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# ANNEXES
# Annexe 1 : Modélisation de l'impact de l'APD à Madagascar
(résultats avec STATA)

## Régression du modèle (3.6)

regress croiss_pibhab apdhab lnpibhab croiss_pop tx_inflat m2pib dp_gvrmt impib mortalit inscrip_primaire_fille, vce(robust)

Linear regression

Number of obs = 59

F( 9, 49) = 2.88

Prob > F = 0.0083

R-squared = 0.2364

Root MSE = 3.6444

<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr><tr><th></th><th></th><th colspan="2">Robust</th><th></th><th></th><th></th></tr><tr><th>croiss_pibhab</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>t</th><th>P>|t|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>apdhab</td><td>.0170914</td><td>.0685237</td><td>0.25</td><td>0.004</td><td>-.1206121</td><td>.1547948</td></tr><tr><td>lnpibhab</td><td>3.47461</td><td>5.347357</td><td>0.65</td><td>0.519</td><td>-7.271307</td><td>14.22053</td></tr><tr><td>croiss_pop</td><td>-4.172453</td><td>6.056819</td><td>-0.69</td><td>0.494</td><td>-16.34409</td><td>7.99918</td></tr><tr><td>tx_inflat</td><td>-.1212134</td><td>.0695944</td><td>-1.74</td><td>0.088</td><td>-.2610686</td><td>.0186417</td></tr><tr><td>m2pib</td><td>-.2393586</td><td>.2498939</td><td>-0.96</td><td>0.343</td><td>-.7415392</td><td>.262822</td></tr><tr><td>dp_gvrmt</td><td>-.2034215</td><td>.4491222</td><td>-0.45</td><td>0.653</td><td>-1.105966</td><td>.6991235</td></tr><tr><td>impib</td><td>.2302101</td><td>.1744537</td><td>1.32</td><td>0.000</td><td>-.1203677</td><td>.580788</td></tr><tr><td>mortalit</td><td>-.0083024</td><td>.0665433</td><td>-0.12</td><td>0.901</td><td>-.1420261</td><td>.1254214</td></tr><tr><td>inscrip_primaire_fille</td><td>-.027787</td><td>.0265894</td><td>-1.05</td><td>0.301</td><td>-.0812203</td><td>.0256463</td></tr><tr><td>_cons</td><td>-4.805594</td><td>38.45761</td><td>-0.12</td><td>0.901</td><td>-82.08906</td><td>72.47787</td></tr></tbody></table>

## Régression du modèle (3.8)

regress croissprod_riz apdhab lnpibhab mortalit inscrip_primaire_fille, robust

Linear regression

Number of obs = 59

F( 4, 54) = 1.94

Prob > F = 0.1177

R-squared = 0.0735

Root MSE = .06394

<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr><tr><th></th><th></th><th colspan="2">Robust</th><th></th><th></th><th></th></tr><tr><th>croissprod_riz</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>t</th><th>P>|t|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead></table>
<table><tr><td>apdhab</td><td>.0011063</td><td>.0007174</td><td>1.54</td><td>0.029</td><td>-.0003319</td><td>.0025445</td></tr><tr><td>lnpibhab</td><td>.0504716</td><td>.0549276</td><td>0.92</td><td>0.362</td><td>-.0596517</td><td>.1605949</td></tr><tr><td>mortalit</td><td>.0004976</td><td>.0007118</td><td>0.70</td><td>0.087</td><td>-.0009294</td><td>.0019246</td></tr><tr><td>inscrip_primaire_fille</td><td>.0005345</td><td>.0005011</td><td>1.07</td><td>0.291</td><td>-.0004702</td><td>.0015392</td></tr><tr><td>_cons</td><td>-.4344027</td><td>.3011898</td><td>-1.44</td><td>0.155</td><td>-1.038252</td><td>.1694465</td></tr></table>

predict croissriz, xb

predict residu3, re

## Régression du modèle (3.7)

regress croiss_pibhab lnapdcst croissriz lnpibhab croiss_pop tx_inflat m2pib dp_gvrmt impib mortalit inscrip_primaire_fille, vce(robust)

Linear regression

Number of obs = 59

F(10, 48) = 2.65

Prob > F = 0.0118

R-squared = 0.2367

Root MSE = 3.6816

<table><thead><tr><th></th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>t</th><th>P>|t|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>lnapdcst</td><td>.1355558</td><td>.72213</td><td>0.19</td><td>0.052</td><td>-1.316384</td><td>1.587496</td></tr><tr><td>croissriz</td><td>12.39948</td><td>59.69784</td><td>0.21</td><td>0.000</td><td>-107.6311</td><td>132.43</td></tr><tr><td>lnpibhab</td><td>3.030886</td><td>6.445679</td><td>0.47</td><td>0.640</td><td>-9.92902</td><td>15.99079</td></tr><tr><td>croiss_pop</td><td>-4.367067</td><td>6.010692</td><td>-0.73</td><td>0.471</td><td>-16.45237</td><td>7.718239</td></tr><tr><td>tx_inflat</td><td>-.1190138</td><td>.0759226</td><td>-1.57</td><td>0.024</td><td>-.2716664</td><td>.0336389</td></tr><tr><td>m2pib</td><td>-.2427194</td><td>.2552927</td><td>-0.95</td><td>0.346</td><td>-.7560197</td><td>.270581</td></tr><tr><td>dp_gvrmt</td><td>-.2111532</td><td>.4494925</td><td>-0.47</td><td>0.641</td><td>-1.114918</td><td>.6926119</td></tr><tr><td>impib</td><td>.2281355</td><td>.1814241</td><td>1.26</td><td>0.215</td><td>-.136642</td><td>.592913</td></tr><tr><td>mortalit</td><td>-.0168587</td><td>.0847045</td><td>-0.20</td><td>0.843</td><td>-.1871685</td><td>.1534512</td></tr><tr><td>inscrip_primaire_fille</td><td>-.0351371</td><td>.0467251</td><td>-0.75</td><td>0.056</td><td>-.1290842</td><td>.0588099</td></tr><tr><td>_cons</td><td>-2.135576</td><td>49.85034</td><td>-0.04</td><td>0.966</td><td>-102.3664</td><td>98.09525</td></tr></tbody></table>
# Annexe 2 : Résultats d'enquête

<table><caption>## Tableau 1 : Comparatif de la Production de 2016 et 2013</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Superficie cultivée Ha 2016</th><th rowspan="2">rendement t/ha</th><th rowspan="2">Productio n en T</th><th colspan="3">Superficie cultivée Ha en 2013</th><th rowspan="2">Rendem ent</th><th rowspan="2">Productio n en T</th></tr><tr><th>Ankilima liniky</th><th>Tsianisiha</th><th>Totale</th><th>Tsianisiha</th><th>Ankilim aliniky</th><th>Totale</th></tr></thead><tbody><tr><td>Riz</td><td>9</td><td>27</td><td>36</td><td>2,2</td><td>79</td><td>61</td><td>0</td><td>61</td><td>0,57</td><td>35</td></tr><tr><td>Antsoroko</td><td>267</td><td>424</td><td>692</td><td>0,33</td><td>228</td><td>221</td><td>88</td><td>309</td><td>0,25</td><td>77</td></tr><tr><td>Pois de cap</td><td>346</td><td>358</td><td>704</td><td>0,37</td><td>260</td><td>162</td><td>54</td><td>216</td><td>0,55</td><td>119</td></tr><tr><td>Manioc</td><td>261</td><td>487</td><td>748</td><td>2,56</td><td>1914</td><td>764</td><td>504</td><td>1268</td><td>1,86</td><td>2358</td></tr><tr><td>Maïs</td><td>238</td><td>427</td><td>665</td><td>1,19</td><td>791</td><td>666</td><td>334</td><td>1000</td><td>0,39</td><td>390</td></tr><tr><td>Coton</td><td>280</td><td>193</td><td>472</td><td>1,68</td><td>794</td><td>247</td><td>187</td><td>434</td><td>0,9</td><td>391</td></tr><tr><td>Artimesia</td><td>0</td><td>126</td><td>126</td><td>2,51</td><td>317</td><td>48</td><td>11</td><td>59</td><td>0,55</td><td>32</td></tr><tr><td>Lojy</td><td>100</td><td>258</td><td>357</td><td>3,61</td><td>1290</td><td>386</td><td>163</td><td>549</td><td>0,23</td><td>126</td></tr></tbody><tfoot><tr><td></td><td>1500</td><td>2300</td><td>3800</td><td></td><td></td><td>2554</td><td>1342</td><td>3896</td><td></td><td></td></tr></tfoot></table>

Source : Enquête d'évaluation Février 2017

<table><caption>## Tableau 2: Rendement par culture par spéculation de 2016 à comparer avec le rendement de 2007</caption><thead><tr><th rowspan="2">Spéculation</th><th rowspan="2">rendement moyen t/ha 2007</th><th rowspan="2">rendement t/ha 2016</th><th colspan="3">Superficie cultivée Ha 2016</th><th rowspan="2">Productio n en T</th></tr><tr><th>Ankilimaliniky</th><th>Tsianisiha</th><th>Totale</th></tr></thead><tbody><tr><td>Riz</td><td>2,5</td><td>2,2</td><td>9</td><td>27</td><td>36</td><td>79</td></tr><tr><td>Antsoroko/lentille</td><td>1,4</td><td>0,33</td><td>267</td><td>424</td><td>692</td><td>228</td></tr><tr><td>Pois de cap</td><td>1,41</td><td>0,37</td><td>346</td><td>358</td><td>704</td><td>260</td></tr><tr><td>Manioc</td><td>1,55</td><td>2,56</td><td>261</td><td>487</td><td>748</td><td>1914</td></tr><tr><td>Maïs</td><td>2,5</td><td>1,19</td><td>238</td><td>427</td><td>665</td><td>791</td></tr><tr><td>Coton</td><td>0,8</td><td>1,68</td><td>280</td><td>193</td><td>472</td><td>794</td></tr><tr><td>Artimesia</td><td></td><td>2,51</td><td>0</td><td>126</td><td>126</td><td>317</td></tr><tr><td>Lojy</td><td></td><td>3,61</td><td>100</td><td>258</td><td>357</td><td>1290</td></tr><tr><td>Total</td><td></td><td></td><td>1500</td><td>2300</td><td>3800</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Rapport Consulting plus 2007et Enquête d'évaluation Février 2016

<table><caption>## Tableau 3 : Compte d'exploitation</caption><thead><tr><th>Libelle</th><th>Riz</th><th>Antsoroko</th><th>Poids du Cap</th><th>Manioc</th><th>Mais</th><th>Coton</th><th>Artimesia</th><th>Lojy</th></tr></thead><tbody><tr><td>Préparation du sol</td><td>50000</td><td>50000</td><td>60000</td><td>50000</td><td>40000</td><td>50000</td><td>50000</td><td>50000</td></tr><tr><td>Rasette/Hersage</td><td></td><td>30000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Semis</td><td>20000</td><td>30000</td><td>20000</td><td>10000</td><td>30000</td><td>10000</td></tr><tr><td>Démariage</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>10000</td><td></td></tr><tr><td>Repiquage/plantation/Arrachage</td><td>40000</td><td>30000</td><td></td><td>10000</td><td></td><td>30000</td></tr><tr><td>Sarclage</td><td></td><td>40000</td><td>20000</td><td>60000</td><td>65000</td><td>40000</td></tr><tr><td>Main D'œuvre Traitement</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>10000</td><td></td></tr><tr><td>Récolte et manutention</td><td>40000</td><td>30000</td><td>20000</td><td>20000</td><td>15000</td><td>125000</td></tr><tr><td>Transport</td><td>20000</td><td>10000</td><td>20000</td><td>10000</td><td>10000</td><td>20000</td></tr><tr><td>Battage</td><td>50000</td><td>10000</td><td>10000</td><td>10000</td><td>15000</td><td></td></tr><tr><td>Semence</td><td>9000</td><td>41000</td><td>50000</td><td>40000</td><td>20000</td><td>40000</td></tr><tr><td>Engrais/Pesticides</td><td></td><td>30000</td><td></td><td></td><td>100000</td><td>160000</td></tr><tr><td>Total dépenses (charges)</td><td>229000</td><td>301000</td><td>200000</td><td>200000</td><td>275000</td><td>465000</td></tr><tr><td>Rendement kg/ha</td><td>2205,03</td><td>330,84</td><td>379,21</td><td>2569,61</td><td>1192,77</td><td>1686,18</td></tr><tr><td>Prix sur le marché</td><td>1575</td><td>1800</td><td>2000</td><td>600</td><td>420</td><td>1500</td></tr><tr><td>Recette (produits)</td><td>3472922,25</td><td>595512</td><td>758420</td><td>1541766</td><td>500963,4</td><td>2529270</td></tr><tr><td>Marges (Produits -Charges)</td><td>3243922,25</td><td>294512</td><td>558420</td><td>1341766</td><td>225963,4</td><td>2064270</td></tr></table>

Source : Enquête d'évaluation Février 2016

<table><caption>**Tableau 4 : mode de faire valoir dans les deux communes**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Mode valoir</th><th colspan="2">2016</th><th colspan="2">2013</th><th colspan="2">2007</th></tr><tr><th>Superficie Ha</th><th>Pourcentage</th><th>Superficie Ha</th><th>Pourcentage</th><th>Superficie Ha</th><th>Pourcentage</th></tr></thead><tbody><tr><td>1-Direct</td><td>1245,6</td><td>74,74</td><td>827,9</td><td>95,14</td><td>513</td><td>85</td></tr><tr><td>2-Metayage</td><td>212,3</td><td>12,74</td><td>16,3</td><td>1,87</td><td>77</td><td>13</td></tr><tr><td>3-Fermage</td><td>8,35</td><td>0,50</td><td>22</td><td>2,53</td><td>11</td><td>2</td></tr><tr><td>4-Autres</td><td>200,25</td><td>12,02</td><td>4</td><td>0,46</td><td>0</td><td></td></tr><tr><td>Total de l'échantillon</td><td>1666,5</td><td>100</td><td>870,2</td><td>100</td><td>601</td><td>100</td></tr></tbody></table>

Source : Enquête d'évaluation Février 2016, Octobre 2013, Consulting plus 2017

<table><caption>**Tableau 5 : Comparaison compte d'exploitation Coton**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Libelle</th><th colspan="3">Coton</th></tr><tr><th>2016</th><th>2013</th><th>2005</th></tr></thead><tbody><tr><td>Location terrain</td><td></td><td></td><td>22500</td></tr><tr><td>Préparation du sol</td><td>50000</td><td>50000</td><td>55000</td></tr><tr><td>Rasette/Hersage</td><td></td><td></td><td>15000</td></tr><tr><td>Semis</td><td>30000</td><td>30000</td><td>7000</td></tr><tr><td>Démariage</td><td>10000</td><td>10000</td><td>7000</td></tr><tr><td>Repiquage/plantation/Arrachage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td>40000</td><td>40000</td><td>60000</td></tr><tr><td>Main D'œuvre Traitement</td><td>10000</td><td>10000</td><td>7200</td></tr><tr><td>Récolte et manutention</td><td>125000</td><td>125000</td><td>32000</td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td>8000</td></tr><tr><td>Battage</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Semence</td><td>40000</td><td>13334</td><td>5000</td></tr><tr><td>Engrais/Pesticides</td><td>160000</td><td>144593</td><td>187000</td></tr><tr><td>Total dépenses (charges)</td><td>465000</td><td>422927</td><td>405700</td></tr><tr><td>Rendement kg/ha</td><td>1686,18</td><td>2500</td><td>800</td></tr><tr><td>Prix sur le marché</td><td>1500</td><td>820</td><td></td></tr><tr><td>Recette (produits)</td><td>2529270</td><td>2050000</td><td>440000</td></tr><tr><td>Marges (Produits -Charges)</td><td>2064270</td><td>1627073</td><td>34300</td></tr></table>

Source : Enquête d'évaluation Février 2016, Octobre 2013, Hasima 2005

<table><caption>**Tableau 6: comparaison compte d'exploitation Manioc**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Libelle</th><th colspan="3">Manioc</th></tr><tr><th>2016</th><th>2013</th><th>2005</th></tr></thead><tbody><tr><td>Location terrain</td><td></td><td></td><td>22500</td></tr><tr><td>Préparation du sol</td><td>50000</td><td>40000</td><td>55000</td></tr><tr><td>Rasette/Hersage</td><td></td><td></td><td>15000</td></tr><tr><td>Semis</td><td></td><td></td><td>10000</td></tr><tr><td>Démariage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Repiquage/plantation/Arrachage</td><td>10000</td><td>10000</td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td>60000</td><td>50000</td><td>22000</td></tr><tr><td>Main D'œuvre Traitement</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte et manutention</td><td>20000</td><td>10000</td><td>150000</td></tr><tr><td>Transport</td><td>10000</td><td>10000</td><td>42000</td></tr><tr><td>Battage</td><td>10000</td><td>5000</td><td></td></tr><tr><td>Semence</td><td>40000</td><td>45000</td><td>25000</td></tr><tr><td>Engrais/Pesticides</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Total dépenses (charges)</td><td>200000</td><td>170000</td><td>341500</td></tr><tr><td>Rendement kg/ha</td><td>2569,61</td><td>5000</td><td>5000</td></tr><tr><td>Prix sur le marché</td><td>600</td><td>400</td><td></td></tr><tr><td>Recette (produits)</td><td>1541766</td><td>2000000</td><td>1500000</td></tr><tr><td>Marges (Produits -Charges)</td><td>1341766</td><td>1830000</td><td>1158500</td></tr></tbody></table>

Source : Enquête d'évaluation Février 2016, Octobre 2013, Hasima 2005

<table><caption>**Tableau 7: comparaison compte d'exploitation Maïs**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Libelle</th><th colspan="3">Maïs</th></tr><tr><th>2016</th><th>2013</th><th>2005</th></tr></thead><tbody><tr><td>Location terrain</td><td></td><td></td><td>22500</td></tr><tr><td>Préparation du sol</td><td>40000</td><td>40000</td><td>55000</td></tr><tr><td>Rasette/Hersage</td><td></td><td></td><td>15000</td></tr><tr><td>Semis</td><td>10000</td><td>10000</td><td>5500</td></tr><tr><td>Démariage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Repiquage/plantation/Arrachage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td>65000</td><td>65000</td><td>80000</td></tr><tr><td>Main D'œuvre Traitement</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Récolte et manutention</td><td>15000</td><td>10000</td><td>90000</td></tr><tr><td>Transport</td><td>10000</td><td>10000</td><td>14000</td></tr><tr><td>Battage</td><td>15000</td><td>5000</td><td></td></tr><tr><td>Semence</td><td>20000</td><td>18000</td><td>8000</td></tr><tr><td>Engrais/Pesticides</td><td>100000</td><td>90000</td><td></td></tr><tr><td>Total dépenses (charges)</td><td>275000</td><td>248000</td><td>290000</td></tr><tr><td>Rendement kg/ha</td><td>1192,77</td><td>1500</td><td>1500</td></tr><tr><td>Prix sur le marché</td><td>420</td><td>540</td><td></td></tr><tr><td>Recette (produits)</td><td>500963,4</td><td>810000</td><td>570000</td></tr><tr><td>Marges (Produits -Charges)</td><td>225963,4</td><td>562000</td><td>280000</td></tr></table>

Source : Enquête d'évaluation Février 2016, Octobre 2013, Hasima 2005

<table><caption>**Tableau 8 : compte d'exploitation antsoroko**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Libelle</th><th colspan="3">Antsoroko</th></tr><tr><th>2016</th><th>2013</th><th>2005</th></tr></thead><tbody><tr><td>Location terrain</td><td></td><td></td><td>22500</td></tr><tr><td>Préparation du sol</td><td>50000</td><td>40000</td><td>40000</td></tr><tr><td>Rasette/Hersage</td><td>30000</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Semis</td><td>30000</td><td>10000</td><td>5000</td></tr><tr><td>Démariage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Repiquage/plantation/Arrachage</td><td>30000</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td>40000</td><td>50000</td><td>50000</td></tr><tr><td>Main D'œuvre Traitement</td><td></td><td></td><td>2000</td></tr><tr><td>Récolte et manutention</td><td>30000</td><td>10000</td><td>135000</td></tr><tr><td>Transport</td><td>10000</td><td>5000</td><td>14000</td></tr><tr><td>Battage</td><td>10000</td><td>5000</td><td></td></tr><tr><td>Semence</td><td>41000</td><td>30000</td><td>3000</td></tr><tr><td>Engrais/Pesticides</td><td>30000</td><td>25000</td><td>10000</td></tr><tr><td>Total dépenses (charges)</td><td>301000</td><td>175000</td><td>281500</td></tr><tr><td>Rendement kg/ha</td><td>330,84</td><td>1500</td><td>1500</td></tr><tr><td>Prix sur le marché</td><td>1800</td><td>600</td><td></td></tr><tr><td>Recette (produits)</td><td>595512</td><td>900000</td><td>900000</td></tr><tr><td>Marges (Produits -Charges)</td><td>294512</td><td>725000</td><td>618500</td></tr></tbody></table>

Source : Enquête d'évaluation Février 2016, Octobre 2013, Hasima 2005
# Annexe 3 : Méthode Double différence

## Estimateur en double différence

Méthode à suivre :

1. collecter des données initiales pour chaque groupe avant l'introduction du programme.

2. collecter les données de suivi pour chaque groupe après que le programme a eu lieu.

3. calculer la différence avant-après pour chaque groupe

4. soustraire la différence observée dans le group témoin à celle observée dans le groupe traité

<table><thead><tr><th>Groupe</th><th>Avant</th><th>Après</th><th>Différence Avant-Après</th></tr></thead><tbody><tr><td>1. Traitement</td><td>2,0</td><td>3,0</td><td>1,0</td></tr><tr><td>2. Témoin</td><td>2,2</td><td>2,3</td><td>0,1</td></tr><tr><td>3. Impact</td><td></td><td></td><td>1,0 - 0,1 = 0,9</td></tr></tbody></table>

## Estimateur en double différence

<figure><img src="image_20.png" /></figure>
Annexe 4 : Questionnaire d'enquêtes d'évaluation sur terrain

ENQUETE D'EVALUATION

PROJET DE REHABILITATION PERIMETRE IRRIGUE MANOMBO

QUESTIONNAIRE EXPLOITATION AGRICOLE FAMILIALE

<table><tr><td colspan="2"><b>i. A compléter par l'enquêteur</b></td><td colspan="2"><b>ii.A compléter par le contrôleur :</b></td></tr><tr><td>i.1<br/>-<br/><b>Nom et prénom de l'enquêteur :</b><br/>....................................................<br/>....................................................</td><td>ii.<br/>1-<br/><b>Nom et prénom du contrôleur:</b><br/>....................................................<br/>....................................................</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>i.2<br/>-<br/><b>Code de l'enquête :</b> l__I__I</td><td>ii.<br/>2-<br/><b>Code de l'enquête :</b> l__I__I</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>i.3<br/>-<br/><b>Date de l'enquête :</b> l__I__I/<br/>l__I__I / 2017<br/><b>Jour mois</b></td><td>ii.<br/>3-<br/><b>Date du contrôle :</b> l__I__I / l__I__I /<br/>2017<br/><b>Jour mois</b></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>i.4<br/>-<br/><b>Commune :</b><br/>....................................................<br/><b>Code :</b> l__I__I</td><td colspan="3"><b>Signature du contrôleur :</b></td></tr><tr><td>i.5<br/>-<br/><b>Fokontany :</b><br/>....................................................<br/><b>Code :</b> l__I__I</td><td colspan="3"><b>Remarques :</b></td></tr><tr><td colspan="4"><b>Signature de l'enquêteur :</b></td></tr><tr><td colspan="4"><b>iii.A compléter par l'enquêteur</b></td></tr><tr><td>iii.1<br/>-<br/><b>Nom et prénom du Chef EAF :</b><br/>....................................................<br/>....................................................</td><td>iv. A compléter par l'agent de saisie :</td><td>iv.1<br/>-<br/><b>Nom et prénom de l'agent de saisie :</b><br/>....................................................<br/>....................................................</td><td></td></tr><tr><td>iii.2<br/>-<br/><b>Code Chef EAF :</b> l__I__I__I</td><td>iv.2<br/>-<br/><b>Code de l'agent de saisie :</b> l__I__I</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>iii.3<br/>-<br/><b>Adresse :</b><br/>....................................................</td><td>iv.3<br/>-<br/><b>Date de contrôle :</b> l__I__I / l__I__I /<br/>2017<br/><b>Jour mois</b></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>iii.4<br/>-<br/><b>Sexe du Chef EAF :</b> l__I<br/>1=masculin<br/>2=féminin</td><td colspan="3"><b>Signature de l'agent de saisie :</b></td></tr><tr><td>iii.5<br/>-<br/><b>Age du Chef EAF :</b> l__I__I ans</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td>iii.6<br/>-<br/><b>Statut matrimonial du chef EAF :</b> l__I<br/>1=Marié(e)</td><td colspan="3"><b>Remarques :</b></td></tr></table>
<table><tr><td></td><td>2=Divorcé(e)<br/>3=Veuf(ve)<br/>4=Célibataire</td><td></td></tr><tr><td>iii.7 -</td><td>Niveau d'éducation<br/>Du chef EAF : |__I<br/>1=Primaire<br/>2=Secondaire<br/>3=Supérieur<br/>4=Alphabétisé<br/>5=Aucun</td><td></td></tr><tr><td>iii.8 -</td><td>Effectif du ménage de l'EAF : |__I__I</td><td></td></tr><tr><td>iii.9 -</td><td>Téléphone : |__I__I |__I__I |__I__I<br/>|__I__I |__I__I |__I__I</td><td></td></tr><tr><td colspan="3">Signature du chef EAF :</td></tr></table>

<table><caption>SECTION 1 : BIENS DU MENAGE</caption><tbody><tr><td rowspan="10">Est-ce que vous possédez ?</td><td>1.1</td><td colspan="5">Biens productifs 1= oui 2= non</td></tr><tr><td>1.1.1</td><td>Sarcleuse/houe rotative</td><td>|__I</td><td>1.1.5</td><td>Véhicule utilitaire</td><td>|__I</td></tr><tr><td>1.1.2</td><td>Charrette</td><td>|__I</td><td>1.1.6</td><td>Décortiqueuse</td><td>|__I</td></tr><tr><td>1.1.3</td><td>Charrue/ Herse</td><td>|__I</td><td>1.1.7</td><td>Batteuse</td><td>|__I</td></tr><tr><td>1.1.4</td><td>Tracteur/ Motoculteur</td><td>|__I</td><td>1.1.8</td><td>Faucille/ Couteau</td><td>|__I</td></tr><tr><td>1.2</td><td colspan="5">Biens non productifs 1= oui 2= non</td></tr><tr><td>1.2.1</td><td>Lit</td><td>|__I</td><td>1.2.9</td><td>Réchaud à pétrole</td><td>|__I</td></tr><tr><td>1.2.2</td><td>Machine à coudre</td><td>|__I</td><td>1.2.10</td><td>Réchaud à gaz</td><td>|__I</td></tr><tr><td>1.2.3</td><td>Chaise</td><td>|__I</td><td>1.2.11</td><td>Télévision</td><td>|__I</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>1.2.4</td><td>Lampe à pétrole</td><td>I</td><td>I</td><td>1.2.12</td><td>Lecteur CD/DVD</td><td>I</td><td>I</td></tr><tr><td>1.2.5</td><td>Radio</td><td>I</td><td>I</td><td>1.2.13</td><td>Moto/ Bicyclette</td><td>I</td><td>I</td></tr><tr><td>1.2.6</td><td>Bicyclette</td><td>I</td><td>I</td><td>1.2.14</td><td>Véhicule particulier</td><td>I</td><td>I</td></tr><tr><td>1.2.7</td><td>Fusil de chasse</td><td>I</td><td>I</td><td>1.2.15</td><td>Téléphone portable</td><td>I</td><td>I</td></tr><tr><td>1.2.8</td><td>Fer à repasser</td><td>I</td><td>I</td><td>1.2.16</td><td>Matelas</td><td>I</td><td>I</td></tr></table>

## SECTION 2 : CARACTERISTIQUES DU LOGEMENT DU MENAGE

<table><tr><td>2.1</td><td>Précisez le type de logement occupé par ce ménage (observation) :</td><td></td></tr><tr><td></td><td>1.Maison indépendante 2.Locaux collectifs 3.Autres à préciser</td><td>I</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Quelle est la caractéristique des murs extérieurs (observation) :</td><td></td></tr><tr><td></td><td>1.Briques en terre 2. Bois / Planche 3.Argile et Bois 4.Tôle/ Tôle et bois 5.Pierre 6.Briques cuites 7.Végétal(vondro, satrana, etc 8.Argile/ Terre 9.Autres à préciser</td><td>I</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Caractéristique de la toiture (observation) :</td><td></td></tr><tr><td></td><td>1.Tôle 2.Végétal préciser</td><td>I</td></tr><tr><td>2.4</td><td>Caractéristique du plancher (observation) :</td><td></td></tr><tr><td></td><td>1.Ciment 2.Terre 3.Terre 4.Carrelage 5.Natte 6.Autres à préciser</td><td>I</td></tr><tr><td>2.5</td><td>Combien de pièces sont occupées par votre ménage ?</td><td>I</td></tr><tr><td></td><td>Ne comptez pas couloirs, cuisines séparées, salles de bain</td><td>I</td></tr><tr><td>2.6</td><td>Combien de pièces sont utilisées pour dormir ?</td><td>I</td></tr><tr><td>2.7</td><td>Combien de personnes dorment habituellement dans votre maison ?</td><td>I</td></tr><tr><td></td><td>Quelle est votre situation vis-à- vis de votre habitation ?</td><td></td></tr><tr><td>2.8</td><td>1. Propriétaire avec titre foncier/ certificat foncier 5.Logement de fonction 2. Propriétaire sans statut 6.Campement temporaire 3. Locataire 7.Autres à préciser 4. Logement gratuit</td><td>I</td></tr><tr><td>2.9</td><td>Quel est le principal combustible que vous utilisez pour la cuisine ?</td><td></td></tr></table>
<table><tr><td></td><td>1.Pétrole<br>3.Charbon de bois<br>4.Gaz Butane<br>6.Mixte à préciser</td><td>2.Bois de chauffage<br>5.Autres à préciser</td><td>l__I</td></tr><tr><td>2.10</td><td colspan="3">Quelle est la principale source d'énergie (éclairage) que vous utilisez ?<br>1.Electricité<br>4.Bougies<br>7.Autres à préciser</td></tr><tr><td></td><td>2.Groupe électrogène<br>5.Paraffine (jabora)</td><td>3.Energie solaire<br>6.Lampe à pétrole</td><td>l__I</td></tr></table>

<table><caption>SECTION 3- AGRICULTURE</caption><tbody><tr><td>3.1</td><td>Est-ce que vous pratiquez l'agriculture ?</td><td>l__I</td><td>1= Oui</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Superficie Totale de l'exploitation familiale : en (Ha) :</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.3</td><td>Quel type de culture pratiquez-vous ?<br>2= Non</td><td></td><td>1= Oui</td><td></td></tr><tr><td>3.3.1</td><td>Cultures vivrières</td><td>Campagne<br>2014/2015</td><td>3.3.2</td><td>Cultures de rente<br>Campagne<br>2014/2015</td></tr><tr><td>3.3.1.1</td><td>Riz irrigué</td><td>l__I</td><td>3.3.2.1</td><td>Pois du cap<br>l__I</td></tr><tr><td>3.3.1.2</td><td>Antsoroko</td><td>l__I</td><td>3.3.2.2</td><td>Oignon<br>l__I</td></tr><tr><td>3.3.1.3</td><td>Maïs</td><td>l__I</td><td>3.3.2.3</td><td>Artimesia<br>l__I</td></tr><tr><td>3.3.1.4</td><td>Manioc</td><td>l__I</td><td>3.3.2.4</td><td>Coton<br>l__I</td></tr><tr><td>3.3.1.5</td><td>Patate Douce</td><td>l__I</td><td>3.3.2.5</td><td>Lojo/Haricot<br>l__I</td></tr><tr><td>3.3.3</td><td>Cultures fourragères</td><td>Campagne<br>2014/2015</td><td>3.3.4</td><td>Cultures maraichères<br>Campagne<br>2014/2015</td></tr><tr><td>3.3.3.1</td><td></td><td>l__I</td><td>3.3.4.1</td><td>Tomate<br>l__I</td></tr><tr><td>3.3.3.2</td><td></td><td>l__I</td><td>3.3.4.2</td><td></td></tr><tr><td>3.3.5</td><td>Arboriculture</td><td>Campagne<br>2014/2015</td><td>3.3.4.3</td><td></td></tr><tr><td>3.3.5.1</td><td></td><td>l__I</td><td>3.3.4.4</td><td></td></tr><tr><td>3.4</td><td>Selon vous, quels sont les trois principaux facteurs de blocage de votre activité d'agriculture/ exploitation agricole ?<br>0= néant<br>1= coût élevé des intrants<br>2= Prix des</td><td></td><td></td><td>l__I</td></tr></tbody></table>
<table><tbody><tr><td></td><td>produits à la récolte<br>3= problème climatique<br>de débouchés/ collecteurs<br>5= insuffisance/ manque d'encadrement<br>d'insécurité<br>7= mauvais état des ouvrages hydro agricoles<br>préciser<br>9= maladies de cultures<br>10= insécurité foncière<br>facteurs à préciser :....................</td><td>4= manque<br>6= problème<br>8= prédateurs à<br>11= autres</td><td>I__I</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Quel est votre mode principal d'accès à la terre ?<br>1= Propriétaire des terres avec titres foncier/ certificat foncier<br>2= Propriétaire des terres sans titre foncier<br>terres / fermage<br>4= Pratique le métayage<br>5= Terres empruntées<br>6= Terres en gages<br>préciser....................................</td><td>3= locataire des<br>7= autres à</td><td>I__I</td></tr><tr><td>3.6</td><td>Si vous avez un titre foncier/ certificat foncier,<br>Donnez sa date d'obtention ?<br>I__I__I__I__I<br>Année</td><td>Jour<br>Mois</td><td>I__I__I__I__I</td></tr><tr><td>3.7</td><td>Si « 1 », avez- vous bénéficié du système guichet foncier instauré au<br>niveau de la zone du projet<br>1= oui<br>2= non<br>3= non concerné</td><td></td><td>I__I</td></tr><tr><td>3.8</td><td>Si « 4 » ou métayage, proportion :<br>1= ½<br>2= 1/3<br>3= ¼<br>préciser ....................................</td><td>4= autres à</td><td>I__I</td></tr><tr><td>3.9</td><td>Si location, prix de la location / an (Ar) : ____________</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.10</td><td>L'EAF<br>Campagne 2014/2015<br>agro-écologiques ?<br>I__I<br>1= Oui<br>2= Non</td><td>utilise-t-il des techniques</td><td></td></tr><tr><td>3.11</td><td>Si oui, sur<br>Campagne 2014/2015<br>(unité<br>(Ha) :<br>combien de superficie en tout :<br>locale) :<br>2= Non</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Technique agro-écologique utilisée ?<br>1= Assolement/ rotation<br>I__I<br>3= Culture des légumineuses améliorantes<br>4= Paillage<br>5= Autres à préciser ---&gt;</td><td>2= Zéro labour</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td>Pratique de la contre saison :</td></tr><tr><td>3.12</td><td>Campagne 2014/2015<br/>1= Oui<br/>I I</td><td>2= Non</td></tr></table>

<table><tr><td></td><td>Si oui, pour quelle spéculation (principalement) ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= Riz<br/>I I<br/>4= Pois du cap 5= autres tubercules 6= Légumineuses<br/>7= Légumes 8= autres cultures à préciser ------&rarr;</td><td>2= Autres céréales</td><td>3= Patate douce</td></tr></table>

<table><tr><td></td><td>Si non, quelle est la principale raison ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= prix produit pas intéressant<br/>I I<br/>2= non disponibilité/ accès aux semences 3= climat non favorable<br/>4= insuffisance de main d'œuvre 5= production suffisante pour nos besoins<br/>6= autres à préciser ------------------------------------------&rarr;</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.13</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.14</td><td></td><td></td><td></td></tr></table>

### 3.15. Riz irrigué

Superficie : _________ (en Ha)

Production (unité locale à préciser _________) : _________ (en Kg) :

<table><tr><td>3.15.1</td><td>Emplacement de la parcelle :</td><td>1= bas fond 2= tanety 3= autres à préciser</td><td>I I</td></tr><tr><td>3.15.2</td><td>Forme de travail de la parcelle :</td><td>1= Manuelle 2= attelée 3=mécanisée 4= autre à préciser :</td><td>I I</td></tr><tr><td>3.15.3</td><td>Sarclage de la parcelle :</td><td>1= manuelle 2= sarcleuse 3= manuelle et sarcleuse 4= mécanisée 5= manuelle et mécanisée 6= chimique 7= autre à préciser</td><td>I I</td></tr><tr><td>3.15.4</td><td>Semence Campagne 2014/2015 :</td><td>1= améliorée 2= traditionnelle</td><td>utilisée :</td></tr><tr><td>3.15.5</td><td>Provenance de la semence Campagne 2014/2015 :</td><td>1= Achat auprès de vendeur spécifique 2= Achat auprès du marché ordinaire 3= Prélèvement de la récolte 4= Don 5=Emprunt 6= Projet 7= Autres à préciser------&rarr;</td><td></td></tr></table>
<table><tr><td></td><td><strong>culturales</strong><br/>I= Oui 2= Non</td><td>améliorées :</td></tr><tr><td>3.15.13</td><td><strong>Si</strong><br/>Campagne 2014/2015<br/>1= SRI<br/>I=<br/>3= Autres à préciser</td><td>oui :<br/>2= SRA</td></tr><tr><td>3.15.14</td><td><strong>L'EAF</strong><br/>Campagne 2014/2015<br/>1= Oui<br/>I=</td><td>utilise-t-il des fertilisants ?<br/>2= Non</td></tr><tr><td>3.15.15</td><td><strong>Si oui, donnez les 2 principaux fertilisants utilisés ?</strong><br/>1= Engrais organique/ fumier de ferme<br/>2= Guanomad<br/>3= Engrais minéral<br/>I=<br/>4= Aucun</td><td>I=</td></tr></table>

### 3.15.16. Estimation de dépenses sur achat des intrants (2014/2015)

<table><thead><tr><th>Type d'intrant</th><th>Variété ou type</th><th>Libellé de l'unité locale utilisée</th><th>Qté (en unité locale)</th><th>Equivalenc e unité locale en kg</th><th>Quantité utilisée (en kg)</th><th>Prix total de la qté utilisée (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semence</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fumier</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Urée/ chlorure de potasse</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NPK</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pesticide</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.15.17. Dépenses sur travaux agricoles (2014-2015)

<table><thead><tr><th>Type de travaux</th><th>Total des salariés des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense pour l'alimentation des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense sur location des matériels (en Ariary)</th><th>Total autres dépenses (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Labour</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Hersage/ billonage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Semis</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arrachage,<br>repiquage/<br>démariage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Battage/<br>vannage/grattage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>

### 3.16.Antsoroko

Superficie : _________ (en Ha)

Production (unité locale à préciser _________) : _________ (en Kg) : _________

<table><tr><td>3.16.1</td><td>Emplacement de la parcelle :<br>1= bas fond 2=tanety 3= autres à préciser _________</td><td>I___I</td></tr><tr><td>3.16.2</td><td>Forme de travail de la parcelle :<br>1= manuelle 2= attelée 3= mécanisée 4=autres à préciser _________</td><td>I___I</td></tr><tr><td>3.16.3</td><td>Sarclage de la parcelle :<br>1= manuelle 2= sarcluse 3= manuelle et sarcluse 4= mécanisée 5= manuelle et mécanisée 6= chimique 7= autres à préciser _________</td><td>I___I</td></tr><tr><td>3.16.4</td><td>Semence<br>Campagne 2014/2015<br>1= améliorée 2= traditionnelle 3= I</td><td>utilisée</td></tr><tr><td>3.16.5</td><td>Provenance de la semence utilisée :<br>1= achat auprès de vendeur spécifique 2= achat auprès du marché ordinaire 3= Prélèvement de la récolte 4= Don 5= Emprunt 6= Projet 7= autres à préciser----&gt; 3= I</td><td></td></tr><tr><td>3.16.6</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de maladies :<br>1= Oui 2= Non 3= I</td><td></td></tr><tr><td>3.16.7</td><td>Si oui, quelle maladie ?<br>1= Oui 2= Non</td><td></td></tr></table>
1= Engrais organique/ fumier de ferme

2= Guanomad

| I

4=

| I

3= Engrais minéral

Aucun

### 3.16.16. Estimation de dépenses sur achat des intrants (2014/2015)

<table><thead><tr><th>Type d'intrant</th><th>Variété ou type</th><th>Libellé de l'unité locale utilisée</th><th>Qté (en unité locale)</th><th>Equivalenc e unité locale en kg</th><th>Quantité utilisée (en kg)</th><th>Prix total de la qté utilisée (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semenc e</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fumier</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Urée/ chlorure de potasse</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NPK</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pesticid e</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.16.17. Dépenses sur travaux agricoles (2014-2015)

<table><thead><tr><th>Type de travaux</th><th>Total des salariés des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense pour l'alimentation des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense sur location des matériels (en Ariary)</th><th>Total autres dépenses (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Labour</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hersage/ billonage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Semis</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arrachage, repiquage/ démariage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Battage/ vannage/grattage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
### 3.17. Pois du cap

Superficie : ________ (en Ha)

Production (unité locale à préciser ________ ) : ________ (en Kg) : ________

<table><tr><td>3.17.1</td><td>Emplacement de la parcelle :</td><td>1= bas fond 2=tanety 3= autres à préciser ________</td><td>I</td><td>I</td></tr><tr><td>3.17.2</td><td>Forme de travail de la parcelle :</td><td>1= manuelle 2= attelée 3= mécanisée 4=autres à préciser ________</td><td>I</td><td>I</td></tr><tr><td>3.17.3</td><td>Sarclage de la parcelle :</td><td>1= manuelle 2= sarclouse 3= manuelle et sarclouse 4= mécanisée 5= manuelle et mécanisée 6= chimique 7= autres à préciser ________</td><td>I</td><td>I</td></tr><tr><td>3.17.4</td><td>Semence Campagne 2014/2015 :</td><td>1= améliorée 2= traditionnelle 3= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17.5</td><td>Provenance Campagne 2014/2015 :</td><td>1= achat auprès de vendeur spécifique 2= achat auprès du marché ordinaire 3= Prélèvement de la récolte 4= Don 5= Emprunt 6= Projet 7= autres à préciser----&gt; 3= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17.6</td><td>Vos cultures ont-elles maladies :</td><td>1= Oui 2= Non 3= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17.7</td><td>Si oui, quelle maladie ? Campagne 2014/2015 :</td><td>1= Oui 2= Non 3= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17.8</td><td>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ?</td><td>1= Oui 2= Non 3= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17.9</td><td>Vos cultures ont-elles prédateurs :</td><td>1= Oui 2= Non 3= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17.10</td><td>Si oui, quels prédateurs ? Campagne 2014/2015 :</td><td>1= Oui 2= Non 3= I</td><td></td><td></td></tr></table>
<table><tbody><tr><td></td><td>phytosanitaires pour les traiter ?</td><td>1= Oui</td><td>2= Non</td></tr><tr><td></td><td>I I</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Avez-vous<br/>Campagne 2014/2015</td><td>bénéficié</td><td>de</td><td>formation ?</td></tr><tr><td></td><td>1= Oui</td><td></td><td></td><td>2= Non</td></tr><tr><td></td><td>I I</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17<br/>.10</td><td>Si oui,<br/>année<br/>thème</td><td>Nom</td><td>du</td><td>projet/formateur</td></tr><tr><td></td><td></td><td>de</td><td>la</td><td>formation</td></tr><tr><td></td><td></td><td>de</td><td>la</td><td>formation</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Avez-vous<br/>Campagne 2014/2015</td><td>de stock</td><td>de</td><td>production ?</td></tr><tr><td></td><td>1= Oui</td><td></td><td></td><td>2= Non</td></tr><tr><td></td><td>I I</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Si oui, où mettez-vous vos stocks ?</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17<br/>.11</td><td>1= maison</td><td></td><td></td><td>2= grenier</td></tr><tr><td></td><td>I I</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>3= magasin de stockage (projet)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>4= autre magasin de stockage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>5= Autres à préciser</td><td>à</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>I I</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>L'EAF<br/>Campagne 2014/2015<br/>culturales</td><td>utilise-t-il les techniques améliorées :</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17<br/>.12</td><td>I I<br/>1= Oui</td><td>2= Non</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Si oui, lesquelles ?<br/>Campagne<br/>2014/2015</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17<br/>.13</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>L'EAF<br/>Campagne 2014/2015</td><td>utilise-t-il des fertilisants ?</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17<br/>.14</td><td>1= Oui</td><td></td><td></td><td>2= Non</td></tr><tr><td></td><td>I I</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Si oui, donnez les 2 principaux fertilisants utilisés ?</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.17<br/>.15</td><td>1= Engrais organique/ fumier de ferme</td><td></td><td></td><td>3= Engrais minéral</td></tr><tr><td></td><td>2= Guanomad</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>I I</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>4= Aucun</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>I I</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
### 3.17.16. Estimation de dépenses sur achat des intrants (2014/2015)

<table><thead><tr><th>Type d'intrant</th><th>Variété ou type</th><th>Libellé de l'unité locale utilisée</th><th>Qté (en unité locale)</th><th>Equivalenc e unité locale en kg</th><th>Quantité utilisée (en kg)</th><th>Prix total de la qté utilisée (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semence</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fumier</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NPK</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pesticide</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.17.17. Dépenses sur travaux agricoles (2014-2015)

<table><thead><tr><th>Type de travaux</th><th>Total des salariés des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense pour l'alimentation des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense sur location des matériels (en Ariary)</th><th>Total autres dépenses (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Labour</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hersage/ billonage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Semis</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arrachage, repiquage/ démariage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Battage/ vannage/grattage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.18. Manioc

Superficie : _________ (en Ha)

Production (unité locale à préciser _________) : _________ (en Kg) : _________

<table><tr><td>3.18.1</td><td>Emplacement de la parcelle :<br/>1= bas fond 2=tanety 3= autres à préciser _________</td><td></td><td>I</td></tr><tr><td>3.18.2</td><td>Forme de travail de la parcelle :<br/>1= manuelle 2= attelée 3= mécanisée 4=autres à préciser _________</td><td></td><td>I</td></tr></table>
<table><tr><td>3.18.3</td><td>Sarclage de la parcelle :<br/>1= manuelle 2= sarcleuse 3= manuelle et sarcleuse<br/>4= mécanisée 5= manuelle et mécanisée 6= chimique 7= autres à préciser</td><td>I</td></tr><tr><td>3.18.4</td><td>Semence<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= améliorée 2= traditionnelle</td><td>utilisée</td></tr><tr><td>3.18.5</td><td>Provenance de la semence<br/>Campagne 2014/2015<br/>I<br/>1= achat auprès de vendeur spécifique 2= achat auprès du marché ordinaire<br/>3= Prélèvement de la récolte 4= Don<br/>5= Emprunt 6= Projet 7= autres à préciser----&gt;</td><td>utilisée :</td></tr><tr><td>3.18.6</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de maladies :<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= Oui 2= Non</td><td></td></tr><tr><td>3.18.7</td><td>Si oui, quelle maladie ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>I<br/>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ? 1= Oui 2= Non</td><td></td></tr><tr><td>3.18.8</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de prédateurs :<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= Oui 2= Non</td><td></td></tr><tr><td>3.18.9</td><td>Si oui, quels prédateurs ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>I<br/>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ? 1= Oui 2= Non</td><td></td></tr><tr><td>3.18.10</td><td>Avez-vous bénéficié de formation ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= Oui 2= Non</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Si oui, Nom du projet/formateur<br/>année de la formation</td><td></td></tr></table>
<table><tr><td></td><td></td><td>de</td><td>la</td><td>formation</td></tr></table>

<table><tr><td></td><td>Avez-vous de stock de production ?</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Campagne 2014/2015</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>1= Oui</td><td></td><td>2= Non</td></tr><tr><td></td><td>1= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Si oui, où mettez-vous vos stocks ?</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.18<br>.11</td><td>1= maison</td><td>2= grenier</td><td></td></tr><tr><td></td><td>1= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>3= magasin de stockage (projet)</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>4= autre magasin de stockage</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>5= Autres à préciser</td><td></td><td></td></tr></table>

<table><tr><td></td><td>L'EAF utilise-t-il les techniques</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.18<br>.12</td><td>Campagne 2014/2015<br>culturales</td><td></td><td>améliorées :</td></tr><tr><td></td><td>1= Oui</td><td>2= Non</td><td></td></tr></table>

<table><tr><td></td><td>Si oui, lesquelles ?</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.18<br>.13</td><td>Campagne<br>2014/2015</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>1= Oui</td><td>2= Non</td><td></td></tr></table>

<table><tr><td></td><td>L'EAF utilise-t-il des fertilisants ?</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.18<br>.14</td><td>Campagne 2014/2015</td><td></td><td>2= Non</td></tr><tr><td></td><td>1= Oui</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>1= I</td><td></td><td></td></tr></table>

<table><tr><td></td><td>Si oui, donnez les 2 principaux fertilisants utilisés ?</td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.18<br>.15</td><td>Campagne 2014/2015</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>1= Engrais organique/ fumier de ferme</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>2= Guanomad</td><td>3= Engrais minéral</td><td></td></tr><tr><td></td><td>1= I</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>4= Aucun</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>1= I</td><td></td><td></td></tr></table>

### 3.18.16. Estimation de dépenses sur achat des intrants (2014/2015)

<table><thead><tr><th>Type d'intrant</th><th>Variété ou type</th><th>Libellé de l'unité locale utilisée</th><th>Qté (en unité locale)</th><th>Equivalenc e unité locale en kg</th><th>Quantité utilisée (en kg)</th><th>Prix total de la qté utilisée (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Bouture</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fumier</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Chlorur e de potasse</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td rowspan="2">NPK</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>

### 3.18.17. Dépenses sur travaux agricoles (2014-2015)

<table><thead><tr><th>Type de travaux</th><th>Total des salariés des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense pour l'alimentation des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense sur location des matériels (en Ariary)</th><th>Total autres dépenses (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Labour</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Repiquage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Battage/ vannage/grattage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.19. Maïs

Superficie : _________ (en Ha)

Production (unité locale à préciser _________) : _________ (en Kg) : _________

<table><tr><td>3.19.1</td><td>Emplacement de la parcelle :<br/>1= bas fond 2=tanety<br/>préciser _________</td><td>3= autres à préciser _________</td><td>I</td></tr><tr><td>3.19.2</td><td>Forme de travail de la parcelle :<br/>1= manuelle 2= attelée<br/>4=autres à préciser _________</td><td>3= mécanisée</td><td>I</td></tr><tr><td>3.19.3</td><td>Sarclage de la parcelle :<br/>1= manuelle 2= sarclouse<br/>sarclouse<br/>4= mécanisée 5= manuelle et mécanisée 6= chimique 7= autres à préciser _________</td><td>3= manuelle et mécanisée</td><td>I</td></tr><tr><td>3.19.4</td><td>Semence<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= améliorée<br/>I</td><td>2= traditionnelle</td><td>utilisée</td></tr><tr><td>3.19.5</td><td>Provenance de la semence<br/>Campagne 2014/2015<br/>I<br/>1= achat auprès de vendeur spécifique 2= achat auprès du marché ordinaire<br/>3= Prélèvement de la récolte 4= Don<br/>5= Emprunt 6= Projet 7= autres à préciser----&gt;</td><td>utilisée :</td><td></td></tr></table>
<table><tbody><tr><td>3.19<br>.6</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de maladies :<br><b>Campagne 2014/2015</b><br>1= Oui<br>I I</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.19<br>.7</td><td>Si oui, quelle maladie ?<br><b>Campagne 2014/2015</b><br>________<br>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ?<br>I I</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr><tr><td>3.19<br>.8</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de prédateurs :<br><b>Campagne 2014/2015</b><br>1= Oui<br>I I</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.19<br>.9</td><td>Si oui, quels prédateurs ?<br><b>Campagne 2014/2015</b><br>I ________ I<br>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ?<br>Non I I</td><td>1= Oui<br>2=</td></tr><tr><td>3.19<br>.10</td><td>Avez-vous bénéficié de formation ?<br><b>Campagne 2014/2015</b><br>1= Oui<br>I I<br>Si oui, Nom du projet/formateur<br>année de la formation<br>主題 de la formation</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.19<br>.11</td><td>Avez-vous de stock de production ?<br><b>Campagne 2014/2015</b><br>1= Oui<br>I I<br>Si oui, où mettez-vous vos stocks ?<br>1= maison<br>I I<br>3= magasin de stockage (projet)<br>4= autre magasin de stockage<br>5= Autres à préciser------------------&gt;<br>I ________ I</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.19<br>.12</td><td>L'EAF utilise-t-il les techniques<br><b>Campagne 2014/2015</b><br>culturales<br>I I<br>1= Oui<br>2= Non</td><td>2= Non</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>3.19<br>.13</td><td>Si oui, lesquelles ?<br>Campagne<br>2014/2015</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3.19<br>.14</td><td>L'EAF<br>Campagne 2014/2015<br>1= Oui<br>I I</td><td>utilise-t-il</td><td>des</td><td>fertilisants ?</td><td></td></tr><tr><td>3.19<br>.15</td><td>Si oui, donnez les 2 principaux fertilisants utilisés ?<br>Campagne 2014/2015<br>1= Engrais organique/ fumier de ferme<br>2= Guanomad<br>I I<br>4=<br>I I</td><td></td><td></td><td></td><td>2= Non</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>3= Engrais minéral</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>Aucun</td></tr></table>

### 3.19.16. Estimation de dépenses sur achat des intrants (2014/2015)

<table><thead><tr><th>Type d'intrant</th><th>Variété ou type</th><th>Libellé de l'unité locale utilisée</th><th>Qté (en unité locale)</th><th>Equivalen ce unité locale en kg</th><th>Quantité utilisée (en kg)</th><th>Prix total de la qté utilisée (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semence</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fumier</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hyperph os</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Urée</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.19.17. Dépenses sur travaux agricoles (2014-2015)

<table><thead><tr><th>Type de travaux</th><th>Total des salariés des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense pour l'alimentation des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense sur location des matériels (en Ariary)</th><th>Total autres dépenses (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Labour</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Semis</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Battage/ vannage/grattage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
### 3.20.16. Estimation de dépenses sur achat des intrants (2014/2015)

<table><thead><tr><th>Type d'intrant</th><th>Variété ou type</th><th>Libellé de l'unité locale utilisée</th><th>Qté (en unité locale)</th><th>Equivalen ce unité locale en kg</th><th>Quantité utilisée (en kg)</th><th>Prix total de la qté utilisée (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semence</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fumier</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Phosphate d'ammoniaq ue</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Urée</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pesticide</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Autres (pile: traitement pour le coton)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.20.17. Dépenses sur travaux agricoles (2014-2015)

<table><thead><tr><th>Type de travaux</th><th>Total des salariés des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense pour l'alimentation des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense sur location des matériels (en Ariary)</th><th>Total autres dépenses (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Défrichement</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Labour</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Semis</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arrachage, repiquage/ démariage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclages</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Traitements</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.17a. Artimésia

Superficie : _________ (en Ha)

Production (unité locale à préciser _________) : _________ (en Kg) : _________
<table><tbody><tr><td>3.17<br>a.1</td><td>Emplacement de la parcelle :</td><td>1= bas fond 2=tanety<br>préciser</td><td>3= autres à</td><td>l_I</td></tr><tr><td>3.17<br>a.2</td><td>Forme de travail de la parcelle :</td><td>1= manuelle 2= attelée<br>4=autres à préciser</td><td>3= mécanisée</td><td>l_I</td></tr><tr><td>3.17<br>a.3</td><td>Sarclage de la parcelle :</td><td>1= manuelle 2= sarcleuse<br>sarcleuse<br>4= mécanisée 5= manuelle et mécanisée<br>6= chimique 7= autres à préciser</td><td>3= manuelle et</td><td>l_I</td></tr><tr><td>3.17<br>a.4</td><td>Semence<br>Campagne 2014/2015</td><td>1= améliorée<br>l_I</td><td>2= traditionnelle</td><td></td></tr><tr><td>3.17<br>a.5</td><td>Provenance de la semence<br>Campagne 2014/2015</td><td>l_I<br>1= achat auprès de vendeur spécifique<br>3= Prélèvement de la récolte<br>5= Emprunt<br>6= Projet</td><td>2= achat auprès du marché ordinaire<br>4= Don<br>7= autres à préciser----&gt;</td><td></td></tr><tr><td>3.17<br>a.6</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de maladies :</td><td>1= Oui<br>l_I</td><td>2= Non</td><td></td></tr><tr><td>3.17<br>a.7</td><td>Si oui, quelle maladie ?<br>Campagne 2014/2015</td><td>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ?</td><td>1= Oui<br>2= Non</td><td></td></tr><tr><td>3.17<br>a.8</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de prédateurs :</td><td>1= Oui<br>l_I</td><td>2= Non</td><td></td></tr><tr><td>3.17<br>a.9</td><td>Si oui, quels prédateurs ?<br>Campagne 2014/2015</td><td>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ?</td><td>1= Oui<br>2= Non</td><td></td></tr><tr><td>3.17</td><td>Avez-vous bénéficié de formation ?</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th></th><th>utilisée</th><th></th><th>kg</th><th></th><th>Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semence</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fumier</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NPK</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pesticide</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.17a.17. Dépenses sur travaux agricoles (2014-2015)

<table><thead><tr><th>Type de travaux</th><th>Total des salariés des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense pour l'alimentation des employés (en Ariary)</th><th>Total dépense sur location des matériels (en Ariary)</th><th>Total autres dépenses (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Labour</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Semis</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arrachage, repiquage/ démariage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Battage/ vannage/grattage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.17b. Lojy

Superficie : _________ (en Ha)

Production (unité locale à préciser _________) : _________ (en Kg) : _________

<table><tr><td>3.17b.1</td><td><strong>Emplacement de la parcelle :</strong><br/>1= bas fond 2=tanety 3= autres à préciser</td><td></td><td>l___I</td></tr><tr><td>3.17b.2</td><td><strong>Forme de travail de la parcelle :</strong><br/>1= manuelle 2= attelée 3= mécanisée<br/>4=autres à préciser _________</td><td></td><td>l___I</td></tr><tr><td>3.17b.3</td><td><strong>Sarclage de la parcelle :</strong><br/>1= manuelle 2= sarcleuse 3= manuelle et sarcleuse<br/>4= mécanisée 5= manuelle et mécanisée 6= chimique 7= autres à préciser _________</td><td></td><td>l___I</td></tr><tr><td>3.17b.4</td><td><strong>Semence Campagne 2014/2015</strong></td><td></td><td>utilisée</td></tr></table>
<table><tr><td></td><td>1= améliorée<br/>l_I</td><td>2= traditionnelle</td></tr><tr><td>3.17b.5</td><td>Provenance de la semence utilisée :<br/>Campagne 2014/2015<br/>l_I<br/>1= achat auprès de vendeur spécifique<br/>3= Prélèvement de la récolte<br/>5= Emprunt<br/>6= Projet</td><td>2= achat auprès du marché ordinaire<br/>4= Don<br/>7= autres à préciser----&gt;<br/>l_I</td></tr><tr><td>3.17b.6</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de maladies :<br/>Campagne 2014/2015<br/>l= Oui<br/>l_I</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.17b.7</td><td>Si oui, quelle maladie ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>l_I<br/>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ?</td><td>1= Oui<br/>2= Non</td></tr><tr><td>3.17b.8</td><td>Vos cultures ont-elles souffert de prédateurs :<br/>Campagne 2014/2015<br/>l= Oui<br/>l_I</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.17b.9</td><td>Si oui, quels prédateurs ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>l_I<br/>Utilisez-vous de produits phytosanitaires pour les traiter ?</td><td>1= Oui<br/>2= Non</td></tr><tr><td>3.17b.10</td><td>Avez-vous bénéficié de formation ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>l= Oui<br/>l_I<br/>Si oui, Nom du projet/formateur<br/>année de la formation<br/>l_I<br/><br/>thème de la formation<br/>l_I</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.17b.11</td><td>Avez-vous de stock de production ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>l= Oui<br/>l_I</td><td>2= Non</td></tr></table>
<table><tr><td></td><td>Si oui, où mettez- vous vos stocks ?<br/>1= maison<br/>I= magasin de stockage (projet)<br/>4= autre magasin de stockage<br/>5= Autres à préciser</td><td>2= grenier</td></tr><tr><td>3.17b.12</td><td>L'EAF utilise-t-il les techniques<br/>Campagne 2014/2015<br/>culturales<br/>I= Oui 2= Non</td><td>améliorées :</td></tr><tr><td>3.17b.13</td><td>Si oui, préciser<br/>Campagne 2014/2015</td><td>à</td></tr><tr><td>3.17b.14</td><td>L'EAF utilise-t-il des fertilisants ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= Oui<br/>I= Engrais organique/ fumier de ferme<br/>2= Guanomad<br/>I= Engrais minéral<br/>4= Aucun</td><td>2= Non</td></tr><tr><td>3.17b.15</td><td>Si oui, donnez les 2 principaux fertilisants utilisés ?<br/>Campagne 2014/2015<br/>1= Engrais organique/ fumier de ferme<br/>2= Guanomad<br/>I= Engrais minéral<br/>4= Aucun</td><td>3= Engrais minéral</td></tr></table>

### 3.17b.16. Estimation de dépenses sur achat des intrants (2014/2015)

<table><thead><tr><th>Type d'intrant</th><th>Variété ou type</th><th>Libellé de l'unité locale utilisée</th><th>Qté (en unité locale)</th><th>Equivalenc e unité locale en kg</th><th>Quantité utilisée (en kg)</th><th>Prix total de la qté utilisée (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semence</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fumier</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NPK</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pesticide</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.17b.17. Dépenses sur travaux agricoles (2014-2015)

<table><thead><tr><th>Type de travaux</th><th>Total des salariés</th><th>Total dépense pour</th><th>Total dépense sur location des</th><th>Total autres dépenses</th></tr></thead></table>
<table><thead><tr><th></th><th>des employés<br>(en Ariary)</th><th>l'alimentation<br>des employés<br>(en Ariary)</th><th>matériels<br>(en Ariary)</th><th>(en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Labour</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hersage/ billonage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Semis</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arrachage,<br>repiquage/<br>déMariage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sarclage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Récolte</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Transport</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Battage/<br>vannage/grattage</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

## 3.21. Toutes spéculations

### 3.21.1. utilisation de la production(2014-2015)

<table><thead><tr><th rowspan="2">Type de culture</th><th rowspan="2">Qte récolté e en Ha</th><th rowspan="2">Qté produit e en Kg</th><th colspan="3">Autoconsommation</th><th colspan="2">Vente Récolte</th><th rowspan="2">(4)</th><th rowspan="2">Qté en stocks en kg</th><th rowspan="2">(5)</th></tr><tr><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>Qté vendu e en kg</th><th>PU (Ar)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Riz irrigué</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Antsoroko</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Maïs</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Manioc</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pois du cap</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coton</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Artimésia</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lojo</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

(1) : Qté consommée sur les récoltes pour l'alimentation humaine en kg

(2) : Nbre mois couverts par la production destinée à la consommation alimentaire

(3) : Qté consommée sur les récoltes pour l'alimentation animale en kg

(4) : Qté réservée pour semence en kg

(5) : Qté utilisée à d'autres fins en kg
### 3.21.2. Appréciation des cultures de la campagne 2014-2015

<table><thead><tr><th>Type de culture</th><th>Quanti-té de pluie reçue<br>1. Beauco up trop<br>2. Suffisa nt<br>3. Moyen<br>4. Insuffis ant<br>5. Aucune</th><th>Quel est son effet sur cette cultur e ?<br>1. très bonne<br>2. Bonne<br>3. Moyen<br>4. Mauva ise</th><th>Appréciat ion de la productio n pour cette campagn e par rapport à la dernière campagn e<br>1. Meilleure<br>2. Egale<br>3. Inférieure</th><th>Pourcent age de variation (en %)</th><th>Autres facteurs ayant influencé la culture<br>1= Semence<br>2= Criquet<br>3= Grêle<br>4= Inondatio n<br>5= Cyclone<br>6= Sècheres se<br>7=Fertilis ant<br>8= Technique culturale<br>9= Autres</th><th>Ampleu r des dégâts en %<br>1. Négligeable<br>(<10%)<br>2. 10-24%<br>3. 25-49%<br>4. 50-74%<br>5. >75%</th><th>Stade des cultures lors du passage de l'aléa<br>1.Semis/plantation<br>2. Levée/reprise levée<br>3. Tallage/ Montaison<br>4. Floraison/ Epiaison<br>5. Maturation<br>6. Récolte</th></tr></thead><tbody><tr><td>Riz irrigué</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Antsoro ko</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Maïs</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Manioc</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pois du cap</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coton</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.22 Perception du Changement climatique sur la Production

<table><tr><td>3.22.1 Quels phénomènes nouveaux percevez-vous depuis 10/20/30 ans ?<br>1-Changement de climat 2-Baisse de surface cultivable 3-Baisse de pluie<br>4-Changement du température</td><td>I I</td></tr></table>
<table><tr><td></td><td>5-Le calendrier de saison</td><td></td></tr><tr><td>3.22.2</td><td>Face à ces phénomènes qu'est ce qui a changé au niveau de votre habitude de culture<br/>1-Le type de culture 2-La culture de contre saison</td><td>I I</td></tr><tr><td>3.22.3</td><td>Comment trouvez-vous votre milieu naturel (sol) ?<br/>1-Baisse de fertilité (rendement) 2-Changement du Biodiversité</td><td>I I</td></tr><tr><td>3.22.4</td><td>Quel est l'impact des phénomènes qui arrivent sur votre culture ?<br/>a-Inondation 1-Fort 2-Moyen 3-Faible<br/>b-Sècheresse 1-Fort 2-Moyen 3-Faible<br/>c-Pullulement des ravageurs 1-Fort 2-Moyen 3-Faible<br/>d-Glissement de terrain 1-Fort 2-Moyen 3-Faible</td><td>I I<br/>I I<br/>I I<br/>I I</td></tr><tr><td>3.22.5</td><td>Quel est l'impact de ces phénomènes sur votre exploitation ?<br/>a-Baisse de productivité ou de récolte 1-Oui 2-Non<br/>b-Perte de récolte 1-Oui 2-Non<br/>c-Problème de conservation 1-Oui 2-Non<br/>d-Pénibilité de travail sur le Champ 1-Oui 2-Non<br/>e-Décalage de production 1-Oui 2-Non<br/>f-Baisse de revenu 1-Oui 2-Non</td><td>I I<br/>I I<br/>I I<br/>I I<br/>I I</td></tr><tr><td>3.22.6</td><td>Est-ce que vous savez qu'il existe une stratégie d'adaptation au changement climatique à Madagascar ?<br/>1-Oui 2-Non</td><td>I I</td></tr><tr><td>3.22.7</td><td>Si oui, Quelle est votre perception de cette stratégie</td><td></td></tr></table>

## 3.23 Pratique innovante face au changement climatique

<table><tr><td>3.23.1</td><td>Quelles pratiques ont changé depuis 20/30 ans ?<br/>a-Assolement et rotation 1-Oui 2-Non<br/>b-Changement des variétés 1-Oui 2-Non<br/>c-Modification des itinéraires techniques 1-Oui 2-Non<br/>d-L'utilisation des fertilisants 1-Oui 2-Non<br/>e-Gestion des sources d'eau 1-Oui 2-Non<br/>f-Lutte contre les ravageurs 1-Oui 2-Non<br/>g-Date et mode de récolte 1-Oui 2-Non<br/>h-Mode de conservation de récolte 1-Oui 2-Non</td><td>I I<br/>I I<br/>I I<br/>I I<br/>I I<br/>I I</td></tr><tr><td>3.23.2</td><td>Quelles sont les facteurs déclenchant de cette évolution ?<br/>a-De votre expérience personnelle 1-Oui 2-Non<br/>b-De la perception du changement climatique 1-Oui 2-Non<br/>c-La sensibilisation des ONG 1-Oui 2-Non<br/>d-La sensibilisation des autorités politiques et administratives 1-Oui 2-Non<br/>e-De la dynamique collective 1-Oui 2-Non</td><td>I I<br/>I I<br/>I I<br/>I I<br/>I I</td></tr><tr><td>3.23.3</td><td>Est-ce que vous avez reçu de l'appui technique particulier<br/>1-Oui 2-Non</td><td>I I</td></tr><tr><td>3.23.4</td><td>Si oui, Qui a effectué cette appui technique<br/>1-une ONG/Association 2-Gouvernement 3-Autres</td><td>I I</td></tr></table>
<table><tr><td>3.23.5</td><td>Comment cet appui vous a-t-il aide ?<br/>1-</td><td>I</td></tr><tr><td>3.23.6</td><td>Si non, Pourquoi vous n'avez pas recu d'appui technique<br/>1-Ca ne vous interesse pas 2-L'inexistence de l'offre d'appui 3-Autres</td><td>I</td></tr><tr><td>3.23.7</td><td>Avez-vous déjà attendu parler de :<br/>a-De l'agroecologie 1-Oui 2-Non<br/>b-Du SCV 1-Oui 2-Non<br/>c-Du SMI 1-Oui 2-Non</td><td></td></tr></table>

<table><tr><td colspan="4">SECTION 4 : ELEVAGE</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Est-ce que vous pratiquez l'élevage ?<br/>SECTION 3</td><td>1= Oui</td><td>2= Non</td><td>Si Non allez à</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Selon vous, quels sont les 3 principaux facteurs de blocage de votre activité d'élevage ?</td><td></td><td></td><td>0= néant<br/>1= maladie des troupeaux<br/>2= coût élevé de traitements des animaux malades<br/>3= problème de pâturages<br/>4= insuffisance/manque de points d'eau<br/>5= problème d'insécurité<br/>6= problème de débouchés<br/>7= autres raisons à préciser</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Nombre de cheptel</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4.3.1</td><td>Bovins (bœufs/vaches/veaux.....)</td><td>4.3.5</td><td>Poulets</td><td></td></tr><tr><td>4.3.2</td><td>Ovins (moutons/brebis/béliers......)</td><td>4.3.6</td><td>Canards</td><td></td></tr><tr><td>4.3.3</td><td>Caprins (chèvres, bouc, .....)</td><td>4.3.7</td><td>Oies</td><td></td></tr><tr><td>4.3.4</td><td>Porcins (porcs)</td><td>4.3.8</td><td>Dindons</td><td></td></tr><tr><td>4.4</td><td>Avez-vous vendu des animaux au cours des 6 derniers mois ?</td><td></td><td>1 = Oui<br/>2 = Non</td><td></td></tr><tr><td>4.5</td><td>Si oui, quel type d'animaux ? et pour quoi ? (PRINCIPALE RAISON)<br/>Bovins ☐ →<br/>Ovins ☐ →<br/>Caprins ☐ →<br/>Porcins ☐ →<br/>Volailles ☐ →<br/><br/>préciser</td><td></td><td>1= achat de nourriture<br/>2= Remboursement de dettes<br/>3= Soins médicaux<br/>4= Frais de scolarité<br/>5= Achat d'intrants agricole<br/>6= Subvenir le travail agricole<br/>7= Autres à</td><td></td></tr><tr><td>4.6</td><td>Si Oui, comment était la vente cette année comparée à l'année dernière à la même période ?</td><td></td><td>0= pas de vente l'année dernière<br/>1= Plus élevée<br/>2= Moins élevée<br/>3= Pareille</td><td></td></tr><tr><td>4.7</td><td>Par rapport à la même période de l'année dernière, l'effectif de vos animaux a-t-il ?</td><td></td><td>1= diminué<br/>2= Augmenté</td><td></td></tr></table>
<table><tr><td></td><td></td><td></td><td>3= Resté au même niveau</td></tr><tr><td>4.8</td><td>Si l'effectif des animaux a diminué, quelle en est la <strong>PRINCIPALE</strong> cause ?</td><td>___</td><td>1= Mort/disparu<br>2= Manque d'eau<br>3= vente anormale d'animaux<br>4= Vente normale d'animaux<br>5= Pillage/vol<br>6= <u>Autres</u> à préciser</td></tr><tr><td>4.9</td><td>Quelle est la cause principale de la mort ou de la disparition des animaux ?</td><td>___</td><td>1= <u>Maladie</u> à préciser<br>2= <u>Catastrophe</u> à préciser<br>3= <u>Autres</u> à préciser</td></tr><tr><td>4.10</td><td>Vos ruminants souffrent ils de parasites ?</td><td>___</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr><tr><td>4.11</td><td>Si <strong>oui</strong>, utilisez-vous le nouveau bassin de déparasitage construit</td><td>___</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr><tr><td>4.12</td><td>Si <strong>non</strong>, pour quoi ?</td><td>___</td><td>1= éloigné<br>2= aucun bassin de déparasitage<br>3= <u>autres</u> à préciser</td></tr><tr><td>4.13</td><td><strong>Vos cheptels sont ils vaccinés ?</strong><br><strong>En 2015</strong><br>1= Oui 2= Non | | | | |<br><strong>en 2013</strong><br><strong>En 2014</strong><br><strong>en 2013</strong><br><strong>En 2014</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4.14</td><td>Si <strong>Oui</strong>, utilisez-vous le nouveau parc de vaccination construit ?</td><td>___</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr><tr><td>4.15</td><td>Si <strong>Non</strong>, pour quoi ?</td><td>___</td><td>1= éloigné<br>2= aucun bassin de déparasitage<br>3= <u>autres</u> à préciser</td></tr><tr><td>4.16</td><td>Pratiquez-vous la culture fourragère pour améliorer l'alimentation de votre cheptel ?</td><td>___</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr><tr><td>4.17</td><td>Si <strong>Oui</strong>, sa pratique améliore t-il l'alimentation de votre cheptel ?</td><td>___</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr><tr><td>4.18</td><td>Si <strong>Non</strong>, pourquoi ?</td><td>___</td><td>1= non disponibilité des terres<br>2= pas de formation reçue<br>3= <u>autres</u> à préciser</td></tr><tr><td>4.19</td><td>Avez-vous bénéficié de formation pour la culture fourragère ?<br><strong>Si oui</strong>, Nom du projet/autres à préciser<br>Année de la formation : ___<br>Thème de la formation : ___<br><strong>1= oui</strong> 2= non</td><td>___</td><td></td></tr><tr><td>4.20</td><td>Avez-vous bénéficié de formation autre que la culture fourragère ?<br><strong>Si oui</strong>, Nom du projet/autres à préciser<br>Année de la formation : ___<br><strong>1= oui</strong> 2= non</td><td>___</td><td></td></tr></table>
## 4.21. Produits de l'élevage

<table><thead><tr><th rowspan="2">Nom produit</th><th colspan="7">Dans les 12 mois avant enquête</th></tr><tr><th>Quantité produit</th><th>Quantité Autoconsommée</th><th>Quantité vendue</th><th>Quantité transformée</th><th>Quantité transférée</th><th>autres</th><th>Montant total des ventes (en Ariary)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Œufs (Nbre)</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr><tr><td>Lait frais (en litre)</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr></tbody></table>

## 4.22. Utilisation du cheptel

<table><thead><tr><th rowspan="2">Nom du cheptel</th><th colspan="2">Au moment de l'enquête</th><th colspan="6">Dans les 12 mois avant enquête</th></tr><tr><th>Nbre</th><th>PU en Ariary</th><th colspan="2">Vente cheptel</th><th>Nbre tué pour alimentation</th><th>Nbre tué pour cérémonie</th><th>Nbre acheté</th><th>Nbre volé</th></tr></thead><tbody><tr><td>zébus</td><td>___</td><td>___</td><td>Nbre vendu</td><td>PU en Ariary</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr><tr><td>Vache laiterie</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr><tr><td>Ovin</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr><tr><td>Caprin</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr><tr><td>Porcin</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr><tr><td>Poulet</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr><tr><td>Canard</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Oie</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>dinding</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>

<table><tr><td colspan="7">SECTION 5 : ARTISANAT</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Est-ce que vous pratiquez l'artisanat ?<br/>OUI, lequel __________</td><td>1= oui</td><td>2= Non</td><td>___</td><td>Si</td><td></td></tr><tr><td>5.2</td><td>Selon vous, quels sont les 2 principaux facteurs de blocage de votre activité d'artisan ?</td><td>___</td><td>___</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5.3</td><td>Avez-vous bénéficié de formation ?<br/>Si oui, par qui<br/>Année de la formation : ___ ___ ___ ___<br/>Thème de formation : __________</td><td>___</td><td>1= Oui</td><td>___</td><td>2= Non :<br/>la</td><td></td></tr></table>

<table><tr><td colspan="7">SECTION 6 : EDUCATION</td></tr><tr><td>6.1</td><td>Nombre d'enfants ?<br/>scolarisés<br/>Dont</td><td>___</td><td>___</td><td>Primaire</td><td>___</td><td>Secondaire</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>___</td><td>Supérieur</td><td></td><td></td><td></td></tr></table>

<table><tr><td colspan="7">SECTION 7 : ORGANISATION PAYSANNE</td></tr><tr><td>7.1</td><td>Êtes-vous membre d'organisation paysanne</td><td>___</td><td>1= Oui</td><td>___</td><td>2= Non</td><td></td></tr><tr><td>7.2</td><td>Si oui, laquelle ?<br/>(compléter les deux premiers cas, si oui pour OP et AUE)</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>1= OP</td><td>2= AUE<br/>3= association féminine<br/>4= autres à préciser</td><td></td></tr><tr><td>7.3</td><td>Avez-vous bénéficié de formation pour améliorer votre gestion/organisation interne par projet ?</td><td>___</td><td>___</td><td>___</td><td>1= Oui</td><td>___</td><td>2= Non</td><td></td></tr></table>

<table><tr><td colspan="7">SECTION 8 : SANTE/ADDUCTION D'EAU</td></tr><tr><td>8.1</td><td>Quelle est la principale source d'eau dans votre foyer ?</td><td>___</td><td>1= Canalisation vers la maison</td><td>___</td><td>2= canalisation vers le champ</td><td></td></tr></table>
<table><tr><td></td><td></td><td>3= Robinet public protégés<br>5= Eau de pluie non protégé<br>7= Source ou ruisseau non protégé<br>9= vendeur ambulant</td><td>4= Puits<br>6= Puits<br>8= Mare</td></tr><tr><td>8.2</td><td>Combien de temps consacrez-vous par jour au transport de l'eau ?<br>2013<br>En 2015<br>___(en heure)</td><td>En<br>___(en heure)</td></tr><tr><td>8.3</td><td>Quelles sont les deux (2) premiers destination de votre source d'eau ?</td><td>1= alimentation humaine<br>2= alimentation animale<br>3= propreté<br>4= culture<br>5= autres à préciser</td></tr><tr><td>8.4</td><td>Quel type de toilettes y a-t-il dans votre foyer ?</td><td>1= latrines améliorées avec fosse<br>2= latrines traditionnelles<br>3= autres à préciser</td></tr><tr><td>8.5</td><td>Êtes-vous affectés dernièrement par une maladie liées à la qualité de l'eau ?</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr><tr><td>8.6</td><td>Si Oui, quelle maladie ?</td><td>1= malaria<br>2= diarrhée<br>3= autres à préciser</td></tr><tr><td>8.7</td><td>Avez-vous bénéficié de la campagne de sensibilisations sur le VIH/SIDA, la malaria, diarrhériques, et la tuberculose ?<br>Si oui, par qui</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr></table>

<table><tr><td colspan="3">SECTION 9 : INSTITUTION DE MICROFINANCE</td></tr><tr><td>9.1</td><td>Dans les 12 mois, avez-vous contracté un prêt ?</td><td>1= Oui<br>2= Non</td></tr><tr><td>9.2</td><td>Si Oui, avec quelle institution ?</td><td>1= banque<br>2= Vola Mahasoa<br>3= IMF autres que Vola Mahasoa<br>4= Autre à préciser</td></tr><tr><td>9.3</td><td>Quelle est le montant du prêt ?</td><td>Ariary</td></tr><tr><td>9.4</td><td>Quelle est la destination du prêt ?</td><td>1= activité génératrice de revenu<br>2=</td></tr></table>
santé

3= immobilier

4=

autres à

préciser __________

9.5

Avez-vous bénéficié de formation sur l'utilité d'IMF ?

|

1= Oui

2= Non

Si Oui, par qui : __________

Année de la formation : |___|___|___|___|

Thème de la formation : __________ la

FIN DE L'INTERVIEW
# Annexe 5 : Organisation formelle au niveau de la gestion de l'eau

Enquêteur : Monsieur BENEFICE

Sources : au niveau de la, Fédération : Interview du Secrétaire Générale Monsieur TSIAFARA ZAFITOMPO contact téléphonique : +261 33 45 592 91 en date du 19-20 mars 2017 à Ankilimaliniky

Lors de notre enquête à ANKILIMALINIKE et à TSIANISIHA, nous avons relevé les informations suivantes : il existe une structure organisationnelle au niveau de la gestion de l'eau, mais cette organisation se trouve dans une situation de désorganisation totale pour des raisons de mauvaise gestion et de cupidité de chaque bureau dirigeante qui s'est succédé.

Cette organisation se présente comme suit :

- Une fédération

- Des chefs DE PRISE

- Et le FMTF

## 1-LA FEDERATION

Regroupe les représentants des deux communes afin de harmoniser l'organisation dans chaque commune et au niveau de chaque quartier. C'est une association qui a son propre statut (malheureusement nous n'avons pas vu le statut de la fédération). Le président et son bureau à un mandat de 3 ans, et depuis 2013, la fédération a connu sept (07) présidents. Le président de la fédération est élu par le FMTF et le reste du membre de bureau est nommé par le président.

La FEDERATION se structure comme suit :

- Un Président (REVOADY dit RELASO)

- Un vice-président

- Un Secrétaire Général

- Un Trésorier

- Un commissaire au compte

- Un conseiller

- Deux (02) de voamieran'ny DINA

Outres ces membres de bureau, il y aussi des collaborateurs qui font fonctionner le bureau et travaillent sur le terrain, et qui sont : des Polices d'eau au nombre de quatre (04) dont :

- Deux (02) à Ankilimaliniky

- Deux (02) à Tsianisiha

Organisme de contrôle de la Fédération :
# -Le DRDR (Direction Régionale du Développement Rurale) : Génies rurale

## - les FMTF (Fikambanan'ny Mampiasa Tambazotra Fambolena)

La forme de rémunération de la fédération est prévue par le statut qui est de 5000 Ar par an et par quartier (Fokontany) et normalement payée en espèce. Mais faute de paiement, les paysans de deux communes ont décidé de rémunérer les membres de fédération sous d'autre forme : paiement en nature. Ce paiement se fait par l'obtention d'eau de chaque membre du Fédération.

L'objet de la fédération c'est de garantir la pérennité des infrastructures par des surveillances, l'entretien des installations.

Par exemple lors d'une érosion, la Fédération à mobiliser des ressources pour faire des entretiens : 800.000,00 Ar dont :

-02 riz : 160.000,00 Ar

-15 sacs de ciment : 375.000,00 Ar

-02 chèvres : 200.000,00 Ar

-Les reste pour les divers : boissons, sables, moellon, etc.

Les ressources :

Le statut de la Fédération a prévu :

-La cotisation des membres

- La redevance

- L'amende et sanction (DINA)

Dans le statut, chaque personne bénéficiaire de ce canal d'irrigation doit payer de 5.000 Ar par an. Cet argent est destiné pour rémunérer les membres de fédération. La régularisation de cette cotisation se fait en deux payements dont la première moitié (2.500 Ar) pour les six premier mois et le reste (2.500 Ar) pour les six derniers mois.

L'amende et sanction s'appliquent aux personnes qui ont piraté les prises d'eau. Dans ce cas la personne est sanctionnée comme suit :

50.000 Ar + OMBY TAMANA (une vache)

# 2-LE FMTF (Fikambanan'ny Mampiasa Tambazotra Fambolena)

Source : Monsieur Charles FMTF de Benetse (commune de Ankilimaliniky)

Les FMTF sont élus par les paysans et chaque quartier doit avoir 02 délégués. Nous avons alors 26 délégués pour Ankilimaliniky et 36 délégués pour Tsianisiha.

Leurs rôles principaux sont : (i) distribuer le tour de chaque vanne au chef de prise, (ii) porter les messages de fédération au chef de prise, (iii) informer les autorités, en occurrence la Direction de l'Agriculture (DRDR). Ils établissent les calendriers de distribution de tour d'eau entre les deux communes.

Les FMTF jouent aussi un rôle d'intermédiaire entre la relation de la fédération et les chefs de prises.
## 3-LES CHEFS DE PRISES

Nous avons interview un chef de prise de canal simple (canal en terre) et un chef de canal cimenté.

### Pour une prise simple

**Source** : Monsieur JEANOT EDMOND qui est le chef de prise de « MAZAVA » dans la branche de « BEKARAPAKY ». Il habite à ANTAPOAKY (commune Ankilimaliniky).

Les chefs de prises sont les responsables d'une prise et d'une vanne. Ils distribuent l'eau à ses membres. Ils sont aussi responsables de l'entretien, de la réparation d'une vanne ou d'une prise. Les chefs de prises et les membres sont nommés par les paysans.

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Par exemple, la prise « MAZAVA » a été améliorée en rallongeant le canal. Le canal a été rallongé de 10 à 15m de la vanne. Le travail a été financé par une cotisation de chaque membre du prise de l'ordre de **20.000 Ar** par personne. Avec cet argent ils ont acheté 05 ciments : **125.OOO Ar** et les accessoires (caillasse, sables). A noter que le chef de prise n'a pas de caisse, parce qu'il n'y a pas de ressources dans ce sens.

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Les collaborateurs de chef de prise simple sont au nombre de sept (07). Il n'y a pas de rémunération ni en espèce, ni d'autres formes. Et les personnes qui surveillent le travail de chef de prise sont : **Le délégué de l'Agriculture et le FMTF**

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Il n'existe aucune relation directe entre le chef de prise et la fédération, c'est le FMTF qui joue d'intermédiaire entre les deux.

### Pour la prise cimentée

**Source** : Monsieur FARASOA chef de prise n° : 36, il habite à SARIRIAKA, contact : +261 33 09 970 66.

Ils ont les mêmes fonctions que ceux de la prise simple.

* Lors d'un entretien par exemple, le chef de prise dépensait 02 sacs de ciment et 02 charrettes de caillasse. Il a aussi construit de chute de remblai de terre qui n'est pas du même niveau. L'ensemble des dépenses de prise n°36 est de **250.000,00AR**.

* Les collaborateurs de prise n°36 est 04, dont 02 pour les chefs de prise et les 02 restant sont des délégués.
<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Source : Nos enquêtes, 2017

## EXPLICATION DU FLECHE :

- : Les idées provenant de la fédération ou bien les chefs de prises.

- : La transcription des idées (émission de messages)

- : Le dialogue, conseille, contrôle (concertation, convention, conversation)
<table><tr><td>_fauc_cout</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>Possession de Faucil</td></tr><tr><td>base</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td></td></tr><tr><td>superf_totale</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>Superfice totale</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>mode d'accès au terre</td></tr><tr><td>sup_ha_riz</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>Surface riz</td></tr><tr><td>prod_kg_riz</td><td>int</td><td>%8.0g</td><td>Production riz</td></tr><tr><td>sup_ha_antsor~o</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>Surface Antsoroko</td></tr><tr><td>prod_kg_antso~o</td><td>int</td><td>%8.0g</td><td>Production antsoroko</td></tr><tr><td>sup_ha_poidsd~p</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>surface Poids du cap</td></tr><tr><td>prod_kg_poids</td><td>int</td><td>%8.0g</td><td>production poids du cap</td></tr><tr><td>sup_ha_manioc</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>superficie manioc</td></tr><tr><td>prod_kg_manioc</td><td>int</td><td>%8.0g</td><td>production manioc</td></tr><tr><td>sup_ha mas</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>surface mais</td></tr><tr><td>prod_kg mas</td><td>int</td><td>%8.0g</td><td>production mais</td></tr><tr><td>sup_ha coton</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>superficie coton</td></tr><tr><td>prod_kg coton</td><td>int</td><td>%8.0g</td><td>production coton</td></tr><tr><td>sup_ha lojy</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>superficie lojy</td></tr><tr><td>prod_kg lojy</td><td>long</td><td>%8.0g</td><td>production lojy</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>Pratique elevage</td></tr><tr><td>_a_zb_nbenq</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>nombre zébu</td></tr><tr><td>_c_ovi_nbenq</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>nombre ovin</td></tr><tr><td>_e_por_nbenq</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>nombre porc</td></tr><tr><td>_f_pou_nbenq</td><td>int</td><td>%8.0g</td><td>nombre poule</td></tr><tr><td>_g_can_nbenq</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>nombre canard</td></tr><tr><td>_i_din_nbenq</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>nombre dinde</td></tr><tr><td>recour_irriga~n</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>pratique irrigation</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>byte</td><td>%8.0g</td><td>participe à une association</td></tr></table>

Sorted by:

Note: dataset has changed since last saved

. sum

<table><thead><tr><th>Variable |</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>n |</td><td>411</td><td>206</td><td>118.7897</td><td>1</td><td>411</td></tr><tr><td>communes |</td><td>411</td><td>.6180049</td><td>.4864675</td><td>0</td><td>1</td></tr></tbody></table>
<table><tbody><tr><td>fokontany</td><td>0</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>adres_chef~f</td><td>0</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>sexe_chef~f</td><td>411</td><td>.7956204</td><td>.403739</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>age_chef_eaf</td><td>411</td><td>45.51825</td><td>14.11785</td><td>19</td><td>98</td></tr><tr><td>stat matr~f</td><td>411</td><td>.8832117</td><td>.3215593</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>niv_educ_c~f</td><td>411</td><td>2.226277</td><td>.9132576</td><td>1</td><td>5</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>411</td><td>7.545012</td><td>3.58313</td><td>1</td><td>23</td></tr><tr><td>sarcl_houe~t</td><td>411</td><td>.0437956</td><td>.2048895</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>charrette</td><td>411</td><td>.4111922</td><td>.4926497</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>charrue_he~e</td><td>411</td><td>.3990268</td><td>.4902951</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>tract_moto~t</td><td>411</td><td>.0243309</td><td>.1542621</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>_batteuse</td><td>411</td><td>.0389294</td><td>.1936626</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>_fauc_cout</td><td>411</td><td>.4476886</td><td>.497862</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>base</td><td>411</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>superf_tot~e</td><td>411</td><td>4.160584</td><td>4.521332</td><td>1</td><td>48</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>411</td><td>.8029197</td><td>.3982783</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>sup_ha_riz</td><td>12</td><td>1.166667</td><td>.8348471</td><td>0</td><td>3</td></tr><tr><td>prod_kg_riz</td><td>12</td><td>1420.833</td><td>1954.186</td><td>150</td><td>6000</td></tr><tr><td>sup_ha.ant~o</td><td>222</td><td>1.184685</td><td>.9110382</td><td>0</td><td>8</td></tr><tr><td>prod_kg_an~o</td><td>222</td><td>305.7928</td><td>512.2698</td><td>12</td><td>4000</td></tr><tr><td>sup_ha_poi~p</td><td>155</td><td>1.574194</td><td>1.314002</td><td>0</td><td>6</td></tr><tr><td>prod_kg-po~s</td><td>155</td><td>537.2323</td><td>943.2278</td><td>50</td><td>8000</td></tr><tr><td>sup_ha_man~c</td><td>226</td><td>1.221239</td><td>1.194316</td><td>0</td><td>15</td></tr><tr><td>prod_kg_ma~c</td><td>226</td><td>2150.575</td><td>2531.996</td><td>100</td><td>18000</td></tr><tr><td>sup_ha mas</td><td>187</td><td>1.411765</td><td>1.782975</td><td>0</td><td>15</td></tr><tr><td>prod_kg mas</td><td>187</td><td>938.9679</td><td>1619.412</td><td>5</td><td>12000</td></tr><tr><td>sup_ha_coton</td><td>67</td><td>2.179104</td><td>2.449028</td><td>0</td><td>10</td></tr><tr><td>prod_kg-co~n</td><td>67</td><td>2247.164</td><td>3130.876</td><td>100</td><td>20000</td></tr><tr><td>sup_ha_lojy</td><td>142</td><td>1.06338</td><td>.6326213</td><td>0</td><td>6</td></tr><tr><td>prod_kg_lojy</td><td>142</td><td>902.6197</td><td>5300.005</td><td>18</td><td>45000</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>411</td><td>.5255474</td><td>.4999555</td><td>0</td><td>1</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>_a_zb_nbenq</td><td>156</td><td>4.467949</td><td>9.921901</td><td>1</td><td>80</td></tr><tr><td>_c_ovi_nbenq</td><td>45</td><td>12.64444</td><td>12.31251</td><td>2</td><td>60</td></tr><tr><td colspan="6">--------+--------------------------------------------------------</td></tr><tr><td>_e_por_nbenq</td><td>30</td><td>3.866667</td><td>2.788317</td><td>2</td><td>13</td></tr><tr><td>_f_pou_nbenq</td><td>123</td><td>22.84553</td><td>63.11024</td><td>3</td><td>500</td></tr><tr><td>_g_can_nbenq</td><td>39</td><td>8.871795</td><td>6.216191</td><td>2</td><td>30</td></tr><tr><td>_i_din_nbenq</td><td>7</td><td>16.28571</td><td>16.34742</td><td>2</td><td>40</td></tr><tr><td>recour_irr~n</td><td>411</td><td>.620438</td><td>.4858694</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td colspan="6">--------+--------------------------------------------------------</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>411</td><td>.3917275</td><td>.4887312</td><td>0</td><td>1</td></tr></table>

### . tab recour.irrigation

<table><thead><tr><th>irrigation</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>156</td><td>37.96</td><td>37.96</td></tr><tr><td>1</td><td>255</td><td>62.04</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

### . tab _acc_terre

<table><thead><tr><th>mode</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>d'accès au</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>terre</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>0</td><td>81</td><td>19.71</td><td>19.71</td></tr><tr><td>1</td><td>330</td><td>80.29</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

### . tab orgpaysanne

<table><thead><tr><th>participe à</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>une</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>association</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>0</td><td>250</td><td>60.83</td><td>60.83</td></tr><tr><td>1</td><td>161</td><td>39.17</td><td>100.00</td></tr><tr><td>Total</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></table>

```
. gen antsoroko = ln( prod_kg_antsoroko)
```

(189 missing values generated)

```
. reg antsoroko age_chef_eaf communes niv_educ_chef_eaf sup_ha_antsoroko sexe_chef_eaf stat
t_matr_chef_eaf charrette charrue_herse _fauc_cout
```

> eff_men_eaf recour.irrigation orgpaysanne

<table><thead><tr><th>Source</th><th>SS</th><th>df</th><th>MS</th><th>Number of obs</th><th>F(12, 209)</th><th>Prob > F</th><th>R-squared</th><th>Adj R-squared</th><th>Root MSE</th></tr></thead><tbody><tr><td>Model</td><td>61.8684609</td><td>12</td><td>5.15570507</td><td></td><td>4.93</td><td>0.0000</td><td>0.2207</td><td>0.1760</td><td></td></tr><tr><td>Residual</td><td>218.409713</td><td>209</td><td>1.04502255</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Total</td><td>280.278173</td><td>221</td><td>1.26822703</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>antsoroko</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>t</th><th>P>|t|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>age_chef_eaf</td><td>.0077339</td><td>.0055317</td><td>1.40</td><td>0.164</td><td>-.0031713</td><td>.018639</td></tr><tr><td>communes</td><td>.4981584</td><td>.1515761</td><td>3.29</td><td>0.001</td><td>.1993444</td><td>.7969723</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>.0274746</td><td>.0780132</td><td>0.35</td><td>0.725</td><td>-.126319</td><td>.1812682</td></tr><tr><td>sup_ha_antsoroko</td><td>.2786993</td><td>.0800324</td><td>3.48</td><td>0.001</td><td>.120925</td><td>.4364736</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>.1538363</td><td>.1916345</td><td>0.80</td><td>0.423</td><td>-.223948</td><td>.5316207</td></tr><tr><td>stat_matr_chef_eaf</td><td>.5819352</td><td>.2418668</td><td>2.41</td><td>0.017</td><td>.1051238</td><td>1.058746</td></tr><tr><td>charrette</td><td>-.0906722</td><td>.2085748</td><td>-0.43</td><td>0.664</td><td>-.5018524</td><td>.320508</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>.1703078</td><td>.2060436</td><td>0.83</td><td>0.409</td><td>-.2358822</td><td>.5764979</td></tr><tr><td>_fauc_cout</td><td>-.3722301</td><td>.1456119</td><td>-2.56</td><td>0.011</td><td>-.6592864</td><td>-.0851737</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0064612</td><td>.0201393</td><td>0.32</td><td>0.749</td><td>-.033241</td><td>.0461634</td></tr><tr><td>recour.irrigation</td><td>.1974868</td><td>.1560763</td><td>1.27</td><td>0.207</td><td>-.1101989</td><td>.5051725</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>.2735629</td><td>.1434932</td><td>1.91</td><td>0.058</td><td>-.0093168</td><td>.5564425</td></tr><tr><td>_cons</td><td>3.175034</td><td>.3879042</td><td>8.19</td><td>0.000</td><td>2.410327</td><td>3.93974</td></tr></tbody></table>
```
. bootstrap, reps (500) seed (1): reg antsoroko age_chef_eaf communes niv_educ_chef_eaf sup_ha_antsoroko sexe_chef_eaf stat cha
```

> rrette charrue_herse _fauc_cout eff_men_eaf recour_ irrigation orgpaysanne

(running regress on estimation sample)

Bootstrap replications (500)

---+--- 1 ---+--- 2 ---+--- 3 ---+--- 4 ---+--- 5

<table><tr><td></td><td>50</td></tr><tr><td></td><td>100</td></tr><tr><td></td><td>150</td></tr><tr><td></td><td>200</td></tr><tr><td></td><td>250</td></tr><tr><td></td><td>300</td></tr><tr><td></td><td>350</td></tr><tr><td></td><td>400</td></tr><tr><td></td><td>450</td></tr><tr><td></td><td>500</td></tr></table>

Linear regression

Number of obs = 222

Replications = 500

Wald chi2(12) = 58.61

Prob > chi2 = 0.0000

R-squared = 0.2207

Adj R-squared = 0.1760

Root MSE = 1.0223

<table><thead><tr><th></th><th>Observed</th><th>Bootstrap</th><th></th><th></th><th>Normal-based</th></tr><tr><th>antsoroko</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th>[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>age_chef_eaf</td><td>.0077339</td><td>.0063591</td><td>1.22</td><td>0.224</td><td>-.0047298 .0201975</td></tr><tr><td>communes</td><td>.4981584</td><td>.1359952</td><td>3.66</td><td>0.000</td><td>.2316127 .764704</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>.0274746</td><td>.0773421</td><td>0.36</td><td>0.722</td><td>-.1241131 .1790623</td></tr><tr><td>sup_ha_antsoroko</td><td>.2786993</td><td>.1684853</td><td>1.65</td><td>0.098</td><td>-.0515259 .6089245</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>.1538363</td><td>.2026063</td><td>0.76</td><td>0.448</td><td>-.2432647 .5509374</td></tr><tr><td>stat matr_eaf</td><td>.5819352</td><td>.3528108</td><td>1.65</td><td>0.099</td><td>-.1095612 1.273432</td></tr><tr><td>charrette</td><td>-.0906722</td><td>.2095682</td><td>-0.43</td><td>0.665</td><td>-.5014183 .3200739</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>.1703078</td><td>.2059709</td><td>0.83</td><td>0.408</td><td>-.2333876 .5740033</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>_fauc_cout</td><td>-.3722301</td><td>.1470596</td><td>-2.53</td><td>0.011</td><td>-.6604615</td><td>-.0839986</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0064612</td><td>.0199024</td><td>0.32</td><td>0.745</td><td>-.0325467</td><td>.0454691</td></tr><tr><td>recour.irrigation</td><td>.1974868</td><td>.1615686</td><td>1.22</td><td>0.222</td><td>-.1191818</td><td>.5141554</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>.2735629</td><td>.1461921</td><td>1.87</td><td>0.061</td><td>-.0129684</td><td>.5600941</td></tr><tr><td>_cons</td><td>3.175034</td><td>.4351482</td><td>7.30</td><td>0.000</td><td>2.322159</td><td>4.027908</td></tr></table>

treatreg antsoroko age_chef_eaf niv_educ_chef_eaf sup_ha_antsoroko sexe_chef_eaf stat
tstat_cout_eaf charrette charrette_herse _fauc_cout _pra

> t_elev eff_men_eaf, treat( recour.irrigation= communes _acc_terre orgpaysanne)

Iteration 0: log likelihood = -455.69414

Iteration 1: log likelihood = -453.67238

Iteration 2: log likelihood = -453.50133

Iteration 3: log likelihood = -453.50085

Iteration 4: log likelihood = -453.50085

Treatment-effects model -- MLE

Number of obs = 222

Wald chi2(11) = 66.51

Log likelihood = -453.50085

Prob > chi2 = 0.0000

<table><thead><tr><th></th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>antsoroko</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>age_chef_eaf</td><td>.0047063</td><td>.0054133</td><td>0.87</td><td>0.385</td><td>-.0059036</td><td>.0153162</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>-.018333</td><td>.0783072</td><td>-0.23</td><td>0.815</td><td>-.1718123</td><td>.1351463</td></tr><tr><td>sup_ha_antsoroko</td><td>.3185547</td><td>.0859716</td><td>3.71</td><td>0.000</td><td>.1500535</td><td>.4870559</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>.1616911</td><td>.1900121</td><td>0.85</td><td>0.395</td><td>-.2107258</td><td>.5341079</td></tr><tr><td>stat
tstat_cout_eaf</td><td>.5898937</td><td>.2387721</td><td>2.47</td><td>0.013</td><td>.1219091</td><td>1.057878</td></tr><tr><td>charrette</td><td>-.0998706</td><td>.2068332</td><td>-0.48</td><td>0.629</td><td>-.5052563</td><td>.3055151</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>.19394</td><td>.2057382</td><td>0.94</td><td>0.346</td><td>-.2092995</td><td>.5971795</td></tr><tr><td>_fauc_cout</td><td>-.3330374</td><td>.1420647</td><td>-2.34</td><td>0.019</td><td>-.6114791</td><td>-.0545957</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>.220241</td><td>.1394602</td><td>1.58</td><td>0.114</td><td>-.053096</td><td>.4935779</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0057209</td><td>.019714</td><td>0.29</td><td>0.772</td><td>-.0329179</td><td>.0443596</td></tr><tr><td>recour.irrigation</td><td>1.753698</td><td>.3847623</td><td>4.56</td><td>0.000</td><td>.9995773</td><td>2.507818</td></tr><tr><td>_cons</td><td>2.635009</td><td>.4073364</td><td>6.47</td><td>0.000</td><td>1.836644</td><td>3.433373</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>recour_irrigation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>communes</td><td>.5255057</td><td>.1539713</td><td>3.41</td><td>0.001</td><td>.2237276</td><td>.8272838</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>.0079987</td><td>.1852312</td><td>0.04</td><td>0.966</td><td>-.3550478</td><td>.3710452</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>.1181597</td><td>.153299</td><td>0.77</td><td>0.441</td><td>-.1823008</td><td>.4186202</td></tr><tr><td>_cons</td><td>.0291577</td><td>.2154485</td><td>0.14</td><td>0.892</td><td>-.3931136</td><td>.451429</td></tr></table>

<table><tr><td>/athrho</td><td>-.9792767</td><td>.2613887</td><td>-3.75</td><td>0.000</td><td>-1.491589</td><td>-.4669643</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td>.2095529</td><td>.0942412</td><td>2.22</td><td>0.026</td><td>.0248436</td><td>.3942623</td></tr></table>

<table><tr><td>rho</td><td>-.7527526</td><td>.1132763</td><td></td><td>-.9036167</td><td>-.4357433</td></tr><tr><td>sigma</td><td>1.233127</td><td>.1162113</td><td></td><td>1.025155</td><td>1.48329</td></tr><tr><td>lambda</td><td>-.9282393</td><td>.2195881</td><td></td><td>-1.358624</td><td>-.4978546</td></tr></table>

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 6.50 Prob > chi2 = 0.0108

predict antsorokoxb, xb

(189 missing values generated)

sum antsorokoxb

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>antsorokoxb</td><td>222</td><td>5.031793</td><td>1.006541</td><td>2.733752</td><td>7.829967</td></tr></tbody></table>

predict antsorokostdp, stdp

(189 missing values generated)

sum antsorokostdp

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>antsorokos~p</td><td>222</td><td>.2827854</td><td>.0672159</td><td>.1832091</td><td>.6836452</td></tr></tbody></table>

predict antsorokostdf, stdf
(189 missing values generated)

.

. sum antsorokostdf

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>antsorokos~f</td><td>222</td><td>1.266789</td><td>.0177373</td><td>1.246662</td><td>1.409955</td></tr></tbody></table>

.

. predict antsorokoycrrt, ycrtrt

(189 missing values generated)

.

. predict antsorokoycnrrt, ycnrrt

(189 missing values generated)

.

. generate diff= antsorokoycrrt - antsorokoycnrrt

(189 missing values generated)

.

. sum diff

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>diff</td><td>222</td><td>.2199652</td><td>.0357734</td><td>.1787791</td><td>.2722702</td></tr></tbody></table>

.

. predict antsorokoprrt, ptrt

.

. tab antsorokoprrt

<table><thead><tr><th>Pr(recour_i |<br>rrigation)</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>.5116306</td><td>18</td><td>4.38</td><td>4.38</td></tr><tr><td>.5148199</td><td>81</td><td>19.71</td><td>24.09</td></tr><tr><td>.5585592</td><td>10</td><td>2.43</td><td>26.52</td></tr><tr><td>.5617139</td><td>48</td><td>11.68</td><td>38.20</td></tr><tr><td>.7104375</td><td>29</td><td>7.06</td><td>45.26</td></tr><tr><td>.7131675</td><td>122</td><td>29.68</td><td>74.94</td></tr><tr><td>.7494701</td><td>24</td><td>5.84</td><td>80.78</td></tr><tr><td>.7520079</td><td>79</td><td>19.22</td><td>100.00</td></tr></table>

Total | 411 100.00

predict antsorokoxbtrt, xbtrt

tab antsorokoxbtrt

Linear |
prediction |
of |
recour_irri |

<table><thead><tr><th>gation</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>.0291577</td><td>18</td><td>4.38</td><td>4.38</td></tr><tr><td>.0371564</td><td>81</td><td>19.71</td><td>24.09</td></tr><tr><td>.1473174</td><td>10</td><td>2.43</td><td>26.52</td></tr><tr><td>.1553162</td><td>48</td><td>11.68</td><td>38.20</td></tr><tr><td>.5546634</td><td>29</td><td>7.06</td><td>45.26</td></tr><tr><td>.5626621</td><td>122</td><td>29.68</td><td>74.94</td></tr><tr><td>.6728232</td><td>24</td><td>5.84</td><td>80.78</td></tr><tr><td>.6808219</td><td>79</td><td>19.22</td><td>100.00</td></tr></tbody></table>

Total | 411 100.00

predict antsorokostdptrt, stdptrt

tab antsorokostdptrt
Treatment-effects model -- MLE

Log likelihood = -303.61619

Number of obs = 155

Wald chi2(11) = 25.02

Prob > chi2 = 0.0091

<table><thead><tr><th></th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>pc</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>age_chef_eaf</td><td>.0053908</td><td>.0055176</td><td>0.98</td><td>0.329</td><td>-.0054235</td><td>.016205</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>.1305517</td><td>.0885711</td><td>1.47</td><td>0.140</td><td>-.0430446</td><td>.3041479</td></tr><tr><td>sup_ha_poidsducap</td><td>.0244187</td><td>.0603283</td><td>0.40</td><td>0.686</td><td>-.0938226</td><td>.14266</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>.2727089</td><td>.2190199</td><td>1.25</td><td>0.213</td><td>-.1565622</td><td>.70198</td></tr><tr><td>stat_01</td><td>.3581573</td><td>.2624884</td><td>1.36</td><td>0.172</td><td>-.1563107</td><td>.8726252</td></tr><tr><td>charrette</td><td>-.2825854</td><td>.2334407</td><td>-1.21</td><td>0.226</td><td>-.7401208</td><td>.1749501</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>.2261005</td><td>.2349211</td><td>0.96</td><td>0.336</td><td>-.2343363</td><td>.6865373</td></tr><tr><td>_fauc_cout</td><td>-.2273805</td><td>.1647997</td><td>-1.38</td><td>0.168</td><td>-.550382</td><td>.0956211</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>.0774724</td><td>.1557189</td><td>0.50</td><td>0.619</td><td>-.2277311</td><td>.3826759</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0287064</td><td>.0210558</td><td>1.36</td><td>0.173</td><td>-.0125623</td><td>.069975</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td>1.17176</td><td>.4561717</td><td>2.57</td><td>0.010</td><td>.27768</td><td>2.06584</td></tr><tr><td>_cons</td><td>3.730362</td><td>.5249937</td><td>7.11</td><td>0.000</td><td>2.701393</td><td>4.75933</td></tr></tbody></table>

<table><tbody><tr><td>recour_irrigation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>communes</td><td>.8600085</td><td>.2050995</td><td>4.19</td><td>0.000</td><td>.4580208</td><td>1.261996</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>.1758446</td><td>.2678012</td><td>0.66</td><td>0.511</td><td>-.3490362</td><td>.7007253</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>-.0362045</td><td>.1931434</td><td>-0.19</td><td>0.851</td><td>-.4147586</td><td>.3423495</td></tr><tr><td>_cons</td><td>-.3755711</td><td>.3003903</td><td>-1.25</td><td>0.211</td><td>-.9643252</td><td>.213183</td></tr></tbody></table>

<table><tbody><tr><td>/athrho</td><td>-.654559</td><td>.324006</td><td>-2.02</td><td>0.043</td><td>-1.289599</td><td>-.0195188</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td>.0295873</td><td>.1055007</td><td>0.28</td><td>0.779</td><td>-.1771902</td><td>.2363649</td></tr></tbody></table>

<table><tbody><tr><td>rho</td><td>-.574731</td><td>.2169817</td><td></td><td></td><td>-.8590215</td><td>-.0195164</td></tr><tr><td>sigma</td><td>1.030029</td><td>.1086688</td><td></td><td></td><td>.8376204</td><td>1.266636</td></tr><tr><td>lambda</td><td>-.5919899</td><td>.2781805</td><td></td><td></td><td>-1.137214</td><td>-.0467662</td></tr></tbody></table>

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 3.48 Prob > chi2 = 0.0621

. predict pcxb, xb
(256 missing values generated)

.

. sum pcxb

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>pcxb</td><td>155</td><td>5.697433</td><td>.6717859</td><td>4.122468</td><td>7.010225</td></tr></tbody></table>

.

. predict pcstdp, stdp

(256 missing values generated)

.

. sum pcstdp

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>pcstdp</td><td>155</td><td>.3266769</td><td>.0589278</td><td>.228106</td><td>.4641613</td></tr></tbody></table>

.

. predict pcstdf, stdf

(256 missing values generated)

.

. sum pcstdf

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>pcstdf</td><td>155</td><td>1.082039</td><td>.0179316</td><td>1.054985</td><td>1.129781</td></tr></tbody></table>

.

. predict pcyctrt, yctrt

(256 missing values generated)

.

. predict pcycntrt, ycntrt
(256 missing values generated)

. generate diff2= pcyctrt - pcycntrt

(256 missing values generated)

. sum diff2

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>diff2</td><td>155</td><td>.1931996</td><td>.021258</td><td>.1708899</td><td>.2219334</td></tr></tbody></table>

. predict pcptrt, ptrt

. tab pcptrt

<table><caption>Pr(recour_i |<br>irrigation)</caption><thead><tr><th></th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>.340252</td><td>10</td><td>2.43</td><td>2.43</td></tr><tr><td>.3536179</td><td>18</td><td>4.38</td><td>6.81</td></tr><tr><td>.4067431</td><td>48</td><td>11.68</td><td>18.49</td></tr><tr><td>.4208472</td><td>81</td><td>19.71</td><td>38.20</td></tr><tr><td>.6730074</td><td>24</td><td>5.84</td><td>44.04</td></tr><tr><td>.6859623</td><td>29</td><td>7.06</td><td>51.09</td></tr><tr><td>.7337116</td><td>79</td><td>19.22</td><td>70.32</td></tr><tr><td>.7454636</td><td>122</td><td>29.68</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

. predict pcxbtrt, xbtrt
. tab pcxbtrt

Linear |
prediction |
of |
recour_irri |

<table><thead><tr><th>gation</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>-.4117756</td><td>10</td><td>2.43</td><td>2.43</td></tr><tr><td>-.3755711</td><td>18</td><td>4.38</td><td>6.81</td></tr><tr><td>-.2359311</td><td>48</td><td>11.68</td><td>18.49</td></tr><tr><td>-.1997266</td><td>81</td><td>19.71</td><td>38.20</td></tr><tr><td>.4482329</td><td>24</td><td>5.84</td><td>44.04</td></tr><tr><td>.4844374</td><td>29</td><td>7.06</td><td>51.09</td></tr><tr><td>.6240774</td><td>79</td><td>19.22</td><td>70.32</td></tr><tr><td>.6602819</td><td>122</td><td>29.68</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

.

. predict pcstdptrt, stdptrt

.

. tab pcstdptrt

S.E. of |
prediction |
of |
recour_irri |

<table><thead><tr><th>gation</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>.1718176</td><td>122</td><td>29.68</td><td>29.68</td></tr><tr><td>.1804446</td><td>81</td><td>19.71</td><td>49.39</td></tr><tr><td>.1812272</td><td>79</td><td>19.22</td><td>68.61</td></tr><tr><td>.2035193</td><td>48</td><td>11.68</td><td>80.29</td></tr><tr><td>.2476799</td><td>29</td><td>7.06</td><td>87.35</td></tr><tr><td>.2590533</td><td>24</td><td>5.84</td><td>93.19</td></tr></tbody></table>
.3003903 | 18 4.38 97.57

.3186463 | 10 2.43 100.00

----------+------------------------------------------

Total | 411 100.00

. gen manioc = ln( prod_kg manioc )

(185 missing values generated)

.

. sum manioc

Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
----------+------------------------------------------
manioc | 226 7.353926 .7653718 4.60517 9.798127

. treatreg manioc age_chef_eaf niv_educ_chef_eaf sup_ha manioc sexe_chef_eaf
stat matr chef eaf charrette charrue herse _fauc cout _prat ele

> v eff_men_eaf, treat( recour_irrigation= communes _acc terre orgpaysanne)

Iteration 0: log likelihood = -379.98263

Iteration 1: log likelihood = -379.60635

Iteration 2: log likelihood = -379.60535

Iteration 3: log likelihood = -379.60535

Treatment-effects model -- MLE

Number of obs = 226

Wald chi2(11) = 45.44

Log likelihood = -379.60535

Prob > chi2 = 0.0000

| Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
----------+------------------------------------------------------------------+
manioc |                                                              
age_chef_eaf | .0012785 .0034591 0.37 0.712 -.0055013 .0080583
niv_educ_chef_eaf | -.0195749 .0556703 -0.35 0.725 -.1286866 .0895368
sup_ha manioc | .2056926 .040699 5.05 0.000 .1259241 .2854611
sexe_chef_eaf | .1174303 .139023 0.84 0.398 -.1550498 .3899104
stat matr chef eaf | .1414059 .1691401 0.84 0.403 -.1901025 .4729143
charrette | .1574177 .1328589 1.18 0.236 -.102981 .4178164
charrue_herse | -.0608516 .1314144 -0.46 0.643 -.3184191 .1967159
fauc_cout | .0675624 .101121 0.67 0.504 -.1306312 .2657559
prat_elev | .0576977 .0956684 0.60 0.546 -.1298089 .2452042
eff_men_eaf | .0281761 .0137912 2.04 0.041 .0011459 .0552063
recour_irrigation | -.3186953 .2695435 -1.18 0.237 -.8469907 .2096002
cons | 6.736564 .3023068 22.28 0.000 6.144054 7.329075

-----------------+---------------------------------------------------------
recour_irrigation |
communes | .7034344 .181414 3.88 0.000 .3478694 1.058999
acc_terre | -.0359815 .2187876 -0.16 0.869 -.4647972 .3928342
orgpaysanne | -.4347221 .167776 -2.59 0.010 -.763557 -.1058872
cons | .0039143 .2360721 0.02 0.987 -.4587786 .4666071

-----------------+---------------------------------------------------------
/athrho | .3970324 .2443898 1.62 0.104 -.0819628 .8760275
/lnsigma | -.3228527 .068621 -4.70 0.000 -.4573474 -.1883579

-----------------+---------------------------------------------------------
rho | .3774069 .2095799 -.0817797 .7044236
sigma | .7240805 .0496872 .6329604 .8283182
lambda | .273273 .1659245 -.051933 .598479

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 2.26 Prob > chi2 = 0.1326

. predict maniocxb, xb

(185 missing values generated)

.

. sum maniocxb

Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
----------+------------------------------------------------------
maniocxb | 226 7.353926 .3352378 6.706334 9.740768

.

. predict maniocstdp, stdp

(185 missing values generated)

.
sum maniocstdp

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>maniocstdp</td><td>226</td><td>.1976066</td><td>.0402227</td><td>.1339639</td><td>.5574165</td></tr></tbody></table>

predict maniocstdf, stdf

(185 missing values generated)

sum maniocstdf

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>maniocstdf</td><td>226</td><td>.7515038</td><td>.0139514</td><td>.7363688</td><td>.9137865</td></tr></tbody></table>

predict maniocytrt, yctrt

(185 missing values generated)

predict maniocyntrt, ycntrt

(185 missing values generated)

generate diff3= maniocytrt - maniocyntrt

(185 missing values generated)

sum diff3

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>diff3</td><td>226</td><td>.1307421</td><td>.0117677</td><td>.1173859</td><td>.1471453</td></tr></tbody></table>
predict maniocptrt, ptrt

.

tab maniocptrt

Pr(recour_i |

<table><thead><tr><th>irrigation) |</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>.3203253 |</td><td>48</td><td>11.68</td><td>11.68</td></tr><tr><td>.333304 |</td><td>10</td><td>2.43</td><td>14.11</td></tr><tr><td>.4872092 |</td><td>81</td><td>19.71</td><td>33.82</td></tr><tr><td>.5015616 |</td><td>18</td><td>4.38</td><td>38.20</td></tr><tr><td>.5935339 |</td><td>79</td><td>19.22</td><td>57.42</td></tr><tr><td>.6074299 |</td><td>24</td><td>5.84</td><td>63.26</td></tr><tr><td>.7490067 |</td><td>122</td><td>29.68</td><td>92.94</td></tr><tr><td>.7603251 |</td><td>29</td><td>7.06</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total |</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

.

predict maniocxbtrt, xbtrt

.

tab maniocxbtrt

Linear |

prediction |

of |

recour_irri |

<table><thead><tr><th>gation |</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>-.4667893 |</td><td>48</td><td>11.68</td><td>11.68</td></tr><tr><td>-.4308078 |</td><td>10</td><td>2.43</td><td>14.11</td></tr><tr><td>-.0320672 |</td><td>81</td><td>19.71</td><td>33.82</td></tr><tr><td>.0039143 |</td><td>18</td><td>4.38</td><td>38.20</td></tr><tr><td>.2366451 |</td><td>79</td><td>19.22</td><td>57.42</td></tr><tr><td>.2726266 |</td><td>24</td><td>5.84</td><td>63.26</td></tr></tbody></table>
.6713672 | 122 29.68 92.94

.7073486 | 29 7.06 100.00

Total | 411 100.00

. gen mais= ln( prod_kg mas)

(224 missing values generated)

.

. sum mais

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>mais</td><td>187</td><td>6.182789</td><td>1.127426</td><td>1.609438</td><td>9.392662</td></tr></tbody></table>

. treatreg mais age_c chef_eaf niv_educ_c chef_eaf sup_ha mas sexe_c chef_eaf statERM chef_eaf charrette charrue_herse _fauc_cout _prat_elev ef

> f_men_eaf, treat( recour_irrigation= communes _acc_terre orgpaysanne)

Iteration 0: log likelihood = -402.69997

Iteration 1: log likelihood = -402.69652

Iteration 2: log likelihood = -402.69652

Treatment-effects model -- MLE

Number of obs = 187

Wald chi2(11) = 14.65

Log likelihood = -402.69652

Prob > chi2 = 0.1990

<table><thead><tr><th></th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>mais</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>age_c chef_eaf</td><td>.0043693</td><td>.0061151</td><td>0.71</td><td>0.475</td><td>-.007616</td><td>.0163547</td></tr><tr><td>niv_educ_c chef_eaf</td><td>-.0324191</td><td>.0849664</td><td>-0.38</td><td>0.703</td><td>-.1989501</td><td>.1341119</td></tr><tr><td>sup_ha mas</td><td>.0775505</td><td>.0461432</td><td>1.68</td><td>0.093</td><td>-.0128884</td><td>.1679895</td></tr><tr><td>sexe_c chef_eaf</td><td>.2344012</td><td>.2456635</td><td>0.95</td><td>0.340</td><td>-.2470904</td><td>.7158927</td></tr><tr><td>statERM chef_eaf</td><td>-.223822</td><td>.2753754</td><td>-0.81</td><td>0.416</td><td>-.7635479</td><td>.3159038</td></tr><tr><td>charrette</td><td>-.2504427</td><td>.2470575</td><td>-1.01</td><td>0.311</td><td>-.7346664</td><td>.233781</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>.1740634</td><td>.2408465</td><td>0.72</td><td>0.470</td><td>-.2979871</td><td>.6461139</td></tr></tbody></table>
<table><tbody><tr><td>_fauc_cout</td><td>-.0204801</td><td>.1703856</td><td>-0.12</td><td>0.904</td><td>-.3544298</td><td>.3134696</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>.224042</td><td>.1664246</td><td>1.35</td><td>0.178</td><td>-.1021442</td><td>.5502282</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0466417</td><td>.0230603</td><td>2.02</td><td>0.043</td><td>.0014443</td><td>.0918392</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td>-.4156902</td><td>.5523308</td><td>-0.75</td><td>0.452</td><td>-1.498239</td><td>.6668583</td></tr><tr><td>_cons</td><td>5.735736</td><td>.5167805</td><td>11.10</td><td>0.000</td><td>4.722865</td><td>6.748607</td></tr><tr><td colspan="7">-----------------+--------------------------------------------------</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>communes</td><td>.6260482</td><td>.2014043</td><td>3.11</td><td>0.002</td><td>.2313029</td><td>1.020793</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>.1040567</td><td>.22697</td><td>0.46</td><td>0.647</td><td>-.3407964</td><td>.5489098</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>-.2839358</td><td>.192254</td><td>-1.48</td><td>0.140</td><td>-.6607467</td><td>.092875</td></tr><tr><td>_cons</td><td>-.2757797</td><td>.2670852</td><td>-1.03</td><td>0.302</td><td>-.799257</td><td>.2476975</td></tr><tr><td colspan="7">-----------------+--------------------------------------------------</td></tr><tr><td>/athrho</td><td>.2253412</td><td>.321795</td><td>0.70</td><td>0.484</td><td>-.4053654</td><td>.8560479</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td>.0950119</td><td>.0665043</td><td>1.43</td><td>0.153</td><td>-.0353341</td><td>.2253579</td></tr><tr><td colspan="7">-----------------+--------------------------------------------------</td></tr><tr><td>rho</td><td>.221603</td><td>.3059924</td><td></td><td></td><td>-.3845304</td><td>.6942158</td></tr><tr><td>sigma</td><td>1.099672</td><td>.0731329</td><td></td><td></td><td>.9652828</td><td>1.252771</td></tr><tr><td>lambda</td><td>.2436906</td><td>.3469199</td><td></td><td></td><td>-.4362599</td><td>.923641</td></tr></tbody></table>

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 0.41 Prob > chi2 = 0.5197

predict maisxb, xb

(224 missing values generated)

sum maisxb

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>maisxb</td><td>187</td><td>6.182789</td><td>.3687927</td><td>5.506726</td><td>7.448655</td></tr></tbody></table>

predict maisstdp, stdp

(224 missing values generated)

sum maisstdp

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
maisstdp | 187 .3754317 .0600215 .2858863 .7236117

. predict maisstdf, stdf

(224 missing values generated)

. sum maisstdf

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>maisstdf</td><td>187</td><td>1.163323</td><td>.0221812</td><td>1.136226</td><td>1.316394</td></tr></tbody></table>

. predict maisyctrt, yctrt

(224 missing values generated)

. predict maisycntrt, ycntrt

(224 missing values generated)

. generate diff4= maniocyctrt - maniocycntrt

(185 missing values generated)

. generate diff4= maisyctrt - maisycntrt

diff4 already defined

r(110);

. generate diff44= maisyctrt - maisycntrt

(224 missing values generated)

. sum diff44

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>diff44</td><td>187</td><td>-.0200969</td><td>.0047172</td><td>-.0265827</td><td>-.0101862</td></tr></tbody></table>

. predict maisptrt, ptrt

. tab maisptrt
<table><thead><tr><th>Pr(recour_i |<br>irrigation) |</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>.2878367 |</td><td>10</td><td>2.43</td><td>2.43</td></tr><tr><td>.3243177 |</td><td>48</td><td>11.68</td><td>14.11</td></tr><tr><td>.3913586 |</td><td>18</td><td>4.38</td><td>18.49</td></tr><tr><td>.4318276 |</td><td>81</td><td>19.71</td><td>38.20</td></tr><tr><td>.5264435 |</td><td>24</td><td>5.84</td><td>44.04</td></tr><tr><td>.567648 |</td><td>79</td><td>19.22</td><td>63.26</td></tr><tr><td>.6369314 |</td><td>29</td><td>7.06</td><td>70.32</td></tr><tr><td>.6752026 |</td><td>122</td><td>29.68</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total |</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

predict maisxbtrt, xbrtrt

tab maisxbtrt

<table><thead><tr><th>Linear |<br>prediction |<br>of |<br>recour_irri |</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>-.5597156 |</td><td>10</td><td>2.43</td><td>2.43</td></tr><tr><td>-.4556589 |</td><td>48</td><td>11.68</td><td>14.11</td></tr><tr><td>-.2757798 |</td><td>18</td><td>4.38</td><td>18.49</td></tr><tr><td>-.171723 |</td><td>81</td><td>19.71</td><td>38.20</td></tr><tr><td>.0663326 |</td><td>24</td><td>5.84</td><td>44.04</td></tr><tr><td>.1703893 |</td><td>79</td><td>19.22</td><td>63.26</td></tr><tr><td>.3502684 |</td><td>29</td><td>7.06</td><td>70.32</td></tr><tr><td>.4543251 |</td><td>122</td><td>29.68</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total |</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

gen coton= ln( prod_kg_coton)
(344 missing values generated)
. sum coton

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>coton</td><td>67</td><td>7.046345</td><td>1.219819</td><td>4.60517</td><td>9.903487</td></tr></tbody></table>

. treatreg coton age_chef_eaf niv_educ_chef_eaf sup_ha_coton sexe_chef_eaf statt_metr_chef_eaf charrette charrue_herse _fauc_cout _prat_elev

> eff_men_eaf, treat( recour_irrigation= communes _acc_terre orgpaysanne)

Iteration 0: log likelihood = -123.33273

Iteration 1: log likelihood = -117.63015

Iteration 2: log likelihood = -117.34996

Iteration 3: log likelihood = -117.24226

Iteration 4: log likelihood = -117.24113

Iteration 5: log likelihood = -117.24113

<table><tr><td>Treatment-effects model -- MLE</td><td>Number of obs</td><td>=</td><td>67</td></tr><tr><td></td><td>Wald chi2(11)</td><td>=</td><td>98.00</td></tr><tr><td>Log likelihood</td><td>= -117.24113</td><td>Prob > chi2</td><td>= 0.0000</td></tr></table>

<table><thead><tr><th></th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>coton</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>age_chef_eaf</td><td>.0054063</td><td>.00844</td><td>0.64</td><td>0.522</td><td>-.0111358</td><td>.0219484</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>-.045776</td><td>.1190188</td><td>-0.38</td><td>0.701</td><td>-.2790486</td><td>.1874965</td></tr><tr><td>sup_ha_coton</td><td>.3277797</td><td>.0506458</td><td>6.47</td><td>0.000</td><td>.2285157</td><td>.4270438</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>.5964622</td><td>.3808898</td><td>1.57</td><td>0.117</td><td>-.1500681</td><td>1.342993</td></tr><tr><td>stat_metr_chef_eaf</td><td>.2711003</td><td>.3852712</td><td>0.70</td><td>0.482</td><td>-.4840174</td><td>1.026218</td></tr><tr><td>charrette</td><td>.0446154</td><td>.3227827</td><td>0.14</td><td>0.890</td><td>-.5880272</td><td>.6772579</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>-.5146986</td><td>.308169</td><td>-1.67</td><td>0.095</td><td>-1.118699</td><td>.0893015</td></tr><tr><td>_fauc_cout</td><td>-.1917211</td><td>.215674</td><td>-0.89</td><td>0.374</td><td>-.6144343</td><td>.2309922</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>.5821524</td><td>.2156434</td><td>2.70</td><td>0.007</td><td>.1594991</td><td>1.004806</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0115463</td><td>.0311524</td><td>0.37</td><td>0.711</td><td>-.0495113</td><td>.0726039</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td>-.6149079</td><td>.5238164</td><td>-1.17</td><td>0.240</td><td>-1.641569</td><td>.4117534</td></tr><tr><td>_cons</td><td>5.728438</td><td>.619269</td><td>9.25</td><td>0.000</td><td>4.514693</td><td>6.942183</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>recour_irrigation</td><td></td></tr><tr><td>communes</td><td>-.4737871 .2945083 -1.61 0.108 -1.051013 .1034385</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>.6631314 .3734559 1.78 0.076 -.0688287 1.395092</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>-.1488415 .3189528 -0.47 0.641 -.7739776 .4762946</td></tr><tr><td>_cons</td><td>.3137185 .4123335 0.76 0.447 -.4944404 1.121877</td></tr></table>

<table><tr><td>/athrho</td><td>.8394784 .44534 1.89 0.059 -.0333719 1.712329</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td>-.0997866 .1577314 -0.63 0.527 -.4089345 .2093613</td></tr></table>

<table><tr><td>rho</td><td>.6855327 .2360502</td><td>-.0333595 .9369326</td></tr><tr><td>sigma</td><td>.9050306 .1427518</td><td>.6643578 1.23289</td></tr><tr><td>lambda</td><td>.6204281 .3002934</td><td>.0318639 1.208992</td></tr></table>

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 2.65 Prob > chi2 = 0.1038

treatreg coton sup_ha_coton charrette charrue_herse _fauc_cout _prat_elev eff_men_eaf niv_educ_chef_eaf sexe_chef_eaf age_chef_eaf stat Mat

> r_chef_eaf, treat(recour_irrigation= communes _acc_terre orgpaysanne)

Iteration 0: log likelihood = -123.33273

Iteration 1: log likelihood = -117.63016

Iteration 2: log likelihood = -117.34978

Iteration 3: log likelihood = -117.24225

Iteration 4: log likelihood = -117.24113

Iteration 5: log likelihood = -117.24113

Treatment-effects model -- MLE

Number of obs = 67
Wald chi2(11) = 98.00

Log likelihood = -117.24113

Prob > chi2 = 0.0000

<table><thead><tr><th></th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>coton</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>sup_ha_coton</td><td>.3277797</td><td>.0506458</td><td>6.47</td><td>0.000</td><td>.2285157</td><td>.4270438</td></tr><tr><td>charrette</td><td>.0446154</td><td>.3227827</td><td>0.14</td><td>0.890</td><td>-.5880272</td><td>.6772579</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>-.5146986</td><td>.308169</td><td>-1.67</td><td>0.095</td><td>-1.118699</td><td>.0893015</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>_fauc_cout</td><td>-.1917211</td><td>.215674</td><td>-0.89</td><td>0.374</td><td>-.6144343</td><td>.2309922</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>.5821524</td><td>.2156434</td><td>2.70</td><td>0.007</td><td>.1594991</td><td>1.004806</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0115463</td><td>.0311524</td><td>0.37</td><td>0.711</td><td>-.0495113</td><td>.0726039</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>-.045776</td><td>.1190188</td><td>-0.38</td><td>0.701</td><td>-.2790486</td><td>.1874965</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>.5964622</td><td>.3808898</td><td>1.57</td><td>0.117</td><td>-.1500681</td><td>1.342993</td></tr><tr><td>age_chef_eaf</td><td>.0054063</td><td>.00844</td><td>0.64</td><td>0.522</td><td>-.0111358</td><td>.0219484</td></tr><tr><td>stat_011003</td><td>.3852712</td><td>0.70</td><td>0.482</td><td>-.4840174</td><td>1.026218</td><td></td></tr><tr><td>recour_0115079</td><td>-.6149079</td><td>.5238164</td><td>-1.17</td><td>0.240</td><td>-1.641569</td><td>.4117534</td></tr><tr><td>_cons</td><td>5.728438</td><td>.619269</td><td>9.25</td><td>0.000</td><td>4.514693</td><td>6.942183</td></tr></table>

<table><tr><td>recour_0115079</td><td>-.6149079</td><td>.5238164</td><td>-1.17</td><td>0.240</td><td>-1.641569</td><td>.4117534</td></tr><tr><td>_cons</td><td>5.728438</td><td>.619269</td><td>9.25</td><td>0.000</td><td>4.514693</td><td>6.942183</td></tr></table>

<table><tr><td>/athrho</td><td>.8394784</td><td>.44534</td><td>1.89</td><td>0.059</td><td>-.0333719</td><td>1.712329</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td>-.0997866</td><td>.1577314</td><td>-0.63</td><td>0.527</td><td>-.4089345</td><td>.2093613</td></tr></table>

<table><tr><td>rho</td><td>.6855327</td><td>.2360502</td><td></td><td>-.0333595</td><td>.9369326</td></tr><tr><td>sigma</td><td>.9050306</td><td>.1427518</td><td></td><td>.6643578</td><td>1.23289</td></tr><tr><td>lambda</td><td>.620428</td><td>.3002934</td><td></td><td>.0318639</td><td>1.208992</td></tr></table>

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 2.65 Prob > chi2 = 0.1038

predict cotonxb, xb

(344 missing values generated)

sum cotonxb

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>cotonxb</td><td>67</td><td>7.046345</td><td>.9629465</td><td>4.85685</td><td>10.30245</td></tr></tbody></table>

predict cotonstdp, stdp

(344 missing values generated)
```
sum cotonstdp
```

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>cotonstdp</td><td>67</td><td>.3895504</td><td>.0903966</td><td>.2516886</td><td>.6679523</td></tr></tbody></table>

```
predict cotonstdf, stdf
```

(344 missing values generated)

```
sum cotonstdf
```

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>cotonstdf</td><td>67</td><td>.9887021</td><td>.0369867</td><td>.9393761</td><td>1.124829</td></tr></tbody></table>

```
predict cotonyctrt, yctrt
```

(344 missing values generated)

```
predict cotoncntrt, ycntrt
```

(344 missing values generated)

```
generate diff5= cotonyctrt - cotoncntrt
```

```
cotoncntrt not found
```

```
r(111);
```

```
generate diff5= cotonyctrt - cotoncntrt
```

(344 missing values generated)

```
sum diff5
```

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>diff5</td><td>67</td><td>.4319549</td><td>.0454229</td><td>.3786173</td><td>.5036488</td></tr></tbody></table>

```
predict cotonptrt, ptrt
```

```
tab cotonptrt
```
<table><thead><tr><th>Pr(recour_i |<br>irrigation) |</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>.378695 |</td><td>24</td><td>5.84</td><td>5.84</td></tr><tr><td>.4364135 |</td><td>29</td><td>7.06</td><td>12.90</td></tr><tr><td>.5654796 |</td><td>10</td><td>2.43</td><td>15.33</td></tr><tr><td>.6231326 |</td><td>18</td><td>4.38</td><td>19.71</td></tr><tr><td>.6384135 |</td><td>79</td><td>19.22</td><td>38.93</td></tr><tr><td>.6925399 |</td><td>122</td><td>29.68</td><td>68.61</td></tr><tr><td>.7961671 |</td><td>48</td><td>11.68</td><td>80.29</td></tr><tr><td>.8356783 |</td><td>81</td><td>19.71</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total |</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

predict cotonxbtrt, xbtrt

tab cotonxbtrt

<table><thead><tr><th>Linear |<br>prediction |<br>of |<br>recour_irri |</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>-.3089101 |</td><td>24</td><td>5.84</td><td>5.84</td></tr><tr><td>-.1600686 |</td><td>29</td><td>7.06</td><td>12.90</td></tr><tr><td>.164877 |</td><td>10</td><td>2.43</td><td>15.33</td></tr><tr><td>.3137185 |</td><td>18</td><td>4.38</td><td>19.71</td></tr><tr><td>.3542213 |</td><td>79</td><td>19.22</td><td>38.93</td></tr><tr><td>.5030627 |</td><td>122</td><td>29.68</td><td>68.61</td></tr><tr><td>.8280084 |</td><td>48</td><td>11.68</td><td>80.29</td></tr><tr><td>.9768499 |</td><td>81</td><td>19.71</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total |</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

gen lojy= ln( prod_kg_lojy)
(269 missing values generated)

. sum lojy

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>lojy</td><td>142</td><td>5.250723</td><td>1.13851</td><td>2.890372</td><td>10.71442</td></tr></tbody></table>

. treatreg lojy sup_ha_lojy charrette charrue_herse _fauc_cout _prat_elev eff_men_eaf niv_educ_chef_eaf sexe_chef_eaf age_chef_eaf stat

> _chef_eaf, treat(recour_irrigation= communes _acc_terre orgpaysanne)

Iteration 0: log likelihood = -304.71289

Iteration 1: log likelihood = -304.26153

Iteration 2: log likelihood = -304.258

Iteration 3: log likelihood = -304.25799

Treatment-effects model -- MLE

Number of obs = 142

Wald chi2(11) = 18.59

Log likelihood = -304.25799

Prob > chi2 = 0.0689

<table><thead><tr><th></th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>lojy</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>sup_ha_lojy</td><td>.2379153</td><td>.1527519</td><td>1.56</td><td>0.119</td><td>-.061473</td><td>.5373036</td></tr><tr><td>charrette</td><td>.2752149</td><td>.2762544</td><td>1.00</td><td>0.319</td><td>-.2662339</td><td>.8166637</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>.2167817</td><td>.2698823</td><td>0.80</td><td>0.422</td><td>-.312178</td><td>.7457413</td></tr><tr><td>_fauc_cout</td><td>.0072594</td><td>.1939233</td><td>0.04</td><td>0.970</td><td>-.3728232</td><td>.3873421</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>.3358217</td><td>.182919</td><td>1.84</td><td>0.066</td><td>-.022693</td><td>.6943363</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0283697</td><td>.0273209</td><td>1.04</td><td>0.299</td><td>-.0251784</td><td>.0819177</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>-.0097464</td><td>.1016528</td><td>-0.10</td><td>0.924</td><td>-.2089823</td><td>.1894895</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>.0603611</td><td>.2564861</td><td>0.24</td><td>0.814</td><td>-.4423425</td><td>.5630647</td></tr><tr><td>age_chef_eaf</td><td>.0058364</td><td>.0065117</td><td>0.90</td><td>0.370</td><td>-.0069264</td><td>.0185991</td></tr><tr><td>stat</td><td>.0951463</td><td>.2983266</td><td>0.32</td><td>0.750</td><td>-.4895631</td><td>.6798557</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td>-.5639692</td><td>.5797343</td><td>-0.97</td><td>0.331</td><td>-1.700228</td><td>.5722891</td></tr><tr><td>_cons</td><td>4.381766</td><td>.5587562</td><td>7.84</td><td>0.000</td><td>3.286624</td><td>5.476908</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>recour_irrigation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>communes</td><td>.4725016</td><td>.2236462</td><td>2.11</td><td>0.035</td><td>.0341632</td><td>.91084</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>.3358972</td><td>.2829481</td><td>1.19</td><td>0.235</td><td>-.2186708</td><td>.8904652</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>-.2101325</td><td>.2160733</td><td>-0.97</td><td>0.331</td><td>-.6336283</td><td>.2133634</td></tr><tr><td>_cons</td><td>-.2975134</td><td>.3043619</td><td>-0.98</td><td>0.328</td><td>-.8940519</td><td>.299025</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>/athrho</td><td>.3884996</td><td>.3348823</td><td>1.16</td><td>0.246</td><td>-.2678576</td><td>1.044857</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td>.1063428</td><td>.0939659</td><td>1.13</td><td>0.258</td><td>-.077827</td><td>.2905125</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>rho</td><td>.370066</td><td>.2890205</td><td></td><td></td><td>-.2616302</td><td>.7797987</td></tr><tr><td>sigma</td><td>1.112203</td><td>.1045091</td><td></td><td></td><td>.9251245</td><td>1.337113</td></tr><tr><td>lambda</td><td>.4115885</td><td>.3523074</td><td></td><td></td><td>-.2789214</td><td>1.102098</td></tr></tbody></table>

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 0.81 Prob > chi2 = 0.3681

predict lojyxb, xb

(269 missing values generated)

sum lojyxb

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>lojyxb</td><td>142</td><td>5.250723</td><td>.4523168</td><td>4.362706</td><td>6.648365</td></tr></tbody></table>

predict lojystdp, stdp

(269 missing values generated)

sum lojystdp

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>lojystdp</td><td>142</td><td>.4068753</td><td>.0649855</td><td>.3033229</td><td>.7605202</td></tr></tbody></table>

predict lojystdf, stdf

(269 missing values generated)

sum lojystdf
<table><thead><tr><th>Variable |</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>lojystdf |</td><td>142</td><td>1.18581</td><td>.0243835</td><td>1.152823</td><td>1.347363</td></tr></tbody></table>

* predict lojyyctrt, yctrt

(269 missing values generated)

* predict lojycntrt, ycntrt

(269 missing values generated)

* generate diff6= lojyyctrt - lojycntrt

(269 missing values generated)

* sum diff6

<table><thead><tr><th>Variable |</th><th>Obs</th><th>Mean</th><th>Std. Dev.</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>diff6 |</td><td>142</td><td>.1029463</td><td>.0097994</td><td>.0929418</td><td>.1162362</td></tr></tbody></table>

* predict lojyptrt, ptrt

* tab lojyptrt

<table><caption>Pr(recour_i |<br>irrigation) |</caption><thead><tr><th></th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>.3058509</td><td>10</td><td>2.43</td><td>2.43</td></tr><tr><td>.3830373</td><td>18</td><td>4.38</td><td>6.81</td></tr><tr><td>.4318176</td><td>48</td><td>11.68</td><td>18.49</td></tr><tr><td>.4859823</td><td>24</td><td>5.84</td><td>24.33</td></tr><tr><td>.5153092</td><td>81</td><td>19.71</td><td>44.04</td></tr><tr><td>.5694555</td><td>29</td><td>7.06</td><td>51.09</td></tr><tr><td>.6181985</td><td>79</td><td>19.22</td><td>70.32</td></tr><tr><td>.6952843</td><td>122</td><td>29.68</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total |</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>
Iteration 0: log likelihood = -457.16804

Iteration 1: log likelihood = -453.86033

Iteration 2: log likelihood = -453.78453

Iteration 3: log likelihood = -453.78444

Iteration 4: log likelihood = -453.78444

Treatment-effects model -- MLE

Log likelihood = -453.78444

Number of obs = 222

Wald chi2(11) = 62.91

Prob > chi2 = 0.0000

<table><thead><tr><th></th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>antsoroko</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>age_chef_eaf</td><td>.0046825</td><td>.0054282</td><td>0.86</td><td>0.388</td><td>-.0059566</td><td>.0153217</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>-.0145201</td><td>.0783131</td><td>-0.19</td><td>0.853</td><td>-.168011</td><td>.1389709</td></tr><tr><td>sup_ha_antsoroko</td><td>.3130316</td><td>.0853365</td><td>3.67</td><td>0.000</td><td>.1457752</td><td>.4802879</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>.1629796</td><td>.1899044</td><td>0.86</td><td>0.391</td><td>-.2092262</td><td>.5351854</td></tr><tr><td>stat_0111</td><td>.6055581</td><td>.2385771</td><td>2.54</td><td>0.011</td><td>.1379556</td><td>1.073161</td></tr><tr><td>charrette</td><td>-.0887018</td><td>.2061635</td><td>-0.43</td><td>0.667</td><td>-.4927748</td><td>.3153712</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>.1802843</td><td>.2044512</td><td>0.88</td><td>0.378</td><td>-.2204328</td><td>.5810013</td></tr><tr><td>_fauc_cout</td><td>-.3303632</td><td>.1426526</td><td>-2.32</td><td>0.021</td><td>-.6099572</td><td>-.0507693</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>.2272993</td><td>.1397006</td><td>1.63</td><td>0.104</td><td>-.0465089</td><td>.5011076</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>.0053468</td><td>.0198146</td><td>0.27</td><td>0.787</td><td>-.033489</td><td>.0441827</td></tr><tr><td>recourIRR</td><td>1.651375</td><td>.3811704</td><td>4.33</td><td>0.000</td><td>.9042945</td><td>2.398455</td></tr><tr><td>_cons</td><td>2.686909</td><td>.4131421</td><td>6.50</td><td>0.000</td><td>1.877165</td><td>3.496653</td></tr><tr><td>recourIRR</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>communes</td><td>.5134376</td><td>.1570346</td><td>3.27</td><td>0.001</td><td>.2056555</td><td>.8212197</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>.0259627</td><td>.1869593</td><td>0.14</td><td>0.890</td><td>-.3404709</td><td>.3923962</td></tr><tr><td>_cons</td><td>.0710884</td><td>.2105537</td><td>0.34</td><td>0.736</td><td>-.3415893</td><td>.4837662</td></tr><tr><td>/athrho</td><td>-.9030677</td><td>.2507298</td><td>-3.60</td><td>0.000</td><td>-1.394489</td><td>-.4116463</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td>.1879711</td><td>.0918674</td><td>2.05</td><td>0.041</td><td>.0079143</td><td>.3680278</td></tr><tr><td>rho</td><td>-.7177883</td><td>.1215488</td><td></td><td></td><td>-.8841546</td><td>-.3898696</td></tr><tr><td>sigma</td><td>1.206799</td><td>.1108654</td><td></td><td></td><td>1.007946</td><td>1.444882</td></tr></tbody></table>
lambda | -.866226 .2186315

-1.294736 -.4377161

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 6.29 Prob > chi2 = 0.0122

. treatreg lojy age_chef_eaf niv_educ_chef_eaf sup_ha_lojy sexe_chef_eaf stat
charrette charrue_herse _fauc_cout _prat_elev ef

> f_men_eaf, treat( recour.irrigation= communes _acc_terre)

Iteration 0: log likelihood = -304.89215

Iteration 1: log likelihood = -304.71778

Iteration 2: log likelihood = -304.71745

Iteration 3: log likelihood = -304.71745

Treatment-effects model -- MLE

Number of obs = 142

Wald chi2(11) = 18.40

Log likelihood = -304.71745

Prob > chi2 = 0.0728

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th></th>
      <th>Coef.</th>
      <th>Std. Err.</th>
      <th>z</th>
      <th>P&gt;|z|</th>
      <th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>lojy</td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>age_chef_eaf</td>
      <td>.0058318</td>
      <td>.0065232</td>
      <td>0.89</td>
      <td>0.371</td>
      <td>-.0069534</td>
      <td>.0186169</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>niv_educ_chef_eaf</td>
      <td>-.0108297</td>
      <td>.1017333</td>
      <td>-0.11</td>
      <td>0.915</td>
      <td>-.2102234</td>
      <td>.1885639</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>sup_ha_lojy</td>
      <td>.2428505</td>
      <td>.153391</td>
      <td>1.58</td>
      <td>0.113</td>
      <td>-.0577904</td>
      <td>.5434913</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>sexe_chef_eaf</td>
      <td>.0622821</td>
      <td>.2564663</td>
      <td>0.24</td>
      <td>0.808</td>
      <td>-.4403827</td>
      <td>.5649469</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>stat
stat_chef_eaf</td>
      <td>.0947621</td>
      <td>.2982873</td>
      <td>0.32</td>
      <td>0.751</td>
      <td>-.4898702</td>
      <td>.6793945</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>charrette</td>
      <td>.2772345</td>
      <td>.2775777</td>
      <td>1.00</td>
      <td>0.318</td>
      <td>-.2668078</td>
      <td>.8212769</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>charrue_herse</td>
      <td>.2183345</td>
      <td>.2708265</td>
      <td>0.81</td>
      <td>0.420</td>
      <td>-.3124757</td>
      <td>.7491446</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>_fauc_cout</td>
      <td>.0168444</td>
      <td>.1934695</td>
      <td>0.09</td>
      <td>0.931</td>
      <td>-.3623489</td>
      <td>.3960377</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>_prat_elev</td>
      <td>.3389987</td>
      <td>.1835868</td>
      <td>1.85</td>
      <td>0.065</td>
      <td>-.0208248</td>
      <td>.6988222</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>eff_men_eaf</td>
      <td>.028707</td>
      <td>.0273009</td>
      <td>1.05</td>
      <td>0.293</td>
      <td>-.0248019</td>
      <td>.0822158</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>recour.irrigation</td>
      <td>-.4379144</td>
      <td>.6615166</td>
      <td>-0.66</td>
      <td>0.508</td>
      <td>-1.734463</td>
      <td>.8586343</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>_cons</td>
      <td>4.294544</td>
      <td>.5837763</td>
      <td>7.36</td>
      <td>0.000</td>
      <td>3.150364</td>
      <td>5.438725</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>recour.irrigation</td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
      <td></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>communes</td>
      <td>.4518009</td>
      <td>.2250152</td>
      <td>2.01</td>
      <td>0.045</td>
      <td>.0107792</td>
      <td>.8928226</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>_acc_terre</td>
      <td>.308312</td>
      <td>.3015165</td>
      <td>1.02</td>
      <td>0.307</td>
      <td>-.2826495</td>
      <td>.8992736</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>_cons</td>
      <td>-.3405234</td>
      <td>.3126133</td>
      <td>-1.09</td>
      <td>0.276</td>
      <td>-.9532343</td>
      <td>.2721875</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
/athrho | .3099544 .3822135 0.81 0.417 -.4391704 1.059079
/lnsigma | .0917944 .0908602 1.01 0.312 -.0862883 .2698772

rho | .3003956 .3477235 -.4129566 .7853112
sigma | 1.096139 .0995955 .9173297 1.309804
lambda | .3292755 .4042942 -.4631267 1.121678

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 0.39 Prob > chi2 = 0.5306

treatreg lojy age_chef_eaf niv_educ_chef_eaf sup_ha_lojy sexe_chef_eaf stat
charrette charrue_herse _fauc_cout _prat_elev ef

> f_men_eaf, treat( recour.irrigation= communes _acc_terre orgpaysanne)

Iteration 0: log likelihood = -304.71289

Iteration 1: log likelihood = -304.26153

Iteration 2: log likelihood = -304.258

Iteration 3: log likelihood = -304.25799

Treatment-effects model -- MLE

Number of obs = 142

Wald chi2(11) = 18.59

Log likelihood = -304.25799

Prob > chi2 = 0.0689

| Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

lojy |
age_chef_eaf | .0058364 .0065117 0.90 0.370 -.0069264 .0185991
niv_educ_chef_eaf | -.0097464 .1016528 -0.10 0.924 -.2089823 .1894895
sup_ha_lojy | .2379153 .1527519 1.56 0.119 -.061473 .5373036
sexe_chef_eaf | .0603611 .2564861 0.24 0.814 -.4423425 .5630647
stat
stat_metr_chef_eaf | .0951463 .2983266 0.32 0.750 -.4895631 .6798557
charrette | .2752149 .2762544 1.00 0.319 -.2662339 .8166637
charrue_herse | .2167817 .2698823 0.80 0.422 -.312178 .7457413
_fauc_cout | .0072594 .1939233 0.04 0.970 -.3728232 .3873421
_prat_elev | .3358217 .182919 1.84 0.066 -.022693 .6943363
eff_men_eaf | .0283697 .0273209 1.04 0.299 -.0251784 .0819177
recour.irrigation | -.5639692 .5797343 -0.97 0.331 -1.700228 .5722891
<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>_cons</td><td></td><td>4.381766</td><td>.5587562</td><td>7.84</td><td>0.000</td><td>3.286624</td><td>5.476908</td></tr><tr><td colspan="8">-----------------+--------------------------------------------</td></tr><tr><td colspan="8">recour.irrigation |</td></tr><tr><td>communes</td><td></td><td>.4725016</td><td>.2236462</td><td>2.11</td><td>0.035</td><td>.0341632</td><td>.91084</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td></td><td>.3358972</td><td>.2829481</td><td>1.19</td><td>0.235</td><td>-.2186708</td><td>.8904652</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td></td><td>-.2101325</td><td>.2160733</td><td>-0.97</td><td>0.331</td><td>-.6336283</td><td>.2133634</td></tr><tr><td>_cons</td><td></td><td>-.2975134</td><td>.3043619</td><td>-0.98</td><td>0.328</td><td>-.8940519</td><td>.299025</td></tr><tr><td colspan="8">-----------------+--------------------------------------------</td></tr><tr><td>/athrho</td><td></td><td>.3884996</td><td>.3348823</td><td>1.16</td><td>0.246</td><td>-.2678576</td><td>1.044857</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td></td><td>.1063428</td><td>.0939659</td><td>1.13</td><td>0.258</td><td>-.077827</td><td>.2905125</td></tr><tr><td colspan="8">-----------------+--------------------------------------------</td></tr><tr><td>rho</td><td></td><td>.370066</td><td>.2890205</td><td></td><td></td><td>-.2616302</td><td>.7797987</td></tr><tr><td>sigma</td><td></td><td>1.112203</td><td>.1045091</td><td></td><td></td><td>.9251245</td><td>1.337113</td></tr><tr><td>lambda</td><td></td><td>.4115885</td><td>.3523075</td><td></td><td></td><td>-.2789214</td><td>1.102098</td></tr></tbody></table>

LR test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 0.81 Prob > chi2 = 0.3681

save "D:\DOCUMENTS\Dossiers 2018\Enquetes AGR\resultat_treatreg2-1.dta", replace
file D:\DOCUMENTS\Dossiers 2018\Enquetes AGR\resultat_treatreg2-1.dta saved

exit, clear
# Annexe 7 : les différentes Procédures d'Estimation du score de propension et de l'estimation de l'effet moyen avec STATA
## (Chapitre 5)

**********************************************************************

Algorithm to estimate the propensity score

**********************************************************************

The treatment is prêt

le chef EAF |

membre d'un |

IMF avec un |

<table><thead><tr><th>prêt |</th><th>Freq.</th><th>Percent</th><th>Cum.</th></tr></thead><tbody><tr><td>0 |</td><td>259</td><td>63.02</td><td>63.02</td></tr><tr><td>1 |</td><td>152</td><td>36.98</td><td>100.00</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total |</td><td>411</td><td>100.00</td><td></td></tr></tfoot></table>

Estimation of the propensity score

Iteration 0: log likelihood = -270.7935

Iteration 1: log likelihood = -257.14819

Iteration 2: log likelihood = -256.99907

Iteration 3: log likelihood = -256.99897

<table><tr><td>Logistic regression</td><td>Number of obs</td><td>=</td><td>411</td></tr><tr><td></td><td>LR chi2(3)</td><td>=</td><td>27.59</td></tr><tr><td></td><td>Prob > chi2</td><td>=</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Log likelihood</td><td>=</td><td>-256.99897</td><td>Pseudo R2</td><td>=</td><td>0.0509</td></tr></table>

<table><thead><tr><th>prêt |</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>Commune |</td><td>.8340388</td><td>.2307671</td><td>3.61</td><td>0.000</td><td>.3817437</td><td>1.286334</td></tr><tr><td>recour_irr~n |</td><td>.4581216</td><td>.2269293</td><td>2.02</td><td>0.044</td><td>.0133483</td><td>.9028948</td></tr><tr><td>orgpaysanne |</td><td>-.5617581</td><td>.221261</td><td>-2.54</td><td>0.011</td><td>-.9954217</td><td>-.1280945</td></tr><tr><td>_cons |</td><td>-1.15798</td><td>.2346082</td><td>-4.94</td><td>0.000</td><td>-1.617803</td><td>-.698156</td></tr></tbody></table>
Description of the estimated propensity score

Estimated propensity score

<table><thead><tr><th>Percentiles</th><th>Smallest</th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>1%</td><td>.1519049</td><td></td><td></td></tr><tr><td>5%</td><td>.1519049</td><td></td><td></td></tr><tr><td>10%</td><td>.2206958</td><td>.1519049</td><td>Obs</td><td>411</td></tr><tr><td>25%</td><td>.2390346</td><td>.1519049</td><td>Sum of Wgt.</td><td>411</td></tr><tr><td>50%</td><td>.394705</td><td></td><td>Mean</td><td>.3698297</td></tr><tr><td></td><td></td><td>Largest</td><td>Std. Dev.</td><td>.1229241</td></tr><tr><td>75%</td><td>.5334949</td><td>.5334949</td><td></td><td></td></tr><tr><td>90%</td><td>.5334949</td><td>.5334949</td><td>Variance</td><td>.0151103</td></tr><tr><td>95%</td><td>.5334949</td><td>.5334949</td><td>Skewness</td><td>-.1258294</td></tr><tr><td>99%</td><td>.5334949</td><td>.5334949</td><td>Kurtosis</td><td>1.949741</td></tr></tbody></table>

**********************************************************************

Step 1: Identification of the optimal number of blocks

Use option detail if you want more detailed output

**********************************************************************

The final number of blocks is 4

This number of blocks ensures that the mean propensity score
is not different for treated and controls in each blocks

**********************************************************************

Step 2: Test of balancing property of the propensity score

Use option detail if you want more detailed output

**********************************************************************

The balancing property is satisfied

This table shows the inferior bound, the number of treated
and the number of controls for each block

Inferior | le chef EAF membre

of block | d'un IMF avec un prêt

of pscore | 0 | 1 | Total

0 | 29 | 7 | 36

.2 | 153 | 71 | 224

.4 | 32 | 14 | 46

.5 | 45 | 60 | 105

----------+----------------------+--------+
End of the algorithm to estimate the pscore

## La procédure de test de distribution des variables

ptest Commune recour.irrigation orgpaysanne, treated (prêt) raw graph

<table><thead><tr><th rowspan="2">Variable</th><th colspan="2">Mean</th><th rowspan="2">%bias</th><th colspan="2">t-test</th><th rowspan="2">V(T)/V(C)</th></tr><tr><th>Treated</th><th>Control</th><th>t</th><th>p>|t|</th></tr></thead><tbody><tr><td>Commune</td><td>.74342</td><td>.5444</td><td>42.4</td><td>4.08</td><td>0.000</td><td>0.77</td></tr><tr><td>recour.irrigation</td><td>.71053</td><td>.56757</td><td>30.0</td><td>2.91</td><td>0.004</td><td>0.84</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>.31579</td><td>.43629</td><td>-25.0</td><td>-2.43</td><td>0.016</td><td>0.88</td></tr></tbody></table>

* if variance ratio outside [0.73; 1.38]

<table><thead><tr><th>Ps R2</th><th>LR chi2</th><th>p>chi2</th><th>MeanBias</th><th>MedBias</th><th>B</th><th>R</th><th>%Var</th></tr></thead><tbody><tr><td>0.051</td><td>27.40</td><td>0.000</td><td>32.5</td><td>30.0</td><td>54.6*</td><td>0.86</td><td>0</td></tr></tbody></table>

* if B>25%, R outside [0.5; 2]

## Procédure de vérification de l'effet moyen

### 1-Méthode : Kermel matching

kmatch ps prêt Commune recour.irrigation orgpaysanne (prod_kg_antsoroko), ate att atc nate po vce(bootstrap) bwidth (0.05)

(running kmatch on estimation sample)

Bootstrap replications (50)

--- 1 --- 2 --- 3 --- 4 --- 5

.................................................. 50

<table><tr><td>Propensity-score kernel matching</td><td>Number of obs</td><td>=</td><td>222</td></tr><tr><td></td><td>Replications</td><td>=</td><td>50</td></tr><tr><td></td><td>Kernel</td><td>=</td><td>epan</td></tr></table>

Treatment : prêt = 1

Covariates: Commune recour.irrigation orgpaysanne

PS model : logit (pr)
Matching statistics

<table><thead><tr><th></th><th colspan="3">Matched</th><th colspan="2">Controls</th><th>Band-</th></tr><tr><th></th><th>Yes</th><th>No</th><th>Total</th><th>Used</th><th>Unused</th><th>Total</th><th>width</th></tr></thead><tbody><tr><th>Treated</th><td>74</td><td>0</td><td>74</td><td>148</td><td>0</td><td>148</td><td>.05</td></tr><tr><th>Untreated</th><td>148</td><td>0</td><td>148</td><td>74</td><td>0</td><td>74</td><td>.05</td></tr><tr><th>Combined</th><td>222</td><td>0</td><td>222</td><td>222</td><td>0</td><td>222</td><td>.</td></tr></tbody></table>

Treatment-effects estimation

<table><thead><tr><th></th><th>Observed</th><th>Bootstrap</th><th></th><th></th><th>Normal-based</th></tr><tr><th>prod_kg_an~o</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th>[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><th>ATE</th><td>-108.259</td><td>54.15987</td><td>-2.00</td><td>0.046</td><td>-214.4104 -2.107645</td></tr><tr><th>Y1(ATE)</th><td>238.8081</td><td>35.49711</td><td>6.73</td><td>0.000</td><td>169.2351 308.3812</td></tr><tr><th>Y0(ATE)</th><td>347.0672</td><td>46.14728</td><td>7.52</td><td>0.000</td><td>256.6202 437.5142</td></tr><tr><th>ATT</th><td>-123.8231</td><td>63.68387</td><td>-1.94</td><td>0.052</td><td>-248.6412 .9950097</td></tr><tr><th>Y1(ATT)</th><td>234.0811</td><td>28.86572</td><td>8.11</td><td>0.000</td><td>177.5053 290.6568</td></tr><tr><th>Y0(ATT)</th><td>357.9042</td><td>63.14744</td><td>5.67</td><td>0.000</td><td>234.1375 481.6709</td></tr><tr><th>ATC</th><td>-100.477</td><td>55.95394</td><td>-1.80</td><td>0.073</td><td>-210.1447 9.190677</td></tr><tr><th>Y1(ATC)</th><td>241.1716</td><td>40.74528</td><td>5.92</td><td>0.000</td><td>161.3124 321.0309</td></tr><tr><th>Y0(ATC)</th><td>341.6486</td><td>41.61513</td><td>8.21</td><td>0.000</td><td>260.0845 423.2128</td></tr><tr><th>NATE</th><td>-107.5676</td><td>48.92541</td><td>-2.20</td><td>0.028</td><td>-203.4596 -11.67552</td></tr><tr><th>Y1(NATE)</th><td>234.0811</td><td>28.86572</td><td>8.11</td><td>0.000</td><td>177.5053 290.6568</td></tr><tr><th>Y0(NATE)</th><td>341.6486</td><td>41.6053</td><td>8.21</td><td>0.000</td><td>260.1038 423.1935</td></tr></tbody></table>

kmatch summarize

(refitting the model using the generate() option)

<table><thead><tr><th></th><th colspan="3">Raw</th><th colspan="3">Matched (ATE)</th></tr><tr><th>Means</th><th>Treated</th><th>Untrea~d</th><th>StdDif</th><th>Treated</th><th>Untrea~d</th><th>StdDif</th></tr></thead><tbody><tr><th>Commune</th><td>.797297</td><td>.574324</td><td>.492485</td><td>.675161</td><td>.637069</td><td>.084135</td></tr><tr><th>recour.irrigation</th><td>.716216</td><td>.614865</td><td>.214997</td><td>.591822</td><td>.664095</td><td>-.153313</td></tr><tr><th>orgpaysanne</th><td>.310811</td><td>.452703</td><td>-.293768</td><td>.42616</td><td>.394636</td><td>.065267</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Variances</th><th colspan="3">Raw</th><th colspan="3">Matched (ATE)</th></tr><tr><th>Treated</th><th>Untrea~d</th><th>Ratio</th><th>Treated</th><th>Untrea~d</th><th>Ratio</th></tr></thead><tbody><tr><td>Commune</td><td>.163828</td><td>.246139</td><td>.665592</td><td>.220311</td><td>.232258</td><td>.94856</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td>.206035</td><td>.238417</td><td>.864178</td><td>.242662</td><td>.224082</td><td>1.08291</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>.217142</td><td>.249448</td><td>.870488</td><td>.245654</td><td>.239979</td><td>1.02365</td></tr></tbody></table>

* kmatch cumul, lw(*6 *2) lc(*.5 *1)

(refitting the model using the generate() option)

* kmatch box

(refitting the model using the generate() option)

* graph save Graph "D:\DOCUMENTS\Dossiers 2018\Enquetes AGR\Kmatch\box antsoroko2.gph"

(file D:\DOCUMENTS\Dossiers 2018\Enquetes AGR\Kmatch\box antsoroko2.gph saved)

* kmatch cumul, lw(*6 *2) lc(*.5 *1)

(refitting the model using the generate() option)

* graph save Graph "D:\DOCUMENTS\Dossiers 2018\Enquetes AGR\Kmatch\antsoroko cumul2.gph"

(file D:\DOCUMENTS\Dossiers 2018\Enquetes AGR\Kmatch\antsoroko cumul2.gph saved)

* test ATT = ATC

(1) ATT - ATC = 0
chi2( 1) = 0.22
Prob > chi2 = 0.6386

* test ATE = NATE

(1) ATE - NATE = 0
chi2( 1) = 0.00
Prob > chi2 = 0.9728

* lincom ATT - NATE

(1) ATT - NATE = 0

<table><thead><tr><th>prod_kg_an~o</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th><th>[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>(1)</td><td>-16.25552</td><td>40.99246</td><td>-0.40</td><td>0.692</td><td>-96.59928 64.08823</td></tr></tbody></table>

## 2-Méthode : Multivariate-distance nearest-neighbor matching

kmatch md prêt Commune recour.irrigation orgpaysanne (prod_kg_antsoroko), ate att atc nate po vce(bootstrap) nn

(running kmatch on estimation sample)

Bootstrap replications (50)

---+--- 1 ---+--- 2 ---+--- 3 ---+--- 4 ---+--- 5

.................................................. 50
Multivariate-distance nearest-neighbor matching

Number of obs = 222

Replications = 50

Neighbors: min = 1

Treatment : prêt = 1

max = 33

Metric : mahalanobis

Covariates: Commune recour_irrigation orgpaysanne

Matching statistics

-----------------------------------------------------------------------
|                 |   Matched |   |   |   |   |   |   |   |  Band-  |
|:----------------|:--------:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:------:|
|                 |   Yes   |   No | Total | Used | Unused | Total | width |
|-----------------+-----------+------+-------+------+-------+-------+-------+
| Treated        |      74 |     0 |    74 |   148 |     0 |   148 |     . |
| Untreated      |     148 |     0 |   148 |    74 |     0 |    74 |     . |
| Combined        |     222 |     0 |   222 |   222 |     0 |   222 |     . |

Treatment-effects estimation

-----------------------------------------------------------------------
|                 | Observed | Bootstrap |       | Normal-based |
| prod_kg_an~o | Coef.    | Std. Err. | z     | [95% Conf. Interval] |
|-----------------+----------+-----------+-------+---------------------|
| ATE             | -96.59531 | 59.78757  | -1.62 | -213.7768          | 20.58617  |
| Y1 (ATE)        | 247.7655  | 34.53775  |  7.17 |  180.0727          | 315.4582  |
| Y0 (ATE)        | 344.3608  | 45.8662   |  7.51 |  254.4647          | 434.2569  |
| ATT             | -115.7039 | 66.3949   | -1.74 | -245.8355          | 14.42768  |
| Y1 (ATT)        | 234.0811  | 28.89288  |  8.10 |  177.4521          | 290.7101  |
| Y0 (ATT)        | 349.785   | 62.25846  |  5.62 |  227.7607          | 471.8093  |
| ATC             | -87.04101 | 64.81467  | -1.34 | -214.0754          | 39.99342  |
| Y1 (ATC)        | 254.6076  | 40.91035  |  6.22 |  174.4248          | 334.7905  |
| Y0 (ATC)        | 341.6486  | 44.35339  |  7.70 |  254.7176          | 428.5797  |
| NATE            | -107.5676 | 52.43767  | -2.05 | -210.3435          | -4.791623 |
| Y1 (NATE)       | 234.0811  | 28.89288  |  8.10 |  177.4521          | 290.7101  |
| Y0 (NATE)       | 341.6486  | 44.35339  |  7.70 |  254.7176          | 428.5797  |
|-----------------+----------+-----------+-------+---------------------|

. kmatch summarize
(refitting the model using the generate() option)

kmatch summarize

(refitting the model using the generate() option)
<table><thead><tr><th rowspan="2">Means</th><th colspan="3">Raw</th><th colspan="3">Matched (ATE)</th></tr><tr><th>Treated</th><th>Untrea~d</th><th>StdDif</th><th>Treated</th><th>Untrea~d</th><th>StdDif</th></tr></thead><tbody><tr><td>Commune</td><td>.797297</td><td>.574324</td><td>.492485</td><td>.648649</td><td>.648649</td><td>0</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td>.716216</td><td>.614865</td><td>.214997</td><td>.648649</td><td>.648649</td><td>0</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>.310811</td><td>.452703</td><td>-.293768</td><td>.405405</td><td>.405405</td><td>0</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2">Variances</th><th colspan="3">Raw</th><th colspan="3">Matched (ATE)</th></tr><tr><th>Treated</th><th>Untrea~d</th><th>Ratio</th><th>Treated</th><th>Untrea~d</th><th>Ratio</th></tr></thead><tbody><tr><td>Commune</td><td>.163828</td><td>.246139</td><td>.665592</td><td>.228935</td><td>.228935</td><td>1</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td>.206035</td><td>.238417</td><td>.864178</td><td>.228935</td><td>.228935</td><td>1</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>.217142</td><td>.249448</td><td>.870488</td><td>.242143</td><td>.242143</td><td>1</td></tr></tbody></table>

### 3-Méthode: ridge matching

kmatch ps prêt Commune recour_irrigation orgpaysanne (prod_kg_antsoroko), ate att atc nate po vce(bootstrap) bwidth (0.05) ridge

(running kmatch on estimation sample)

Bootstrap replications (50)

---+--- 1 ---+--- 2 ---+--- 3 ---+--- 4 ---+--- 5

.................................................. 50

Propensity-score ridge matching

Number of obs = 222

Replications = 50

Kernel = epan

Treatment : prêt = 1

Ridge parameter = .3125

Covariates: Commune recour_irrigation orgpaysanne

PS model : logit (pr)

Matching statistics

<table><thead><tr><th></th><th colspan="3">Matched</th><th colspan="3">Controls</th><th>Band-</th></tr><tr><th></th><th>Yes</th><th>No</th><th>Total</th><th>Used</th><th>Unused</th><th>Total</th><th>width</th></tr></thead><tbody><tr><td>Treated</td><td>74</td><td>0</td><td>74</td><td>148</td><td>0</td><td>148</td><td>.05</td></tr><tr><td>Untreated</td><td>148</td><td>0</td><td>148</td><td>74</td><td>0</td><td>74</td><td>.05</td></tr><tr><td>Combined</td><td>222</td><td>0</td><td>222</td><td>222</td><td>0</td><td>222</td><td>.</td></tr></tbody></table>

Treatment-effects estimation
<table><thead><tr><th>prod_kg_an~o</th><th>Observed Coef.</th><th>Bootstrap Std. Err.</th><th>z</th><th>P&gt;|z|</th><th>Normal-based [95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>ATE</td><td>-107.5703</td><td>66.42776</td><td>-1.62</td><td>0.105</td><td>-237.7663 22.6257</td></tr><tr><td>Y1 (ATE)</td><td>236.9347</td><td>31.84095</td><td>7.44</td><td>0.000</td><td>174.5276 299.3418</td></tr><tr><td>Y0 (ATE)</td><td>344.505</td><td>53.5589</td><td>6.43</td><td>0.000</td><td>239.5315 449.4785</td></tr><tr><td>ATT</td><td>-116.1366</td><td>81.3726</td><td>-1.43</td><td>0.154</td><td>-275.624 43.35077</td></tr><tr><td>Y1 (ATT)</td><td>234.0811</td><td>30.89554</td><td>7.58</td><td>0.000</td><td>173.5269 294.6352</td></tr><tr><td>Y0 (ATT)</td><td>350.2177</td><td>72.65628</td><td>4.82</td><td>0.000</td><td>207.814 492.6214</td></tr><tr><td>ATC</td><td>-103.2872</td><td>65.54117</td><td>-1.58</td><td>0.115</td><td>-231.7455 25.17117</td></tr><tr><td>Y1 (ATC)</td><td>238.3615</td><td>34.83109</td><td>6.84</td><td>0.000</td><td>170.0938 306.6292</td></tr><tr><td>Y0 (ATC)</td><td>341.6486</td><td>49.6798</td><td>6.88</td><td>0.000</td><td>244.278 439.0193</td></tr><tr><td>NATE</td><td>-107.5676</td><td>62.22825</td><td>-1.73</td><td>0.084</td><td>-229.5327 14.39756</td></tr><tr><td>Y1 (NATE)</td><td>234.0811</td><td>30.89554</td><td>7.58</td><td>0.000</td><td>173.5269 294.6352</td></tr><tr><td>Y0 (NATE)</td><td>341.6486</td><td>48.87609</td><td>6.99</td><td>0.000</td><td>245.8533 437.444</td></tr></tbody></table>

save "D:\DOCUMENTS\Dossiers 2018\Enquetes AGR\Imf_final.dta"
# Annexe 8: Tableau d'analyse descriptive du bien-être subjectif
## (Chapitre 6)

```
tab appreciation_subjective niv_educ_chef_eaf, row
```

+----------------+

| Key |

|-----------------|

| frequency |

| row percentage |

+----------------+

perception |

<table><thead><tr><th>du bien |</th><th colspan="5">niveau d'education du chef de menage</th><th>Total</th></tr><tr><th>etre |</th><th>0</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>4</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><th>0 |</th><td>3</td><td>31</td><td>55</td><td>55</td><td>2</td><td>146</td></tr><tr><th>2.05</th><td>21.23</td><td>37.67</td><td>37.67</td><td>1.37</td><td>100.00</td></tr><tr><th>1 |</th><td>0</td><td>36</td><td>43</td><td>36</td><td>5</td><td>120</td></tr><tr><th>0.00</th><td>30.00</td><td>35.83</td><td>30.00</td><td>4.17</td><td>100.00</td></tr><tr><th>2 |</th><td>5</td><td>32</td><td>50</td><td>53</td><td>5</td><td>145</td></tr><tr><th>3.45</th><td>22.07</td><td>34.48</td><td>36.55</td><td>3.45</td><td>100.00</td></tr><tr><th>Total |</th><td>8</td><td>99</td><td>148</td><td>144</td><td>12</td><td>411</td></tr><tr><th>1.95</th><td>24.09</td><td>36.01</td><td>35.04</td><td>2.92</td><td>100.00</td></tr></tbody></table>

```
tab appreciation_subjective relation_voisin, row
```

+----------------+

| Key |

|-----------------|

| frequency |

| row percentage |

+----------------+

perception | relation du menage avec son

<table><thead><tr><th>du bien |</th><th colspan="2">voisin</th><th>Total</th></tr><tr><th>etre |</th><th>1</th><th>2</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><th>0 |</th><td>75</td><td>56</td><td>15 | 146</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td>51.37</td><td>38.36</td><td>10.27</td><td>100.00</td></tr><tr><td>1</td><td>71</td><td>45</td><td>4</td><td>120</td></tr><tr><td></td><td>59.17</td><td>37.50</td><td>3.33</td><td>100.00</td></tr><tr><td>2</td><td>113</td><td>24</td><td>8</td><td>145</td></tr><tr><td></td><td>77.93</td><td>16.55</td><td>5.52</td><td>100.00</td></tr><tr><td>Total</td><td>259</td><td>125</td><td>27</td><td>411</td></tr><tr><td></td><td>63.02</td><td>30.41</td><td>6.57</td><td>100.00</td></tr></table>

```
. tab appreciation_subjective relation_autlocale, row
```

+----------------+
| Key             |
+----------------+
| frequency       |
| row percentage  |
+----------------+

perception | relation du menage avec les autorités

<table><thead><tr><th>du bien</th><th colspan="4"> locales </th><th></th></tr><tr><th>etre</th><th>0</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>3</td><td>24</td><td>88</td><td>31</td><td>146</td></tr><tr><td></td><td>2.05</td><td>16.44</td><td>60.27</td><td>21.23</td><td>100.00</td></tr><tr><td>1</td><td>0</td><td>47</td><td>58</td><td>15</td><td>120</td></tr><tr><td></td><td>0.00</td><td>39.17</td><td>48.33</td><td>12.50</td><td>100.00</td></tr><tr><td>2</td><td>0</td><td>68</td><td>64</td><td>13</td><td>145</td></tr><tr><td></td><td>0.00</td><td>46.90</td><td>44.14</td><td>8.97</td><td>100.00</td></tr><tr><td>Total</td><td>3</td><td>139</td><td>210</td><td>59</td><td>411</td></tr><tr><td></td><td>0.73</td><td>33.82</td><td>51.09</td><td>14.36</td><td>100.00</td></tr></tbody></table>

```
. tab appreciation_subjective relation_ext, row
```

+----------------+
| Key             |
+----------------+
| frequency |

| row percentage |

+----------------+

perception | relation du menage avec son

du bien | environnement extérieur

<table><thead><tr><th>etre</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>28</td><td>70</td><td>48</td><td>146</td></tr><tr><td></td><td>19.18</td><td>47.95</td><td>32.88</td><td>100.00</td></tr><tr><td>1</td><td>64</td><td>38</td><td>18</td><td>120</td></tr><tr><td></td><td>53.33</td><td>31.67</td><td>15.00</td><td>100.00</td></tr><tr><td>2</td><td>61</td><td>47</td><td>37</td><td>145</td></tr><tr><td></td><td>42.07</td><td>32.41</td><td>25.52</td><td>100.00</td></tr><tr><td>Total</td><td>153</td><td>155</td><td>103</td><td>411</td></tr><tr><td></td><td>37.23</td><td>37.71</td><td>25.06</td><td>100.00</td></tr></tbody></table>
Table des matières

<table><tr><td>Sommaire</td><td>1</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>2</td></tr><tr><td>Partie 1 : Cadre théorique sur l'Aide Publique au Développement et l'Aide à Madagascar</td><td>11</td></tr><tr><td>Chapitre 1 : Aperçu de l'aide à Madagascar</td><td>14</td></tr><tr><td>1-1 : L'histoire de l'aide à Madagascar : l'évolution de l'aide</td><td>15</td></tr><tr><td>1-1-1 L'évolution de l'aide : période de 1960-1999</td><td>16</td></tr><tr><td>1-1-1-1 L'APD 1960-1972 : l'héritage</td><td>16</td></tr><tr><td>1-1-1-2 L'APD de la Deuxième République : retour à la réalité du pays</td><td>17</td></tr><tr><td>1-1-1-3 Place au libéralisme avancé</td><td>21</td></tr><tr><td>1-1-2 Le regain de l'importance de l'APD</td><td>23</td></tr><tr><td>1-1-2-1 La relance économique</td><td>23</td></tr><tr><td>1-1-2-2 La coordination de l'aide</td><td>24</td></tr><tr><td>1-2 : Le profil d'aide et de donneurs</td><td>27</td></tr><tr><td>1-2-1 Les donateurs bilatéraux</td><td>28</td></tr><tr><td>1-2-1-1 La coopération française</td><td>29</td></tr><tr><td>1-2-1-2 L'APD US</td><td>31</td></tr><tr><td>1-2-1-3 la coopération nippone : le JICA (Agence Japonaise de Coopération Internationale)</td><td>32</td></tr><tr><td>1-2-1-4 les autres donneurs du CAD à Madagascar</td><td>34</td></tr><tr><td>1-2-1-5 Les nouveaux donneurs</td><td>35</td></tr><tr><td>1-2-2 les donateurs multilatérales</td><td>35</td></tr><tr><td>1-2-2-1 Le Système des Nations Unis</td><td>36</td></tr><tr><td>1-2-2-2 La BM et le FMI</td><td>37</td></tr><tr><td>1-3 : Les secteurs les plus financés par les donneurs</td><td>41</td></tr><tr><td>1-3-1 Secteur Infrastructure et services sociaux</td><td>44</td></tr><tr><td>1-3-1-1 Le secteur éducation</td><td>44</td></tr><tr><td>1-3-1-2 Le secteur santé</td><td>45</td></tr><tr><td>1-3-1-3 L'eau et l'assainissement</td><td>46</td></tr><tr><td>1-3-1-4 Secteur Infrastructure divers et services sociaux</td><td>46</td></tr><tr><td>1-3-1-5 La gouvernance et la société civile</td><td>47</td></tr><tr><td>1-3-1-6 La politique en matière de la population et santé/fertilité</td><td>48</td></tr><tr><td>1-3-2 Le secteur Infrastructure et services économiques</td><td>49</td></tr><tr><td>1-3-2-1 Le secteur bancaire et services financiers</td><td>49</td></tr><tr><td>1-3-2-2 Secteur Communication</td><td>50</td></tr></table>
<table><tr><td>1-3-2-3 Secteur Energie</td><td>50</td></tr><tr><td>1-3-2-4 Secteur Transport</td><td>50</td></tr><tr><td>1-3-2-5 Secteur Entreprises et autres services</td><td>51</td></tr><tr><td>1-3-3 Action se rapportant aux dettes</td><td>52</td></tr><tr><td>1-3-4 Les aides programmes</td><td>53</td></tr><tr><td>1-3-4-1 L'aide alimentaire</td><td>53</td></tr><tr><td>1-3-4-2 Aide sous forme de produits</td><td>54</td></tr><tr><td>1-3-4-3 Le soutien budgétaire</td><td>54</td></tr><tr><td>1-3-5 Secteur production</td><td>55</td></tr><tr><td>1-3-5-1 L'agriculture</td><td>55</td></tr><tr><td>1-3-5-2 L'industrie manufacturière, extractive, construction</td><td>56</td></tr><tr><td>1-3-5-3 La politique commerciale et règlementation</td><td>57</td></tr><tr><td>1-3-5-4 Tourisme</td><td>57</td></tr><tr><td>1-3-6 la destination plurisectorielle</td><td>57</td></tr><tr><td>1-4 Conclusion</td><td>58</td></tr><tr><td>Chapitre 2 : La justification théorique et pratique de l'APD</td><td>60</td></tr><tr><td>2-1 Justification théorique de l'APD</td><td>62</td></tr><tr><td>2-1-1 L'approche d'origine philosophique économique</td><td>62</td></tr><tr><td>2-1-1-1 Rawls et Sen</td><td>62</td></tr><tr><td>2-1-1-2 L'aide comme facteur d'équité</td><td>64</td></tr><tr><td>2-1-2 L'approche économique de la justification de l'aide</td><td>65</td></tr><tr><td>2-1-2-1 La justification économique et la politique</td><td>65</td></tr><tr><td>2-1-2-2 La justification fondée sur l'efficacité</td><td>66</td></tr><tr><td>2-1-3 L'approche pratique de l'aide : la coopération et l'histoire économique</td><td>67</td></tr><tr><td>2-1-3-1 L'histoire économique comme moyen de justification de l'aide</td><td>68</td></tr><tr><td>2-1-3-2 La coopération comme justification de l'aide</td><td>69</td></tr><tr><td>2-1-3-3 Les Biens Publics Mondiaux</td><td>70</td></tr><tr><td>2-2 Justification Pratique et la justification du point de vue des bénéficiaires</td><td>71</td></tr><tr><td>2-2-1 Le besoin des pays en développement comme justification de la demande d'APD</td><td>71</td></tr><tr><td>2-2-1-1 Le besoin croissant d'investissement et d'épargne</td><td>73</td></tr><tr><td>2-2-1-2 La dépendance de l'économie en développement</td><td>74</td></tr><tr><td>2-2-1-3 La modernisation rurale</td><td>76</td></tr><tr><td>2-2-2 Les Forums de Haut Niveau : la gestion de l'aide axée sur son efficacité</td><td>77</td></tr><tr><td>2-2-2-1 FHN de Rome 2003 sur l'Harmonisation</td><td>78</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>2-2-2-2 FHN Paris 2005 : Appropriation, Harmonisation, Alignement, Résultats et responsabilités mutuelles</td>
      <td>78</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-2-2-3 FHN Accra 2008</td>
      <td>79</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-2-2-4 FHN Busan 2011 : un partenariat pour une coopération effective au développement</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3 Revue de la littérature : l'efficacité de l'aide</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-1 L'impact de l'aide sur la croissance</td>
      <td>81</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-1-1 The big push</td>
      <td>81</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-1-2 Une efficacité sous condition de l'APD</td>
      <td>82</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-1-3 La critique de l'efficacité sous condition</td>
      <td>84</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-1-4 La volatilité de l'APD</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-1-5 L'efficacité de l'APD revisitée</td>
      <td>87</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-2 L'effet de l'aide sur la réduction de la pauvreté</td>
      <td>90</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-3 L'aide et la microfinance</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-3-1 La microfinance une solution à la réduction de la pauvreté</td>
      <td>92</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-3-2 La microfinance créée plus de problèmes au pauvres</td>
      <td>93</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-3-3-3 La microfinance, quel impact sur le social des bénéficiaires ?</td>
      <td>94</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2-4 Conclusion</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Chapitre 3: L'efficacité de l'aide au développement à Madagascar</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-1 la théorie d'évaluation de l'efficacité de l'aide</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-1-1 L'étude de Burnside-Dollar</td>
      <td>98</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-1-2 Le résultat économétrique</td>
      <td>101</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-1-3 Discussion des résultats de Burnside-Dollar</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2 la modélisation de l'efficacité de l'aide à Madagascar</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-1 Sources de Données</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-1-1 La Banque mondiale</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-1-2 Le FAO</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-2 L'analyse descriptive l'évolution de l'APD</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-2-1 Le dynamique de l'APD</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-2-2 Le riz pilier de l'économie malgache</td>
      <td>110</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-3 Modélisation de la relation Aide-croissance</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-3-1 La définition de la variable à estimé</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-3-2 La définition des variables d'intérêt</td>
      <td>112</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-2-3-3 Les modélisations économétriques</td>
      <td>113</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3-3 le résultat de l'estimation de l'efficacité de l'APD</td>
      <td>115</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>3-3-1 Les statistiques descriptives</td>
    <td>115</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>3-3-2 les résultats des modélisations</td>
    <td>116</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>3-3-2-1 L'efficacité directe de l'APD sur la croissance</td>
    <td>116</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>3-3-2-2 L'efficacité indirecte de l'APD sur la croissance</td>
    <td>117</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>3-3-3 Conclusion, analyse et commentaire</td>
    <td>118</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>3-4 Conclusion</td>
    <td>119</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Conclusion partielle</td>
    <td>120</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Partie 2 : La réalité de l'APD à Madagascar</td>
    <td>121</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Chapitre 4 : L'impact de l'APD sur le niveau de vie : Une étude de cas</td>
    <td>124</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-1 Présentation générale du projet, les deux communes et l'enquête</td>
    <td>125</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-1-1 Présentation du projet d'étude</td>
    <td>125</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-1-2 Présentation des deux communes</td>
    <td>128</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-1-3 Présentation de notre étude dans la zone</td>
    <td>131</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-2 Présentation des résultats de l'enquête</td>
    <td>133</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-2-1 Méthodologie d'enquêtes</td>
    <td>133</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-2-2 L'échantillonnage</td>
    <td>135</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-2-3 le résultat du projet dans la zone d'implantation</td>
    <td>136</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-2-3-1 Le Résultat sur la surface cultivée</td>
    <td>137</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-2-3-2 Le Rendement par spéculation et la production</td>
    <td>138</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-2-3-3 Compte d'exploitation des produits agricoles</td>
    <td>142</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-2-3-4 L'accès à la terre</td>
    <td>142</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-3 Analyse des résultats : Evaluation d'impact de notre cas d'étude</td>
    <td>142</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-3-1 Les méthodologies d'évaluation de politique publique</td>
    <td>144</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-3-2 La méthodologie adoptée</td>
    <td>154</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-3-3 Résultats et discussions</td>
    <td>166</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4-4 Conclusion</td>
    <td>168</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Chapitre 5 : L'impact de l'APD sur la production grâce à l'octroi de crédit des IMF</td>
    <td>171</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5-1 L'accès des pauvres au crédit : quelle réalité à Madagascar ?</td>
    <td>172</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5-1-1 L'expérience tontinière des pauvres à l'accès au crédit</td>
    <td>173</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5-1-1-1 Les pratiques individuelles d'épargne et de crédit</td>
    <td>173</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5-1-1-2 Les pratiques collectives d'épargne et de crédit</td>
    <td>174</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5-1-2 L'expérience de la microfinance à l'accès des pauvres aux crédits</td>
    <td>175</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5-1-2-1 Les pauvres et leurs besoins en crédit</td>
    <td>176</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5-1-2-2 La réponse des IMF face au besoin des pauvres</td>
    <td>177</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5-1-3 La vulnérabilité des pauvres face au marché</td>
    <td>178</td>
  </tr>
</table>
<table><tr><td>5-2 L'analyse descriptive de l'enquête</td><td>180</td></tr><tr><td>5-2-1 La situation de Vola Mahasoa dans la zone d'étude</td><td>181</td></tr><tr><td>5-2-1-1 Une présentation générale du SNFI</td><td>181</td></tr><tr><td>5-2-1-2 La situation dans la zone</td><td>182</td></tr><tr><td>5-2-2 Une étude descriptive des données d'enquête</td><td>185</td></tr><tr><td>5-2-2-1 Le niveau de crédit par commune</td><td>185</td></tr><tr><td>5-2-2-2 Le profil par sexe et statut</td><td>186</td></tr><tr><td>5-2-2-3 Le montant de crédit alloué et leur évolution</td><td>186</td></tr><tr><td>5-2-3 Une première analyse de l'impact de Vola Mahasoa dans la zone</td><td>187</td></tr><tr><td>5-2-3-1 Des effets positifs mais des services réduits sur des activités peu rentables</td><td>187</td></tr><tr><td>5-2-3-2 L'impact sur la vulnérabilité : des effets positifs, parfois inattendus</td><td>188</td></tr><tr><td>5-2-3-3 L'élargissement des opportunités financières – effets directs et indirects du microcrédit</td><td>188</td></tr><tr><td>5-2-3-4 L'effet du microcrédit sur la gestion des contraintes de liquidité dans le temps</td><td>189</td></tr><tr><td>5-3 Le modèle économétrique sur l'impact de l'APD par l'intermédiaire de l'IMF</td><td>190</td></tr><tr><td>5-3-1 Les méthodes d'analyse et d'évaluation en microfinance</td><td>190</td></tr><tr><td>5-3-1-1 Une revue de la littérature</td><td>191</td></tr><tr><td>5-3-2 Le modèle d'impact dans la zone d'études</td><td>192</td></tr><tr><td>5-3-2-1 La méthodologie</td><td>192</td></tr><tr><td>5-3-2-2 Les variables utilisées</td><td>193</td></tr><tr><td>5-3-2-3 La méthode d'estimation : l'appariement</td><td>194</td></tr><tr><td>5-3-3 Les résultats</td><td>198</td></tr><tr><td>5-3-3-1 La modélisation du score de propension</td><td>198</td></tr><tr><td>5-3-3-2 L'estimation de l'impact de l'accès à la microfinance sur la production</td><td>203</td></tr><tr><td>5-4 Conclusion</td><td>205</td></tr><tr><td>Chapitre 6 : Evaluation de l'APD par le bien-être subjective</td><td>206</td></tr><tr><td>6-1 Une revue de la littérature sur le bien-être</td><td>207</td></tr><tr><td>6-1-1 Une définition du bien-être</td><td>207</td></tr><tr><td>6-1-2 La revue de la littérature</td><td>208</td></tr><tr><td>6-2 Une analyse descriptive du bien-être subjectif dans la zone d'étude</td><td>210</td></tr><tr><td>6-2-1 Le bien-être subjective dans la zone d'étude</td><td>210</td></tr><tr><td>6-2-1-1 Le clivage entre modernité et tradition</td><td>210</td></tr><tr><td>6-2-1-2 La perception du bien-être dans la zone</td><td>213</td></tr><tr><td>6-2-2 Les données utilisées</td><td>214</td></tr><tr><td>6-2-3 L'analyse descriptive du bien-être subjectif</td><td>214</td></tr></table>
<table><tr><td>6-2-3-1 Le résultat estimatif du niveau du bien-être subjectif</td><td>215</td></tr><tr><td>6-2-3-2 Discussions et analyses</td><td>219</td></tr><tr><td>6-3 Modèle et estimation de l'impact de l'APD par le bien-être subjectif</td><td>220</td></tr><tr><td>6-3-1 le modèle économique</td><td>220</td></tr><tr><td>6-3-1-1 Le modèle</td><td>220</td></tr><tr><td>6-3-1-2 Les variables du modèle</td><td>221</td></tr><tr><td>6-3-2 les résultats et analyses</td><td>222</td></tr><tr><td>6-3-3 Analyse et discussion</td><td>225</td></tr><tr><td>6-4 Conclusion</td><td>226</td></tr><tr><td>Conclusion partielle</td><td>227</td></tr><tr><td>Conclusion Générale</td><td>228</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>231</td></tr><tr><td>ANNEXES</td><td>237</td></tr><tr><td>Table des matières</td><td>332</td></tr></table>