non décroissant permet de déterminer la direction du rendement d’échelle des exploitations.

La valeur de l’inefficience technique (𝛽) est supérieure ou égale à zéro. La valeur de zéro indique que l’exploitant est techniquement efficient. Par contre, une valeur supérieure à zéro indique que l’exploitant est techniquement inefficient.

(45)

27

1.4.2. L’estimation de l’inefficience économique

Cette étape permet d’estimer l’inefficience économique, ce qui nécessite le calcul du niveau optimal d’output et le niveau optimal de l’input variable de chaque exploitant relatif à la technologie de production. La programmation linéaire permettant de résoudre ce problème d’optimisation pour une exploitation 𝑗 se présente comme suit :

max 𝑦,𝑥𝑣,𝜆𝑝𝑦 − 𝑤𝑥𝑣 s.c. ∑𝐾𝑘=1𝜆𝑘𝑦𝑘𝑚 ≥ 𝑦𝑗𝑚 ∑𝐾𝑘=1𝜆𝑘𝑥𝑘𝑣 ≤ 𝑥𝑗𝑣 ∑𝐾 𝜆𝑘𝑥𝑘𝑓 𝑘=1 ≤ 𝑥𝑗𝑓 𝜆𝑘 ≥ 0 ∑𝐾𝑘=1𝜆𝑘 = 1

Où 𝜆𝑘 représente la variable d’intensité de chaque exploitation. Les autres variables sont définies comme précédemment. La variable 𝑝 représente le prix des outputs et la variable 𝑤 représente les prix des inputs variables. La contrainte du rendement d’échelle variable est imposée dans cette résolution pour indiquer que le profit maximal est calculé à court terme. En effet, à long terme, une exploitation qui ne réalise pas de profit peut disparaître du marché.

L’inefficience économique est obtenue en soustrayant le revenu observé du revenu maximal, normalisés par une variable de référence (𝑝𝑔𝑦+ 𝑤𝑔𝑥𝜐). Cette variable représente

la somme de la valeur du vecteur de direction qui permet de normaliser la différence entre le profit maximum et le profit observé (voir Färe et al. 2008 p. 535 pour plus de détails). Cette différence résulte l’inefficience globale (OIE) :

𝑂𝐼𝐸 = 𝜋(𝑝, 𝑤) − (𝑝𝑦 − 𝑤𝑥𝑝𝑔 𝜐)

𝑦+ 𝑤𝑔𝑥𝜐

=(𝑝𝑦∗− 𝑤𝑥𝑝𝑔𝑣∗) − (𝑝𝑦 − 𝑤𝑥𝜐)

𝑦+ 𝑤𝑔𝑥𝜐

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Cette mesure est aussi appelée en anglais le ‘‘Nerlovian measure of profit

efficiency’’ et est indépendante de l’unité de mesure à cause de la normalisation de la

différence entre le profit maximum et le profit observé par la valeur totale du vecteur de direction.

Les variables y∗ et x v

représentent l’output optimal et l’input variable optimal qui sont obtenus dans la résolution de la programmation linéaire précédente.

Il est important de préciser que l’inefficience économique englobe toutes les inefficiences soit l’inefficience technique pure, d’échelle et allocative. La valeur de l’inefficience économique (𝑂𝐼𝐸) est également supérieure ou égale à zéro. La valeur de zéro indique que l’exploitant est économiquement efficient. Par contre, une valeur supérieure à zéro indique que l’exploitant est économiquement inefficient.

1.4.3. L’estimation de l’inefficience d’échelle

La différence entre l’inefficience technique à rendement d’échelle non croissant et l’inefficience technique à rendement d’échelle non décroissant permet d’estimer l’inefficience d’échelle (SIE). La méthode d’estimation de l’inefficience technique à rendement d’échelle non croissant et celle à rendement d’échelle non décroissant est décrite plus haut. Une valeur positive de cette différence indique que l’exploitant présente une économie d’échelle croissante. Par contre, une valeur négative de cette différence indique que l’exploitant présente une économie d’échelle décroissante c’est-à-dire que l’exploitant opère à une taille plus importante que les ressources disponibles. Une valeur de zéro indique que l’exploitant présente une économie d’échelle constante.

1.4.4. L’estimation de l’inefficience allocative

La prochaine étape consiste à calculer l’inefficience allocative (IA) en soustrayant de l’inefficience globale du profit, l’inefficience technique pure, c’est-à-dire à rendement constant et l’inefficience de rendement.

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Avec IA l’inefficience allocative, IT correspond à l’inefficience technique, IE indique l’inefficience d’échelle et OIE représente l’inefficience globale du profit. La valeur de l’inefficience allocative (𝐼𝐴) est également supérieure ou égale à zéro. La valeur de zéro indique que l’exploitant est allocativement efficient, c’est-à-dire que compte tenu des prix des inputs variables et de l’output, l’exploitant alloue de façon efficiente les ressources disponibles. Par contre, une valeur supérieure à zéro indique que l’exploitant est allocativement inefficient.

1.5. Mesure de l’efficience d’usage d’eau

L’efficience d’usage d’eau a été calculée sous l’hypothèse du rendement d’échelle variable. Dans cette section, nous avons utilisé la méthode standard de DEA pour rendre le modèle d’estimation compréhensible. La programmation linéaire pour estimer l’efficience technique d’usage d’eau pour une exploitation 𝑗 se présente comme suit :

𝐼𝑇𝐸𝐴𝑈= min𝛾,𝜆 𝛾 s.c. ∑𝐾 𝑧𝑘𝑦𝑘𝑚 𝑘=1 ≥ 𝑦𝑗𝑚 (a) ∑𝐾𝑘=1𝑧𝑘𝐸𝐴𝑈𝑘 ≤ 𝛾𝑗𝐸𝐴𝑈𝑗 (b) ∑𝐾𝑘=1𝑧𝑘𝑥𝑘𝑣 ≤ 𝑥𝑗𝑣 (c) ∑𝐾 𝑧𝑘𝑥𝑘𝑓 𝑘=1 ≤ 𝑥𝑗𝑓 (d) 𝑧𝑘 ≥ 0 (e) ∑𝐾𝑘=1𝑧𝑘 = 1 (f)

Où 𝛾 représente l’efficience d’usage d’eau et 𝑧𝑘 est relatif à la variable d’intensité. La variable 𝐸𝐴𝑈𝑘 représente la quantité d’eau utilisée par la ferme 𝑘. Les autres variables sont définies comme précédemment. Il faut préciser que la variable quantité d’eau utilisée n’est plus incluse dans les inputs fixes.

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Le présent modèle minimise la fonction objective, sous la contrainte d’output où le revenu observé doit être supérieur ou égal à l’optimal que l’exploitant peut réaliser (a). L’équation (b) est une représentation désagrégée de la contrainte des inputs, et dans ce cas chaque input constitue une contrainte, ceci permettait de séparer la contrainte d’eau et le modéliser facilement (la superficie, mécanisation, fertilisation, main d’œuvre, autres charges, et l’eau d’irrigation).

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31

Chapitre 4 - Résultats et discussion

1. Dynamique de la situation (analyse faites pour les 26 exploitations enquêtés en 2003, 2007 et 2011)

D’après l’enquête 2007 la superficie irriguée moyenne a augmenté de 185,45 ha en 2003 à 201,2 ha en 2007. Cette augmentation est due à l’extension de la superficie occupée par l’arboriculture (l’olivier).

En 2011, la superficie irriguée moyenne pour les mêmes exploitations enquêtées a diminué en passant de 201,2 ha en 2007 à 188,25 ha en 2011. Cette diminution est due au phénomène de morcèlement des terres : la majorité des agriculteurs enquêtés sont âgés et leurs terres sont partagées entre les héritiers.

Figure 9: L'évolution de la superficie irriguée durant les trois périodes (en ha)

Source : nos enquêtes

Cette évolution a été couplée par une évolution du taux d’intensification durant les trois campagnes. Les exploitations se distinguent par la diversification du système de culture : céréalicultures, cultures maraichères et cultures fourragères. Ces cultures sont souvent cultivés en intercalaire avec les oliviers ce qui permet à l’exploitant de bénéficier en même temps de l’eau pour irriguer la culture d’olive aussi bien des intrants apportés à ces autres cultures. L’agriculteur opte pour la polyculture afin de maximiser le profit et de satisfaire les besoins alimentaires de sa famille.

175 180 185 190 195 200 205 2003 2007 2011 185,45 201,2 188,5 2003 2007 2011

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L’analyse économique nous permettra d’élucider si les producteurs bénéficient réellement de cette diversification des cultures.

1.1. Le système de culture

Une analyse rapide du système de culture global (irrigué et non irrigué) permet de dégager les éléments de synthèse ci-dessous.

plantations arboricoles

La superficie de l’arboriculture a augmenté entre 2003 et 2007. Dans les trois zones rurales, l’arboriculture constitue la principale activité pratiquée, entre 2007 et 2011, La part de l’arboriculture reste plus élevée suite à l’extension de la superficie plantée en arboriculture et plus précisément en olivier.

Les cultures

Les cultures occupent une place moins importante que l’arboriculture. Durant les trois périodes, les exploitants ont continué de pratiquer les mêmes cultures : ceux de la région de Om Laadham cultivent surtout les liliacées (oignon et ail) alors que ceux de Bir Badra et d’Ouled Brahim cultivent plutôt le piment la tomate et le PTAS pomme de terre d’arrière-saison.

Concernant les cultures fourragères, la superficie moyenne a augmentée entre 2003 et 2007 à la suite d’une politique étatique d’introduction des cultures fourragères dans l’industrie bovine.

Les agriculteurs enquêtés qui produisent des cultures fourragères à base d’avoine et très peu de sorgho ont une activité animale et utilisent la totalité de leur production pour l’autoconsommation.

Une diminution de la superficie consacrée à la céréaliculture a été remarquée. En 2003, la superficie moyenne cultivée pour les céréales était de 31,5 ha, soit 28 % de la superficie irrigable. En 2007, la superficie a diminué à 8 ha, soit 5,8 % de la superficie irrigable. Cette diminution s’explique par la faible production des céréalicultures au

(51)

33

détriment des cultures fourragères. En 2011, les agriculteurs ne cultivaient presque plus les céréales en n’y consacrant qu’un hectare en moyenne seulement.

Durant les trois enquêtes, les orientations des agriculteurs ont changé affectant la composition de leur système de culture. La diminution considérable de la superficie consacrée aux cultures maraichères et fourragère de même qu’à la céréaliculture est remarquable.

1.2. La quantité d’eau consommée

La quantité d’eau consommée pour l’arboriculture est passée de 668,61 m3/ ha en 2003 à 709,9 m3/ ha en 2007, et à 981,4 m3 en 2011. La quantité d’eau utilisée pour irriguer un hectare de culture maraîchère et fourragère est demeurée stable entre 3600 et 3800 m3/ha.

1.3. Analyse économique

En Utilisant le logiciel SPSS, les 26 exploitations enquêtées réalisent une marge brute de 1886,4 TND, par parcelle en moyenne de 2,5 ha par parcelle, toutes productions comprises. Malgré des étendues importantes (différence entre le maximum et le minimum). En faisant un test de comparaison des moyennes, les résultats indiquent que la signification (bilatérale) ou valeur de p est supérieure à 0,05, ce qui ne permet pas de rejeter l'hypothèse nulle qu’il n’y a pas de différence significative entre ces moyennes. En ce sens, l’échantillon est homogène.

Tableau 5: Marge brute par parcelle

Année N Minimum Maximum Moyenne

Marge brute 2003 117 -1491,0 5226,0 562,0

Marge brute 2007 95 -7294,0 5768,0 412,9

Marge brute 2011 63 -8953,0 11923,0 1467,3

Ensemble 275 -7294 19402 878,5

Le revenu a augmenté en 2011 à la suite de la hausse des prix des produits agricoles, de l’augmentation de la demande et du développement des exportations vers la Lybie.

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Comme l’indique Charradi, (2012), divers facteurs peuvent expliquer cette flambée des prix. Il s’agit entre autres de la demande croissante en légumes tels que les tomates et les piments, l’insuffisance de la production et la faiblesse des stocks de pommes de terre, la dévaluation de la monnaie et les dernières inondations. Certains des ces facteurs revêtent un caractère transitoire, notamment l’exportation de ces produits vers la Libye qui connaît ces dernières années une baisse des productions agricoles conséquente à la crise politique qui a marqué le pays.

Tableau 6: Analyse descriptive de la marge brute par exploitation (TND)

Année nombre Minimum Maximum Moyenne

2003 26 -6673 12714 712,26

2007 26 -8772 10982 1204

2011 26 -4810 24274 3742,92

Ensemble 78 -8772 24274 1886,4

Le calcul de la marge nette a été estimé en considérant l’amortissement linéaire du groupe motopompe du puits.

Tableau 7: Analyse descriptive de la marge nette par exploitation (TND)

Année Minimum Maximum Moyenne

2003 -6848 12399 402,5

2007 -9039 10872 905,9

2011 -3566 19460 4027,8

Ensemble -2449 8783 1778,6

Tableau 8: Analyse de la marge brute moyenne par culture (TND)

Libellés Arboricultur es Cultures fourragères Cultures maraichères Céréalicultures Charges 193,2 183 1452,3 317,9 Revenu 658 956,8 3182,2 408,6 Marge brute 464,8 773,8 1730 90,7

Cons. eau (en m3) 815 1097,9 5316,2 1474,3

La lecture du Tableau 8 sur l’ensemble de la période, indique que les moyennes des marges brutes varient selon les cultures. Il ressort que les cultures maraichères sont plus

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rentables que les autres cultures. Toutefois, c’est celle qui consomme le plus d’eau, soit l’intrant clé le plus couteux et le plus rare pour la production. Les cultures fourragères sont plus bénéfiques que l’arboriculture mais aussi cette culture est plus consommatrice en eau. Les apports des céréalicultures sont les plus faibles par rapport aux autres cultures mais elle demandent aussi beaucoup d’eau (c’est la raison pour laquelle plusieurs agriculteurs ont abandonné cette culture en 2011).

1.4. L’évolution du coût d’eau

L’augmentation des prix des intrants, en particulier du carburant utilisé pour le pompage de l’eau, oriente les choix de cultures des agriculteurs. Comme nous l’avons mentionné plus haut, le coût du carburant constitue la part la plus importante dans la composition des coûts de l’agriculteur.

Le tableau 9 détaille l’évolution de cette part pendant les trois années 2003, 2007 et 2011.

Tableau 9 : L’évolution de la part de l'irrigation par rapport aux charges totales

2003 2007 2011

39 % 43 % 41 %

En 2003, la majorité des exploitants enquêtés utilisent le pétrole comme carburant pour l’exhaure de l’eau du fait ; qu’il est moins cher que l’électricité. Seulement 30 % des périmètres irrigués privés disposent de l’électricité.

1.5. Les caractéristiques des puits

Le puits de surface représente l’infrastructure de base pour la mise en valeur de ces exploitations. La majorité de ces puits de surface sont équipés de motopompe diésel dont la puissance est souvent insuffisante (10 à 14 CV) pour mobiliser l’eau à de plus grandes profondeurs à mesure que le niveau de la nappe phréatique diminue.

Figure

Tableau 1: Synthèse des études relatives à l’analyse de l'efficience __________________ 10  Tableau 2: Les résultats des différents types d'efficience __________________________ 11  Tableau 3 : Synthèse des études relatives à l’analyse ____________________
Figure 1: Illustration graphique des inputs orientés ________________________________ 4  Figure 2 : Présentation des différentes relation entre l’output et l’input ________________ 5  Figure 3 : Présentation de l'efficience allocative _____________________
Illustration graphique
Figure 2 : Présentation des différentes relation entre l’output et l’input
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