Les données observées peuvent être décrites à l'aide de la fonction de distribution suivante :

$F_{Y, D, X, Z}$

Dans le modèle de Roy Généralisé (M<sup>RG</sup>), les variables endogènes et exogènes inobservées entre en jeu

$Y^1$ = une variable latente décrivant le niveau de revenu d'un individu lorsqu'il a bénéficié le programme ;

$Y^0$ = lorsque l'individu n'a pas bénéficié le programme ;

$D^*$ = une variable latente décrivant l'utilité que retire l'individu de sa participation au programme ;

$U^1$ = une variable inobservée déterminant le revenu de l'individu lorsqu'il a participé au programme ;

$U^0$ = une variable inobservée déterminant le revenu de l'individu lorsqu'il n'a pas participé au programme ;

$U^D$ = une variable inobservée déterminant l'utilité que l'individu retire de sa participation au programme ;

$\varepsilon$ = un vecteur de variable inobservée déterminant le niveau du variable X

$\eta$ = vecteur de variable inobservée déterminant le niveau du variable Z

A l'aide donc du modèle de Roy généralisé, nous pouvons relier ces différents variables par l'intermédiaire de la relation $v^{RG}$ dont la valeur est connue et de fonction dont la valeur est inconnue. Ces fonctions sont :

- $g^1$ = une fonction à valeur dans $\mathbb{R}^+$ décrivant le niveau de revenu d'un individu lorsqu'il a bénéficié le programme

- $g^0$ = lorsqu'il n'a pas bénéficié le programme

- $g^D$ = une fonction à valeur dans $\mathbb{R}^+$ déterminant l'utilité que l'individu retire de sa participation au programme

- $F_{U1,U0,UD,\varepsilon, \eta}$ la fonction de distribution des variables générées en dehors du modèle

$\{g^1, g^0, g^D, F_{U1,U0,UD,\varepsilon, \eta}\}$ constituent une structure S du modèle de Roy généralisé

$S^{\text{RG}}$ est l'ensemble des structures compatibles avec le modèle de Roy généralisé. La seule restriction imposée sur les fonctions $g^1, g^0, g^D$ sont qu'elles soient continues et dérivables. La
restriction imposée par le M<sup>RG</sup> à la fonction F<sub>U1,U0,UD,ε, η</sub> est l'exogénéité des variables ε, η donc

$$
F_{U1,U0,UD,\epsilon, \eta} = F_{U1,U0,UD} F_{\epsilon,F_{\eta}}
$$

Avec $F_{U1,U0,UD} F_{\epsilon,F_{\eta}}$ des fonctions de distribution cumulative.

Une relation continue entre les variables du modèle est décrite par v<sup>RG</sup>

$$
v^{\text{RG}}(Y, Y^1, Y^0, D^*, X, Z, U, U^D, \epsilon, \eta; g^1, g^0, g^D, F_{U1,U0,UD,\epsilon,\eta}) = 0
$$

Concrètement v<sup>RG</sup> s'écrit comme suit :

$$
Y = DY^{1} + (1-D) Y^{0} ; Y^{1} = g^{1}(X, U^{1}) ; Y^{0} = g^{0}(X, U^{0}) \quad (4.2)
$$

$$
D = 1 [ D \geq 0 ] ; D^* = g^D(X, Z, U^D) \quad (4.3)
$$

$$
X = \varepsilon ; Z = \eta
$$

$$
\mathrm{Pr} (U^1 \leq u^1, U^0 \leq u^0, U^D \leq u^D, \varepsilon \leq e, \eta \leq n) = F_{U1,U0,UD,\varepsilon,\eta} (u^1, u^0, u^D, e, n)
$$

L'équation comptable (4.2) décrit la formation du revenu de chaque individu. Celui-ci dépend
de sa participation ou non à la formation. S'il participe, il reçoit Y¹ et si non Y⁰ comme
salaire. Le niveau de salaire dans chaque état est déterminé par l'action du variable X
observée et des variables inobservées U¹ et U⁰. Les fonctions inconnues g¹ et g⁰ sont des
fonctions de salaires : elles affectent à chaque individu un niveau de salaire en fonction de ses
caractéristiques (observées ou non). Ces fonctions sont différentes donc le programme aura
des effets différents selon les caractéristiques observées et inobservées de l'individu.

4-3-2-2 le modèle d'équivalence

Ce modèle met en relation les deux modèles de Roy et de Rubin, et qui a été démontré rigoureusement dans (Chabe-Ferret, 2008). L'objectif de ce modèle c'est de permettre aux résultats potentiels et aux équations structurelles de se lier, et pour ce faire l'auteur introduit la notion d'autonomie et la notion de modification. La notion d'autonomie est introduite pour comprendre l'interaction des données observées avec plusieurs phénomènes autonomes (relation de causalité), en combinant donc plusieurs équations autonomes afin de voir cette interaction des phénomènes de comportement autonome (la situation contrefactuelle).

Afin de compléter son analyse de causalité, l'auteur introduit la notion de modification
d'Hurwicz. Cette notion suppose en effet que les interventions dont nous cherchons à évaluer
les impacts a des conséquences comme la modification de la structure des modèles générant
les données. Et l'introduisant de cette notion permet de conclure que le problème d'évaluation
est un problème de décision et dans ce cas ce que nous cherchons c'est les paramètres nécessaires et suffisantes pour prendre une décision.

Grace donc à ces deux notions, le système d'équation donne à la fois des résultats potentiels et la situation contrefactuelle. Et dans ce sens, nous pouvons étudier les conséquences d'un grand nombre de modification dans l'étude d'impact d'une politique. Ensuite sous les deux notions, nous avons le modèle d'équivalence : « le modèle de Roy est équivalent au modèle de Rubin si le modèle de Roy génère les mêmes phénomènes observés et permet les mêmes opérations contractuelles » (Vytlacil, 2002). Toutefois, cette relation n'est valable que si la condition de restriction d'Angrist, Imbens et Rubin 1996 est vérifiée<fnref n="19" />.

De là donc, ces deux modèles sont équivalents sous ces hypothèses et ces conditions. Nous allons dans ce sens utilisé l'un de ces modèles dans l'analyse d'impact. Comme il a été affirmé précédemment avec le modèle de Roy nous pouvons effectuer la même opération contrefactuelle que le modèle causal de Rubin. Par définition donc la situation contrefactuelle est une modification d'un système causal. En effet le contrefactuel est généré par des données (Chabe-Ferret, 2008) et qui est une interaction de plusieurs phénomènes isolés<fnref n="20" />.

### 4-3-2-3 Le modèle d'impact

Notre approche utilise le modèle à équation structurelle (MES) issue de la théorie néoclassique. Ce choix est illustré, d'abord, par la taille de notre donnée. En effet, l'approche MES peut être utilisée dans le cas de données faible (411 observation issue de notre enquête). La particularité de l'approche structurelle c'est qu'elle comporte en même temps des équations comptables et des équations de comportement. Et dans ce sens l'utilisation du système structurel peut être associée à une décision politique. Et comme nous souhaitons évaluer une décision politique par l'intermédiaire d'une politique publique, le MES nous facilite cette tâche. Le but d'une politique publique c'est d'apporter un changement au niveau d'une structure donnée. Dans un sens donc une politique publique apporte une modification. De ce fait, cette politique peut décrire un modèle qui peut générer des données observées. Dans ce cas, il est souhaitable d'évaluer ces modifications grâce à la décision politique adoptée.

<footnote n="19">¹⁹ Variable instrumentale : Il existe une variable instrumentale Zi dans le modèle causal de Rubin pour lequel l'hypothèse SUTVA est vérifiée telle que Zi ne détermine pas directement les résultats potentiels, elle est indépendante de ces derniers, elle détermine la participation des unités à la politique évaluée et enfin elle est indépendante des autres déterminants de la participation à la politique.</footnote>

<footnote n="20">²⁰ L'exemple de l'équilibre sur un marché qui est une interaction de deux comportements : l'offre et la demande. Leur interaction donne l'équilibre du marché.</footnote>
Ensuite, il existe un lien entre les deux approches et qu'il est possible d'utiliser les deux méthodes pour résoudre le problème d'évaluation (Heckman, 2010). Et sous l'hypothèse d'équivalence entre l'approche structurelle et non structurelle (modèle d'équivalence), nous pouvons utiliser l'une des deux approches.

Enfin notre choix est aussi dicté selon le domaine dans lequel nous souhaitons évaluer la politique publique en question. En effet, nous sommes dans le domaine agricole, et le MES est plus adapté en utilisant des méthodes économétriques sur la base d'une fonction de production.

En effet la récolte de données a permis de collecté un grand nombre d'information, notamment sur la superficie d'exploitation, la production de chaque exploitant, les coûts de production de chaque exploitant, les moyens de production, c'est-à-dire les biens et actifs possédés par les Exploitants agricoles, etc. Nous avons donc un grand nombre de variables en tous.

La plupart des individus enquêtés sont des agriculteurs, c'est-à-dire des Exploitants Agricoles Familiales (EAF) dans notre appellation. Et tous les EAF pratiques au moins une ou plusieurs cultures ou spéculations (mode de culture) selon la surface cultivable à leur disposition.

L'enjeu de notre étude c'est d'essayer de voir l'impact d'une politique publique (l'APD) par l'intermédiaire d'un financement d'un projet qui a agi pour modifier ou apporter un changement au niveau de bénéficiaire (la structure locale). Cette modification doit être mesurable par le niveau de production (qui reflète le revenu agricole) pour chaque EAF.

## La statistique descriptive

Nous avons donc interviewé et enquêté des EAF au nombre de 411 qui sont tous dépendant de l'irrigation même avant l'arrivée du financement. Nous avons aussi enregistré 20% des femmes qui sont à la tête d'un EAF et qui exploitent a peu près 330 ha de surface cultivable. La moyenne d'âge de la population enquêtée est de 45 ans dont 12 % vivent seul contre 88% en couple. Le niveau d'éducation de la population indique que 71% ont fréquenté l'école dont 36.01% pour l'école primaire et 35.04% pour le secondaire. Mais il reste toujours un grand nombre qui n'ont effectué aucune étude (24%). L'effectif moyen d'un ménage est de 7 qui est très élevé par rapport à la moyenne régionale 5.4.

Si nous comparons les deux communes enquêtées, la statistique descriptive nous donne : d'abord nous avons 38% des personnes enquêtées à Ankilimaliniky contre 62% à Tsianisiha. Cette différence s'explique par le fait que la commune de Tsianisiha se trouve en amont et
abrite le barrage qui dessert le canal d'irrigation et nous avons souhaité recouvrir l'ensemble
de cette commune pour voir l'impact de l'APD. Le but aussi c'est d'avoir le maximum
d'informations sur les individus environnante de cette commune. Mais la proportion des
informations recueillies reste à niveau assez identique. En effet, nous avons 19% de femmes
chef d'EAF à Ankilimaliniky contre 21% à Tsianisiha (or dans l'ensemble nous avons 20%).
Concernant la situation familiale, nous avons 13% de célibataires contre 11% à Tsianisiha. En
termes de fréquentation d'école, environ 31% de la population d'Ankilimaliniky n'ont pas
fréquenté une école contre 20% seulement pour Tsianisiha.

A noter également qu'il existe une forme d'organisation dans cette zone. Avant l'arrivée du projet et du financement, les paysans s'organisent afin que chacune des deux communes arrivent à bénéficier l'accès à l'eau. Une forme de tour d'eau s'est formée entre les deux communes pour harmoniser la gestion d'eau. Ce fonctionnement est sous la surveillance d'un agent représentant le Ministère de l'agriculture. Mais avec la difficulté rencontré souvent par le barrage qui des fois n'est pas opérationnel, les riverains se sont organisés sous forme d'entraide sociale sur la base de donations des bienfaiteurs divers (député, etc.) pour avoir accès à l'eau.

Avec l'arrivée du projet et ses composantes, une forme plus fonctionnelle a vu le jour sous la
surveillance du projet et avec son assistance technique (cf Annexe 5). Une Fédération est alors
créée pour regrouper tous les acteurs et les bénéficiaires. La Fédération en question chapote
les deux communes et elle a comme fonctionnement d'un président tournante entre les deux
communes voisines. Le bureau exécutif de la Fédération est composé de huit (08) membres
dont seul le président est élu à l'Assemblée Générale et les restes sont désignés par ce dernier.
La Fédération est sous la surveillance de l'administration publique par l'intermédiaire de la
DRDR (Génie rurale) mais aussi sous la surveillance et sous contrôle des représentants des
bénéficiaires regroupés au sein d'une association FMTF (Fikambanan'ny Mampiasa
Tambazotra Fambolena). Chaque quartier (Fokontany) dispose de deux (02) délégués et ce
sont ces délégués qui éliront le président. A noter que ces deux délégués sont élus parmi les
bénéficiaires dans chaque quartier. Et enfin la dernière structure ce sont les Chefs de prise qui
sont issus également des bénéficiaires et qui sont les responsables au niveau des quartiers de
la surveillance, de contrôle et des entretiens des infrastructures. Ils sont aussi le responsable
de la distribution de l'eau dans les quartiers.

Ce que nous constatons aussi c'est que l'accès à la terre revêt plusieurs modes : être
propriétaires (avec ou sans titre), le métayage et la location. La statistique révèle que 80.54%
des EAF sont des propriétaires et 8.76% en métayage et location. La superficie moyenne est
de 4.2 ha. Nous avons relevé huit (08) spéculations (mode de culture) : le riz, le manioc, le maïs, le coton, l'arithmétisa, la lentille (antsoroko), le black eyes (lojy) et le poids du cap. Le riz est le moins pratiqué dans cette zone en raison de l'insuffisance de l'eau. Un des caractéristiques de cette zone d'étude c'est cette faiblesse de la culture de riz. Ceci s'explique certainement par la consommation importante d'eau. Nous avons donc en tout 2.9% seulement de notre échantillon qui cultive de riz.

Au niveau des rendements de chaque spéculation, nous notons que le manioc rapporte plus de rendement (et d'ailleurs c'est la spéculation la plus pratiquée). Toutefois, une différence de rendement au niveau des deux communes attire notre attention. Si à Ankilimaliniky le rendement est de 2.9t/ha tandis qu'à Tsianisiha il est de 1.69t/ha. Cette différence est constatée sur l'ensemble des spéculations sauf sur la production du coton. Si on regarde l'écart type, il est beaucoup plus élevé à Tsianisiha pour certaine spéculation et vice versa.

Pour se fixer donc, nous allons effectuer différents tests pour la comparaison du niveau moyen de production (dans les deux communes). Nous souhaitons donc savoir si la différence est significativement différente entre les deux communes. Nous effectuons alors des tests de comparaisons de la moyenne et de la variance. Pour ce faire, nous appliquons quatre méthodes de tests : le test d'égalité des moyennes, puis de la variance, ensuite le test de Wilcoxon (Mann-Whitney) et enfin le test de Kruskal-Wallis (tableau ci-dessous).

Le test d'égalité des moyennes dépend au fait des variances qui sont différentes ou non. Dans ce cas donc il est préférable de débuter le test par celui de variance et après celui de moyenne.

L'hypothèse du test de la variance est la suivante :

$H_0: S_d (\text{Ankilimaliniky}) / S_d (\text{Tsianisiha}) = 1$

Et si l'on trouve que les variances sont différentes pour les deux sous populations, nous pouvons procéder au test de moyenne. Dans le test d'égalité de moyenne, nous présentons la généralisation du test de Student. Et on utilise l'approximation de Welch. C'est une procédure proche de l'analyse de la variance et qui nous permet de relâcher l'hypothèse d'égalité des variances. L'hypothèse nulle du test est :

$H_0 : \text{Moyenne (Ankilimaliniky)} - \text{Moyenne (Tsianisiha)} = 0$

Une autre alternative au test de Student c'est le test de Wilcoxon (Mann-Whitney) qui permet de tester l'égalité des distributions sur les deux sous populations. Afin de compléter notre test
non paramétrique, nous ajoutons le test de Krustal-Wallis qui est une méthode généralisée de Mann-Whitney.

Appliquer à nos sous populations, nous avons la statistique suivante :

- Sur l'hypothèse H0 du test de la variance, le résultat montre qu'il faut rejeter l'hypothèse d'égalité des variances. Et comme les variances sont différentes, le test de moyenne nous permet de relâcher l'hypothèse H0. Nous pouvons donc affirmer que le niveau moyen de production est significativement différent dans les deux communes avec un degré de 5%.

- Et enfin, le résultat des deux derniers tests confirme qu'il y a une différence statistique significative de production dans les deux communes.

<table><caption>Tableau 30: Test de comparaison de la production sur l'ensemble des spéculations</caption><thead><tr><th>Test de ratio de Variance</th><th>Antsoroko (lentille)</th><th>Poids du Cap</th><th>Manioc</th><th>Maïs</th><th>Coton</th><th>Lojy (black eyes)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ecart type</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ankilimaliniky</td><td>182,9538</td><td>402,9889</td><td>2877,064</td><td>1889,09</td><td>2327,8</td><td>9338,441</td></tr><tr><td>Tsianisiha</td><td>594,1968</td><td>1115,515</td><td>2367,97</td><td>1489,839</td><td>3671,767</td><td>386,2632</td></tr><tr><td>f</td><td>0,0948</td><td>0,1305</td><td>1,4762</td><td>1,6078</td><td>0,4019</td><td>584,496</td></tr><tr><td>Dégré de liberté</td><td>68,152</td><td>52,101</td><td>69,155</td><td>57,128</td><td>29,36</td><td>44,96</td></tr><tr><td>Statistique</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Signification</td><td colspan="6">seuil de 5%</td></tr><tr><td>Test de Student</td><td>Antsoroko (lentille)</td><td>Poids du Cap</td><td>Manioc</td><td>Maïs</td><td>Coton</td><td>Lojy (black eyes)</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>162,6232</td><td>348</td><td>2297,857</td><td>994,4828</td><td>1960,333</td><td>2190,644</td></tr><tr><td>Ankilimaliniky</td><td>370,3595</td><td>635,5588</td><td>2084,487</td><td>914,0078</td><td>2479,73</td><td>305,0825</td></tr><tr><td>Tsianisiha</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>t</td><td>-3,9309</td><td>-2,3275</td><td>0,5434</td><td>0,2868</td><td>-0,6724</td><td>1,3539</td></tr><tr><td>Dégré de liberté</td><td>203,567</td><td>141,92</td><td>113,881</td><td>91,301</td><td>65</td><td>44,073</td></tr><tr><td>Statistique</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Signification</td><td colspan="6">seuil de 5%</td></tr><tr><td>Test de Wilcoxon</td><td>Antsoroko (lentille)</td><td>Poids du Cap</td><td>Manioc</td><td>Maïs</td><td>Coton</td><td>Lojy (black eyes)</td></tr><tr><td>Somme des rangs</td><td>6169</td><td>3422</td><td>8418</td><td>5487,5</td><td>981,5</td><td>2853,5</td></tr><tr><td>Ankilimaliniky</td><td>18561</td><td>8668</td><td>17233</td><td>12090,5</td><td>1296,5</td><td>7299,5</td></tr><tr><td>Tsianisiha</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>z</td><td>-3,395</td><td>-2,693</td><td>1,044</td><td>0,105</td><td>-0,49</td><td>-1,61</td></tr><tr><td>Prob > |z|</td><td>0,007</td><td>0,0071</td><td>0,2965</td><td>0,9165</td><td>0,624</td><td>0,1075</td></tr><tr><td>Statistique</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Signification</td><td colspan="6">seuil de 5%</td></tr><tr><td>Test de Krustal Wallis</td><td>Antsoroko (lentille)</td><td>Poids du Cap</td><td>Manioc</td><td>Maïs</td><td>Coton</td><td>Lojy (black eyes)</td></tr><tr><td>Sommes des rangs</td><td>6169</td><td>3422</td><td>8418</td><td>5487,5</td><td>981,5</td><td>2853,5</td></tr><tr><td>Ankilimaliniky</td><td>18561</td><td>8668</td><td>17233</td><td>12090,5</td><td>1296,5</td><td>7299,5</td></tr><tr><td>Tsianisiha</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td rowspan="2">Statistique</td><td>Chi carré</td><td>11,492</td><td>7,213</td><td>1,083</td><td>0,011</td><td>0,236</td><td>2,547</td></tr><tr><td>Probabilité</td><td>11,526</td><td>7,254</td><td>1,09</td><td>0,011</td><td>0,24</td><td>2,591</td></tr><tr><td colspan="2"></td><td>0,0007</td><td>0,0072</td><td>0,298</td><td>0,9174</td><td>0,6274</td><td>0,1105</td></tr><tr><td colspan="2"></td><td>0,0007</td><td>0,0071</td><td>0,2965</td><td>0,9165</td><td>0,624</td><td>0,1075</td></tr><tr><td colspan="2">Signification</td><td colspan="6">seuil de 5%</td></tr></table>

Source : Nos calculs sous STATA, 2018

## Cadre méthodologique de régression

Comme nous souhaitons évaluer l'impact de l'irrigation (l'objet de programme) sur la production des populations bénéficiaires, nous estimons dans ce cas une équation qui va relier la production et les autres variables des facteurs de production. Une telle estimation de fonction de production à l'aide de la méthode de moindre carré ordinaire engendre des coefficients biaisés des variables estimées dans la mesure où tout changement ou accroissement de la production dépend aussi d'un certain nombre de variables qui peuvent être observés ou non. Heckman (1979) démontre qu'une telle technique conduit à un problème économétrique de biais de sélection et d'hétérogénéité.

Pour ce faire alors, il faut procéder à des méthodes d'estimation en prenant en compte les facteurs qui influencent simultanément la production et à l'accès à l'irrigation. Nous sommes donc en présence d'un modèle d'auto sélection. Ce problème d'auto sélection a été largement discuté par Roy (1951) sur le problème d'un individu de faire un choix entre deux professions qui est basé sur gain de la productivité de chaque profession, où l'individu peut donc observer le revenu de chaque profession. Et pour corriger donc le problème d'auto sélection, le modèle à deux étapes est utilisé : où la première étape consiste à estimer (Heckman 1979a) les paramètres par la méthode probit appliquée au variable binaire. Ceci dans le but de dégager les paramètres nécessaires à la constitution des variables de correction. Et la deuxième équation estimée par MCO en utilisant les valeurs de l'estimateur des paramètres dans la première estimation.

Plusieurs problèmes d'auto sélection (Maddala, 1983) ont été analysés dans des contextes très différents. Lee et Trost (1979) appliquent l'auto sélection sur le problème de demande domestique avec le choix entre dépenser ou épargner. Willis et Rosen (1979) appliquent le modèle dans l'éducation et l'auto sélection. Ces deux cas d'études utilisent des modèles de régression linéaire. D'autres méthodes utilisent les deux étapes et le maximum de vraisemblance en adoptant des modèles simultanés. C'est le cas de l'étude de Griliches et al (1978) et Kenny et al (1979).

Dans notre approche donc, nous sommes face au problème d'auto sélection dans l'évaluation de la production grâce à l'accès l'eau (à l'aide de l'irrigation). Des facteurs observables et non
observables peuvent influencer l'amélioration (le changement) de la production. De même la participation et l'accès de chaque bénéficiaire (les ménages) à l'irrigation sont soumis par plusieurs autres facteurs non observés et observés.

Nous évaluons alors le projet (le programme) avec le problème d'auto sélection. En effet, il est possible d'utiliser le modèle d'auto sélection en évaluant les bénéfices d'un projet sociale (Maddala, 1983). Le bénéfice en question c'est l'amélioration de la production, qui est sensée améliorer le revenu de la population bénéficiaire si elle s'améliore. Et pour évaluer la production, le bénéfice, grâce à l'accès à l'irrigation, le programme, le modèle standard est comme suit :

$$Yj = \beta Xj + \delta Zj + \varepsilon j \quad (4.4)$$

Où $Yj$ = la production ou la variable dépendante,

$Xj$ = est le vecteur des variables exogènes des caractéristiques personnelles,

Et $Zj$ = est la variable de traitement (l'accès à l'irrigation) qui est une variable binaire

$Ie Zj = 1$ si $Z_{*j} > 0$ et $Zj = 0$ si non

Dans ce modèle, l'effet de l'irrigation (le programme) est mesuré en estimant $\delta$. Mais il est impossible de traiter la variable Z comme étant exogène si l'accès ou pas d'un Chef EAF à l'irrigation est basé sur l'auto sélection. Si la variable Z est endogène, l'équation (4.4) doit être estimée par la technique de variable instrumentale.

Le modèle est très limité dans la mesure où le programme (l'irrigation) peut créer des effets d'interactions avec les caractéristiques observables ou non. Dans ce cas, nous avons donc :

$Y1j = \beta X1j + \varepsilon_{1j}$ pour ceux qui ont accès à l'irrigation,

$Y2j = \beta X2j + \varepsilon_{2j}$ pour ceux qui n'ont pas accès à l'irrigation

$Z_{*j} = \gamma Wj + uj$ avec $Zj = 1$ si $Z_{*j} > 0$ et $Zj = 0$ si non ; la décision de participation

La variable observée $Yj$ est définie comme

$$Yj = Y1j \qquad si Zj = 1$$

$$Yj = Y2j \qquad si Zj = 0$$

$$\text{Cov}(\varepsilon_{1j} \varepsilon_{2j} uj) = \begin{pmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} & \sigma_{1u} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} & \sigma_{2u} \\ \sigma_{1u} & \sigma_{2u} & 1 \end{pmatrix} \quad (4.5)$$
L'évaluation de l'impact de l'accès à l'irrigation est mesurée en considérant le bénéfice total de tous les bénéficiaires. Et pour chaque EAF, avec les caractères Xj et Wj, nous pouvons comparer la production potentielle espérée sans le programme, c'est-à-dire E(Y2j/Zj = 1). Et sous l'hypothèse de la normalité, le bénéfice total de l'individu j est :

$$Y1j - E(Y2j/Zj = 1) = Y1j - Xj\beta2 + \sigma2u \frac{\Phi(\gamma Wj)}{\Phi(\gamma Wj)} \quad (4.6)$$

Et le bénéfice total est la somme de l'expression (4.6) pour les chefs EAF.

A noter que les variables Wj sont des vecteurs variables dépendants susceptibles d'influencer la production de chaque EAF. Et γ c'est le paramètre à estimer. Et les ui représentent la composante de résidu de l'équation de sélection à l'accès ou pas à l'irrigation.

## La sélection de variable

Compte tenu que nous avons plusieurs variables lors de la réalisation de l'étude sur terrain, nous souhaitons maintenant sélectionner quelques variables caractéristiques qui peuvent avoir des liens avec la production et à l'accès à l'irrigation. Nos variables d'analyse sont donc les suivantes :

- Une variable superficie de surface cultivée par chaque EAF et nous associons la variable de mode de faire valoir ou le mode d'accès aux terres (une variable dichotomique qui égale à 1 si le chef d'EAF est propriétaire et 0 si non) ;

- Le capital humain : défini par le nombre de personnes qui compose le ménage, qui représente la main d'œuvre disponible, tout en tenant compte du niveau d'éducation du chef, son sexe et le statut matrimoniale ;

- Le variable capital physique qui est composé de tous actifs possédés par l'exploitant qui influencent la capacité productrice de l'EAF. Nous distinguons les actifs productifs et non productifs. Nous avons des variables dichotomiques égales à 1 si l'EAF possède un actif productif ou non productif, et zéro si non. On introduit aussi comme capital l'élevage qui peut aussi influencer la production en milieu rural. Également une variable dichotomique égale à 1 si chaque EAF possède un élevage et zéro si non.

- Le lieu de résidence de chaque EAF

- L'accès à l'irrigation

- La participation à une association ou une organisation paysanne
Nous avons dans notre observation plusieurs spéculations (mode de culture) : le riz, les lentilles (antsoroko), le maïs, le manioc, le poids du cap, le coton, l'arthimésia ainsi que le black eyes (lojy). Donc nous estimons l'ensemble de toutes ces spéculations. Mais certaines spéculations sont parfois pratiquées faiblement dans la zone d'étude. Et pour pallier à cette insuffisance d'observation, nous recourons au « bootstrap » pour rehausser la qualité de notre estimation. En effet, la méthode de bootstrap permet d'obtenir une approximation de la vraie loi inconnue que celle donnée par la loi asymptotique. Dans ce cas la fiabilité du test est grande surtout pour les spéculations à faibles observations (le riz par exemple). C'est une technique d'inférence statistique qui est basée sur la stimulation et le ré-échantillonnage.

Notre estimation est réalisée avec le logiciel STATA et nous effectuons une réplication de
500 bootstrap.

4-3-3 Résultats et discussions

Les résultats de nos estimations sont présentés dans les tableaux 31 ci-dessous. Dans notre estimation, nous nous contentons uniquement des spéculations qui sont les plus pratiquées par les EAF (Exploitants Agricoles Familiale) dans la zone d'étude. Au fait, le tableau de résultat nous donne la régression de six (06) modes de culture ou spéculations à savoir : la lentille (antsoroko), le poids du cap, le maïs, le manioc, le coton et le black eyes (ou lojy).

Le résultat nous donne l'estimation que nous avons spécifié que la production représente la variable dépendante comme étant une fonction linéaire des différentes variables indépendantes (cf. supra). La lecture du tableau de résultats nous permet de voir que certain variable ne contribuent pas à l'amélioration de la production, mais d'autres par contre contribuent largement à l'explication de l'amélioration de la production. Donc ces dernières variables confirment nos hypothèses qu'il y a effectivement une liaison entre la production et ses variables explicatives. Mais le cas de la variable « niveau_edu_chef_EAF », son coefficient est négatif sauf pour une seule spéculation (le poids du cap) : dans ce cas donc, l'éducation du chef EAF n'a pas d'impact sur sa production.

Concrètement, la production, dans notre estimation, dépend du capital que ce soit du capital physique (charrue, etc.), ou de la pratique d'élevage, de l'existence mains d'œuvre familiale mais surtout, dans notre étude, de l'accès à l'irrigation qui dans notre programme d'estimation est considérée comme un traitement. L'accès à l'irrigation dans la zone qui est l'objet du projet joue un rôle déterminant dans la production de chaque spéculation. Mais chaque spéculation, selon la régression, a des résultats différents.
Selon ce résultat, l'accès à l'irrigation a contribué à la production deux spéculations : la lentille et le poids du cap. A noter qu'à peu près de 50% de la population interrogée pratique ces deux cultures. Et leur production a augmenté et s'est améliorée grâce à l'accès à l'irrigation, c'est-à-dire grâce à la construction des canaux d'irrigation par le projet. Par contre l'irrigation n'a pas d'effet sur d'autres spéculations. C'est le cas notamment du manioc, du maïs, du coton et du black eyes. En effet ces spéculations sont pratiquées en raison de la faiblesse de l'accès à l'irrigation (tous les spéculations n'ont pas le même niveau d'accès à l'eau), d'où ces spéculations dépendent de la pluie.

Nous avons introduit dans le modèle de traitement les variables « communes », « l'accès à la terre » et « l'appartenance à une organisation paysanne ». En effet l'accès à l'irrigation dépend en grande partie de la commune de résidence car le projet n'a pas pu terminer une partie des travaux de construction du canal d'irrigation. D'où l'importance qui en générale participe à l'amélioration de la production grâce à l'irrigation. De plus avant le projet les deux communes ont pu harmoniser le mode d'accès à l'eau pour les deux communes. Et grâce à cette organisation interne des deux communes, chaque EAF a pu bénéficier de l'eau grâce à des canaux construits par ceux qui ont des moyens. Mais avec l'arrivée du projet, ces constructions de certain EAF ont été considérées comme des canaux pirates et un calendrier de distribution d'eau a été établi; ce qui a pénalisé certaines cultures qui nécessitent et demandent beaucoup d'eau (à l'occurrence le riz).

En ce qui concerne la variable « accès à la terre » dont la coefficient est en générale positif (sauf pour le manioc), elle nous permet d'expliquer l'importance pour chaque chef EAF d'être propriétaire de leur surface à cultiver. Et sur le résultat, ce variable contribue à l'amélioration de la production de chaque spéculation. En effet l'une des composantes du projet et du financement du projet c'est de permettre à chaque EAF propriétaire d'un terrain de disposer un titre de propriété. Et cette initiative s'avère être positive dans la mesure où cela accroit la production dans la zone d'étude.

Enfin la variable « appartenance à une organisation paysanne » de chaque EAF mesure la participation à une association ou autre organisation. Lors de son lancement, le projet a réorganisé la gestion de l'eau dans la zone, et chaque EAF doit donc participer à ces organisations pour pouvoir bénéficier l'accès à l'eau (Annexe 5). L'organisation faite par le projet est comme suit : d'abord au niveau de chaque quartier, il existe une structure organisationnelle sur la gestion de l'eau. A ce niveau, la population(EAF) élit des chefs de prises dont l'attribution est la distribution d'eau, l'entretien et la réparation d'une prise ou d'une vanne. Ensuite au niveau de chaque commune, il y a l'existence d'une association
FMTF (Fikambanan'ny Mpampiasa Tambazotra Fambolena) qui est en relation avec les chefs de prises dans la distribution de l'eau et qui ont le monopole sur le calendrier de la distribution du tour d'eau entre les deux communes. Et enfin, une Fédération qui coiffe l'ensemble des structures organisationnelles au niveau des quartiers et au niveau de chaque commune. Mais au moment de notre enquête et de l'étude, cette organisation instaurée par le projet se trouve en difficulté ; elle crée plus de problèmes et n'apporte de solution dans la zone. Et cette réalité est confirmée par nos résultats. La participation à une association ne contribue pas à améliorer la production dans la zone d'étude. Tous les coefficients du variable sont négatifs.

## 4-4 Conclusion

Pour conclusion, la production est expliquée à l'aide de l'existence de capital, de ressources humaines, de la caractéristique du chef de l'EAF, de la pratique de l'élevage mais aussi et surtout de l'accès à l'irrigation. La production dépend de la commune de résidence de l'EAF, de son accès à la terre et de la participation à une organisation paysanne. Notre estimation a montré que l'accès à l'irrigation améliore d'abord la production de chaque AEF quelque soit la spéculation adoptée, toute chose étant égale par ailleurs, et améliore aussi le revenu de chaque EAF dans la zone d'étude. Cette conclusion est vérifiée par notre étude descriptive qui grâce à l'arrivée du projet (et donc du financement de l'APD), le rendement de chaque spéculation se trouve améliorée (cf. Tableau comparatif de rendement 2016, 2013, 2007). Et même l'ensemble de superficie cultivée dans les deux communes a augmenté en 2016 par rapport en 2013. Comme dans la commune d'Ankilimaliniky en 2013, il existait une superficie de 54ha seulement de culture de poids du cap. Cette situation s'est accrue en 2016 de 346ha. Nous pouvons attribuer cette hausse de surface grâce à l'APD à travers l'accès à l'irrigation et à l'accès aux terres d'une part et d'autre part à l'existence de débouchés après l'installation du projet. Et sans négliger la possibilité pour chaque EAF de se tourner vers les spéculations de rente (plus de 40% des EAF).

Nous pouvons aussi attribuer au projet et à l'APD en général, l'amélioration du revenu de chaque EAF reflété par leur compte d'exploitation (cf. tableau de compte d'exploitation). Seulement d'autres effets ou impacts de l'APD (à travers le projet) doivent être vérifiés : le rôle du crédit dans l'accroissement de la production ou encore le bien-être social. C'est l'objet des chapitres suivants.
<table><caption>Tableau 31: Estimation par Treatreg de la production de chaque spéculation et comme traitement l'accès à l'irrigation</caption><thead><tr><th>Equation</th><th>antsoroko<br>(lentilles)</th><th>poids du cap</th><th>manioc</th><th>maïs</th><th>coton</th><th>lojy (black eyes)</th></tr></thead><tbody><tr><td>age_chef_eaf</td><td>0.0047063***<br>(0.87)</td><td>0.0053908<br>(0.98)</td><td>0.0012785<br>(0.37)</td><td>0.0043693<br>(0.71)</td><td>0.0054063<br>(0.64)</td><td>0.0058364<br>(0.90)</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>-0.018333***<br>(-0.23)</td><td>0.1305517<br>(1.47)</td><td>-0.0195749<br>(-0.35)</td><td>-0.0324191<br>(-0.38)</td><td>-0.045776<br>(-0.38)</td><td>-0.0097464<br>(-0.10)</td></tr><tr><td>sup_ha</td><td>0.3185547*<br>(3.71)</td><td>0.0244187<br>(0.40)</td><td>0.2056926<br>(5.05)</td><td>0.0775505<br>(1.68)</td><td>0.3277797<br>(6.47)</td><td>0.2379153<br>(1.56)</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>0.1616911<br>(0.85)</td><td>0.2727089<br>(1.25)</td><td>0.1174303<br>(0.84)</td><td>0.2344012<br>(0.95)</td><td>0.5964622<br>(1.57)</td><td>0.0603611<br>(0.24)</td></tr><tr><td>stat.matr_chef_eaf</td><td>0.5898937<br>(2.47)</td><td>0.3581573<br>(1.36)</td><td>0.1414059<br>(0.84)</td><td>-0.223822<br>(-0.81)</td><td>0.2711003<br>(0.70)</td><td>0.0951463<br>(0.32)</td></tr><tr><td>charrette</td><td>-0.0998706<br>(-0.48)</td><td>-0.2825854<br>(7.11)</td><td>0.1574177<br>(1.18)</td><td>-0.2504427<br>(-1.01)</td><td>0.0446154<br>(0.14)</td><td>0.2752149<br>(1.00)</td></tr><tr><td>charrue_herse</td><td>0.19394<br>(0.94)</td><td>0.2261005<br>(0.96)</td><td>-0.0608516<br>(-0.46)</td><td>0.1740634<br>(0.72)</td><td>-0.5146986<br>(-1.67)</td><td>0.2167817<br>(0.80)</td></tr><tr><td>_fauc_cout</td><td>-0.3330374<br>(-2.34)</td><td>-0.2273805<br>(-1.38)</td><td>0.0675624<br>(0.67)</td><td>-0.0204801<br>(-0.12)</td><td>-0.1917211<br>(-0.89)</td><td>0.0072594<br>(0.04)</td></tr><tr><td>_prat_elev</td><td>0.220241<br>(1.58)</td><td>0.0774724<br>(0.50)</td><td>0.0576977<br>(0.60)</td><td>0.224042<br>(1.35)</td><td>0.5821524<br>(2.70)</td><td>0.3358217<br>(1.84)</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>0.0057209<br>(0.29)</td><td>0.0287064<br>(1.36)</td><td>0.0281761<br>(2.04)</td><td>0.0466417<br>(2.02)</td><td>0.0115463<br>(0.37)</td><td>0.0283697<br>(1.04)</td></tr><tr><td>recour.irrigation</td><td>1.753698<br>(4.56)</td><td>1.17176<br>(2.57)</td><td>-0.3186953<br>(-1.18)</td><td>-0.4156902<br>(-0.75)</td><td>-0.6149079<br>(-1.17)</td><td>-0.5639692<br>(-0.97)</td></tr><tr><td>_cons</td><td>2.635009<br>(6.47)</td><td>3.730362<br>(-1.21)</td><td>6.736564<br>(22.28)</td><td>5.735736<br>(11.10)</td><td>5.728438<br>(9.25)</td><td>4.381766<br>(7.84)</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Equation recour.irrigation</th><th>antsoroko (lentilles) traitement</th><th>poids du cap</th><th>manioc</th><th>maïs</th><th>coton</th><th>lojy (black eyes)</th></tr></thead><tbody><tr><td>communes</td><td>0.5255057 (3.41)</td><td>0.8600085 (4.19)</td><td>0.7034344 (3.88)</td><td>0.6260482 (3.11)</td><td>-0.4737871 (-1.61)</td><td>0.4725016 (2.11)</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>0.0079987 (0.04)</td><td>0.1758446 (0.66)</td><td>-0.0359815 (-0.16)</td><td>0.1040567 (0.46)</td><td>0.6631314 (1.78)</td><td>0.3358972 (1.19)</td></tr><tr><td>orgpaysanne</td><td>0.1181597 (0.77)</td><td>-0.0362045 (-0.19)</td><td>-0.4347221 (-2.59)</td><td>-0.2839358 (-1.48)</td><td>-0.1488415 (-0.47)</td><td>-0.2101325 (-0.97)</td></tr><tr><td>_cons</td><td>0.0291577 (0.14)</td><td>-0.3755711 (-1.25)</td><td>0.0039143 (0.02)</td><td>-0.2757797 (-1.03)</td><td>0.3137185 (0.76)</td><td>0.2975134 (-0.98)</td></tr><tr><td>/athrho</td><td>-0.9792767 (-3.75)</td><td>-0.654559 (-2.02)</td><td>0.3970324 (1.62)</td><td>0.2253412 (0.70)</td><td>0.8394784 (1.89)</td><td>0.3884996 (1.16)</td></tr><tr><td>/lnsigma</td><td>0.2095529 (2.22)</td><td>0.0295873 (0.28)</td><td>-0.3228527 (-4.70)</td><td>0.0950119 (1.43)</td><td>-0.0997866 (-0.63)</td><td>0.1063428 (1.13)</td></tr><tr><td>rho</td><td>-0.7527526</td><td>-0.574731</td><td>0.3774069</td><td>0.221603</td><td>0.6855327</td><td>0.370066</td></tr><tr><td>sigma</td><td>1.233127</td><td>1.030029</td><td>.7240805</td><td>1.099672</td><td>0.9050306</td><td>1.112203</td></tr><tr><td>lambda</td><td>-0.9282393</td><td>-0.5919899</td><td>0.273273</td><td>0.2436906</td><td>0.6204281</td><td>0.4115885</td></tr><tr><td>Observations</td><td>222</td><td>155</td><td>226</td><td>187</td><td>67</td><td>142</td></tr></tbody></table>

z statistics in parenthese

* significant at 5% level, ** significant at 1% level, *** significant at 10% level

Treatment-effects model -- MLE

Source : Nos Calculs sous STATA, données de nos enquêtes de 2017 dans la zone Ankilimaliniky et Tsianisiha
# Chapitre 5 : L'impact de l'APD sur la production grâce à l'octroi de crédit des IMF

L'accès au crédit figure dans l'objectif du projet afin de faciliter l'accès au financement de la population ciblée par le projet. Une étude de faisabilité de la mise en place d'un système de microcrédit a été menée dans la zone d'implantation du projet et a été estimée qu'une institution de microfinance pourra accorder des crédits à une population de 2300 personnes dont la moitié est des femmes (PRPIM, Rapport Annuel, 2009)

Dans ce sens, le projet souhaite apporter un appui institutionnel dégressif sur 5 ans pour instaurer une antenne d'agence d'IMF qui peut couvrir les deux communes bénéficiaires du projet. Une institution qui opère déjà à proximité du projet a été désignée comme étant capable de répondre à l'attente du projet : IMF Vola Mahasoa (VM).

A noter que cette zone n'est pas nouvelle en matière d'accès au crédit. En effet depuis la promotion et la vulgarisation de la microfinance, Vola Mahasoa s'est installée à Ankililoaky qui se trouve à 40 km vers le Nord de la zone d'implantation du projet. Et depuis son installation en 2008, Vola Mahasoa a rencontré de problèmes et de difficultés de remboursement de crédit. En effet avec le changement climatique, cette zone et ses environs font face à une faible précipitation pluviométrique. Du coup, les paysans ne sont plus capables d'honorer leur engagement vis-à-vis de Vola Mahasoa. Et par conséquent Vola Mahasoa a donc stoppé en 2009 tous types de financement de culture pluviale pour se concentrer dans les activités commerciales, plus rentables et plus sûres.

Et avec l'arrivée du projet, Vola Mahasoa a accepté d'ouvrir en 2012 deux antennes dans la zone pour promouvoir les crédits agricoles (PRPIM, Rapport Annuel, 2012). Est-ce que les crédits accordés ont changé le niveau de vie de la population cible ? En d'autre terme, est ce que la production s'est améliorée avec le crédit accordé ?

Notre objectif dans ce chapitre c'est de voir si le crédit accordé a apporté du changement dans la production et comme toute chose étant égale par ailleurs, le crédit a apporté au changement du revenu des EAF. En effet, notre enquête réalisée dans la zone ne s'est pas contentée uniquement de l'étude sur les facteurs physiques de la production, mais aussi s'est orientée vers les facteurs financiers (crédit agricole) pour expliquer l'impact de l'APD au niveau de la population. Et pour développer ce chapitre, nous allons faire comme suit : dans la première section, nous allons parler de la réalité de la microfinance à Madagascar. Puis dans une
deuxième section nous parlerons du résultat de notre enquête à l'aide d'une étude descriptive et enfin dans la dernière section, nous donnons le modèle économétrique pour déterminer les facteurs explicatifs de l'impact de la microfinance dans la production.

## 5-1 L'accès des pauvres au crédit : quelle réalité à Madagascar ?

L'expérience du Grameen Bank en 1976 est souvent citée comme la solution à l'accès des pauvres au crédit. Le concept est repris par les Institutions internationales afin de réduire la pauvreté des pays en développement. Le concept en est qu'on accorde un microcrédit ou de micro-prêt à un groupe solidaire ou à un groupe d'entre aide (Self help group). Dans les deux cas, l'accès au crédit vise le groupe qui constitue un moyen de garanti du prêt des pauvres.

Le but de chaque concept est de sortir d'abord les pauvres des taux usuriers qui sont trop élevés (Yunus 1976) et aussi d'améliorer la condition de vie des pauvres en les permettant à l'accès au crédit pour créer une activité génératrice de revenu. Ce dernier entre dans le cadre de l'Objectif de Millénaire pour le Développement (OMD) et dans la plupart des programmes d'aides internationales : l'amélioration des conditions de vie des pauvres.

A partir de là, est née la microfinance qui constitue aujourd'hui un moyen pour les pauvres d'accéder au crédit. Le grand succès de la microfinance se trouve dans les pays asiatiques, par contre dans les pays africains et à Madagascar, son efficacité est limitée. Le succès s'explique surtout par les prêts accordés au groupe solidaire ou au groupe d'entraide. Avec cette réussite dans les pays asiatiques, le principe est repris par les institutions multinationales et exportent le modèle dans les pays en développement dont Madagascar.

Subventionnée fortement par les bailleurs, la microfinance a connu un grand essor à Madagascar. Les membres se sont accrus fortement avec un taux de pénétration de 24.61% en 2013. Plusieurs théories ont montré l'efficacité des prêts de groupe pour faciliter l'accès des pauvres au crédit (Stephen Coate et Besley, 1995 ; Banerjee et al, 1994 ; Flore Gubert et François Roubaud, 2005 ; Bonquet Emmannuel et al, 2009 ; CGAP, 2000 ; CERISE, 1999). Mais toutefois cette méthode n'atteint pas son objectif, car il existe toujours une catégorie de la population qui n'a pas accès au crédit : ce sont les pauvres. De plus les IMF ont une préférence pour les prêts individuels (Morduch 1999) qui sont l'opposé des crédits solidaires mais qui sont plus rentables pour les IMF (Lafourcarde et al 2005 ; Mosley 1996).

L'accès des pauvres au crédit se trouve donc compromis ; d'une part être membre d'un groupe solidaire ou d'un groupe d'entre aide est déjà un défi, car les plus pauvres se trouvent exclus. Or c'est ce groupe qui garantit l'accès du crédit. Puis d'autre part, les IMF font
face à la rentabilité et à la pérennisation de leur activité. Et enfin la réalité macroéconomique, l'environnement économique et social et même la condition sociodémographique des ménages pauvres doivent faire face également.

La vocation de l'accès au crédit qui pourrait permettre à l'amélioration de la condition de vie des pauvres est remise en cause. S'ils ont accès au crédit, ils doivent faire face au marché, car les IMF doivent faire face eux aussi au marché. De même la microfinance s'intéresse aujourd'hui à d'autres types de clients qui sont plus rentables pour elle, et dans cette situation les pauvres et les plus faibles se trouvent de plus en plus exclus et s'orientent vers l'accès au crédit informel. Quelle est donc la réalité des pauvres à l'accès au crédit ? Cette section tente d'apporter une explication de la réalité de l'accès au crédit et la vulnérabilité des pauvres face au marché.

Cette section s'organise comme suit : dans un premier temps nous parlerons de l'expérience tontinière des pauvres sur l'accès au crédit qui est toutefois l'origine de la microfinance, puis nous présentons l'expérience de la microfinance à l'accès au crédit, ensuite nous discutons la réalité des pauvres et leur vulnérabilité dans l'accès au crédit.

### 5-1-1 L'expérience tontinière des pauvres à l'accès au crédit

La reproche que les gens font aux pauvres, c'est justement qu'ils sont pauvres. Cette tautologie peut être claire par référence aux problèmes de la Grèce actuelle : les Grecs sont pauvres parce qu'ils croulent sous le poids de la dette, dès lors les investisseurs ayant perdu la confiance en la capacité des Grecs de rembourser augmentent les taux. Face à cette augmentation des taux, les Grecs refusent, et c'est ainsi que la situation est bloquée. C'est ce qu'on appelle un cercle vicieux. De la même manière, l'accès des pauvres au crédit est conditionné par leur capacité de remboursement.

Mais ce handicap ne décourage pas pour autant les pauvres d'accéder au crédit sous peine de perdre leur dignité. Ils s'organisent alors autour d'une pratique d'épargne et de crédit précis : la tontine.

Il existe deux pratiques tontinières : il y a tout d'abord les pratiques individuelles d'épargne et de crédit et ensuite il y a les pratiques collectives d'épargne et de crédit.

#### 5-1-1-1 Les pratiques individuelles d'épargne et de crédit

Il y a d'abord « les gardes monnaies » des personnes qui sont bien connues par la société dont l'intégrité ne saurait être mise en doute et chaque personne peut verser leur épargne et ces
derniers s'engagent à restituer leurs versements ponctuels sur simple demande. Il n'y a pas d'intérêt sur les dépôts et ils ne sont pas rémunérés pour le service rendu. Et en attendant que les épargnants récupèrent leur argent, « les gardes monnaies » soient ils versent l'argent à la banque, soient ils utilisent l'argent dans leur propres affaires, ou encore le prête à d'autres personnes mais avec des intérêts.

Donc nous rencontrons ici dans un premier temps que les fonds disponibles chez les gardes monnaies peuvent être utilisés à une activité génératrice de revenu. Mais aussi les pauvres grâce à leur épargne pourront faire face à leur avenir et nous voyons déjà au niveau de cette pratique l'accès au crédit et à l'épargne. Pour la simple raison qu'il s'agit là d'une activité bancaire, avec ses risques (l'insolvabilité) et ses contraintes (la liquidité).

La deuxième pratique est les banquiers ambulants. Cette pratique repose toujours sur une relation de proximité, une personne est engagée pour collecter et garder l'épargne. Le mode de collecte et de versement sont identiques, réguliers et remboursés en totalité à une date connue d'avance. Chaque client reçoit une carte de versement. Le collecteur d'épargne conserve un seul versement en guise de rémunération des services effectués.

Nous avons là, dans la finance, un mécanisme d'accès au crédit et à l'épargne des pauvres dans cette finance de proximité. D'abord dans cette deuxième pratique, les clients ont tous une créance sur le banquier ambulant, donc une activité bancaire. Ensuite la pratique revêt une extrême souplesse : le versement, le remboursement et ce jusqu'au paiement du banquier ambulant. Les intérêts sont payés par celui qui verse l'argent. Il s'agit là toujours d'un mode d'accès au crédit matérialisé par la créance, les dettes et le paiement d'intérêt sur le service rendu. Le client peut récolter son épargne et ainsi développer chaque mois leur activité. Car ce versement journalier est fait en général par des commerçants, il y a également les risques et les contraintes dans une activité bancaire comme celle-ci, notamment la volatilité des créances.

### 5-1-1-2 Les pratiques collectives d'épargne et de crédit

Il s'agit de la même pratique, mais au lieu qu'elle soit au niveau individuelle, elle se met au niveau collectif. Cette fois-ci plusieurs personnes acceptent de cotiser pendant une période donnée sur une certaine somme convenue à l'avance et la cotisation collectée va être levée tour à tour selon le nombre de cotisants. Ici on parle d'épargne et de crédit rotatif. C'est la forme la plus répandue de la tontine. Cette pratique comporte moins de risque, car le groupe se connait et l'accès d'un nouveau membre est soumis à une cooptation.
Autrement dit, nous avons là une forme d'accès au crédit et à l'épargne. Il y a le versement, puis le crédit et enfin le remboursement. Pour augmenter la fiabilité du groupe et donc de la capitale confiance, un nouveau membre ne peut pas être accepté s'il y a un antécédent douteux au sein de la société, dans la mesure où le flux financier s'établit sur une relation débitrice et créancière et qui est basée sur une relation de confiance et de solidarité : rationnement à l'entrée.

Dans toutes ces pratiques, qu'elles soient individuelles ou collectives, la tontine permet au pauvres à l'accès au crédit par l'intermédiaire de leur épargne versée préalablement. Là donc la théorie économique semble avoir raison que tous crédits doivent partir d'une épargne préalable. Car sans l'épargne préalable, autres personnes qui ont une activité ne pourront pas développer celle-ci.

L'avantage de ces pratiques, donc leur réussite réside dans leur souplesse et le faible coût de leur transaction. Il faut également reconnaître que l'un des atouts de ces pratiques est la confiance. Leur immense avantage est de permettre à un pauvre de sortir momentanément de la pauvreté par stimulation financière d'une activité source de revenu.

Ici la tontine, une pratique informelle, a pu permettre l'accès des pauvres au crédit et à l'épargne. Certes il y a un financement de l'économie de la population pauvre mais le montant de ce financement reste relativement faible. Donc la tontine permet de financer les microprojets ou des micro-investissements mais elle ne permet pas vraiment de soutenir une activité pérenne. . Et sans oublier aussi que le risque de remboursement est faible, car la durée de crédit est court, les créances et les dettes s'éteignent rapidement.

### 5-1-2 L'expérience de la microfinance à l'accès des pauvres aux crédits

Avec la réussite de la microfinance en Asie, les pays africains tentent de réduire la pauvreté grâce à l'accès des pauvres au crédit. L'approche de la microfinance est la nécessité d'un financement répétitif et progressif par les organismes efficaces et viables aux pauvres.

La microfinance est vue comme un moyen pour les pauvres d'accéder au crédit. Le gouvernement en 2004 a défini la stratégie nationale de la microfinance (SNMF). La SNMF propose de rassembler les acteurs autour d'une action apte à renforcer le secteur et à le développer.

Son objectif est de disposer d'un secteur professionnel de la microfinance, viable et pérenne, intégré au secteur financier, diversifié et innovant assurant une couverture satisfaisante de la
demande du territoire et opérant dans un cadre légal, règlementaire, fiscal et institutionnel
adapté et favorable.

### 5-1-2-1 Les pauvres et leurs besoins en crédit

Conscient du problème de la population pauvre surtout en milieu rural, la microfinance offre
une multitude de services afin de répondre au besoin de financement des pauvres.

L'octroi de crédit aux pauvres est très délicat étant donné leur capacité financière. Si l'octroi est basé sur la capacité d'épargne ou le volume d'épargne des pauvres, le volume de crédit à octroyer sera limité. Mais quel type de crédit et quel est le besoin de crédit de ces populations pauvres ?

D'abord, vu leur vulnérabilité en matière de remboursement, le besoin de services financiers est très important. A noter qu'une grande proportion des ménages pauvres est composée d'agriculteurs de l'ordre de 73% pour les femmes et de 47% pour les hommes. La plupart des besoins de services financiers émanant des pauvres sont axés sur la production de riz, de maïs, de manioc, etc.

Avec cette proportion des ménages ruraux, l'élevage constitue un des moteurs de développement ; il joue un rôle important sur le plan social et sur le mode de capitalisation. Mais la filière est très sensible sur le plan sécuritaire et surtout l'élevage de bovins et en particulier dans les zones sud de Madagascar. Donc un besoin de service financier afin de sécuriser les zones d'élevage est nécessaire.

Dans les grandes villes, nous assistons au développement de petits commerces et de services qui constituent une source de revenus non négligeables des populations pauvres en milieu urbain. Ce sont les start-up de l'Europe dans les années quatre-vingt. Les cyber-cafés, les épiceries, les vendeurs ambulants, les petits étalages de légumes et autres, les taxi-brousses ou les petits transports en commun et autres sont les différents types de services qui ont le plus besoin de la microfinance et des services financiers souples adaptés à leurs rythmes.

Ces divers besoins ne sont pas exhaustifs, seulement nous pouvons dresser ici un aperçu des besoins de services financiers des pauvres. Il existe plusieurs autres besoins financiers comme par exemple la sécurisation foncière, l'éducation, la santé, etc.
### 5-1-2-2 La réponse des IMF face au besoin des pauvres

Il est à noter tout d'abord que les IMF (Institution de Microfinance) s'articulent autour de deux systèmes : IMF mutualiste et IMF non mutualiste. Donc la réponse des IMF varie suivant la nature de l'IMF.

Avec une large proportion de clients, le secteur de l'IMF s'est développé très fortement. Par exemple de 2009 à 2012, les membres des IMF mutualistes est de 531 766 à 743 070. Et dans l'ensemble le taux de pénétration des ménages est de 16.10% à 22.69% en quatre ans.

Le secteur s'est adapté autour de différents produits et la plupart de ces produits ont été développés par les Caisses d'Epargne et de Crédits Agricoles mutuelles (CECAM) qui ont été repris par les autres IMF. Ces produits sont : crédit productif pour accroitre la production (intrant, semences, mains-d'œuvre, petits matériels), crédit Grenier Communautaire Villageoise (GCV) pour valoriser au mieux la production, crédit Location-vente Mutuelle (LVM) ou Location-vente Equipement (LVE) pour soutenir l'investissement, crédit social, produits d'épargne, produits d'assurance et plus récemment le transfert d'argent via les mobiles et le paiement des pensions en milieu rural.

En effet grand nombre de ménages pauvres ont pu avoir accès à la finance grâce à la microfinance. Au début les crédits sont accompagnés d'une éducation afin de permettre à chaque ménage de permettre à produire et de rembourser le crédit. Grâce au crédit productif, les ménages pauvres en milieu rural ont pu accroitre leur production. Mais parmi les offres de produits des IMF c'est le GCV qui apporte le plus d'adhésion des membres. Mais grand nombre de ménages pauvres ont toujours besoin d'accès au crédit car aujourd'hui le taux de pénétration du secteur n'est que de 22.69%.

Face à cette situation, d'autres institutions se développent et proposent des types de prêts afin de permettre aux ménages pauvres d'accéder au crédit. Il y a ceux qui proposent une subvention de l'équipement partiellement de la valeur de l'équipement et l'autre moitié soit de financer par les ressource propres des bénéficiaires, soit emprunter au près des IMF.

Il y a aussi le crédit solidaire qui est le plus populaire au milieu des pauvres. Le crédit est garanti par la solidarité des membres.

Aujourd'hui l'encours de crédit est de 314 791 millions d'Ariary alors qu'en 2009, il est de l'ordre de 145 174 millions d'Ariary. Donc une hausse assez importante du crédit destiné aux
pauvres. De même les pauvres continuent à épargner en 2009 ; elle est de 91 050 à 233 530 millions d'Ariary en 2012.

### 5-1-3 La vulnérabilité des pauvres face au marché

Les pauvres doivent évoluer avec le marché. En effet, les IMF doivent faire face à leur viabilité et leur pérennisation et ils doivent évoluer avec le marché également. Nous savons qu'au début de leur apparition, la microfinance a connu une forte subvention des bailleurs que ce soit multilatérale ou bilatérale. Et cette subvention se trouve de plus en plus mince, voire disparue. Les IMF s'adaptent aujourd'hui au marché qui est plus acharné et ne fait pas de pitié aux IMF faibles.

Face à cette situation, les IMF se refinancent au niveau des banques commerciales au taux du marché. Or ce taux est très élevé et c'est à cause de ce taux élevé que les ménages pauvres n'ont pas accès au crédit des banques commerciales. Les IMF n'ont pas le choix, ils devront ajuster leurs charges selon le marché. Et par conséquent leurs clients en majorités des pauvres subissent cette réalité. Le taux d'intérêt est plus élevé, et les pauvres se sont livrés à eux-mêmes.

Les pauvres doivent faire face au marché, ils doivent s'adapter à la compétitivité sur le marché. La réalité au niveau des IMF est aujourd'hui qu'elles s'adressent à d'autres types de clientèles qui sont plus compétitifs et qui arrivent à rembourser les crédits : les collecteurs, les grossistes et les fonctionnaires.

Au début du lancement de la microfinance, les cibles principales sont les pauvres, les paysans et les petits entrepreneurs qui ne sont plus compétitifs actuellement. Les pauvres ont du mal à rembourser les crédits. De même pour les paysans qui font face aux aléas climatiques et les criquets, n'arrivent non plus à rembourser les crédits. Au début donc il existait un rationnement d'entrée d'être membre d'une IMF, mais les IMF ont évolué et se sont adaptées et ont élargi leur clientèle.

Maintenant la clientèle s'élargit. Nous avons des gros collecteurs, des grossistes, des fonctionnaires qui deviennent des apprentis entrepreneurs. Donc nous assistons à une nouvelle forme de rationnement, mais cette fois ci ce n'est pas à l'entrée d'être membre d'une IMF qui attire, mais à l'accès au crédit.
La raison est simple : les paysans n'ont pas la capacité de stocker pendant trois à quatre mois et de plus, s'ils en sont capables, ils n'ont pas de milliers de tonnes à stocker, et ils n'ont pas non plus l'audace de prendre des risques compte tenu de la surface financière.

En définitive, la réalité de la microfinance et de l'accès au crédit impose aux bénéficiaires d'affronter le marché. D'une part il existe une concurrence très rude entre les IMF : la recherche de la rentabilité et la pérennisation de l'institution. Donc cette montée de la concurrence réduit l'accès des pauvres et des micro-entrepreneurs sur le marché de crédit. Et d'autre part, cette entrée des banques dans le marché de microcrédit, soit en refinançant les IMF, soit en acceptant des clientèles pauvres met les ménages pauvres devant la réalité du marché, car les banques exigent de la rentabilité des activités des ménages et des micro-entrepreneurs.

Ce que nous savons aussi c'est que la plupart des membres des IMF sont des ménages et des entreprises individuelles ou familiales. Or dans la plupart des cas, ces ménages voient en la microfinance un moyen de financer leurs besoins de consommation et non leurs besoins d'investissement et encore moins leurs besoins d'épargne. Or le but de la microfinance et l'accès au crédit en général c'est de créer une activité génératrice de revenu afin de pouvoir rembourser ces prêts.

C'est cette réalité du marché qui rend vulnérable les ménages pauvres à l'accès au crédit. Ils n'ont pas de projet générateur de revenu, s'ils en ont un, la réalité du marché exige une certaine endurance financière pour avoir une rentabilité. Or dans la plupart des cas, les petits entrepreneurs ne survivent pas à la loi du marché : faible rentabilité, problème de remboursement de crédit, etc.

Les IMF ont tendance à financer le milieu rural, or c'est dans ce milieu que le problème de remboursement de crédit et le manque de projet bien spécifique, voire des activités génératrices de revenu font défaut. La faiblesse des paysans sur le risque de crédit les rend plus vulnérables, car lorsque le problème de remboursement se pose, ils sont obligés de vendre au plus vite leurs productions.

Et nous connaissons tous que les paysans ne sont pas capables de spéculer ou d'augmenter leur capacité de production. Or ils voient dans la microfinance ou l'accès au crédit au milieu rural, un moyen de vivre aujourd'hui, et de satisfaire leur besoin de consommation. Face à cela l'accès au crédit devient de plus en plus strict : des rationnements existent.
Alors l'inclusion financière est encore loin pour Madagascar car la finance formelle et plus précisément la microfinance a changé de cap en matière de réduction de la pauvreté surtout au niveau de sa vocation initiale qui est d'aider les pauvres et les plus pauvres.

L'accès au crédit pour les pauvres et les plus pauvres est très difficile. Partant d'une expérience tontinière avec des pratiques individuelles et collectives, la tontine demeure une solution provisoire qui a ses limites et ses faiblesses. Mais malgré cela, la tontine demeure populaire.

Ensuite l'arrivée de la microfinance a été en vogue et dans un premier temps a répondu aux besoins des paysans et des pauvres en matière de crédit. Mais la réalité en est que les pauvres sont très vulnérables au marché.

De ces remarques des questions se posent : qu'est ce qui se passe réellement au niveau des IMF ? Nous savons que les IMF ont reçu des aides extérieures ; est ce que l'aide aux IMF a-t-elle été améliorée les revenus de ces membres où quel niveau de crédit permet de sortir les pauvres de la pauvreté ?

C'est l'objet de la section suivante d'apporter une explication de la réalité des IMF dans notre zone d'étude. L'IMF en question a bénéficié d'une subvention à l'aide d'une APD du projet implanté dans la zone d'étude.

## 5-2 L'analyse descriptive de l'enquête

Avant d'entrée dans l'analyse de l'enquête, nous souhaitons tout d'abord parler de la situation générale de la microfinance à Madagascar, entre autres sur la stratégie passée et sur celle actuelle du gouvernement en matière de microfinance dans la lutte contre la pauvreté. Ensuite nous parlerons de la situation de Vola Mahasoa et ses offres dans la zone avant notre enquête. En effet, comme nous avons vu dans la précédente section, le secteur de la microfinance, Vola Mahasoa y compris, a changé ses clients cibles. Durant le financement du projet, il y a encore une sollicitation de l'apport de l'IMF dans l'appui du secteur agricole. Vola Mahasoa a stoppé en 2009 son financement des crédits agricoles sur les cultures pluviales, et elle a repris le financement des crédits agricoles à condition que les infrastructures du projet soit totalement opérationnel. Cette réalité explique la faiblesse du financement du secteur agricole dans la zone d'une part et d'autre part entrave l'accès des EAF aux crédits.

Pour traiter donc cette section, nous procédons comme suit : nous parlerons d'abord de la situation de Vola Mahasoa dans la zone, puis nous présentons une étude descriptive de nos
enquêtes et enfin une analyse descriptive s'avère nécessaire pour comprendre la réalité dans la
zone d'étude.

5-2-1 La situation de Vola Mahasoa dans la zone d'étude

Pour mieux expliquer cette sous-section, nous présentons d'abord la situation générale de la
microfinance à Madagascar et après la situation de Vola Mahasoa dans la zone.

5-2-1-1 Une présentation générale du SNFI

La Microfinance constitue aujourd'hui un instrument privilégié de la lutte contre la pauvreté.
Début 2000 ayant adhéré aux objectifs du Millénaire pour le développement, Madagascar a
décidé de faire de la microfinance, l'instrument privilégié de réduction de la moitié sa
population pauvre en 2015.

La stratégie du gouvernement pour soutenir la microfinance s'opère sur trois grandes orientations :

- La poursuite de la mise en œuvre de projet de grandes envergures appuyées par les bailleurs institutionnels visant la promotion des IMF ;

- La définition d'un cadre réglementaire favorable au bon fonctionnement des IMF ;

- La mise en place d'une autorité de supervision des IMF pour adapter leur risque et en même temps apte à accompagner le développement des institutions.

Un programme pluriannuel de micro financement avec comme objectif l'amélioration du revenu et du niveau de vie de la population pauvre en fournissant un environnement favorable au développement du secteur de la microfinance a été adopté. Environ 117 000 ménages étaient alors ciblés, souvent pour une moyenne de cinq (5) personnes par ménages sur quelque 585 000 habitants.

En 2004, la stratégie nationale de la microfinance (SNMF) a été définie. La SNMF propose notamment de rassembler les acteurs autour d'une action apte à renforcer le secteur et à le développer. Son objectif est de disposer d'un secteur de la microfinance professionnel, viable et pérenne, intégré au secteur financier, diversifié et innovant, assurant une couverture satisfaisante de la demande du territoire et opérant dans un cadre légal, réglementaire, fiscal et institutionnel adapté et favorable.

D'autre part l'approche actuelle de la microfinance met l'accès sur la nécessité d'un financement répétitif et progressif par les organismes efficaces et viables aux populations pauvres. La capacité de remboursement des clients devient une condition d'accès aux services
financiers et ce qui limite l'action de la microfinance de ne pas toucher les populations les plus défavorisés sans subventions.

L'évaluation du SNMF 2008 – 2012 a permis de relever les faiblesses de cette stratégie. Cette faiblesse est due notamment de la crise économique de 2009 qui a comme conséquence le non décaissement de la totalité des financements prévus dans la SNMF 2008 – 2012.

## La Stratégie nationale de finance inclusive (2013 – 2017) (SNFI, 2012)

Pour pallier donc à la faiblesse de la SNMF de 2008 – 2012, la SNFI 2013-2017 a été adoptée afin de « permettre un meilleur accès de la population aux services financiers, pour répondre à tous ses besoins, afin d'assurer la croissance économique, dont celle de ses revenus et sa sécurité financière ». La SNFI s'oriente autour de quatre axes stratégiques :

* Le soutien de la demande de produits et services financiers ;

* Le développement de l'offre de produits et services financiers ;

* La coordination et le plaidoyer de la finance inclusive ;

* Le cadre légal, la supervision et l'environnement de la finance inclusive.

En termes d'objectifs quantitatifs, d'ici 2017, la SNFI projette d'atteindre, entre autres :

* 1000 points de services contre 748 actuellement;

* 2 078 000 usagers de services d'épargne et crédit contre 886 000 actuellement ;

* 38% de taux de pénétration des ménages contre 20% actuellement.

### 5-2-1-2 La situation dans la zone

Les agences de Vola Mahasoa ont été ouvertes en 2012 dans la zone. Depuis plusieurs types de crédits ont été développés aux clients potentiels : crédit individuel pour l'agriculture, pour la transformation, pour le stockage et le commerce ; des crédits de stockage pour les produits agricoles; des crédits de location et vente des équipements : agriculture, de transformation, élevage et commerce ; des crédits avec éducation : pour les petits commerces et enfin des crédits aux micro entreprises.

Grace donc à ces installations de Vola Mahasoa et à ces offres, l'accès au crédit a permis aux AEF de développer certaines activités génératrices de revenu (AGR). De même les femmes ont pu profiter de cette proximité des IMF pour développer leur propre AGR. Selon les
statistiques disponibles auprès de Vola Mahasoa, le nombre de bénéficiaires de crédit est en augmentation et de plus le partenariat entre Vola Mahasoa et le projet a fortement augmenté.

<table><caption>Tableau 32 : Evolution des crédits</caption><thead><tr><th>Année</th><th>total</th><th>crédit aux femmes</th><th>Pourcentage de femmes ayant obtenu de crédit</th></tr></thead><tbody><tr><td>2007</td><td>134</td><td>45</td><td>33,58</td></tr><tr><td>2008</td><td>145</td><td>50</td><td>34,48</td></tr><tr><td>2009</td><td>106</td><td>37</td><td>34,91</td></tr><tr><td>2012</td><td>692</td><td>257</td><td>37,14</td></tr><tr><td>août 2013</td><td>810</td><td>319</td><td>39,382716</td></tr><tr><td>Total</td><td>1502</td><td>576</td><td>38,35</td></tr></tbody></table>

Source : Vola Mahasoa

Effectivement ce tableau nous montre la ruée des EAF et des femmes au système de microfinance et de microcrédit. Et dans ce sens, nous avons un succès d'avoir une IMF de proximité qui facilite l'accès des usagés au crédit.

Et en termes de fonds débloqués par Vola Mahasoa, nous avons une situation comme suit :

<table><caption>Tableau 33 : Situation de fonds débloqués par Vola Mahasoa 2012</caption><thead><tr><th rowspan="3">Type de produit financier</th><th colspan="4">Année 2012</th></tr><tr><th colspan="2">Deuxième trimestre</th><th colspan="2">Quatrième trimestre</th></tr><tr><th>Montant débloqué en Ariary</th><th>Nombre de Bénéficiaire</th><th>Montant débloqué en Ariary</th><th>Nombre de Bénéficiaire</th></tr></thead><tbody><tr><td>Crédit solidaire productif</td><td>61 070 000,00</td><td>336</td><td>29 660 000,00</td><td>238</td></tr><tr><td>Crédit solidaire Commerce</td><td>16 040 000,00</td><td>74</td><td>6 750 000,00</td><td>19</td></tr><tr><td>Crédit de stockage</td><td></td><td>0</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>Crédit solidaire CAE</td><td></td><td>0</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>Crédit micro entreprise productif</td><td></td><td>0</td><td>4 000 000,00</td><td>4</td></tr><tr><td>Crédit individuel productif</td><td>11 600 000,00</td><td>10</td><td>5 500 000,00</td><td>5</td></tr><tr><td>Crédit individuel commerce</td><td>3 300 000,00</td><td>3</td><td>2 800 000,00</td><td>2</td></tr><tr><td>Crédit individuel LVE</td><td>1 040 000,00</td><td>1</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>Total</td><td>93 050 000,00</td><td>424</td><td>48 710 000,00</td><td>268,00</td></tr></tbody></table>

Source : Rapport PRPIM 2013

Vola Mahasoa n'a pas beaucoup débloqué de financement en raison d'une certaine réticence sur les expériences dans le passé (en 2009 : elle a connu un problème de remboursement). Si
son objectif c'est de faciliter l'accès au crédit de 2300 personnes dans la zone, cet objectif se trouve être un problématique. Jusqu'ici, elle n'a pu atteindre que 692 agriculteurs dont 37% des femmes pour un montant total débloqué de l'ordre de 147 760 000 Ariary avec un taux de remboursement de 68% (PRPIM, Rapport annuel, 2013).

Et si on compare le montant débloqué par rapport aux années précédentes, nous constatons que ces montants ont beaucoup diminué pour plusieurs raisons :

- La qualité des bénéficiaires : une des raisons qui a poussé Vola Mahasoa a stoppé son financement en 2009 dû à la défaillance de ses clients et il se trouve que ce sont la plus part de ces clients défaillants qui ont déposé de demande de crédits ;

- La méconnaissance des agriculteurs des types de crédits qui sont adaptés à leur situation ;

- La mauvaise gestion de l'eau dans le périmètre et la faiblesse du débit d'eau qui a comme conséquence des coupures d'eau et de mauvaises répartitions de tour d'eau tout en pénalisant les EAF.

De tous ces paramètres, Vola Mahasoa se trouve dans une situation similaire de 2009. D'où le retard de déblocages, voire même des demandes rejetées.

En outre, elle est très active dans le financement d'AGR sur trois types :

- Petits commerces,

- Cultures maraichères,

- Cultures de rentes.

Suite à ces nombrables problèmes, les EAF ont, dans d'autres cas, préféré de ne pas contracter de crédit de financement auprès de Vola Mahasoa. Plusieurs raisons ont été avancées pour expliquer cette situation :

- D'abord le problème de l'eau évoqué ci-dessus qui pénalise les EAF et fait peur à Vola Mahasoa pour pouvoir accorder de crédit ;

- L'image du crédit pour les EAF. En effet, les agents de crédits locaux sont sous pression de leur chef pour assurer le remboursement à temps des crédits accordés<fnref n="21" />. Et les AEF ne sont pas épargnés de cette situation. Ils sont aussi sous pression des agents locaux et au cas de problème de remboursement, les agents font recours aux

<footnote n="21">²¹ Souci de rentabilité financière, de pérennisation de l'activité de l'IMF dans l'ensemble.</footnote>
Gendarmes pour forcer et faire peur les ménages agricoles<fnref n="22" />. Or vu leur niveau d'éducation et la place de la Gendarmerie dans les zones rurales qui sont des autorités respectées et à craindre en même temps, les EAF s'endettent encore plus pour pouvoir rembourser. Le crédit au lieu d'être une solution devient un problème et crée de problèmes sociaux et même source de faillite de famille dans la zone.

### 5-2-2 Une étude descriptive des données d'enquête

Dans cette analyse, nous souhaitons savoir le profil d'EAF membre d'une IMF étant donné que durant notre passage d'autres institutions autres que Vola Mahasoa ont ouvert des agences soit dans la zone du projet, soit à proximité de la zone du projet : le CECAM. Deux choses se sont déroulées depuis la mise en place du projet et que l'ensemble des infrastructures construites sont opérationnelles : Vola Mahasoa a diminué certain financement dans la zone pour cause de mauvais remboursement de ces membres ; et l'image des IMF (Vola Mahasoa et amplifié par l'arrivée de CECAM) vu par les EAF : les crédits créent plus de problèmes qu'ils apportent de solution.

Ces deux facteurs ont réduit fortement l'accès au crédit qui se trouve être aggravé par le problème de distribution d'eau, rongé par la corruption au sein de la Fédération des usagés d'eau et de ses démembrements.

Nous avons toujours un échantillon de 411 observations reparties dans les deux communes dont 62% dans la commune de Tsianisiha et 38% à Ankilimaliniky. Sur cet échantillon nous avons 37% membres d'une IMF ou du moins a effectué un emprunt auprès d'une IMF durant les 12 derniers mois avant notre passage.

Si l'objectif du projet était très ambitieux au début, il fait face, après le démarrage, à des réalités sur le problème d'accès au crédit et à ses multiples facteurs de blocages. Sur les 411 observations, uniquement 151 individus ont accès au crédit dont 39 individus à Ankilimaliniky et 122 à Tsianisiha.

#### 5-2-2-1 Le niveau de crédit par commune

Si on s'intéresse sur le profil de la commune qui a plus d'accès au crédit, nous pouvons dire que la commune de Tsianisiha bénéficie plus avec un taux de 74,17%. En effet la commune se trouve en amont et elle bénéficie de la proximité du barrage reconstruit par le projet. Et de ce fait les EAF dans la commune reçoivent plus d'eau.

<footnote n="22">²² Seul moyen de pression compréhensible par les EAF selon les agents de crédits lors de notre entretien avec ces agents.</footnote>
D'autre part, les IMF, et Vola Mahasoa en particulier, ont tendance à ne pas financer les cultures pluviales et ce n'est pas étonnant si elle s'intéresse à d'autres formes de culture. Et comme toute chose étant égale par ailleurs, les IMF octroient donc plus de crédit aux AEF qui se trouvent dans la zone plus humide.

Or cette situation se trouve être l'inverse aux données du projet, c'est la commune d'Ankilimaliniky qui est très actif en matière d'accès au crédit. Or il existe des problèmes rencontrés par les EAF lors de remboursement de crédit (pression et intimidation), mais aussi les EAF à Ankilimaliniky sont de moins en moins intéressés au crédit agricole. D'où l'inverse constatée lors de notre passage. Déjà en 2013, le projet a rapporté « **le nombre de bénéficiaires peut diminuer à cause du débit d'eau qui est très faible** » (PRPIM, Rapport annuel, 2013).

### 5-2-2-2 Le profil par sexe et statut

Un des objectifs du projet aussi c'est d'augmenter le nombre des femmes bénéficiaires de crédit surtout en créant leur propre activité génératrice de revenu (AGR). Selon la statistique du projet et de Vola Mahasoa, sur les 692 agriculteurs qui ont reçu de financement, il se trouve que 37% seulement sont des femmes (PRPIM, Rapport annuel, 2013).

L'appui de l'IMF Vola Mahasoa et le projet en général s'étend aussi sur les AGR dont 76 femmes font des petits commerces et 161 autres participent avec leur époux dans la conduite de leur culture. Ces données nous illustrent l'effort fait par le projet par l'intermédiaire de Vola Mahasoa à l'accès des femmes au crédit et pour faire sortir les ménages agricoles de la pauvreté.

Par ailleurs, nous avons la statistique suivante : en tout 18.54% sur l'échantillon qui ont pu accéder au crédit agricole et développer leur AGR.

Si on s'intéresse sur le statut matrimonial des bénéficiaires, il s'avère que 10% seulement des bénéficiaires vivent seuls. Et ce pour dire que Vola Mahasoa fait plus confiance au couple qu'au célibataire.

### 5-2-2-3 Le montant de crédit alloué et leur évolution

Avant 2013, Vola Mahasoa a débloqué à peu près 147 760 000 Ariary de financement dans la zone. Par ailleurs l'enquête nous révèle aussi qu'en moyenne le montant alloué par Vola Mahasoa par EAF avoisine les 390 789 Ariary et en tout la situation de portefeuille de Vola Mahasoa est assez importante. Et dans l'ensemble les prêts s'orientent plus vers l'AGR que
vers l'agriculture (74% contre 26 % respectivement) et s'orientent aussi vers les crédits sociaux. Nous assistons à des changements dans le comportement de crédit dans la zone qui est sensée financer. L'agriculture se tourne vers d'autres types de prêts (du faits non mentionné dans le rapport du projet).

On constate aussi une évolution sur le montant demandé par les EAF. En effet si au début un EAF demande un montant de 100 000 Ar, on constate qu'à fur et à mesure ce même EAF augmente son niveau d'emprunt et peut atteindre les 300 000 Ar, voire plus.

### 5-2-3 Une première analyse de l'impact de Vola Mahasoa dans la zone

Dans quelle mesure et à quelles conditions la microfinance contribue-t-elle effectivement à l'amélioration des conditions de vie de la population dans la zone d'études ?

La légitimité de la microfinance ne fait aucun doute : dans un contexte de financiarisation croissante, les pauvres plus que quiconque ont besoin de services financiers. En pratique toutefois, les effets sont beaucoup plus limités, pour les raisons principales suivantes. Le premier est simpliste et trop économique des problèmes de pauvreté et d'inégalité. Et la seconde vient de l'offre de microfinance, caractérisée par des services encore peu adéquats, Par ailleurs, on observe bel et bien des effets positifs, mais ils sont souvent inattendus : les services de microfinance ne sont pas consommés passivement par leurs clients, mais traduits, interprétés et ensuite utilisés de manière souvent subtile et stratégique en empruntant des voies parfois contradictoires avec les objectifs des promoteurs de ces services.

#### 5-2-3-1 Des effets positifs mais des services réduits sur des activités peu rentables

La clientèle se concentre sur les EAF et les propriétaires de micro entreprises du secteur informel, et la microfinance représentent aujourd'hui une part non négligeable de leurs sources de financement. Il est difficile pourtant de connaître les effets réels de la microfinance sur ces différents types d'activités et même de recenser si le crédit finance est réellement l'objet du crédit. Le potentiel de la microfinance dans la zone est considérable : les petits commerces, les femmes qui pratiquent des cultures maraîchères et les cultures de rentes occupent une part importante d'AGR et de main-d'œuvre et apparaissent comme un « secteur refuge » pour l'emploi. Mais cette frange de l'économie reste fragile : diverses conditions structurelles adverses les conduisent à se replier sur des stratégies individuelles à bas niveau de risque et à basse rentabilité. A l'heure actuelle, Vola Mahasoa ne peut pallier à de telles faiblesses. L'offre reflète les besoins propres de l'IMF, bien plus que ceux de leurs clients. Elle cherche avant tout à réduire les risques encourus, imposant un rythme de remboursement
rapide peu compatible avec des investissements productifs (une large partie des crédits sont
donc utilisés à des fins de consommation) et tendant à se concentrer sur des micro entreprises
de vente au détail et de services à faible valeur ajoutée.

5-2-3-2 L'impact sur la vulnérabilité : des effets positifs, parfois inattendus

C'est ici que les effets les plus positifs sont observés, même s'il s'agit parfois d'effets
inattendus. Dans la plupart des contextes de pauvreté, les difficultés essentielles proviennent
de l'irrégularité et de l'imprévisibilité des revenus et de l'inadéquation entre revenus et
dépenses. Le moindre aléa (plusieurs journées consécutives non travaillées, dépense imprévue
pour raison de santé ou de décès par exemple) plonge les familles dans des situations
d'endettement et de dépendance conduisant à de véritables trappes à pauvreté. Souvent le
crédit octroyé a du mal à agir sur le montant des revenus, mais par contre il peut permettre
aux AEF de desserrer des contraintes de liquidité, de stabiliser et diversifier les sources de
revenu, de renforcer un patrimoine productif souvent dérisoire et, ce faisant, de rendre les
AEF moins vulnérables. Pour diverses raisons (fongibilité des différentes sources de revenu,
usage des services parfois autres que celui attendu, évolution de l'environnement externe), il
est très difficile d'avoir une idée précise des impacts de la microfinance sur les EAF : seules
des études très fines décortiquant en détail la complexité et la subtilité des stratégies
financières des EAF donnent des résultats fiables.

Les deux exemples ci-dessous mettent en évidence cette complexité et les effets fragiles et
contrastés (souvent un mélange d'effets positifs et négatifs) de la micro finance sur la lutte
contre la vulnérabilité.

5-2-3-3 L'élargissement des opportunités financières – effets directs et indirects du microcrédit.

L'étude, citée plus haut, met en évidence des résultats ambigus en matière de lutte contre la
vulnérabilité. Certaines améliorations sont indéniables mais sont elles-mêmes à l'origine de
nouvelles formes de risque. Une première amélioration observée est la possibilité pour les
EAF d'avoir accès à une institution financière qui donne une opportunité pour eux dans
l'accès aux crédits. Nous observons également une évolution positive de l'esprit
entreprenariat des EAF: au fil du temps, les ménages acquièrent de l'expérience et diminuent
le risque de non remboursement ce qui les rend moins vulnérables. Enfin les EAF tendent à
acquérir des biens durables (comme les charrettes, ou autres outils de productions), des bétails
et qui représentent une part importante des augmentations de patrimoine (c'est le cas des crédits individuels).

Par ailleurs, les produits proposés sont mal adaptés et sont considérés comme contraignants : les montants mais surtout les délais et les dates d'obtention des microcrédits coïncident rarement avec les besoins des EAF. Quand le crédit est disponible, c'est rarement au moment où l'agriculteur en a le plus besoin. Aussi une partie ou la totalité du microcrédit est-elle utilisée pour acheter d'autres biens de spéculation (riz, or, etc...) qui seront ensuite gagés lorsqu'un besoin se présentera. Au final, l'arrivée de la microfinance a permis d'augmenter d'éventail d'opportunités financières disponibles, directement, via les microcrédits, mais aussi indirectement, via les biens de spéculation, et via une meilleure solvabilité auprès de créanciers potentiels. Ceux-ci savent que leur débiteur pourra solliciter un microcrédit s'il a du mal à rembourser. Cet élargissement des opportunités financières permet aux AEF de mieux gérer leur trésorerie et de pallier plus facilement aux différents aléas de la vie quotidienne. Les autres ont acquis plus de capital qui n'ont pas augmenté leur dette, mais l'augmentation du capital reste précaire car elle est en partie liée à la valeur de l'or, ou à la santé (fragile) du bétail (capital « élevage » et les CREDITS GCV)

### 5-2-3-4 L'effet du microcrédit sur la gestion des contraintes de liquidité dans le temps

Le principal effet du microcrédit se situe également au niveau de la gestion inter temporelle de la liquidité. L'apport en liquidité que constitue le microcrédit permet à de nombreuses familles de réduire le décalage temporel entre les revenus et les dépenses. Pour les ménages qui sont victimes des irrégularités des revenus, l'accès au microcrédit ne réduit que partiellement et pour une courte durée dans le temps la dépendance, il constitue une anticipation sur des revenus ne résultant pas d'une activité économique locale. Pour ces ménages, le microcrédit est essentiellement destiné aux dépenses non productives : dépenses courantes, achat de biens durables, financement de l'activité agricole destiné à l'autosubsistance de la famille et qui ne dure que de trois à cinq mois (cas type de crédit de court durée).

Le remboursement du microcrédit est crucial car il conditionne la continuité du droit d'accès à la source de liquidité procurée par le dispositif de micro finance dans le futur. Or, cette continuité est assurée par le recours à l'emprunt informel ou par l'adoption d'arrangements tacites entre membres d'un même groupe solidaire : il arrive fréquemment que l'offre de microfinance ne coïncide pas pleinement avec les besoins (montants, moment de l'octroi) des
emprunteurs. Ces derniers adoptent alors des stratégies leur permettant de contourner les
rigidités de l'offre. Ainsi, dans plus de 12 % des groupes observés, l'une des stratégies
consiste à ce que l'emprunteur dont les besoins sont inférieurs au montant proposé par le
dispositif de micro finance (au vu des performances de remboursement des prêts antérieurs)
emprunte un montant plus élevé que ses besoins et ré-prête la différence ou la totalité du
microcrédit à un autre membre du groupe. Cette stratégie traduit le souci de ne pas « gâcher »
cette liquidité ni pour soi-même ni pour les autres en cas de décalage entre l'offre et ses
besoins propres (se sont surtout les Crédits Avec Education).

5-3 Le modèle économétrique sur l'impact de l'APD par l'intermédiaire de l'IMF

L'objet de l'analyse c'est de voir l'impact de l'APD sur la production (voir le revenu) des EAF à travers la microfinance. En effet comme l'IMF Vola Mahasoa a reçu une subvention par le projet (donc de l'APD) non seulement pour faciliter l'accès au crédit des EAF mais aussi que ce crédit apporte un quelconque impact sur le niveau de vie des EAF. Nous souhaitons donc analyser l'impact des activités de microfinance dans la zone d'études, c'est-à-dire que notre analyse sera concentrée sur la demande, autrement dit sur les bénéficiaires des services de la microfinance.

Toutefois, nous nous limiterons sur le microcrédit destiné à l'agriculture, des crédits productifs mais aussi des crédits qui sont destinés aux activités génératrices de revenu (AGR) pour soutenir la famille d'EAF dans leur exploitation.

L'évaluation donc portera sur l'impact de la microfinance sur la production des bénéficiaires.
Dans ce sens nous parlerons d'abord des différentes méthodes d'analyse et d'évaluation
d'impact de la microfinance, puis nous présentons notre modèle propre d'analyse d'impact
(de l'APD) de la microfinance et enfin nous terminons par nos résultats.

**5-3-1 Les méthodes d'analyse et d'évaluation en microfinance**

Depuis les années 90 et jusqu'à nos jours, nous avons vu l'émergence et la prolifération de l'importance d'une étude impact de la microfinance dans un contexte socio-économique. En effet la microfinance ne se contente plus uniquement sur la nature de ces produits ou de leur rentabilité, voire même de la pérennisation de ses activités. Mais elle doit faire face également aux problèmes de l'effet de ses actions sur la vie de ses membres, c'est-à-dire que la microfinance affecte la vie sociale et économique de ces membres à travers d'autres aspects telles que l'éducation, la santé, le loisir, le bien être, etc.
En générale, la finalité des études des impacts sur la microfinance s'oriente autour de deux axes :

- Un apport d'information entre l'IMF et son environnement afin de comprendre, d'informer et d'innover ;

- Evaluer et mesurer l'apport des IMF s'il existe un quelconque changement grâce à son intervention.

### 5-3-1-1 Une revue de la littérature

D'abord nous classons les études d'impact selon la pertinence des questions de l'époque, la méthodologie et les études récentes d'impact en microfinance.

Les premières études sur l'impact de la microfinance étaient orientées sur les institutions qui, dans les années 90, ont beaucoup reçu de subvention. Et l'objectif de l'étude de l'époque c'est de comprendre les problèmes de fonctionnement des IMF à travers leur performance économique (Jeannin & Sangare, 2007). Donc des études qui s'orientent à la rentabilité des IMF. Ce sont donc des méthodes d'analyse qui sont orientées vers l'institution. Ces études apportent comme preuve d'impact l'existence d'une institution qui a une bonne performance financière et comme indicateur le taux de remboursement des clients.

D'autres études, après l'intérêt sur la pérennisation des IMF, s'intéressent cette fois ci à l'impact social des IMF (Schreiner, 2002) en s'orientant vers les clients. C'est la question de l'impact social ou « outreach » qui dictait ces études. Des méthodes orientées vers le client en s'intéressant de plus en plus sur le moyen pour l'IMF de s'adapter à leurs clients et au marché. C'est un moyen d'aide au pilotage des IMF.

Enfin, la dernière catégorie d'études sur l'impact de la microfinance c'est l'étude qui combine les aspects économiques et sociaux dans l'évaluation d'impact. En effet la pérennisation des IMF est compatible avec l'impact social sur les clients. la combinaison des deux peut mesurer la performance des IMF. Cette dernière méthode d'analyse d'impact fait appel à des outils statistiques et économétriques pour apporter un modèle d'évaluation afin d'expliquer l'impact de l'IMF.

Dans ce sens, les études récentes font souvent appel de plus en plus aux outils économétriques. Par exemple dans une étude de Banerjee, Dufflo, Glennester et Kinan (2010), ceux-ci font appel à l'évaluation aléatoire (randomized evaluation) pour mesurer l'impact de la microfinance. Ils analysent l'impact de l'accès au crédit en randomisant
l'implantation de nouvelle agence d'IMF en Inde. Ces dernières recherches sont toujours centrées entre la rentabilité de l'IMF et l'adaptation au besoin des clients et du marché.

L'enjeu majeur aujourd'hui dans la recherche et l'analyse d'impact c'est de surmonter plusieurs défis dont : d'abord la nécessité d'avoir un modèle canonique référentiel d'évaluation qui peut être appliqué dans différent type de situation et de prouver l'impact économique des microcrédits. Et après, de pallier à la difficulté d'évaluation en minimisant les biais de sélections dans les estimations (Jeannin & Sangare, 2007).

### 5-3-2 Le modèle d'impact dans la zone d'études

Nous organisons comme suit cette sous-section : d'abord nous présenterons la méthodologie d'étude, puis nous définissons les variables utilisées et enfin une présentation du modèle et de la méthode d'estimation utilisée dans cette étude est avérée.

#### 5-3-2-1 La méthodologie

Nous basons notre méthodologie sur les données que nous avons collectées en 2017. En effet, notre étude dans la zone (Ankilimaliniky et Tsianisiha) porte sur l'appréciation de l'impact d'une APD (en l'occurrence le projet étudié) sur les bénéficiaires. Mais à la différence de nos précédentes études et approches qui, rappelons-le, s'intéressent à la modélisation de l'impact de l'APD sur la production en utilisant un modèle d'auto sélection, nous nous sommes focalisés sur le lien qui existe entre la production (revenu) et l'APD (via la construction et la réhabilitation des canaux d'irrigation).

Cette fois ci, nous nous intéressons sur l'évaluation d'impact de l'APD, mais visant l'impact des crédits accordés par les IMF sur la production (Revenu). Nous souhaitons évaluer l'effet des crédits (donc l'IMF à travers le projet et l'APD) sur la production des EAF. Et dans ce sens, nous comparerons la production des EAF qui a reçu de crédit et celle qui n'en a pas reçu.

Notre méthode d'évaluation d'impact sera donc une évaluation *expost* qui est destinée à déterminer si l'accès au crédit rehausse ou non la production des EAF dans la zone. Ce type de problème d'évaluation a été défini par Rubin (1974) et qui porte sur l'identification de l'effet causal d'un programme (l'APD étudiée). L'apport de l'APD est efficace s'il existe un quelconque changement dans la vie des bénéficiaires. Concrètement si la vie des bénéficiaires s'est améliorée par rapport à une situation en absence du programme ou du projet. L'objectif est d'estimer les résultats de ce que serait la situation des bénéficiaires sans le projet, c'est-à-
dire le contrefactuel. Pour ce faire, nous allons avoir besoin d'un groupe de contrôle afin de
comparer la situation avec le crédit (la raison d'évaluation) et la situation sans crédit.

Nous avons déjà deux sous échantillons caractérisés par les individus qui ont accès au crédit et les individus non bénéficiaires du crédit (le groupe de contrôle). Mais nous ne pouvons pas évaluer l'efficacité direct du projet, mais uniquement l'effet moyen sur les bénéficiaires. Aussi dans l'ensemble, nous avons des individus qui n'ont pas contractés de crédit durant les 12 derniers mois avant notre enquête. Il est possible donc de voir le niveau de production pour chaque catégorie et à noter que les individus étudiés ont les mêmes caractéristiques identiques. Toutefois, il y a des données non observables dans l'échantillon et cela crée de bais de sélections. En effet, l'IMF, à un certain moment, a arrêté le financement de certains types de cultures pluviales. De plus la plupart des clients de l'IMF sont des clients qui ont un problème de remboursement dans le passé.

Nous avons des données quasi-expérimentales comportant 411 observations. L'avantage de ces données quasi-expérimentales c'est de permettre de résoudre en partie les problèmes bais de sélections. Ainsi plusieurs techniques économétriques permettent de contrôler ce bais et nous utilisons ici la technique par appariement qui fait partie des méthodes d'évaluation d'impact. Notre élément de comparaisons sera basé sur la production de ces deux groupes.

Les données utilisées comportement 411 observations reparties sur les deux communes étudiées avec une superficie cultivable de 3800 ha (cf annexe 2) et sur cet échantillon, nous avons 151 individus qui ont contracté de crédit dans les 12 derniers mois de l'enquête.

5-3-2-2 Les variables utilisées

Nous avons comme variable de résultat (outcome) la variable production qui reflète le niveau de revenu de chaque EAF. Compte tenu que nous avons plusieurs types de cultures dans la zone, nous aurons donc à traité plusieurs variables de résultats selon le nombre de spéculation. Nous avons comme variable de traitement la participation des EAF à une IMF avec un crédit durant les 12 derniers mois avant notre enquête. C'est une variable qui aura un impact sur le résultat, c'est-à-dire que si un individu participe à une IMF et avec un crédit, sa production devrait donc s'améliorer.

En outre, nous avons des facteurs qui permettent de capter la capacité des EAF. Ces facteurs sont : le lieu de résidence désigné par la variable « commune » qui capte l'attirance et l'effet de l'APD dans chaque commune. L'accès à l'irrigation noté « recours.irrigation » donne l'accès d'un AEF au système d'irrigation ; la participation à une organisation paysanne qui
capte le niveau d'information de chaque EAF ; la variable sur le revenu non agricole qui capte
les revenus en provenance d'autres types d'activité s'il y en a ; la variable dépense
quotidienne et la variable dépense sanitaire qui mesurent les sommes d'argent que chaque
EAF doit engager dans les deux types de dépense, ce sont des variables qui captent les
dépenses de consommation ; les variables qui concernent les surfaces cultivées par chaque
EAF. La pratique de l'élevage est accompagnée d'une variable qui capte une partie de la
richesse des EAF en termes de nombre de zébus possédés, c'est-à-dire le capital de chaque
EAF. Il y a enfin des variables qui captent les caractéristiques socio-économiques de chaque
EAF : le sexe, l'âge, le statut matrimonial, ainsi que le niveau d'éducation

5-3-2-3 La méthode d'estimation : l'appariement

La méthode d'appariement est une méthode d'inférence causale non paramétrique applicable dans plusieurs domaines de recherches dont l'économie et l'évaluation de politique publique. Elle permet de comparer directement la situation de deux groupes.

La grande facilité de la méthode c'est qu'elle ne fait appel à un processus de modélisation sur
des hypothèses lourdes. Son objectif est d'évaluer l'effet causal de certains traitements sur les
résultats reçus par des unités de la population cible. En effet, dans la situation de deux
groupes, chaque groupe peut avoir de réponses différentes à cause de différence dans leurs
caractéristiques observables. D'où la méthode d'appariement qui consiste à comparer la façon
dont les résultats diffèrent pour les personnes traitées par rapport aux non participants
similaires, c'est-à-dire qu'on choisit comme groupe de contrôle apparié le groupe d'individu
traité en sous-ensemble de groupe de contrôle dont les caractéristiques observables sont les
plus appariés possibles au groupe de traitement. Et à l'aide de cette méthode, le bais de
sélection sera contrôlé lorsqu'on compare deux individus ayant de même caractéristique.

L'hypothèse d'une telle méthode repose sur la différence entre les deux groupes (traités et non traités), c'est-à-dire de leur caractéristique individuelle et du traitement. Si la différence selon la caractéristique est isolée et neutralisée, elle se repose uniquement sur l'effet de traitement.

Notre présentation s'inspire de Broadaty, Crépon et Fougère 2002, de Pauline Givord 2010, de Getler et al 2011, d'Imbens Guido 2004.

Dans le cas de notre analyse, l'objet du traitement (l'objectif de la politique publique) est l'accès d'un EAF au crédit pour augmenter son revenu via la production. En effet le projet (l'APD) a subventionné l'implantation d'une IMF afin de faciliter l'accès des EAF au crédit et de permettre à ces EAF d'augmenter leur production. Il s'agit alors de comparer les EAF
qui sont membres d'une EAF avec un crédit et les AEF qui ne sont pas membres d'une IMF.
La procédure sera de construire une population de non participant (ou non traité) identique à
la population traitée dans la mesure ou le traitement devient une variable aléatoire.

Supposons que T (le traitement) représente la participation à une IMF avec un crédit est une variable aléatoire. Donc pour l'individu i :

$$
\begin{cases}
\text{Ti} = 1 \text{ si l'individu accède au programme} \\
\text{Ti} = 0 \text{ si non}
\end{cases}
$$

L'efficacité du programme sera mesurée par les deux variables latentes de résultats :

$$
Y1i \text{ si l'individu reçoit le traitement } Ti = 1
$$

$$
Y01 \text{ si l'individu reçoit le traitement } Ti = 0
$$

Ces deux variables correspondent au résultat, c'est-à-dire des productions qui ne sont jamais
observées simultanément pour un même individu. En effet, pour un individu traité, Y1i est
observé et Y0i non observé. Et pour un individu non traité Y0i est observé tandis que Y1i est
non observé.

L'effet causal du traitement est mesuré par la différence avant et après traitement. La variable de résultat observée peut être déduite des variables potentielles et de la variable de traitement par la relation :

$$
Y_i = T_i Y_{1i} + (1 - T_i) Y_{0i} \quad (5.1)
$$

Où (Yi, Ti) est observé pour chaque individu et le résultat non observé est le contrefactuel.

Donc l'effet causal sera : $\Delta_i = Y_{1i} - Y_{0i}$, c'est-à-dire la situation de l'individu s'il était traité et ce qu'elle serait s'il ne l'était pas.

L'évaluation de l'effet de traitement consiste en :

$$
- \text{ L'effet moyen du traitement dans la population : } \Delta^{ATE} = \mathbb{E}(Y_1 - Y_0) \quad (5.2)
$$

- L'effet moyen du traitement dans la population des individus traités :

$$
\begin{align*}
\Delta^{ATT} &= \mathbb{E}(Y_1 - Y_0 | T = 1) \\
&= \mathbb{E}(Y_1 | T = 1) - \mathbb{E}(Y_0 | T = 0) \quad (5.3)
\end{align*}
$$
Le second terme représente la production moyenne des EAF traités mais qui est non observé (donc inconnu). Nous observons uniquement $E(Y_0|T=0)$, c'est-à-dire la production des EAF non traités.

$$ \text{Donc } \Delta = E(Y_1|T=1) - E(Y_0|T=0) $$

$$ \text{Or } \Delta = E(Y_1|T=1) - E(Y_0|T=1) + E(Y_0|T=0) - E(Y_0|T=0) $$

$$ \text{Nous avons donc } \Delta = \Delta^{ATT} + B^{ATT} \quad (5.4) $$

Ainsi les résultats des individus du groupe de traitement et de contrôle vont différer en absence d'un traitement et forme un biais de sélection : $B^{ATT}$. Ce biais s'explique du fait de la situation moyenne des populations traitées et non traitées qui sont différentes. Et sous les hypothèses d'appariement, le biais est nul et $\Delta^{ATT}$ est observable.

## L'hypothèse d'indépendance conditionnelle et du support commun

L'hypothèse de la méthode d'appariement c'est de supposer que conditionnellement à un ensemble de caractéristique X, le fait d'avoir accès et de participer à une IMF avec un crédit est indépendant de la variable résultat ou de la production : c'est l'hypothèse d'indépendance conditionnelle à des caractéristiques observables.

$$ \text{Concrètement } (Y_0, Y_1) \perp T|X $$

A cette hypothèse s'ajoute l'hypothèse du support commun qui permet d'assurer que pour chaque unité traitée, il existe des unités de contrôle avec les mêmes variables observées

$$ 0 < P(T = 1|X) < 1 $$

Pour l'estimation de $\Delta^{ATT}$, cette hypothèse est réduite à $P(T = 1|X) < 1$

Ce qui implique :

$$ E(Y_0|T=1, X) - E(Y_0|T=0, X) = 0 \quad (5.5) $$

L'effet du traité sur les traités devient :

$$ E(Y_1|T=1, X) - E(Y_0|T=0, X) \quad (5.6) $$

## Méthode d'estimation

Rosenbaum et Rubin (1983) proposent une procédure d'estimation par la méthode d'appariement sur le score de propension. Cette procédure consiste à estimer un score de propension par un modèle de probabilité standard tel que le modèle logit ou probit. Nous nous
intéressons ici sur la probabilité qu'un individu participe à une IMF conditionnellement aux caractéristiques X : Pr(Traitement) = f(X), la fonction de densité de probabilité.

Ce principe d'estimation utilise les informations dont on dispose sur les individus non traités pour construire à chaque individu traité un contrefactuel. Pour ce faire, nous utilisons le modèle logistique pour l'estimation du score de propension du variable de traitement (T) qui est binaire.

$$ 
\begin{gathered}
\Omega (T) = \{0,1\} \\
T = \{1 \text{ si l'individu est membre d'une IMF avec un crédit, 0 si non}\}
\end{gathered}
$$

Nous cherchons donc à modéliser la probabilité que T soit égale à 1 sachant les variables explicatives X1, X2, ..., Xn. Nous déterminons dans ce cas les coefficients α, β1, β2, ..., βn tel que

$$ \text{Logit} (\Pi(x)) = \alpha + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_n x_n \quad (5.7) $$

$$ \text{Où } \text{Logit} (\Pi(x)) = \log \frac{\Pi(x)}{1 - \Pi(x)} \quad (5.8) $$

$$ \text{Avec } \Pi(x) = \frac{e^{\lambda h(xi)}}{1 + e^{\lambda h(xi)}} $$

Où h(xi) est formé par des termes linéaires et d'ordre supérieur

Après l'estimation du score pour tous les individus de l'échantillon, nous déterminons ensuite le support commun du score de propension pour assurer que tout individu ayant accès à la microfinance avec un crédit, nous arrivons à identifier au mieux un individu qui n'a pas accès au programme ayant le même score de propension.

Avant d'estimer, nous procéderons d'abord à des différents tests afin de nous assurer de la robustesse de nos résultats. Ensuite nous procédons à l'estimation de la probabilité qu'un individu participe à une IMF avec un crédit suivant un ensemble de critère. Cette estimation nous permettra de comprendre pour chaque EAF la probabilité de participer à une IMF. Mais aussi, elle nous donnera le score qui va nous permettre d'apparier les individus. Mais il faut aussi vérifier la distribution du score de propension dans la mesure où nous trouvons un score proche entre les deux groupes (les traités et les non traités) et enfin à l'aide de cette dernière étape nous procédons à la construction du groupe de contrôle.
### 5-3-3 Les résultats

Nous présentons ici le résultat de notre modélisation et l'estimation de l'impact de l'accès à une IMF avec crédit. Toutefois, nous présentons également les éléments de vérification de robustesse de notre modèle.

#### 5-3-3-1 La modélisation du score de propension

Nous utilisons dans notre modélisation la régression logistique afin de modéliser le score de propension. Mais pour sélectionner les variables à introduire dans le modèle, nous procédons à test rapide de Chi2 afin de vérifier les liens entre la variable dépendante (« prêt » : les AEF participent à une IMF avec un prêt) et les autres variables. Le tableau ci-dessous nous donne le détail :

<table><caption>Tableau 34: Test d'indépendance entre la variable dépendance et les autres variables</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="3">Khi deux de Parson</th></tr><tr><th>Valeur</th><th>Ddl</th><th>Signification asymptotique</th></tr></thead><tbody><tr><td>Accès à l'irrigation</td><td>8,3127</td><td>1</td><td>0,004</td></tr><tr><td>Communes</td><td>16,071</td><td>1</td><td>0,000</td></tr><tr><td>Age Chef EAF</td><td>2,0871</td><td>3</td><td>0,555</td></tr><tr><td>Sexe Chef EAF</td><td>0,274</td><td>1</td><td>0,601</td></tr><tr><td>Statut matrimoniale</td><td>0,7664</td><td>1</td><td>0,381</td></tr><tr><td>Niveau d'éducation</td><td>2,8192</td><td>4</td><td>0,389</td></tr><tr><td>Effectif des membres de l'EAF</td><td>17,8773</td><td>19</td><td>0,531</td></tr><tr><td>Organisation paysanne</td><td>5,8374</td><td>1</td><td>0,016</td></tr><tr><td>Revenu non agricole</td><td>0,3947</td><td>1</td><td>0,530</td></tr><tr><td>Dépense quotidienne</td><td>6,7161</td><td>3</td><td>0,082</td></tr><tr><td>Dépense sanitaire</td><td>2,2569</td><td>3</td><td>0,521</td></tr><tr><td>Accès à la Terre</td><td>0,388</td><td>1</td><td>0,533</td></tr><tr><td>Elevage</td><td>0,3481</td><td>1</td><td>0,555</td></tr><tr><td>Nombre de zebu</td><td>9,1956</td><td>9</td><td>0,419</td></tr></tbody></table>

Source : Nos calculs sous STATA

Et au seuil de 5%, l'accès des EAF à une IMF avec un prêt est indépendant de l'Age, du sexe, du statut, du niveau d'éducation, de l'effectif des membres de l'EAF, du revenu non agricole, des dépenses quotidienne, des dépenses sanitaires, du mode d'accès à la terre, de l'élevage ainsi que du nombre de zébus possédés par chaque EAF.

Nous construisons donc notre modèle à partir des variables retenues et nous testons sa significativité. Nous avons :
<table><caption>Tableau 35 : La régression Logistique</caption><caption>Prob > chi2 = 0.0000</caption><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>.3817435</td><td>1.286334</td></tr><tr><td>recour.irrigation |</td><td>.4581215</td><td>.2269294</td><td>2.02</td><td>0.044</td><td>.0133482</td><td>.9028949</td></tr><tr><td>orgpaysanne |</td><td>-.5617581</td><td>.221261</td><td>-2.54</td><td>0.011</td><td>-.9954218</td><td>-.1280944</td></tr><tr><td>_cons |</td><td>-1.15798</td><td>.2346083</td><td>-4.94</td><td>0.000</td><td>-1.617804</td><td>-.6981558</td></tr></tbody></table>

Source : Nos calculs sous STATA

Nous remarquons que les variables que nous avons retenues sont significatives au seuil de 5%. De plus le test de Wald montre que le modèle est significatif. Donc avec un risque de 1%, nous rejetons l'hypothèse nulle qui est la nullité simultanée de tous les coefficients de régression.

Nous souhaitons aussi évaluer la qualité de notre modèle à prédire la valeur de la variable dépendante (c'est-à-dire 0 et 1). De ce fait nous donnons ci-joint le tableau de prédiction du modèle afin de comparer les prédictions aux vraies valeurs prises par notre variable dépendante. Nous fixons le seuil par défaut qui est de 0,5.

<table><caption>Tableau 36: la prédiction des vraies valeurs</caption><caption>Logistic model for prêt</caption><thead><tr><th colspan="4" style="text-align:center;">True</th></tr><tr><th>Classified |</th><th>D</th><th>~D</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>+</td><td>60</td><td>45</td><td>105</td></tr><tr><td>-</td><td>92</td><td>214</td><td>306</td></tr><tr><td>Total |</td><td>152</td><td>259</td><td>411</td></tr></tbody></table><p>Classified + if predicted Pr(D) &ge; .5</p><p>True D defined as prêt != 0</p><table><tbody><tr><td>Sensitivity</td><td>Pr(+|D)</td><td>39.47%</td></tr><tr><td>Specificity</td><td>Pr(-|~D)</td><td>82.63%</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Positive predictive value</td><td>Pr( D| +)</td><td>57.14%</td></tr><tr><td>Negative predictive value</td><td>Pr(~D| -)</td><td>69.93%</td></tr><tr><td colspan="3">False + rate for true ~D</td></tr><tr><td>False - rate for true D</td><td>Pr( +|~D)</td><td>17.37%</td></tr><tr><td>False + rate for classified +</td><td>Pr(~D| +)</td><td>60.53%</td></tr><tr><td>False - rate for classified -</td><td>Pr( D| -)</td><td>42.86%</td></tr><tr><td colspan="3">Correctly classified</td></tr><tr><td></td><td></td><td>66.67%</td></tr></table>

Source : Nos calculs sous STATA

En tout, sur les individus qui participent à une IMF avec un prêt, 60 cas sur un total de 152 ont été bien prédits et pour ceux qui ne participent pas nous avons un total de 214 cas sur un total de 259 ont été bien prédits. Le taux de prédiction de notre modèle est de 66.67%.

La forme de notre modèle se présente donc comme suit :

$$ \text{Log} \left( \frac{\Pi}{1-\Pi} \right) = 0,83 \text{ Commune} + 0,45 \text{ recour}_{\text{irrigation}} - 0.56 \text{ orgpaysanne} - 1,16 \text{ (5.9)} $$

La variable organisation paysanne a un effet négatif sur la participation d'un individu à une IMF alors que le lieu de résidence (variable Commune) et surtout l'accès de l'EAF à l'eau (recours à l'irrigation) ont des effets positifs le log de vraisemblance.

Afin de faciliter l'interprétation des coefficients, nous donnons dans le tableau suivant le rapport de vraisemblance :

<table><caption>Tableau 37: Rapport de vraisemblance</caption><tr><td>Prob > chi2</td><td>=</td><td>0.0000</td></tr><tr><td colspan="3">prêt | Odds Ratio</td><td>Std. Err.</td><td>z</td><td>P>|z|</td><td>[95% Conf. Interval]</td></tr><tr><td colspan="8">Commune | 2.3026 | .5313643 | 3.61 | 0.000 | 1.464836 | 3.619493</td></tr><tr><td colspan="8">recour_irrigation | 1.581101 | .3587983 | 2.02 | 0.044 | 1.013438 | 2.466734</td></tr><tr><td colspan="8">orgpaysanne | .5702057 | .1261643 | -2.54 | 0.011 | .3695675 | .8797703</td></tr><tr><td colspan="8">_cons | .3141202 | .0736952 | -4.94 | 0.000 | .1983339 | .4975019</td></tr></table>

Source : Nos calculs sous STATA
Et à partir de ce modèle, nous pouvons dire qu'ici un AEF change de localité, la vraisemblance de participer à une IMF augmente de 2,30. Pour une meilleure interprétation, nous allons encore utiliser la probabilité prédite.

<table><caption>Tableau 38 : La probabilité de prédire de chaque prédicteur</caption><thead><tr><th rowspan="2">Modalités</th><th colspan="3">variables</th></tr><tr><th>Communes</th><th>Recour irrigation</th><th>Orgpaysanne</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>0,248</td><td>0,282</td><td>0,416</td></tr><tr><td>1</td><td>0,445</td><td>0,424</td><td>0,298</td></tr></tbody></table>

Source : Nos calculs sous STATA

Nous remarquons que la probabilité de prédire qu'un EAF participe à une IMF est de 0,248 dans la commune d'Ankilimaliniky et de 0,445 à Antsanisiha. Ensuite la probabilité d'un EAF de participer à une IMF avec un crédit est de 0.424 si l'EAF à accès à l'irrigation et de 0.282 dans le cas opposé. Par contre si l'EAF participe à une organisation paysanne sa probabilité de participer à une IMF est plus faible de l'ordre de 0.298 et de 0.416 si l'EAF n'est pas membre d'une organisation paysanne.

Le graphique ci-dessous présente la description des scores de propension dans l'échantillon à partir de notre modèle de régression logistique.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Graphique 13 : Score de propension</figcaption></figure>

Source : Nos calculs sous STATA
En outre la graphique suivante présente la distribution dans la région des supports communs. Cette forme permet de conclure qu'il est possible pour tous les EAF de trouver un contrefactuel avec un score de propensions proches

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Graphique 14: Support commun</figcaption></figure>

Source : Nos calculs sous STATA

Ensuite nous testons le score de propension obtenu et nous effectuons un test de comparaison de la distribution des variables afin de vérifier que les caractéristiques individuelles moyennes ne soient pas trop différentes entre le groupe de traitement et le groupe de contrôle. Le résultat de ces deux procédures de vérification montre un équilibre des variables avant et après l'appariement.

La procédure de l'estimation du score de propension est présentée en Annexe 6 qui montre la division optimale de l'échantillon en 4 blocks qui dans chaque bloc, il existe un équilibre entre les variables. En outre le graph ci-dessous nous montre le test de distribution des variables avant et après l'appariement.
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Graphique 15 : Distribution des variables</figcaption></figure>

Source : Nos calculs sous STATA

Nous souhaitons, par la suite, voir l'effet et l'impact de la participation des EAF à une IMF avec un crédit sur l'ensemble de la production de chaque EAF.

### 5-3-3-2 L'estimation de l'impact de l'accès à la microfinance sur la production

Nous montrons dans cette section l'effet moyen de l'accès à l'IMF sur la production des EAF en utilisant la méthode par appariement pour construire un contrefactuel pour les EAF qui ont accès à l'IMF avec un crédit.

En effet, la probabilité d'observer deux EAF avec les mêmes du score de propension est en principe égale à zéro puisque la distribution de score de propension $(\Pi(x))$ est une variable continue. Dans ce sens avoir un estimateur par appariement exact sur le score de propension nous suffit à évaluer l'effet moyen de l'accès à l'IMF sur le niveau de production des EAF. Nous comblons cette insuffisance par l'utilisation de différents estimateurs d'appariement. Leur différence réside sur la manière de sélection des groupes de contrôle à apparier aux groupes traités ou encore par le poids attribué aux groupes de contrôle sélectionnés au moment de l'estimation du résultat du contrefactuel. Mais chaque estimateur est consistant sous les deux hypothèses d'indépendance conditionnelle et du support commun.
En ce qui concerne le choix d'algorithm d'appariement, il en existe plusieurs types : Nearest Neigbour Matching (NNM), Caliper and Radius Matching, stratification and interval matching, Kermel et le local linear matching. Leur différence réside non seulement par la manière dont chaque individu traité est apparié mais aussi par la pondération attribuée lors de l'appariement. Le Nearest Neigbour ou le plus proche voisin qui est la plus simple des méthodes en se basant sur le principe qu'un individu du groupe de contrôle ou de comparaison est choisi comme partenaire de l'individu traité dont il est plus proche en terme de score de propension. Deux approches peuvent utiliser : le Nearest Neigbour Matching (NNM) avec remplacement et sans remplacement. Dans le premier cas, les individus traités peuvent être utilisés plusieurs fois comme partenaires pour l'appariement et dans l'autre cas l'individu traité est utilisé une seule fois. Ensuite le Caliper and Radius permet d'éviter un mauvais appariement obtenu par le NNM en imposant un niveau de tolérance (caliber) en termes de distance entre le score de propension. La stratification et inverval matching c'est de partitionner le support commun en plusieurs strates et de calculer l'impact du traitement dans chaque intervalle en prenant la différence des moyennes des indicateur d'impact dans le groupe de traitement et de contrôle. Et enfin le Kermel and local linear matching utilise quelques observations du groupe de contrôle dans la construction du contrefactuel d'un individu traité. C'est une méthode non paramétrique qui utilise les moyennes pondérées de tous les individus dans le groupe de contrôle pour construire un contrefactuel.

Le résultat de l'estimation avec les différentes méthodes d'estimation est résumé dans le tableau ci-dessous :

<table><caption>Tableau 39 : L'effet moyen selon différente méthode d'appariement<fnref n="23" /></caption><thead><tr><td>Mode d'Appariement</td><td>Estimator Δ<sup>ATT</sup></td><td>Error standard</td></tr></thead><tbody><tr><td>Propension score Kermel matching</td><td>-123,8231</td><td>63,6838</td></tr><tr><td>Propension score ridge matching</td><td>-116,1366</td><td>81,3726</td></tr><tr><td>Multivariate- Distance nearest- Neighbor</td><td>-115,7039</td><td>66,3944</td></tr></tbody></table>

Source : Nos calculs sous STATA

Ce tableau avec la méthode d'appariement respective nous indique un impact négatif sur la production l'accès des EAF à l'IMF avec crédit. En d'autre terme, l'arrivée de la microfinance n'a pas l'effet escompté sur la population bénéficiaire et même les membres de ces IMF, les crédits alloués n'ont pas amélioré la production et par conséquent le revenu.

<footnote n="23">²³ Nous avons pris comme exemple ici la production d'une seule spéculation : l'antsoroko (lentille)</footnote>
5-4 Conclusion

En bref dans l'ensemble, notre étude à l'aide de la modélisation, le crédit accordé par les IMF au EAF étudiés n'a pas apporté une quelconque variation dans la production de ces EAF. En effet, nous avons vu que l'accès au crédit a un impact négatif sur la production. Par conséquent, l'APD par l'intermédiaire du projet en intervenant et en subventionnant l'IMF à s'implanter dans la zone d'intervention du projet n'affecte pas la production, et encore moins le revenu des EAF.

Si dans notre première conclusion nous avons conclu que grâce à l'irrigation, l'intervention de l'APD par le projet a un impact positif sur la production des EAF, et comme toute chose étant égale par ailleurs, a un impact sur le revenu des EAF. Mais cette fois, nous concluons le contraire. Dans ce cas, il est utile d'évaluer le projet ou le programme d'un autre point de vue : sur le bien être sociale des bénéficiaires. C'est l'objet de notre dernier chapitre.
# Chapitre 6 : Évaluation de l'APD par le bien-être subjective

Nous avons réalisé jusqu'ici deux types d'évaluation de l'APD afin d'apprécier son impact sur la population bénéficiaire. Ces deux types dévaluations ont deux conclusions différentes : la première conclut un impact positif de l'APD sur les bénéficiaires, tandis que le second démontre un impact négatif sur la production de la population étudiée.

Notre but dans ce dernier chapitre c'est d'évaluer l'impact de l'APD à travers du bien être subjective des individus bénéficiaires. En effet, sur les deux approches qui ont conclu deux résultats différents, sus mentionnés, nous avons évalué l'impact de l'APD d'une manière quantitative, c'est-à-dire que nous avons expliqué l'impact de l'APD sur le revenu des bénéficiaires. La justification de ces approches, c'est qu'il est plus facile d'expliquer l'impact de l'APD du point de vue monétaire et de plus la plupart des études récentes abordent souvent l'évaluation sous cet angle.

Au-delà de ces études, nous souhaitons voir l'impact de l'APD par le bien-être subjectif au niveau de la population bénéficiaire. Au fait, nous s'intéressons à la perception subjective du bien être des EAF. En effet, le caractère multidimensionnel de la pauvreté est unanimement reconnu. Donc l'évaluation d'une politique publique ne doit pas être uniquement évaluée du point de vue monétaire.

L'approche sur le bien-être est l'objet de ce présent chapitre, dans la mesure, où nous intéressons à la perception par les EAF de leur bien-être : de leur santé, de leur éducation, de leur capabilité de réaliser des obligations familiales et traditionnelles, de la perception de leur situation (de pauvreté). Ces opinions et ces perceptions sont importantes afin d'évaluer l'impact de l'APD sur les bénéficiaires. Mais aussi, ces perceptions nous permettent d'apprécier les obstacles et les contraintes sur le bien-être, et de faciliter la lutte contre la pauvreté en général. Notre analyse est basée sur l'appréciation subjective des EAF de leur condition de vie. Nous posons des séries de questions où les enquêtés ont pu avoir la possibilité de choisir une réponse parmi les proposées. Etant donné l'importance de la tradition (de la culture en générale) dans la zone étudiée, nous avons tenu compte d'une variable qui reflète cette tradition dans la mesure où les EAF enquêtés ont la possibilité d'honorer leur obligation sociale et familiale. Notre objectif c'est de voir comment est la perception du bien-être par les EAF après le passage et la réalisation d'un financement par APD. Il s'agit d'apprécier les déterminants du bien être subjectif dans la zone étudiée. Mais aussi d'analyser les domaines qui influent sur le bien-être économique des EAF.
Nous axons notre étude sur les questions suivantes : quel est l'impact de l'APD sur le bien-être subjectif des EAF ? Quelle est l'appréciation des EAF sur l'état de sa propre situation au moment de l'enquête ? Quels sont les facteurs socio-économiques qui jouent sur le bien-être ? Est-ce que l'APD a améliorée la participation des EAF à leur tradition ?

Afin de mieux répondre à ces différentes questions, nous organisons comme suit ce chapitre : dans une première section nous faisons une brève revue de la littérature sur le bien-être subjective des études récentes. Puis nous faisons une étude descriptive du bien-être subjective dans la zone d'étude à l'aide de nos données d'enquêtes. Et enfin nous donnons une modélisation sur les déterminants du bien-être subjective en appréciant l'impact de l'APD sur le bien-être dans la zone d'étude.

## 6-1 Une revue de la littérature sur le bien-être

La plupart des chercheurs et des praticiens en développement sont aujourd'hui unanime quant à la multidimentionalité de la pauvreté. La pauvreté ne peut plus être mesurée et résolue d'une manière monétaire uniquement. Il existe d'autres dimensions que chaque chercheur doit prendre en compte dont le bien-être. Ce concept de bien-être est complexe et plusieurs chercheurs ont tenté de le mesurer.

Dans la littérature économique, le bien-être est apparu dans la recherche socio-économique grâce à l'économie du bien-être de Pigou en 1920. Ensuite le concept du bien-être a été repris par l'OMS en 1945 en intégrant cette notion dans sa définition de la santé (SIMARD, 2013). L'OMS fait donc appelle à la perception subjective des individus pour évaluer l'état de santé de chaque individu pour comprendre l'effet de leur soin. Ce n'est qu'à partir des années 1960 que les économistes se sont rendu compte du dysfonctionnement des modèles de croissance économique. La croissance économique ne résout pas tout en effet, il faut porter une réflexion sur le bien-être et de la qualité de vie de la population.

L'OCDE et l'ensemble de la communauté internationale affirment que l'objectif principale de politique publique c'est l'amélioration du bien-être sociale. Dans ce sens, plusieurs chercheurs tentent de chercher des moyens d'expliquer les méthodes d'évaluation du bien-être. Mais avant de présenter les études récentes sur le bien-être, nous apportons quelques définitions pour expliquer le concept du bien-être.

### 6-1-1 Une définition du bien-être

Le bien-être comporte deux éléments : l'élément objectif et l'élément subjectif. Le premier comporte « les conditions de vie des personnes et la possibilité de réaliser leur
potentialité »(OCDE, 2012). L'exemple de la répartition équitable de jouir d'une bonne santé entre tous fait partie du bien-être objectif. Tandis que l'élément subjectif vient « des expériences vécues par les individus dans leur vie ». Et l'ensemble des études récentes s'orientent autour de ces éléments du bien-être en essayant de mesurer des indicateurs objectifs pour atteindre le bien-être tels que le revenu, le niveau d'éducation, ou encore le taux de mortalité.

### 6-1-2 La revue de la littérature

L'ensemble de la littérature existante sur le bien-être s'oriente sur l'analyse du bien-être subjectif, c'est-à-dire des études qui s'intéressent sur la recherche des déterminants du bien-être subjectif. Des études empiriques qui se focalisent dans la perception subjective du bien-être et bien évidement sur la perception de la pauvreté. Pour certains, la pauvreté est définie comme un cumul de manque : l'accès à l'alimentation, à l'eau, à la santé (Streeten & al, 1981). La pauvreté ne se mesure plus uniquement à partir de l'aspect monétaire.

D'autres résultats donnent des facteurs qui lient la perception du bien-être et le niveau de revenu. Ces études s'accordent à prouvés qu'il existe une corrélation positive entre le bien-être subjective et le niveau du revenu (Easterlin, 2001). Mais cette dernière corrélation n'est pas parfaite (Easterlin, 2001) ; (Frey & Stutzer, 2002).

Ces études nous montrent clairement que le bien-être est en fonction de plusieurs autres facteurs et non seulement du revenu. Le bien-être devient alors une problématique globale et sa recherche devient un facteur de développement. Dans une approche comparative des déterminants du bien-être, une étude sur Madagascar et Pérou conclut qu'il existe une corrélation partielle entre le revenu et le bien-être (Herrera, Razafindrakoto, & Roubaud, 2006). Cette étude soutient que le bien-être n'est pas uniquement déterminé par le revenu mais d'autres domaines entre en jeu tel la santé, l'éducation ou encore l'emploi. D'autres études incluent la gouvernance, la démocratie et le capital social (Frey & Stutzer, 2002).

Mais ces résultats varient selon la méthodologie adoptée pour apprécier le bien-être subjectif. C'est le cas notamment de l'inexistence de corrélation entre le revenu et le bien-être si la comparaison se fait en horizon temporelle (Herrera, Razafindrakoto, & Roubaud, 2006). Une analyse microéconomique révèle une influence positive et significative du revenu sur le bien-être individuel déclaré (Blancheflower & Oswald, 2003).
D'autres approches font la comparaison sur la situation actuelle et passée d'un individu et qui conclut que le bien-être subjectif dépend de l'écart entre ces deux situations (MIchalos, 1985) (Selnik, 2003). Il dépend aussi selon Easterlin de l'expérience passée des autres individus.

En outre, les déterminants du bien-être subjectif varient aussi selon les groupes sociaux et la phase du cycle de vie. Dans ce sens, l'aspiration des individus évoluent selon l'évolution du niveau d'information acquise et leur expérience personnelle (Frederick & Loewenstein, 1999). Et selon encore Easterlin, des individus ont au début les mêmes aspirations, mais ensuite chacun atteint un niveau d'éducation différente, ils vont aspirer à des choses différentes qui sont associées à des bien-être différents.

En fait, l'étude d'Herrera et al (2006) distingue trois faits saillants sur la littérature du bien-être subjectif :

- Un premier groupe d'étude s'accorde sur l'existence de corrélation entre le bien-être subjectif et le revenu ;

- Un deuxième groupe d'étude s'intéresse sur l'affaiblissement et la disparition de la corrélation entre le bien être subjectif et le revenu si la comparaison est inter temporelle ;

- Et enfin, le troisième fait cherche à expliquer la tendance à regarder le passé avec amertume et le futur avec optimisme. Cette situation s'explique selon Easterlin (2001) que les individus jugent le futur en se basant sur les aspirations présentes qui elles-mêmes acquises par l'expérience du passé.

Un rapport de Stiglitz (2009) souligne la nécessité d'avoir un indicateur du bien-être subjectif pour évaluer la qualité de vie. « *Les mesures du bien-être subjectif fournissent des informations importantes sur la qualité de vie* ». En outre, ce rapport souligne que la « *représentation politique et gouvernance* » constitue une dimension importante de la qualité de vie. De même, l'importance des liens sociaux améliorent la qualité de la vie de diverses façons. En fait, ce rapport suggère la mise en place d'indicateur du bien-être afin que les décideurs politiques aient une idée de ce que les individus veulent pour fixer les objectifs. Il est possible d'utiliser le bien-être afin d'évaluer une politique publique. Dans ce sens, une étude d'Offredi et Laffut (2013) s'intéresse sur les conditions pour que le bien-être soit un critère d'évaluation de l'action publique. Cette étude conclut la possibilité d'utiliser un indicateur du bien-être pour évaluer les actions publiques.
## 6-2 Une analyse descriptive du bien-être subjectif dans la zone d'étude

Cette section s'intéresse à l'analyse descriptive de nos données. En effet les données utilisées sont toujours issues de l'enquête sur terrain que nous avons réalisée dans la zone d'étude. Seulement à la différence des données précédemment utilisées, nous nous intéressons aux variables qui traitent du bien-être subjectif. Nous allons détailler ici les données utilisées. Nous sommes en effet dans un impact controversé de l'APD sur les bénéficiaires. Dans le but d'évaluer l'impact de l'APD, nous souhaitons organiser comme suit cette section. Dans un premier temps, nous apportons l'appréciation du bien-être subjective dans cette zone, ensuite nous détaillons la statistique descriptive des données utilisées et enfin nous faisons une analyse descriptive du différent niveau de bien-être dans la zone.

### 6-2-1 Le bien-être subjective dans la zone d'étude

D'abord nous avons une zone d'étude qui est marquée par des ménages agricoles dont le niveau de scolarisation est faible. Ensuite cette zone est confrontée aujourd'hui à des fortes mutations entre la modernité et la tradition. La perception du bien-être est très limitée dans la mesure où la réponse de l'individu sur la question dont nous lui posons varie selon le degré de mutation de l'individu entre cette modernité et la tradition.

#### 6-2-1-1 Le clivage entre modernité et tradition

Rappelons que la perception du bien-être subjectif varie d'abord d'un endroit à un autre. D'où la difficulté de l'évaluation subjective des ménages sur leurs propres bien-être. Et même les économistes ont un regard différent quant à cette méthode due notamment à la difficulté de comparaison interpersonnelle à la méthode d'enquête (Selnik, 2003) et même dans la difficulté de faire une comparaison en raison des différences culturelles (Frey & Stutzer, 2002).

Il est important de comprendre et de connaitre l'appréciation du bien-être dans la zone. Nous sommes dans une zone où le bien-être est tout autre chose. En effet vu la prédominance des us et coutumes, le revenu ainsi que tout autre bien matériel sont là pour que l'individu arrive à honorer ses engagements (ses traditions). Dans cette société, chaque ménage est individualisé mais le système d'entraide est très fort. Le concept de don et de contre don y est très important. Dans la mesure où si un individu n'arrive pas à honorer le sien, il peut provoquer une fracture sociale, voire l'exclusion de l'individu et/où ce dernier s'exile de lui-même pour ne pas avoir honte.
Or, cette situation se trouve bouleverser avec l'arrivée de projet, de programme qui apportent de nouvelles formes de systèmes de développement orientés vers le marché. La nécessité d'accroitre constamment la production afin de rehausser le revenu, etc... Un bouleversement vient aussi avec l'arrivée du christianisme et de l'éducation. Nous sommes en présence d'une société en mutation et la perception du bien-être subjectif varie selon la mutation de chaque EAF enquêté.

En outre, de nombreux efforts ont été faits afin de réduire la pauvreté en milieu rural. Le constat est qu'il y a des changements au niveau des infrastructures agricoles, mais le but escompté n'est pas atteint. Nous remarquons que, la plupart des efforts de développement s'adressent au monde rural. Là, les techniciens du développement (les ingénieurs, les économistes, etc.) ont tout fait. Des améliorations au niveau des techniques agricoles sont de règle et sont vivement conseillées, entre autres : des engrais accroissent les rendements agricoles, des pesticides, des semences à grands rendement, des engins (tracteurs, kibota, motoculteur, etc.), et d'autres techniques qui sont utilisées pour rehausser le rendement à l'hectare de la production. Mais des questions qui s'imposent sont multiples: pourquoi ces techniques ne marchent-elles pas ? Est-ce qu'elles ne sont pas adaptées au climat, au sol, ou est-ce que les techniciens ne sont pas capables d'appliquer ce qu'ils ont étudié ? Ou est ce qu'il y a d'autres facteurs que les techniciens devront prendre en compte pour rendre efficace le développement destiné au monde rural ?

Plusieurs chercheurs, en sociologie, en anthropologie et autres dans la logique du développement pensent que l'échec du développement dans le monde rural, c'est la négligence des techniciens du développement de la tradition, de la coutume des paysans.

Nous pensons que, en tant qu'économiste, malgré les efforts entrepris depuis pour améliorer la condition de vie du monde rural, ne serait-il pas nécessaire de voir d'autres facteurs qui empêchent le développement ou d'expliquer (en dehors de l'explication des économistes : alphabétisation, manque d'infrastructure, santé, etc.) le retard de développement des pays en développement ? Le problème est que depuis le concept du développement apporté par les pays développés : c'est leur manière de vivre que ces pays ont imposé dans les pays dit en développement.

Les techniciens appliquent dans le monde rural le concept de développement de type européen ou occidental. « C'est pourquoi la conception du développement appliquée à un pays comme Madagascar, peut finir par conduire à des impasses parce qu'on pense en termes de
développement industriel et urbain lors même qu'on croit raisonner en termes de développement rural »(DEZ, 1968).En effet, dans le monde rural, la tradition joue un rôle important. La société rurale est basée sur la tradition, sur « le fihavanana », le « filongoa », ou la résolution de conflit est basée sur ces deux concepts, ou l'importance des « kabary », etc. C'est une société traditionnelle. Depuis l'indépendance, ces concepts deviennent de plus en plus enracinés dus à l'évolution grandissantes de la société urbaine. « *Donc le modèle économique du développement doit intégrer la tradition dans les variables ou les paramètres pour expliquer ou pour juger l'efficacité d'une politique économique à adopter* »(DEZ, 1968).

Ici, il faut harmoniser la tradition et le développement. Ce n'est pas la société traditionnelle qui est le facteur bloquant du développement. Mais tout programme ou toute initiative de développement doit d'abord comprendre la société traditionnelle. Nous pensons que le développement n'est plus seulement l'affaire des techniciens, mais il faut associer aussi d'autres disciplines : la sociologie, l'anthropologie par exemple. Et ce n'est pas le modèle de développement des occidentaux que nous devons appliquer dans le monde rural. Mais c'est un modèle de développement basé sur la tradition afin de mieux impliquer les acteurs ruraux. On essaye d'identifier la base qui fait tourner le monde rural.

Dans cette société, chaque ménage est individualisé mais le système d'entraide est très fort. Cette société s'oriente vers le chef de clan (chef de famille, Mpisoro, ampanjaka, etc.) et à une réunion de famille, c'est lui qui dirige et qui prend les grandes décisions concernant le clan ou la famille. Cette société est très hiérarchisée, le respect du chef est très important. Dans cette société, il y a l'importance du contact physique en permanence entre les individus pour assurer la survie du clan (DEZ, 1968), d'où l'importance du « fihavanana ». Il s'agit ici d'un caractère de trait de sentiment. Un caractère très important et qui constitue un lien fort pour souder la famille ou le clan. Mais au niveau des acteurs du développement, comment est leur perception ? « *Pour les techniciens un bon paysan est celui qui accepte de mettre en œuvre certains techniques...* »(DEZ, 1968). Donc les techniciens imposent que si vous voulez améliorer votre condition de vie, vous deviez faire ceci et cela, etc. « *Par contre, le paysan perçoit l'encadreur en se fondant sur des critères de « fihavanana », et il attend de lui qu'il fasse autant* »(DEZ, 1968). Sans cela le paysan ne lui accorde pas sa confiance.

Nous voyons là le clivage qui existe entre les techniciens et les paysans (entre la modernité et la tradition). Les techniciens cherchent ceux qui appliquent leur technique afin de sortir de la
pauvreté. Et effectivement les paysans ou les intéressés appliquent mais dès que le technicien s'en va, il continue à poursuivre leur mode de vie traditionnel.

### 6-2-1-2 La perception du bien-être dans la zone

Afin d'apprendre un peu plus sur la perception du bien-être subjectif dans la zone d'étude, une série de questions a été posée au chef de l'EAF. Ces questions s'orientent sur son état de pauvreté selon l'avis du chef EAF.

La perception du bien-être par le chef EAF est appréciée sur la base de trois modalités ordonnées : « plus pauvres », « Pareils » et « moins pauvres ». Cette perception reflète la relation entre le niveau de vie et le revenu monétaire des EAF.

Rappelons que nous avons effectué une série d'enquêtes dans deux communes rurales : Ankilimaliniky et Tsianisiha. Ces deux communes sont en effet homogènes et la perception du bien-être est aussi à peu près identique. La richesse dans cette zone est parfois mesurée par la possession d'un cheptel (en l'occurrence le zébu), mais aussi la capacité de chaque famille ou clan (un ensemble de plusieurs ménages) à défendre et à multiplier ces cheptels. La richesse est aussi mesurée par le niveau de possession de terre par les ménages. Le niveau de richesse se manifeste le plus souvent dans la capacité à faire où à honorer d'une façon périodique ses traditions (Bilo ou savatsy) et la capacité d'honorer ses engagements vis-à-vis des membres de sa famille.

Par contre le niveau de pauvreté se manifeste par une expression local « tsy misy kata » et qui signifie littéralement « sans bois ». Le terme est au sens figuré qui fait référence aux problèmes que le ménage n'a pas de bois pour cuire ses aliments. L'expression signifie que le ménage n'a pas de quoi pour se nourrir. Cela reflète un problème d'insécurité alimentaire. Le ménage qui fait référence à cette expression fait face aux diverses formes d'insécurité : l'insécurité alimentaire, l'insécurité au logement, l'insécurité sociale (par rapport à son statut social), l'insécurité foncière ainsi que l'insécurité économique et financière. Ces personnes vivent dans la misère, dans l'insuffisance et dans le déficit. Elles vivent au jour le jour. Et cette situation provoque une migration rurale car ces personnes vont vendre tous ceux qu'elles possèdent pour vivre au jour le jour et finalement n'arrivent plus à rehausser ou à faire face aux obligations sociales (dons et contre dons) et migrent ailleurs.

Pour les individus moyens, ils arrivent à faire face à certaines dépenses entre autres : la dépense de santé, d'éducation, et des obligations sociales. Seulement, ils ne possèdent que
peu de biens qui reflètent la richesse dans la zone : en moyenne ces individus possèdent deux (02) bœufs et une charrette. Mais le problème de nourriture est déjà réglé.

Nous avons aussi souhaité apprécier la relation entre les ménages et ses voisins, puis entre l'autorité locale et enfin entre les ménages demeurant dans d'autres localités. Nous avons alors une série de modalités ordonnées permettant d'apprécier ces perceptions : « très bon », « Bon », « assez bon » et « mauvaise ». En effet, nous souhaitons voir l'interaction sociale entre les individus, si oui ou non, le « fihavanana » ou encore la solidarité entre les individus avec ces voisins, avec les autorités locales et entre villageois, si tous ces éléments sont toujours présent. Car cette interaction a un effet sur la perception des individus du niveau et de l'évolution de leur bien-être (Herrera, Razafindrakoto, & Roubaud, 2006).

Enfin, étant donné la prédominance de la tradition, nous l'avons inclus dans la perception du bien-être. En effet la pauvreté est multidimensionnelle, et la tradition reflète le niveau de vie de chaque individu dans la zone. Une modalité ordonnée est donc incluse : la question posée est « quel est le rôle de la tradition dans la communauté ? » ; et l'individu répond selon la modalité ordonnée suivante : « un grand rôle », « moyen rôle » et « pas du tout ». Rappelons que nous sommes dans une société où la tradition joue un rôle important. Et la place ou l'importance de la tradition dans une famille reflète le statut social, économique dans la zone d'étude.

## 6-2-2 Les données utilisées

Les données utilisées, dans cette étude, est toujours issue de notre enquête effectuée dans la zone d'étude de 411 observations reparties dans les deux communes bénéficiaires du projet dont 62% à Tsianisiha et 38% à Ankilimaliniky. A partir de cette donnée globale nous avons un sous échantillon basé sur la perception subjective du bien-être des ménages. Cette perception est obtenue par la réponse du chef de ménage sur une modalité ordonnée qui permet d'appréhender le niveau de vie de l'enquêté et la perception qu'il a.

Nous avons donc un échantillon dont l'âge du Chef d'EAF varie de 19 à 98 ans et dont 20% sont des femmes et 12% vivent seul. Nous avons aussi en outre à peu près 71% des enquêtés qui ont fait le primaire et le secondaire. Notre échantillon présente donc des populations qui ont un certain niveau de compréhension du type de question que nous avons posé.

## 6-2-3 L'analyse descriptive du bien-être subjectif

A noter que notre approche ici c'est de voir l'appréciation du bien-être par le chef d'EAF en se basant sur l'importance et le rôle joué par la tradition dans leur vie quotidienne. Il est
difficile d'expliquer ou de montrer une corrélation entre la perception du niveau de vie et le revenu dans cette zone. Par contre, dans cette zone d'étude la capacité des ménages qui fait face à des obligations sociales, reflète son revenu monétaire. Un individu ou un ménage qui n'arrive pas à faire ses engagements est souvent considéré comme pauvre. De même un ménage qui arrive à faire et à honorer ses traditions est considéré comme aisé.

Ensuite nous complétons notre étude par une approche citée précédemment, c'est-à-dire une analyse conjointe de la perception du niveau du bien-être du ménage et du lieu de résidence, c'est-à-dire une analyse de l'interaction sociale existe pour apprécier toujours la perception du bien-être afin d'appréhender l'évolution de cette perception. Nous organisons comme suit l'analyse descriptive. D'abord nous présentons les résultats estimatifs du niveau de bien-être et après nous faisons une discussion sur ces résultats.

### 6-2-3-1 Le résultat estimatif du niveau du bien-être subjectif

Rappelons-nous sur la réticence qui a provoqué une grande discussion chez les économistes. Ces réticences se trouvent fondées dans la mesure où les individus enquêtés ont la capacité à évaluer eux même leur bien-être. Mais nous pouvons surmonter cette difficulté, en se basant sur le critère classique d'évaluation subjective du bien-être sur la croyance des individus c'est-à-dire leur tradition. Dans la zone d'étude, celle-ci reflète le statut du ménage questionné.

Si nous regardons la réponse du Chef d'EAF dans sa globalité, nous avons :

- 35.52% des Chefs d'EAF déclarent moins pauvres par rapport à leur voisin ;

- 29.20% autres déclarent être plus pauvres que leur voisin et ;

- 35.28% déclarent par contre dans le même niveau de pauvreté que leur voisin.

Ces résultats reflètent dans un premier temps que les chefs d'EAF sont plutôt optimistes quant à leur situation vis-à-vis de leur voisin. Ils se considèrent dans une situation moyenne dans leur quartier et dans leur voisinage.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Graphique 16: Appréciation subjective du bien-être
Ankilimaliniky et Tsianisiha</figcaption></figure>

En nous intéressant aux réponses de chaque chef d'EAF au niveau de chaque commune séparément nous avons le graphique suivant

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Graphique 17 : Appréciation subjective du bien-être dans chaque commune</figcaption></figure>

Nous avons une proportion plus importante à Ankilimaliniky qui déclare être plus pauvre. Des chefs d'EAF sont plus pessimistes quant à leur situation par rapport au chef d'EAF à Tsianisiha. Mais en moyenne les deux communes sont plutôt optimistes sur leur situation. Et
l'optimisme des Chef EAF de Tsianisiha s'explique surtout par leur accès à l'irrigation par rapport à leur voisin d'Ankilimaliniky.

En outre, l'âge et le statut matrimonial du chef d'EAF n'a pas d'impact sur le bien-être subjectif. Mais par contre le niveau d'étude du chef d'EAF montre que 75.34% de ceux qui ont fini le primaire et le secondaire se déclarent moins pauvres par rapport à son voisin. Et 65.83% déclarent être plus pauvres et enfin 71.33% déclarent être pareil que son voisin. Ces résultats nous montrent que ces ménages sont plus optimistes sur leur situation par rapport à leur voisin. Et aussi, ils sont plus conscients de leur situation par rapport à ceux qui n'ont jamais fréquentés une école.

Par rapport à la relation entre voisin, « les moins pauvres » affirment avoir « une très bonne » relation avec leur voisin qui représentent à peu près 51.37% et 38.36% ont « une bonne » relation et 10.27% ont par contre « une assez bonne » relation. Pour « les plus pauvres »et « les pareils », ils ont à peu près les mêmes proportions que précédemment, c'est-à-dire qu'ils ont une bonne relation dans l'ensemble sur leur voisin. En tout, l'ensemble des enquêtés entretien une relation étroite avec leur voisin, et ce n'est pas étonnant dans cette localité où l'esprit de « Fihavanana » et d'entraide sont encore très présent. (cf Annexe 8)

En ce qui concerne la relation avec les autorités locales (les maires, les Délégués Administratifs, les gendarmes, les chefs quartiers), « les moins pauvres » ont en grande partie une assez bonne relation avec eux en général. De même pour « les plus pauvres » et les « pareils » qui sont à cheval d'avoir une très bonne relation et de bonne relation avec les autorités. Il y a toujours donc le respect du représentant de l'Etat dans la zone d'étude. (cf Annexe 8)

Sur l'importance de la tradition dans la vie quotidienne du chef d'EAF, nous avons le résultat suivant :

<table><caption>Tableau 40 : Perception du bien-être selon la tradition</caption><thead><tr><th rowspan="2">Perception du bien-être</th><th colspan="3">L'importance de la tradition en %</th></tr><tr><th>Pas du tout</th><th>Un grand rôle</th><th>Un moyen rôle</th></tr></thead><tbody><tr><td>Moins pauvres</td><td>8.22</td><td>25.34</td><td>66.44</td></tr><tr><td>Plus pauvres</td><td>8.33</td><td>42.00</td><td>49.17</td></tr><tr><td>Pareils</td><td>9.66</td><td>58.62</td><td>31.72</td></tr></tbody></table>

Source : Nos enquêtes 2017

Ce résultat montre la place de la tradition dans la zone, qui pour certains jouent un grand rôle et pour d'autres un rôle moyen. En tout, l'ensemble des enquêtés participent d'une manière à
une autre à une manifestation traditionnelle. Et pour maintenir sa place dans la société, chacun s'efforce de respecter la tradition.

En matière d'approvisionnement en eau, la source principale dans la zone est issue du canal vers le champ, ce qui représente 33.09% de l'ensemble des enquêtés. Et comme source secondaire de l'eau de pluie (36.74%). Ces situations montrent la précarité de l'accès à l'eau potable. L'ensemble des ménages enquêtés ont à peu près la même réponse. En moyenne le temps d'approvisionnement est de 32 mn. Cette situation se rencontre surtout dans la commune d'Ankilimaliniky qui pendant la saison sèche, l'approvisionnement en eau est un défi du combattant. Enfin, la destination première de l'eau c'est pour l'alimentation humaine (92.46%) et la propreté comme seconde destination (72.26%).

Et si on s'intéresse aux maladies liées à l'eau, ce sont ceux qui ont déclaré avoir une situation identique à leur voisin qui sont plus touchés et affectés (40.69%) puis les plus pauvres (39.17%) et les moins pauvres (24.66%). Mais dans l'ensemble la maladie liée à l'eau n'affecte pas trop la population dans la zone selon la statistique du Centre de santé de base de niveau 2 à Ankilimaliniky.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Graphique 18 : prévalence des cinq principales pathologies vu en consultation externe au CSB2 ankilimalinike</figcaption></figure>

Source: CSB2 Ankilimaliniky, 2017

Au niveau de repas journalier, l'ensemble des enquêtés déclare avoir un repas journalier (61.56%), mais annuellement la réponse se trouve inversée (61.56%).

En tout, les chefs d'EAF enquêtés participent tous à des manifestations traditionnelles (plus de 90%). Ensuite, ils ont tous accès à l'irrigation. En ce qui concerne la participation à une
organisation paysanne, ce sont les moins pauvres qu'y participent le plus (71.23%) par rapport aux autres. En matière de possession de biens durables, en l'occurrence la charrette, ce sont les moins pauvres qui les possèdent plus (50%) par rapport aux autres groupes. Et enfin 50.34% des « Pareils » possèdent deux (02) bœufs, 30% pour les plus pauvres et 45.21% pour les moins pauvres.

### 6-2-3-2 Discussions et analyses

Ces résultats nous montrent la réalité des EAF dans la zone après la mise en activité de différentes infrastructures construites par le projet PRPIM à l'aide de financement d'une APD. Nous avons dans cette situation des ménages qui n'ont pas accès à l'eau potable, et sont victimes d'une grave crise d'insécurité alimentaire. La situation pour les deux communes, face à l'accès à l'irrigation, est totalement asymétrique, et provoque, pour certain, une appréciation pessimiste de leur situation en générale. Il s'avère que l'appréciation des EAF de leur situation évolue avec leur degré de possession de biens durables, et assimilable à leur richesse ou encore à leur revenu monétaire. Nous constatons que l'appréciation monétaire va dans le sens de l'appréciation subjective de la pauvreté. Aussi cette évolution va dans le sens de la participation à la tradition en même temps.

Mais au regard de certains faits, cette situation va dans le sens de nombreux études sur le bien-être subjectif des ménages, notamment à Madagascar dont l'ensemble des études donnent des résultats que les Malagasy vivent difficilement (EPM 2001). L'ensemble des études concluent que la pauvreté monétaire et la pauvreté subjective évoluent dans le même sens (Gubert & Robilliard, IRD, 2010) à Madagascar sur la période de 2001 à 2005.

De plus, nous pouvons aussi remarquer ces évolutions de la perception du bien-être qui est due en grande partie à la mise en service des différentes infrastructures du projet. L'ensemble des EAF dans la zone a pu en profiter et de participer en grande partie à leur tradition (qui reflète aussi le revenu monétaire des EAF) grâce au projet PRPIM et du financement de l'APD. Non seulement la tradition, mais du point de vue sanitaire, nous avons pu constater une amélioration, grâce au projet, des maladies liées à l'eau se trouvent diminuer.

Le résultat nous montre, grâce au projet et à l'APD, l'ensemble de la population enquêté a pu élever au moins deux (02) bœufs. La possession du zébu est une signe de richesse et marque le statut social du chef EAF. Le projet facilite le maintien du statut social des agriculteurs dans le milieu où ils vivent. Mais le maintien d'une telle situation nécessite plusieurs investissements non seulement en infrastructure sociale mais aussi en matière agricole. Et
dans cette logique, il existe une relation entre la participation à une tradition et la perception
subjective du bien-être. Dans notre logique, la participation d'un ménage ou d'un agriculteur
à une manifestation traditionnelle marque un certain degré de sa richesse et de manière
précise de son revenu. Et d'une manière global, l'évolution de revenu va dans le même sens
que l'évolution de la perception du bien-être. Nous sommes tenté de voir d'une manière
économétrique la relation qui existe entre le bien-être et la tradition. C'est en effet l'objet la
de section suivante.

**6-3 Modèle et estimation de l'impact de l'APD par le bien-être subjectif**

Dans cette section nous cherchons à estimer l'impact de l'APD par le bien-être subjectif. En fait nous estimons la relation entre la tradition et le bien-être subjectif. Et comme nous avons montré dans la section précédente, la tradition reflète le revenu des EAF et notre objectif n'est pas de résoudre le problème de causalité qui existe mais de présenter uniquement leur relation simple pour expliquer l'impact de l'APD dans la zone d'étude. Nous faisons l'hypothèse que les EAF connaissent leur propre bien-être et ils sont capables de comprendre la question posée lors de l'enquête. Et sous ces hypothèses, la section s'organise comme suit : dans un premier temps, nous présentons notre modèle, puis nous avançons les résultats obtenus et enfin nous concluons par des analyses et discussions.

**6-3-1 le modèle économique**

Dans cette modélisation empirique, le modèle probit ordonné avec variable latente a été
adopté. En effet, il n'est pas possible d'observer le niveau exact du bien-être individuel mais
uniquement la place et le niveau de ce bien-être sur une échelle ordonnée et de plus la
variable réponse est une variable ordonnée.

6-3-1-1 Le modèle

Le modèle de base peut être formalisé comme suit.

Soit S*, la variable latente continue tel que

$Si^* = a Ti + b Ii + \mu i \quad (6, 1)$ pour un individu $i$ ; avec $Si$ le bien-être observé pour l'individu $i$ tel que

$$
Si = \begin{cases} 0 & \text{si } S^* \le k1 \\ 1 & \text{si } k1 < S^* \le k2 \\ 2 & \text{si } S^* > k2 \end{cases} \quad (6,2)
$$
Sous cette forme de présentation Si* est donc la variable latente du bien-être subjectif non observé et Si par contre le niveau du bien être subjectif observé, avec k représente la modalité ordonnée de 0 si l'individu est moins pauvre, de 1 s'il est plus pauvre et de 2 s'il est pareil à ses voisins. Les Ii sont des vecteurs variables qui indiquent l'accès à l'irrigation pour les EAF. Et les Ti des vecteurs variables qui représentent la part de la tradition dans la zone.

Dans le cas d'un modèle Probit ordonné, nous estimons la probabilité $Pr(Si^* \le k)$ sous l'hypothèse de normalité des résidus. Le modèle de base sera estimé par un modèle de probit ordonné ayant deux variables explicatives : l'accès à l'irrigation et la participation à une tradition. Plusieurs autres modèles seront présentés en introduisant d'autres facteurs qui peuvent expliquer la relation entre le bien-être subjectif et la tradition ainsi que l'impact de l'irrigation. Nous introduisons en effet les caractéristiques socioéconomiques et démographiques des EAF ; les caractéristiques économiques des ménages ainsi que les caractéristiques relationnelles de chaque EAF.

### 6-3-1-2 Les variables du modèle

Nous avons dans cette étude un modèle de base qui servira de référence du deuxième modèle (l'équation (6,1)). Dans ce modèle de base nous retenons deux variables indépendantes : la tradition et l'irrigation. Les variables traditions captent en effet l'importance et la place de la tradition au sein d'un EAF et cette variable reflète en partie le niveau de revenu de l'EAF répondant. Ensuite la variable irrigation (ou l'accès à l'irrigation) capte l'accès et la participation d'un EAF à l'irrigation qui est l'objet de l'APD que nous souhaitons voir son impact sur la perception du bien-être subjectif.

Pour le second modèle, qui n'est autre que l'extension du modèle de base, nous introduisons des variables qui sont susceptibles d'influencer la détermination du bien-être subjectif. D'ailleurs plusieurs études ont déjà procédé ainsi (Ravaillon et Lokshin 2002 ; Herera et al 2006 ; Rakotomanana 2011), afin de classifier les variables déterminants le bien-être subjectif. En procédant ainsi, nous pouvons avoir plusieurs variables qui peuvent jouer des rôles dans la détermination du bien-être subjectif. Il y a d'abord les groupes de variables caractéristiques des ménages : âge, sexe, la situation matrimoniale et l'éducation ; ensuite les variables économiques des ménages : patrimoine, santé, production, l'insécurité alimentaire, l'accès à la terre, la surface cultivée ; enfin les groupes de variables de participation sociale et relationnelle des ménages : la relation avec les voisin, la relation avec l'extérieur, la participation à une organisation paysanne, la participation à une manifestation sociale. Et
enfin la caractéristique du groupe de contrôle : l'existence d'une règle communautaire : le Dinabe, ou les communautés sécuritaires villageoises (« Kolony »).

### 6-3-2 les résultats et analyses

Les résultats des modèles sont présentés ci-dessous. Le modèle de base nous montre une influence positive de la tradition et l'accès à l'irrigation sur la perception subjective du bien-être. Ce premier résultat illustre bien nos attentes et confirme qu'il existe un lien positif entre le bien être subjectif et la tradition. Dans la même foulée, ce résultat confirme aussi le lien entre le revenu et le bien être subjectif. Aussi, le résultat nous montre également que l'accès à l'irrigation améliore la perception subjective du bien-être.

<table><caption>Tableau 41 : Estimation du modèle Probit ordonné du bien-être subjectif en fonction de la tradition et l'accès à l'irrigation</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Coefficient</th><th>Z statistique</th></tr></thead><tbody><tr><td>participation Maniementation trad</td><td>0.164<br>(0.277)</td><td>0.59</td></tr><tr><td>recour irrigation</td><td>0.253<br>(0.116)</td><td>2.17</td></tr><tr><td>Observations</td><td>411</td><td></td></tr><tr><td>Cut 1</td><td>-0.0598</td><td></td></tr><tr><td>Cut 2</td><td>0.6956415</td><td></td></tr><tr><td>LR chi2(2)</td><td>5.45</td><td></td></tr><tr><td>Log likelihood</td><td>-447.1865</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Nos enquêtes 2017 et Nos calculs 2019. Notes : (1) les entre parenthèses sont les écart-types, (2) les niveaux de significativité sont de *** à 1%, **à 5% et *à 10%

Mais si nous ajoutons d'autres variables dans le modèle de base, que devient cette situation ?

D'une manière global, le résultat du modèle élargie donne toujours des résultats positifs sur la relation entre la tradition, l'accès à l'irrigation et le bien-être subjectif. Mais au niveau des différentes variables caractéristiques, nous avons d'autres choses. D'abord, nous constatons des résultats positifs sur le lieu de résidence, l'âge, le niveau d'éducation et l'effectif des membres de ménages. Ces résultats peuvent s'expliquer par le fait qu'être résidant dans l'une des deux communes bénéficiaires du projet améliore la perception du bien-être subjectif des EAF. Les EAF se sentent mieux donc dans leur lieu de résidence.

De même l'éducation améliore positivement la perception subjective du bien-être. Idem pour l'âge du Chef d'EAF. L'âge n'est pas un facteur bloquant au bien-être des EAF. Tout âge peut donc participer au bien-être de la famille. Et enfin l'effectif de l'EAF qui améliore aussi le bien-être subjectif dans la mesure où tous les membres du ménage participent au travail familiale et cela améliore forcement le bonheur familial. Mais par contre, le sexe du Chef
EAF et sa situation matrimoniale ont des effets négatifs sur le bien-être. Ce résultat marque la difficulté de vivre en couple dans cette zone en raison des charges supportées par le Chef de ménage mais aussi l’attitude pessimiste des Chefs de ménage masculin de leur situation.

Sur les variables participations sociales, qui dans l'ensemble a des effets négatifs sur le bonheur de la famille. Si dans l'étude descriptive nous avons une assez bonne relation entre les voisins, ici par contre cette relation avec les voisins influence négativement le bien être subjectif. Ce qui est originale dans la mesure où c'est une communauté orientée vers l'esprit de « fihavanana » et d'entre aide, et si cette relation a de l'influence négative cela prouve la difficulté dans la relation de voisinage où règne le chacun pour soi. Et étant donné que les gens sont dans une telle difficulté et de pauvreté, la relation de voisinage a une influence négative sur la perception du bien-être subjectif.

Nous avons une situation similaire entre la relation avec les autorités locales et extérieures. En effet dans l'étude descriptive, les EAF ont déclaré avoir de bonne relation avec les autorités locales or nous avons une relation qui affecte négativement le bien-être subjectif des EAF. Cela peut s'expliquer soit par la méfiance des EAF envers les autorités locales, soit par le fait que les EAF font semblant d'être en bonne relation.

Ces remarques se trouvent être confirmés par l'effet positif et significatif des règles communautaires et surtout le « Dinabe ». En effet, le Dina a permis de stabiliser le problème d'insécurité dans la zone et dans l'ensemble de la Région Atsimo Andrefana. Donc l'existence des règles communautaires affecte de manière positive le bien-être subjectif.

En ce qui concerne les variables de caractéristiques économiques, nous avons les résultats comme suit : d'abord l'avoir traditionnel comme la possession d'un ou de plusieurs bœufs affecte positivement la perception du bien-être. Mais il se trouve que la possession de charrette a un effet inverse sur le bien-être. Cela marque la difficulté de se procurer de type de bien durable par les ménages car la proportion des ménages qui en possèdent devient de plus en plus faible dans la zone. En outre, nous avons une influence positive sur les modes d'accès à la terre sur le bien-être dans la mesure où l'ensemble des enquêtés sont des propriétaires de leur surface d'exploitation. Par contre, au niveau de surface disponible des EAF qui affecte négativement le bien-être subjectif en raison notamment qu'ils n'ont pas pu exploiter l'ensemble des surfaces soit par problème d'accès à l'irrigation, soit par manque de moyen d'exploitation.
Ensuite d'autres variables affectent négativement la perception du bien-être subjectif comme les maladies liées à l'eau, l'existence ou non d'un repas journalier et le plus important la nature de culture pratiquée par l'EAF. Malgré la statistique sur le recul des maladies liées à l'eau, ceux-ci affectent toujours le bien-être des EAF car toute maladie est synonyme de charges que les EAF ne peuvent pas supporter, surtout dans les zones qui sont loin de centre de santé de base. L'insécurité alimentaire affecte aussi la perception du bien-être subjectif car l'inexistence de repas journalier est synonyme de pauvreté, et ce n'est pas étonnant si cela affecte leur perception. Cette situation prouve aussi le problème de l'insécurité alimentaire en milieu rural et qui corrobore sur le lien négatif entre le bien-être subjectif et l'insécurité alimentaire.

<table><caption>Tableau 42 : Modèle élargie du bien-être subjectif</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Coefficient</th><th>Z statistique</th></tr></thead><tbody><tr><td>participationburden</td><td>0.012</td><td>0.01</td></tr><tr><td>recour_irrigation</td><td>0.332</td><td>0.73</td></tr><tr><td>communes</td><td>1.694***</td><td>2.81</td></tr><tr><td>age_chef_eaf</td><td>0.008</td><td>0.56</td></tr><tr><td>sexe_chef_eaf</td><td>-0.596</td><td>-0.93</td></tr><tr><td>stat_metr_chef_eaf</td><td>-0.065</td><td>-0.09</td></tr><tr><td>niv_educ_chef_eaf</td><td>0.001</td><td>0.01</td></tr><tr><td>eff_men_eaf</td><td>0.028</td><td>0.56</td></tr><tr><td>relation_voisin</td><td>-0.603*</td><td>-1.59</td></tr><tr><td>relation_autlocale</td><td>-0.029</td><td>-0.10</td></tr><tr><td>relation_ext</td><td>-0.266</td><td>-0.98</td></tr><tr><td>role_tradition</td><td>-0.534**</td><td>-1.85</td></tr><tr><td>regles_communautaires</td><td>6.320</td><td>0.02</td></tr><tr><td>maladie_du_leau</td><td>-0.120</td><td>-0.20</td></tr><tr><td>repasJournalier</td><td>-1.160***</td><td>-2.55</td></tr><tr><td>repas_annuel</td><td>0.361</td><td>0.62</td></tr><tr><td>nb_zb</td><td>0.141**</td><td>1.82</td></tr><tr><td>charrette</td><td>-0.889***</td><td>-2.15</td></tr><tr><td>superf_totale</td><td>-0.027</td><td>-0.69</td></tr><tr><td>_acc_terre</td><td>0.470</td><td>1.12</td></tr><tr><td>prod_kg_antsoroko</td><td>-0.000</td><td>-0.14</td></tr><tr><td>prod_kg_manioc</td><td>0.000</td><td>0.99</td></tr><tr><td>prod_kg_mas</td><td>-0.000</td><td>-0.74</td></tr><tr><td>Observations</td><td>411</td><td></td></tr><tr><td>Cut 1</td><td>4.587472</td><td></td></tr><tr><td>Cut 2</td><td>5.628328</td><td></td></tr><tr><td>LR chi2(23)</td><td>66.89</td><td></td></tr><tr><td>Log likelihood</td><td>-57.913971</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Nos enquêtes 2017 et Nos calculs 2019. Notes : (1) les niveaux de significativité sont de *** à 1%, **à 5% et *à 10%
Nous avons mentionné ci-dessus l'influence de type de culture pratiquée par les EAF. A noter d'abord que le coefficient des variables sur la production de lentille (antsoroko), manioc et maïs sont très petit. Cela nous permet de dire que les EAF n'ont pas trop de choix sur le type de culture qu'ils vont faire. Et même nous avons rencontré plusieurs scénarii concernant les différents types de cultures pratiquées par les EAF. Le type de culture dépend souvent de l'accès à l'eau, de l'abondance des pluies. Donc ils sont trop indifférents à une telle ou telle culture. Enfin les cultures les plus pratiquées telles que les lentilles (antsoroko), le maïs affecte négativement le bonheur en raison surtout que ces cultures sont souvent victimes de plusieurs parasites et nécessitent plus de préparation donc plus de charges pour les EAF. Par contre le manioc améliore la perception du bien-être car c'est une culture facile.

### 6-3-3 Analyse et discussion

Ces résultats nous montrent la relation entre d'une part la tradition et l'accès à l'irrigation dans la zone d'exploitation du projet et d'autre part de le l'objet de notre recherche sur l'évaluation de l'effet des APD. Il en résulte alors l'existence de relation positive entre le bien-être subjectif et la tradition ainsi que l'accès à l'irrigation. Notre objectif dans cette étude est double. Voir la relation entre la tradition et si oui ou non le projet d'APD affecte la pauvreté dans la zone d'implantation. Et comme la tradition joue un rôle important dans la zone d'étude et la difficulté d'avoir de données sur le niveau de revenu des ménages agricoles étudiés, nous avons alors opté pour la variable tradition pour refléter le niveau du revenu des ménages étudiés. Une relation positive entre la perception subjective du bien-être et la tradition prouve que la tradition est un déterminant dans la perception du bien-être subjectif de la pauvreté des EAF dans la zone.

Puis, nous souhaitons évaluer l'impact de l'APD sur l'amélioration ou la réduction de la pauvreté dans la zone d'intervention du projet. Dans ce sens, l'accès à l'irrigation qui par l'intermédiaire du projet a un effet positif sur la perception subjective du bien-être. Cela nous permet de dire que grâce aux infrastructures, les EAF ont une vision positive de leur situation en général. Cette perception s'est donc améliorée grâce aux financements du projet et de l'APD en général.

Sur l'ensemble des résultats du modèle élargie, il existe plusieurs autres variables qui déterminent le bien-être subjectif des EAF étudiés. Il y a d'abord le lieu de résidence, l'âge de l'enquêté, l'effectif des membres du ménage, la possession de zébu, l'accès à la terre et enfin la production de manioc.
Notre étude tend à proposer et à contribuer sur la recherche du bien-être subjectif et sur le problème d'évaluation des politiques publiques. Nous avons dans ce sens plusieurs remarques et analyses. Dans nos résultats, nous avons confirmé le lien positif entre le bien-être subjectif et le revenu, qui dans notre cas ici, reflété par la participation des EAF à la tradition. Ensuite ces résultats nous fournissent des preuves supplémentaires sur l'importance de la tradition, et sur l'importance pour les EAF de posséder de cheptel en l'occurrence le bœuf, mais surtout aussi l'importance pour chaque agriculteur l'accès à leur terre.

## 6-4 Conclusion

Notre travail, dans ce chapitre, met en lumière l'impact de la politique publique sur la population. Vu la difficulté dans le processus d'évaluation d'une politique publique, nous avons pu montrer que l'APD participe faiblement à réduire la pauvreté. Car, le financement reçu par le projet a été investi dans des infrastructures inutiles pour la population bénéficiaire. En guise d'exemple, les abreuvoirs qui dans l'ensemble ont été laissés à l'abandon et non utilisés par les EAF. Pareils pour les bassins qui ont été détruites très rapidement. Idem pour les différents hangars, les magasins de stockages qui restent des infrastructures sous utilisées et mal exploitées par ses usagers.

Ce qui nous amène à notre conclusion que l'APD a un effet positif, mais elle cible mal son objectif. Notre recommandation est qu'elle devrait financer des infrastructures sociales comme des écoles à vocation agricole, des hôpitaux de proximités, ou encore dans des formations qui vont aboutir dans des créations de PME agricoles. Pour l'administration en générale, elle doit mener d'abord des études avant toute autre implantation d'un projet ou d'un programme.
Conclusion partielle

L'étude menée dans cette seconde partie présente des effets similaires de l'APD sur l'économie Malgache. L'approche microéconomique, en utilisant des modélisations économétriques différentes, montre que l'APD a des effets controversés sur la population cible. Notre premier modélisation montre que : les infrastructures réalisées ont augmenté la production, donc le revenu des EAF dans l'ensemble. Plus concrètement, la production a augmenté grâce à l'accès des agriculteurs à l'irrigation. Ce résultat est obtenu par le concours d'un financement par APD de ces infrastructures.

Un autre modèle d'évaluation d'impact d'APD conclut un résultat différent. Cette fois, le modèle évalue l'impact de l'APD sur l'octroi de crédit pour améliorer la production, et toute chose étant égale par ailleurs, et le revenu des EAF. L'APD a facilité et favorisé l'octroi de crédit pour les EAF dans la zone. Mais le modèle montre que ce mode de financement n'améliore pas la production et le revenu des agriculteurs. Nous concluons que cette forme de transmission de l'APD a des effets négatifs sur la production.

Et d'un autre point de vue, nous concluons que le passage d'un financement par APD provoque un changement de comportement et de perception chez les bénéficiaires. Notre dernier modèle sur la perception du bien-être subjectif illustre ce constat. Mais seulement, le résultat n'est valable que si l'individu participe activement à une tradition. En effet, la tradition a joué un rôle catalyseur dans l'amélioration de cette perception subjective du bien-être. Le résultat montre alors qu'il existe un lien positif entre le bien-être subjectif et le revenu des populations cibles.

La particularité de cette partie est notre contribution à la littérature d'évaluation des politiques publiques en faisant une approche originale. En effet, nous avons effectué une nouvelle approche sur l'évaluation des APD. Nous avons combiné deux modèles d'évaluation (Roy et Rubin) pour les appliquer à un cas d'étude. Ensuite notre évaluation d'une politique publique par la perception de bien-être subjectif démontre encore plus la particularité de notre recherche. Et enfin nous avons pu, dans notre recherche, combiner différentes approches dans l'évaluation de l'APD et surtout la prise en compte d'une variable, qui est souvent négligée dans les études économiques, a été déterminant dans cette évaluation : la tradition
Conclusion Générale

De nombreuses études ont observé l'impact de l'APD sur l'économie des pays receveurs. La raison de ces multitudes études c'est que nous enregistrons une hausse de ces APD vers les pays pauvres africains (dont Madagascar) mais la situation économique et sociale de ces pays reste inchangée. Pourtant d'autres pays asiatiques ont réussi la transformation de leur économie grâce aux apports d'APD. Et c'est l'objectif de cette thèse de comprendre l'effet réel de l'APD sur l'économie malgache à travers des cas d'études.

La première partie de notre travail retrace la réalité macroéconomique de l'APD à Madagascar, quant à la deuxième partie, nous avons vu et traité sous l'angle microéconomique l'APD à travers la population bénéficiaire. La réalité macroéconomique conclut et justifie la nécessité de l'efficacité de l'APD sur l'économie malgache. Par contre l'autre analyse conclut des effets variables de l'APD sur les bénéficiaires. Nous concluons à travers ces études un effet controverse de l'APD sur l'économie malgache. La réalité nous apprend que peu de changements s'opèrent au niveau des bénéficiaires et les populations cibles. Ces derniers sont toujours pauvres et vivent dans des conditions les plus extrêmes.

En effet tout au long de notre étude, la réalité de l'APD a été décortiquée à travers nos différents chapitres. Le chapitre premier retrace l'histoire économique de Madagascar sous l'angle de l'APD. Cette histoire nous montre que l'aide arrivée dans le pays est fortement liée à son histoire politique, c'est-à-dire des aides qui sont offertes en grande partie, et qui sont en provenance du pays colonisateur (la France). Tout au début de l'indépendance de Madagascar, c'est l'aide bilatérale qui a financé le déficit de l'épargne du pays. Au fur et à mesure l'aide se trouve être conditionnée par le contexte géopolitique de l'époque. Et aujourd'hui l'octroi d'aide est dicté par le FMI et la Banque Mondiale, et l'aide devient de plus en plus multilatérale.

Le chapitre 2 s'interroge sur la justification de l'aide, c'est-à-dire ce qui pousse les pays riches à financer les pays pauvres, et ce qui pousse les pays pauvres à accepter d'être sous perfusion financière des riches. Du point de vue théorique, l'aide est faite à titre de justice sociale pour les pauvres. Et pour certains praticiens, l'aide va tisser un lien de coopération entre les pays. Pour les pessimistes, l'aide ne sert que l'intérêt politique et économique des donateurs. Mais pour les dirigeants des pays receveurs, l'octroi de l'aide est signe de reconnaissance mondiale de leurs autorités sur le pays. En outre ce chapitre retrace aussi la revue de littérature de l'efficacité de l'aide sur la croissance et c'est notamment la raison qui pousse les bailleurs multinationaux a financer plus car l'aide est efficace.
Nous avons en effet vérifié cette efficacité de l'APD sur la croissance à Madagascar. Et notre résultat dans le chapitre 3 confirme la thèse que l'aide est efficace. Dans ce chapitre, deux modèles ont été utilisés pour la vérification de l'efficacité de l'Aide et ce, par une estimation économétrique des deux modèles, à savoir le modèle de l'effet direct et le modèle d'effet indirect, nous affirmons que l'aide est efficace à Madagascar. Mais seulement cette efficacité est faible.

Pour aller encore plus loin dans notre analyse sur l'efficacité de l'APD, des études sur terrains ont été réalisées dans deux communes rurales à Tsianisiha et Ankilimaliniky sur la base de données d'enquête que nous avons réalisée préalablement. Le chapitre 4 étudie l'impact de l'APD sur le niveau de vie des bénéficiaires. Le résultat de cette étude montre que la hausse de revenu (grâce à la hausse de la production) est imputable à l'arrivée de l'APD dans les deux communes. En effet notre modélisation économétrique montre que les différentes infrastructures construites dans la zone d'étude ont amélioré la condition de vie de la population bénéficiaire. La production a augmenté grâce à l'accès à l'irrigation.

Dans une autre étude sur l'efficacité de l'APD, nous concluons un effet négatif de l'APD sur la production de la population bénéficiaire. Notre étude cette fois ci s'est intéressée sur le financement d'une APD à la microfinance. Notre estimation conclut que les crédits accordés par l'IMF (grâce au financement de l'APD) n'apportent aucune variation dans la production (le revenu) des bénéficiaires. En effet des IMF se sont implantées dans la zone afin de faciliter l'accès des bénéficiaires aux crédits productifs. Des subventions ont été accordées grâce à l'APD, mais la production des bénéficiaires ne change pas. Ces résultats sont retracés dans le chapitre 5.

Notre dernier chapitre tente d'apporter une autre évaluation de l'impact de l'APD, seulement il s'intéresse au bien-être. Si au niveau de la production (le revenu) l'impact de l'APD est controverse, qu'en est-il de la perception subjective des bénéficiaires de leur niveau vie après l'arrivée de l'APD ? L'objectif du chapitre 6 est double : montrer d'abord l'importance de la tradition dans la zone d'étude et utiliser la tradition comme moyen d'évaluation de la perception du bien-être subjectif. En d'autre terme, le chapitre tente d'évaluer la réduction de la pauvreté dans la zone grâce à la tradition. A l'aide de deux différents modèles, nous avons un impact positif de l'APD sur la perception subjective des bénéficiaires, c'est-à-dire que grâce au financement apporté par l'APD, les populations se sentent moins pauvres qu'auparavant. Les gens de la zone se sentent beaucoup mieux après les différentes infrastructures réalisées dans la zone.
Le débat sur l'efficacité de l'aide est loin d'être clos d'ici tôt. Notre apport sur le débat est considérable. En effet peu d'études ont été réalisées pour tenter d'évaluer les différentes APD que Madagascar a reçue depuis son indépendance et nous avons contribué à cette lacune. Notre second apport c'est de mettre en lumière la réalité de ces APD dans le pays. Souvent les rapports des différents projets montrent des bonnes réalisations sans exceptions de ces projets or la plupart des réalités sont tout autre. La condition de vie de la population bénéficiaire est toujours précaire et à travers cette étude, qui est de loin exhaustive, nous avons montré la réalité : l'impact de l'aide est insaisissable.

En outre, à travers cette étude nous avons montré aussi l'impact de la politique publique sur la population. Certes, l'APD participe faiblement à réduire la pauvreté parce que la plupart des APD ont été investies dans des projets qui n'améliorent guère les conditions de vie de la population. Nous pensons que ces APD ciblent les mauvaises priorités pour les bénéficiaires. Il existe un décalage entre le besoin de la population, la priorité pour le gouvernement, et l'intérêt des donateurs. Des recherches doivent être faites afin de déterminer et de réduire ce décalage pour que l'aide qui ait un objectif louable arrive aux bénéficiaires.
Bibliographie

A, S. (1973). Sen, A., 1973. On economic inequality. Oxford University Press.

AFD. (2012). *Rapport Annuel*.

Agénor, P.-R., & Aizenman, J. (2010). Aid volatility and poverty traps. *Journal of Development Economics* 91, 1-7.

Amin, R., Stan, B., & Abdul, B. (1998). NGO-promoted microcredit programs and women's empowerment in rural Bangladesh: Quantitative and qualitative evidence, . *The Journal of Developing Areas* 32, 221-236.

Amprou, J., & Chauvet, L. (2004). Efficacité et allocation de l'aide: revue des débats. *Agence Française de Developpement*, 157.

BAD. (2012). *Madagascar : Rapport combiné de Revue de Portefeuille et d'Extension du Document de Stratégie Pays 2012-13*.

BADEA. (2013). *Rapport annuel*.

Banque-Mondiale. (2013). *Banque Mondiale en action à Madagascar*.

Bauchet, J., Marsashall, C., Starita, L., Thomas, J., & Yalouri, A. (Décembre 2011). Derniers résultats des études randomisées en microfinance. *CGAP/BM n° 02*, 32.

BAUMANN, E., & SERVET, J.-M. (2007). La microfinance, une extension des marchés financiers: réflexions à partir d'expérience sur trois continents (en Géorgie, en Inde et au Sénégal).

BCM/INSTAT. (2011). *Enquêtes sur les IDE et IPF. 1 semestre 2011 pp. 48*. Antananarivo.

BCM-INSTAT. (2014). *Etudes sur les ONG à Madagascar*.

Billaudot, B. (2010). La justification de l'aide au développement et la mesure de son efficacité. *Critique économique*, n°26.

Blaise, S. (2004). « Efficacité de l'aide au développement : le Cas de l'Asie de l'Est », Université de la Méditerranée, CEFI-CNRS, Aix-en-Provence.

Blancheflower, D., & Oswald, A. (2003). Well-Being over time in Britain and the USA. *Journal of Public Economics*.

Boone, P. (1996). Politics and effectiveness of foreign aid. *European Economic Review* 40, 29-329.

Boulanger, P.-M., & Bréchet, T. (2003). Modélisation et aide à la décision pour un développement durable : état de l'art et perspectives. Belgique: SPP Politique Scientifique, Institut pour un Développement Durable, asbl.

BOYÉ, S., HAJDENBERG, J., POURSAT, C., & al., e. (2011). Le guide de la microfinance. *Editions Eyrolles*.

Brau, J. C., & Woller, G. M. (2004). « Microfinance: A comprehensive review of the existing literature ». *The Journal of Entrepreneurial Finance* 9, no 1.

Brodaty, T., Crépon, B., & Fougère, D. (2002). Méthode microéconomique d'évaluation: développement récent et application aux politiques actives de l'emplois.

Burke, P. J., & Ahmadi-Esfahani, F. (2006). : Aid and Growth : A study of South East Asia. *Journal of Asian Economics* 17, 350-362.

Burnside, C., & Dollar, D. (1997). Aid, policies and Growth ; Macroeconomic and Growth Division. *Policy Recherch Department, World Bank, Paper 1777*.

Burnside, C., & Dollar, D. (1998)., Aid, the incentive regime, and poverty reduction. *World Bank, Development Research Group, Macroeconomics and Growth*.

Cali, M., & TeVelde, D. W. (2011). Does Aid for Trade Really Improve Trade Performance ? . *World Development* vol 39, n°05, 725-740.

CCA. (2012). *Madagascar bilan commun des pays*.

Chabe-Ferret, S. (2008). L'évaluation de l'impact des politiques publiques : caractérisation des enjeux et exemples de politiquesagricoles et forestières. Sciences de l'Homme et Société. Université d'Auvergne Clermont-Ferrand.

Chattergu, S., & Turnovsky, S. J. (2007). Foreign aid and economic growth : the role of flexible labor supply. *Journal of Development Economics* 84, 507-533.

Cling, J.-P., Razafindrakoto, M., & Roubaud, F. (2008). L'évaluation d'impact des politiques publiques : Les Journées de Tam Đảo.
Cohen, D., Guillaumont Jeanneney, S., & Jacquet, P. (2006). La France et l'aide publique au développement. *Documentation française*.

Collier, P., & Dehn, J. (2001). Aid, shocks, and growth. *World Bank Publications vol. 2688*.

Collier, P., & Dollar, D. (2002). Aid allocation and poverty reduction. *European Economic Review* 46, 1475-1500.

Collier, P., & Hoeffer, A. (2004). Aid, policy and growth in post-conflict societies. *European Economic Review* 48, 1125-1145.

Comim, F., Qizilbash, M., & Alkire, S. (2008). Introduction. In F. Comim, M. Qizilbash, & S. Alkire (Eds.), *The capability approach: Concepts, measures and applications*. *Cambridge: Cambridge University Press*.

Copestake, J., Bhalotra, S., & Susan, J. (2001). Assessing the impact of microcredit: A Zambian case study. *The Journal of Development Studies* 37, 81-100.

Creusot, A.-C. (2001). Analyse d'impact de la microfinance. *Agridoc, GRET*.

Delarue, J., & Cochet, H. (2011). Proposition methodologique pour l'évaluation systémique d'impact. *Economie Rurale (Société française d'Economie Rurale)*, 36-54.

DEZ, J. (1968). Tradition et développement rural. *Annales de l'Université de Madagascar, Séries Lettres et Sciences Humaines Tananarive N°07; Société Nouvelles de l'Imprimerie Centrale*, 73-115.

Dietrich, S. (2011). The Politics of Public Health Aid : Why corrupt Governments have incentives to Implement Aid Effectively. *World Development vol 39, n°01*, 55-63.

Doucouliagos, H., & Paldam, M. (2008). Aid effectiveness on growth: A Meta study. *European Journal of Political Economy* 24, 1-24.

Doucouliagos, H., & Paldam, M. (2009). "Conditional aid effectiveness: a meta-analysis,". *Journal of International Development* 21(7), 1582-1601.

DSEC. (2013). *Enquete d'Evaluation du projet PRPIM*. Ministere de l'Agriculture.

DSEC, M. (2013). *Evaluation des effets et d'impact du PRPIM*.

Easterlin, R. A. (2001). Income and happiness: towards a unified theory. *The Economic Journal* 111 (july), 465-484.

Ehlers, T. B., & Main, K. (1998). Women and the false promise of microenterprise. *Gender & Society*, vol. 12, no 4, 424-440.

Eisenhauer, P., Heckman, J. J., & Vytlacil, E. (2014). The Generalized Roy Model and the Cost-Benefit Analysis of Social Programs. *ZEW Discussion Paper No. 14-082*, 50.

Fève, P. (2006). La modélisation macro-économétrique dynamique. *Revue d'économie politique Vol. 116*, 147-197.

Frederick, S., & Loewenstein, G. (1999). Hedonic Adaptation : from the Bright Side to the Dark Side", In Kahneman et al., Well-being : The Foundations of Hedonic Psychology. *New York : Russell Sage Foundation*.

Frey, B., & Stutzer, A. (2002). The Economics of happiness. *World Economics, Vol 3 Nrl, January-March*, 1-17.

Gabas, J.-J., & Hugon, P. (2001). Les biens publics mondiaux et la coopération internationale. *L'économie politique* 12, n°4, 19-31.

Gertler Paul J., S. M. (2016). *Impact Evaluation in Practice, second edition*. Washington, DC: Inter-American Development Bank and World Bank.

Gertler, P. J., Martinez, S., Premand, P., Rawlings, & Vermeersch, C. M. (2010). *L'évaluation d'impact: en pratique*. Banque Mondiale.

Gillis, M., Perkins, D., Roemer, M., & Snodgrass, D. R. (2001). *Economie du développement*. De Boeck, Nouveaux horizons.

Gillis, M., Perkins, D., Roemer, M., & Snodgrass, D. R. (2001). *Economie du développement*. Belgique: De Boeck, Nouveaux horizons.

Gilpin, R., & Gilpin, J. (1987). The polical economy of international relation. *Vol 8 Princeton University Press*.

Givord, P. (2010). Méthode économetrique pour l'évaluation de politique publique. *INSEE*, 79.
Gubert, F., & Robilliard, A.-S. (IRD, 2010). Croissance et pauvreté à Madagascar: un aperçu de la dernière décennie (1997-2007). *Gastineau Bénédicte (ed.), Gubert Flore (ed.), Robilliard Anne-Sophie (ed.), Roubaud François (ed.), Ravelomantsoa P.G. (préf.), Chataigner J.M. (préf.) Madagascar face au défi des objectifs du millénaire pour le développement*, 25-52.

Gubert, F., & Roubaud, F. (novembre 2005). Analyse d'impact d'exemple d'un projet de microfinance: l'exemple de Madagascar. *Document de travail/ DIAL*, 49.

Guillaumont, P., & Chauvet, L. (2001). Aid and performance: a reassessment. *Journal of Development Studies* 37, no 6, 66-92.

Hansen, H., & TARP, F. (2001). "Aid and Growth Regressions. Journal of Development Economics 64(2), 547-570.

Heckman, J. J., & Honore, B. E. (1990). The empirical content on the Roy model. *Economitrica*, vol 58, No 5, 1121-1149.

Heckman, J. j., & Vytlacil, E. (2005, May). Structural equations, treatment effects, and econometric policy evaluation. *Econometrica*, Vol. 73, No. 3, pp. 669-738.

Heckman, J. J., & Vytlacil, E. J. (1999). Local instrumental variables and latent variable models for identifying and bounding treatment effects. *Economic Sciences Vol. 96*, 4730-4734.

Heckman, J. J., & Vytlacil, E. J. (2000). Local Instrumental Variables. NBER Technical Working Paper No. 252.

Herrera, J., Razafindrakoto, M., & Roubaud, F. (2006). Les déterminants du bien-être subjectifs: une approche comparative entre Madagascar et Pérou. *Document de Travail, DIAL*.

Hudson, J., & Mosley, P. (2008). Aid volatility, policy and development. *World development vol 36, N°10*, 2082-2102.

Hudson, J., & Mosley, P. (2008). The macroeconomic impact of aid volatility. *Economics letters* 99, 486-489.

Hugon, P. (2005). La stagnation de l'économie malgache : le rôle des crises et des facteurs sociopolitiques en longue période. *Revue Internationale et Stratégique 2005/4 n°60*, p19-32.

Imbens, G. M., & Wooldridge, J. M. (2008). Recent developments in the econometrics of program evaluation. *NBER Working Paper No. 14251*.

INSTAT. (2008).

INSTAT. (2010). EPM.

INSTAT. (Mars 2009). *Journée africaine de la statistique 2008 : les points saillant, INSTAT*. Antanarivo.
*International Initiative for impact Evaluation*. (s.d.). Consulté le Avril 10, 2019, sur 3ie:
www.3ieimpact.org

Jeannin, P., & Sangare, M. (2007). La microfinance: quels impacts économiques et sociaux? *Université de Toulouse*.

Jebabli, I., & Zaiem, M. H. (2008). Estimation par la méthode d'appariement de l'impact de l'utilisation des moyen de contraception sur la fécondité. *ESSAI*, 42.

John, R., & Catherine, A. (1987). Théorie de la justice. Ed du Seuil.

J-PAL. (s.d.). Consulté le Avril 10, 2019, sur The Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab:
wwwpovertyactionlab.org

Kasuga, H., & Morita, Y. (2012). Aid effectiveness, governance and public investment. *Economic Modelling*, 4.

Kendo, S. (Décembre 2012). Développement du secteur financier et financement de l'activité agricole dans un contexte de crise alimentaire: quelles place pour la microfinance? *Développement durable et territoire, vol 3, n° 3*.

KEVANE, M., & WYDICK, B. (2001). Microenterprise lending to female entrepreneurs: sacrificing economic growth for poverty alleviation?. World development, vol. 29, no 7, 1225-1236.

Kilby, C., & Dreher, A. (2010). The impact of aid on growth revisited : Do donor motives matter ? *Economic Letters* n°107, 338-340.

Kimura, H., Mori, Y., & Sawada, Y. (2012). Aid proliferation and economic growth : a cross-country analysis. *World development vol 40, N°01*, 1-20.
Kosack, S. (2003). Effective Aid: How Democracy Allows Development Aid to Improve the Quality of Life. *World development* **31**, n°01, 1-22.

Lewis, W. A. (1955). The Theory of Economic Growth, . *Richard D. Irwin, Homewood, IL.*, 453.

Macro, I. e. (2009). *Rapport 2008 du CAD sur l'aide multilatérale*. OECD.

Macro, I., & INSTAT. (2010). *Enquêtes Démographiques et de Santé de Madagascar 2008-2009*. Antananarivo.

(s.d.). *Madagascar Bilan Commun de Pays CCA, 2012*.

Maddala, G. S. (1983). Limited-Dependent and Qualitative variable in economics. *New York: Cambridge University Press*, 257-291.

Mallick, R. (2002). Implementing and evaluation of microcredit in Bangladesh, . *Development in Practice* **12**, 153-163.

McKernan, S.-M. (1996). The impact of microcredit programs on self-employment profits: Do noncredit program aspects matter?. *The Review of Economics and Statistics* **84**, 93-115.

MICHALOS, A. (1985). Multiple discrepancies theory. *Social Indicators Research*, 16, 347-413.

Monnet, E. (2007). La théorie des "capabilité" d'Amartya Sen face au problème du relativisme. *Tracé. Revue de Sciences Humaines*, n°12, 103-20.

Montoussé, M. (1999). *Théorie économique*. Bréal.

Montoussé, M. (1999). *Théorie économique*. Paris: Bréal.

Morrissey, O., Girma, S., & Gomanee, K. (2002). Aid and Growth in Sub-Saharan Africa:Accounting for Transmission Mechanisms”, CREDIT Research Paper No. 02/05. *University of Nottingham*.

Mosley, P. (2001). Microfinance and poverty in Bolivia, . *The Journal of Development Studies* **37**, 101-132.

Mosley, P., & David, H. (1998). Microenterprise finance: Is there a conflict between growth and poverty alleviation? . *World Development* **26**, 783-790.

Mosley, P., & Hulme, D. (1998). Microenterprise finance: Is there a conflict between growth and poverty alleviation? *World Development* **26**, 783-790.

Muet, P.-A. (1993). Les théories contemporaines de la croissance, Observation et diagnostics. *Revue de l'OFCE* **45**, n°1, 11-51.

Murphy, K. M., Shleifer, A., & Vishing, R. W. (1989, octobre). : Industrialization and the Big Push. *The journal of political Economy*, *Vol 97*, N°05, pp. 1003-1026.

NAVAJAS, S., SCHREINER, M., MEYER, R. L., & al., e. (2000). Microcredit and the Poorest of the Poor: Theory and Evidence from Bolivia. . *World development*, vol. 28, no 2, 333-346.

Neanids, K. C., & Varvarigos, D. (2009). : The allocation of volaile aid and economic growth : Theory and evidence. *European Journal of Political Economy* **25**, 447-462.

Nunnenkamp, P., & Ohler, H. (2011). Aid allocation through various official and private channels : Need, Merit and Self-Interst as Motives of German Donors . *World development vol 39, n°03*, 308-323.

OCDE. (2003). Rome declaration on harmonisation.

OCDE. (2008). Efficacités de l'aide : un impératif pour rendre nos objectifs de développement.

OCDE. (2012). *Rapport sur la santé en Europe: la quete du bien-être*.

Parienté, W. (2008). Analyse d'impact: l'apport de l'évaluation aléatoire. *STATECO n°103*.

PCIA. (2010). *Peace and Conflict Impact Assessment (PCIA), Madagascar 2010*.

PITT, M. M., & KHANDKER, S. R. (1998). The impact of group-based credit programs on poor households in Bangladesh: Does the gender of participants matter?. . *Journal of political economy*, vol. 106, no 5, 958-996.

Pitt, M. M., & Shahidur, R. K. (1998). The impact of group-based credit programs on poor households in Bangladesh: Does the gender of participants matter? . *The Journal of Political Economy* 106, 958-996.

PRPIM. (2009). Rapport Annuel.

PRPIM. (2012). Rapport Annuel.

PRPIM. (2013). Rapport annuel.

PRPIM, P. (2009). Rapport Annuel.