# Analyse empirique du potentiel productif et des déterminants de l'efficacité technique des productrices de laitue dans la ville de Korhogo en Côte d'Ivoire

Kouakou Kouakou Paul-Alfred

Université Teleforo GON COULIBALY, République de Côte d'Ivoire

Doi:10.19044/esj.2024.v20n19p130

Submitted: 14 May 2024

Accepted: 22 July 2024

Published: 31 July 2024

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Under Creative Commons CC-BY 4.0

OPEN ACCESS

## Cite As:

Kouakou, K. P.-A. (2024). *Analyse empirique du potentiel productif et des déterminants de l'efficacité technique des productrices de laitue dans la ville de Korhogo en Côte d'Ivoire.* European Scientific Journal, ESJ, 20 (19), 130. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n19p130

## Résumé

L'urbanisation rapide observée en Côte d'Ivoire induit un besoin croissant en produits alimentaires. Dans ce contexte, l'agriculture urbaine et périurbaine de par sa spécialisation en production de fruits et légumes frais suscite beaucoup d'intérêts. L'objectif de cette étude est de faire une analyse diagnostique de la performance technique des productrices de laitue dans la ville de Korhogo en vue d'accroître leur niveau de productivité. Pour ce faire, une enquête a été réalisée auprès de 179 productrices reparties sur six (6) sites : Mongaha, Natio, Petit-Paris, Teguere, Naguin, Koko. La statistique descriptive et la méthode de l'Approche des Frontières Stochastiques ont été utilisées pour l'analyse des données. Des résultats montrent que le scores d'efficacités techniques des productrices sont compris entre 0,28 et 0,91 avec une moyenne de 0,47. L'analyse des déterminants de l'efficacité technique indique que le niveau d'instruction, l'accès à la formation technique et l'appartenance à un groupe d'entraide ou une association agricole influencent significativement et positivement la performance des productrices de laitue.

Alors, l'amélioration du potentiel productif des agricultrices passe par l'initiation des séances de formation et d'information sur les bonnes pratiques agricoles, le regroupement des agricultrices en coopérative ou en groupement informel d'entraide et enfin la promotion de l'alphabétisation en vue de faciliter une meilleure réceptivité des nouvelles techniques de production.
**Mots-clés:** Efficacité technique ; Laitue ; Approche des Frontières Stochastiques

# Empirical analysis of the productive potential and determinants of the technical efficiency of women lettuce growers in the town of Korhogo in Côte d'Ivoire

Kouakou Kouakou Paul-Alfred

Université Peleforo GON COULIBALY, République de Côte d'Ivoire

## Abstract

Rapid urbanization in Côte d'Ivoire is leading to a growing need for food products. In this context, urban and peri-urban agriculture, with its specialization in the production of fresh fruit and vegetables, is attracting a great deal of interest. The aim of this study is to carry out a diagnostic analysis of the technical performance of women lettuce growers in the town of Korhogo, with a view to increasing their level of productivity. To do this, a survey was carried out among 179 women growers at six (6) sites: Mongaha, Natio, Petit-Paris, Teguere, Naguin and Koko. Descriptive statistics and the Stochastic Frontier Approach were used to analyse the data. The results show that the technical efficiency scores of women producers range from 0.28 to 0.91, with an average of 0.47. Analysis of the determinants of technical efficiency indicates that the level of education, access to technical training and membership of a self-help group or agricultural association significantly and positively influence the performance of female lettuce growers.

Improving the productive potential of women farmers therefore involves initiating training and information sessions on good farming practices, grouping women farmers into cooperatives or informal self-help groups, and promoting literacy to make them more receptive to new production techniques.

**Keywords:** Technical efficiency; Lettuce; Stochastic Frontier Approach

## Introduction

La croissance exponentielle de la population urbaine observée en Afrique tropicale et surtout dans les pays en développement, pose un problème d'approvisionnement alimentaire des villes (Olanrewaju et al., 2004). En Côte d'Ivoire par exemple, d'ici 2030, c'est près de 63% des habitants qui vivront
dans les villes. Evidemment, cette croissance urbaine va induire une demande croissante en produits alimentaires (MINAGRI, 2009).

Dans ce contexte, pour répondre aux demandes des consommateurs, l'agriculture urbaine, de par sa spécialisation en production de fruits et légumes, est aujourd'hui considérée comme une solution viable et durable pour contribuer à la sécurité alimentaire en milieu urbain et périurbain (Kouakou, 2017). Selon Temple et Moustier et al. (2004), l'agriculture urbaine assure, hormis les fonctions alimentaire et économique, des fonctions environnementale (recyclage des déchets, effets antiérosifs), d'amélioration du cadre de vie (maintien de zones vertes tampon face à une urbanisation trop dense), sécuritaire (utilisation, voire gardiennage, de lieux vacants). Elle contribue, aussi, à l'intégration et à la réduction de la pauvreté des populations venues des campagnes car elle est source de revenu (Olanrewaju et al., 2004).

Dans la plupart des études menées en Afrique subsaharienne sur l'agriculture urbaine, le maraîchage apparaît comme la principale activité agricole qui permet de répondre à la demande alimentaire urbaine en légumes frais (Moustier et al., 2004 ; Jenni et al., 2008). L'agriculture urbaine et péri-urbaine occupe 67% de la main d'œuvre féminine qui travaille principalement dans le maraîchage et assure 75% de la production alimentaire. Les cultures maraîchères sont en général caractérisées par la production de légumes (légumes feuilles et légumes fruits) selon Djoumessi (2015). La consommation des fruits et légumes est recommandée dans plusieurs pays pour la protection contre des maladies telles que le cancer, l'obésité, les maladies cardio-vasculaires et les bienfaits de leurs fibres sont aussi reconnus dans le bon fonctionnement du transit intestinal (Berger et al., 2010 ; Idogun et al., 2008). De ces deux types de légumes, les légumes feuilles sont les plus cultivés, et parmi celles-ci, la laitue est l'espèce la plus cultivée (kouakou et al., 2019). La laitue est une espèce cultivée sur toute l'étendue du territoire national à cause de sa durée de culture qui est de 30 jours, et est très appréciée par la population (Kouakou, 2009).

Au regard de l'importance de la laitue dans le régime alimentaire de la population ivoirienne, sa disponibilité en quantité suffisante devient donc une nécessité. Ainsi, des questions se posent sur la capacité et les performances des systèmes de productions actuels aux vues des difficultés auxquelles les productrices urbaines et péri-urbaines sont confrontées lors de la pratique de cette activité telles que la pression foncière, l'étalement des espaces agricoles ponctué de contrastes dans le mode d'occupation du sol, la taille réduite de la superficie de production, le capital réduit d'origine familiale, l'absence de qualification professionnelle des acteurs, l'utilisation abusive et sans normes des produits phytosanitaires et des engrais, l'utilisation de l'eau de qualité douteuse pour l'arrosage des plantes etc. En outre, en termes d'accès aux ressources, les femmes de Côte d'Ivoire ont des difficultés à accéder aux biens
économiques tels que la terre et les prêts. En effet, seulement 5% des femmes ont accès à la propriété foncière, alors qu'elles sont responsables de 75% de la production alimentaire de base (Abraham, 2010).

Par ailleurs, aucune étude empirique n'a encore été réalisée dans la ville de Korhogo sur les performances et déterminants de l'efficacité technique des productrices de laitue.

L'objectif général est d'évaluer la performance technique des productrices de laitue dans la ville de Korhogo.

Spécifiquement, l'étude vise des objectifs spécifiques suivants :

- Etablir le profil des productrices de laitue et de leur exploitation ;

- Estimer le niveau d'efficacité technique des productrices ;

- Identifier les déterminants potentiels de l'efficacité technique.

# Méthodologie

## Présentation de la zone d'étude

Situé entre le 8°26 et le 10°27 de latitude Nord et le 5°17 et le 6°19 de longitude Ouest, la ville de Korhogo, chef-lieu de la région du Poro se trouve à 600km de la ville d'Abidjan au nord de la Côte d'Ivoire.

Korhogo possède un climat de type soudanais marqué par une alternance de saisons à savoir, la saison sèche marquée par l'harmattan entre décembre et janvier et des pointes de chaleurs en mars et avril et la saison des pluies qui s'étend de mai à octobre avec des pluviométries maximales en juillet et Août. Sur le plan géologique, les sols sont ferralitiques et typiques à granites. La population de Korhogo est estimée à 748 393 habitants et est majoritairement agricole selon le Recensement Général de la Population et de l'Habitat de 2021. La Figure 1 présente la zone d'étude.
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 : Carte de la présentation du département de Korhogo</figcaption></figure>

## Collecte des données

Le choix de la commune de Korhogo est motivé par une longue pratique de l'agriculture urbaine et aussi l'existence de grandes surfaces urbaines de production de maraîchers. L'enquête par questionnaire a été administrée à cent soixante-dix-neuf (179) productrices échantillonnées de façon aléatoire sur la base du dixième du nombre des productrices de laitue au regard du nombre total des productrices recensées.

Selon la distribution géographique des sites prédéfinis, six (6) grands sites ont été choisis dans le cadre de cette étude. Dans la zone urbaine, il s'agit des sites de Natiokobadara, du barrage de Koko, Nanguin, de Teguere et Petit-Paris. Dans la zone périurbaine, il s'agit du site de Mongaha.
Le Tableau 1 présente la structure de l'échantillon.

<table><caption>Tableau 1: Répartition des productrices en fonction des sites</caption><thead><tr><td>Site</td><td>Effectifs enquêtés</td></tr></thead><tbody><tr><td>Natio</td><td>33</td></tr><tr><td>Koko</td><td>47</td></tr><tr><td>Nanguin</td><td>22</td></tr><tr><td>Petit Paris</td><td>27</td></tr><tr><td>Mongaha</td><td>35</td></tr><tr><td>Teguere</td><td>15</td></tr><tr><td>Total</td><td>179</td></tr></tbody></table>
# Méthode d'analyse

## Fonction de production de la laitue

L'approche stochastique proposée par Aigner et al., (1977) a été utilisée dans cette étude. Cette approche économétrique suppose que l'erreur est composite d'un terme résiduel qui prend en compte les risques liés aux effets aléatoires et d'une composante qui représente l'inefficacité du producteur. L'approche de la frontière stochastique a été choisie pour tenir compte du fait qu'elle peut permettre de différencier l'inefficacité liée aux productrices de laitue et celle due aux effets aléatoires non contrôlables par celles-ci. Par le biais du logiciel STATA 2015, les élasticités de la frontière de production, les indices d'efficacité et les coefficients des déterminants ont été obtenus. L'estimation de la frontière de production s'est faite à l'aide d'une fonction transcendante logarithmique simplifiée. L'avantage de cette dernière est qu'elle est flexible, elle n'impose aucune hypothèse restrictive à l'égard de la constante ou des élasticités de la fonction de production (Donkoh et al., 2013). En outre, elle permet de déceler si la combinaison entre deux facteurs de production a un effet significatif sur le niveau de production. Ainsi, la fonction peut s'écrire sous la forme suivante :

$$ \ln Y_i = \beta_0 + \sum_{J=1}^{5} \Box \beta_j \ln \ln X_{ij} + \sum_{l=1}^{5} \Box \beta_{jl} \ln X_{ij} \ln X_l + \frac{1}{2} \sum_{J=1}^{5} \Box (\ln \ln X_{ij})^2 + V_i - U_i $$

Où

i : le producteur ;

$Y_i$ : la production totale de laitue (Kg) ;

$X_{ij}$ : le vecteur d'inputs utilisés ;

Cinq (5) inputs conventionnels définis respectivement par :

$X_{1i}$ : la quantité de main-d'œuvre utilisée en homme-jour (hj) ;

$X_{2i}$ : la quantité d'engrais utilisée (en kg) ;

$X_{3i}$ : la quantité pesticide ;

$X_{4i}$ : la superficie exploitée pour la laitue en hectare (ha) ;

$X_{5i}$ : la quantité de semence utilisée (en kg) ;

$V_i$ : les variables aléatoires hors du contrôle des productrices de laitue et qui sont supposées être indépendamment et identiquement distribuées selon une loi normale d'espérance mathématique nulle et de variance $\sigma v_2[V_i \approx N(0, \sigma v_2)]$, indépendantes des $U_{is}$;

$U_i$ : les variables aléatoires d'inefficacité technique et supposées être indépendamment et identiquement distribuées comme des variables aléatoires non négatives, obtenues par une troncature à zéro, de la distribution de type $N(\mu, \sigma u_2)$, $\mu$ et $\sigma$ 2 sont les paramètres à estimer au niveau de chacun de ces modèles.
Ces paramètres sont les coefficients de la frontière de production dont les résidus permettront de déterminer l'indice d'efficacité technique du producteur i dans un système de production donné, définie par $TE = \exp(-Ui)$, tel que expliqué par Coelli et al. (1998).

## Déterminants socio-économiques de l'efficacité technique

L'efficacité technique est expliquée par certains facteurs socioéconomiques (le niveau d'instruction, le nombre d'années d'expérience), techniques, ou institutionnels (la taille des superficies, le mode d'accès à la terre, appartenance à une organisation agricole). L'estimation des déterminants de l'efficacité technique permet d'identifier les facteurs susceptibles d'influencer l'efficacité des productrices de laitue (Tableau 2).

<table><caption>Tableau 2: Description des variables socio-économiques déterminant les niveaux d'inefficacité de différentes productrices</caption><thead><tr><td>Variables</td><td>Natures des variables</td><td>Modalités</td><td>Signe attendus</td></tr></thead><tbody><tr><td>Q<sub>1i</sub> Age</td><td>Discrète</td><td>Variable quantitative</td><td>+/-</td></tr><tr><td>Q<sub>2i</sub> Mode d'accès à la terre</td><td>Dichotomique</td><td>1=Locataire;<br>0=Propriétaire</td><td>+/-</td></tr><tr><td>Q<sub>3i</sub> Niveau d'instruction</td><td>Dichotomique</td><td>1= scolarisé; 0= non<br>scolarisé</td><td>+/-</td></tr><tr><td>Q<sub>4i</sub> Accès à la formation</td><td>Dichotomique</td><td>1= oui 0= non</td><td>+/-</td></tr><tr><td>Q<sub>5i</sub>Appartenance à une<br>organisation</td><td>Dichotomique</td><td>1= oui; 0= non</td><td>+/-</td></tr><tr><td>Q<sub>6i</sub> Année d'expérience</td><td>Discrète</td><td>Variable quantitative</td><td>+/-</td></tr></tbody></table>

## Résultats

### Profil sociodémographiques des productrices

Les productrices des sites d'étude sont relativement adultes (67,02% des productrices de l'échantillon ont un âge compris entre 31 et 55 ans). Aussi les productrices de laitue sont majoritairement analphabètes (78,90%).

En fonction du nombre d'année d'expérience, les productrices sont reparties en trois (3) groupes. Celles dont le nombre d'année d'expérience est inférieur à 15 ans (46,99%), celle dont le nombre d'année d'expérience est compris entre 16 et 30 ans (35,43%) et celles dont le nombre d'année d'expérience est supérieur à 30 ans (17,74%). La taille moyenne des ménages agricoles est de sept (7) membres.

La superficie moyenne de l'ensemble de l'échantillon est de 0,202 ha, avec des superficies oscillant entre 0,012 à 0,0742ha. La production de la laitue est pratiquée sur de petites superficies. A Korhogo, deux (2) modes d'accès à la terre ont été identifiées : la location de terre (81,19%) et l'héritage (18,81%). Une faible proportion des productrices appartient à une organisation
d'entraide ou une association de productrices (28%). La plupart des productrices pratique le maraichage sans aucune formation technique préalable en production de laitue (89,11%).

## Estimation des modèles de frontière stochastique de production de la laitue

### Vérification des hypothèses

Selon le Tableau 3, la statistique $\lambda$ obtenue à partir de la fonction de vraisemblance et celle obtenue après l'estimation de la fonction Translog est égale à 28,82. Elle est supérieure à la valeur critique, ce qui permet de rejeter l'hypothèse nulle. La fonction Translog est donc plus appropriée pour cette étude. De plus, la valeur de la fonction de vraisemblance obtenue après estimation de la fonction translog par la méthode des Moindres Carrées Ordinaires (MCO) et celle obtenue après estimation par la méthode du maximum de vraisemblance permettent d'avoir la statistique $\lambda$ égale à 258,94. Ces estimations sont faites en tenant compte uniquement des variables qui entrent dans la fonction de production. Le test conduit également à un rejet de l'hypothèse nulle. Pour le troisième test, le même principe que dans le deuxième est retenu mais cette fois-ci les estimations sont effectuées en considérant à la fois les variables qui expliquent la fonction de production et la fonction d'inefficacité. Les résultats obtenus aboutissent aussi à un rejet de l'hypothèse nulle.

<table><caption>Tableau 3: Test d'hypothèse</caption><thead><tr><td>Hypothèse nulle</td><td>λ</td><td>Variable critique</td><td>Décision</td></tr></thead><tbody><tr><td>H<sub>01</sub></td><td>28,82</td><td>17,67</td><td>H<sub>01</sub> rejetée</td></tr><tr><td>H<sub>02</sub></td><td>258,94</td><td>2,7</td><td>H<sub>02</sub> rejetée</td></tr><tr><td>H<sub>03</sub></td><td>357,3</td><td>16,27</td><td>H<sub>03</sub> rejetée</td></tr></tbody></table>

### Estimation de la fonction frontière de production

Les résultats de la régression montrent que le modèle est globalement significatif au seuil de 10% (Tableau 4). Ils portent sur l'ensemble des unités de production observées.

La valeur de gamma (0,75) indique que l'écart par rapport à la frontière de production est expliqué par l'inefficacité technique des unités de production à 75%. Cette valeur est significativement différente de zéro. Ceci indique l'existence des inefficacités productives. L'écart entre la production observée et celle potentielle des unités de production étudiées est en partie dû à leur inefficacité technique. De plus, la valeur de gamma (0,75) est significativement inférieure à 1, ce qui justifie l'importance du terme d'erreur stochastique v. Dans le cas précis de cette étude, environ 25% des écarts entre la production observée et la production potentielle sont alors liés à des effets aléatoires (la forte pluviosité qui crée un engorgement des sols ou autres aléas climatiques par exemple), et des erreurs de mesure.
La valeur de lambda (λ) est supérieure à un. Cela exprime un meilleur ajustement pour le modèle estimé et aussi l'exactitude de l'hypothèse de distribution déterminée par les termes d'erreur.

D'après les résultats de l'étude, seules les variables telles que « la superficie » et « la quantité de semence » sont respectivement significatives au seuil de 1% et 10%. Le coefficient de la superficie est négatif et significatif. Quant à la semence, elle a un effet positif et significatif sur le rendement. Cependant, la main-d'œuvre et l'application des pesticides ont des coefficients négatifs et non significatifs. L'application de l'engrais a un coefficient positif et non significatif. Toutefois, la fonction transcendante logarithmique a permis de pallier ce manquement en mettant en exergue d'autres relations significatives qui impliquent ces variables. Ainsi, la combinaison de la main-d'œuvre et de l'application des pesticides a un coefficient positif et significatif au seuil de 5%. La combinaison des variables « application d'engrais » et « la superficie » donne des coefficients positifs et significatifs au seuil de 10%.

<table><caption>**Tableau 4:** Résultats de l'estimation de la fonction de production stochastique</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Paramètres</th><th>Coefficients</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constantes</td><td>β<sub>0</sub></td><td>4,908</td></tr><tr><td>LnX<sub>1</sub></td><td>β<sub>1</sub></td><td>-3,264</td></tr><tr><td>LnX<sub>2</sub></td><td>β<sub>2</sub></td><td>1,890</td></tr><tr><td>LnX<sub>3</sub></td><td>β<sub>3</sub></td><td>-5,109</td></tr><tr><td>LnX<sub>4</sub></td><td>β<sub>4</sub></td><td>-5,566***</td></tr><tr><td>LnX<sub>5</sub></td><td>β<sub>5</sub></td><td>5,226*</td></tr><tr><td>LnX<sub>1</sub>LnX<sub>2</sub></td><td>β<sub>6</sub></td><td>-0,190</td></tr><tr><td>LnX<sub>1</sub>LnX<sub>3</sub></td><td>β<sub>7</sub></td><td>1,483**</td></tr><tr><td>LnX<sub>1</sub>LnX<sub>4</sub></td><td>β<sub>8</sub></td><td>0,380</td></tr><tr><td>LnX<sub>1</sub>LnX<sub>5</sub></td><td>β<sub>9</sub></td><td>-1,585***</td></tr><tr><td>LnX<sub>2</sub>LnX<sub>3</sub></td><td>β<sub>10</sub></td><td>-0,194</td></tr><tr><td>LnX<sub>2</sub>LnX<sub>4</sub></td><td>β<sub>11</sub></td><td>0,427*</td></tr><tr><td>LnX<sub>2</sub>LnX<sub>5</sub></td><td>β<sub>12</sub></td><td>0,436</td></tr><tr><td>LnX<sub>3</sub>LnX<sub>4</sub></td><td>β<sub>13</sub></td><td>-0,369</td></tr><tr><td>LnX<sub>3</sub>LnX<sub>5</sub></td><td>β<sub>14</sub></td><td>-0,325</td></tr><tr><td>LnX<sub>4</sub>LnX<sub>5</sub></td><td>β<sub>15</sub></td><td>-0,65*</td></tr><tr><td>Sigma carre</td><td>σ<sup>2</sup></td><td>0,383***</td></tr><tr><td>Gamma</td><td>γ</td><td>0,75</td></tr></tbody></table>

## Analyse de l'indice d'efficacité technique

Aux regards des résultats consignés dans le Tableau 5, l'on peut noter que les plus faibles niveaux d'efficacité technique sont observés sur les sites de Mongaha (28%) et de Natio (29%). La valeur maximale d'efficacité technique obtenue à Nanguin (91%) montrent qu'il existe également des productrices très performantes car proches de la frontière de production.

<footnote>* significativité à 10%, ** significativité à 5%, significativité à 1%</footnote>
<table><caption>**Tableau 5:** Statistique descriptive des indices d'efficacité technique</caption><thead><tr><th>SITES<br>Indice<br>d'efficacité</th><th>Nanguin</th><th>Teguere</th><th>Koko</th><th>Natio</th><th>Petit-Paris</th><th>Mongaha</th></tr></thead><tbody><tr><th>Moyenne</th><td>0,51</td><td>0,52</td><td>0,42</td><td>0,49</td><td>0,48</td><td>0,42</td></tr><tr><th>Ecart-Type</th><td>0,10</td><td>0,08</td><td>0,13</td><td>0,08</td><td>0,09</td><td>0,08</td></tr><tr><th>Minimum</th><td>0,31</td><td>0,39</td><td>0,33</td><td>0,29</td><td>0,40</td><td>0,28</td></tr><tr><th>Maximum</th><td>0,91</td><td>0,73</td><td>0,58</td><td>0,73</td><td>0,63</td><td>0,62</td></tr></tbody></table>

## Distribution des fréquences d'indices d'efficacité technique

Le Tableau 6 révèle que seulement 11,89% des unités de production enquêtées réalisent un niveau d'efficacité technique supérieur à 60%. Par ailleurs, 62,37% des productrices de laitue ont un niveau d'efficacité oscillant entre 40% et 60%. Enfin, 25,74% ont un seuil en dessous de 40%.

<table><caption>**Tableau 6:** Distribution des niveaux d'efficacités techniques des productrices</caption><thead><tr><th>Indice d'efficacité technique</th><th>Nombre de productrices</th><th>Efficacité technique %</th></tr></thead><tbody><tr><td>[0,20; 0,40[</td><td>46</td><td>25,74</td></tr><tr><td>[0,40; 0,60[</td><td>112</td><td>62,37</td></tr><tr><td>[0,60; 0,80[</td><td>19</td><td>10,89</td></tr><tr><td>[0,80; 1,00[</td><td>2</td><td>0,99</td></tr></tbody></table>

## Analyse des facteurs socio-économiques déterminant les niveaux d'efficacités des productrices de la laitue

Selon le Tableau 7, les variables « formation technique de la productrice » et « appartenance à une organisation agricole » ont respectivement une incidence positive et significative au seuil de 10% et 1% sur l'efficacité technique des productrices de laitue. Par ailleurs, la variable « niveau d'instruction » a un effet significatif et négatif au seuil de 5%. Enfin, les variables telles que l'âge des productrices, le mode d'accès à la terre, le nombre d'année d'expérience ne sont pas significatives.

<table><caption>**Tableau 7:** Déterminants socio-économiques de l'efficacité technique</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Paramètres</th><th>Coefficient</th><th>P>|z|</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>δ<sub>0</sub></td><td>0,473**</td><td>0,001</td></tr><tr><td>Age</td><td>δ<sub>1</sub></td><td>0,0007</td><td>0,522</td></tr><tr><td>Mode d'accès à la terre</td><td>δ<sub>2</sub></td><td>-0,0229</td><td>0,404</td></tr><tr><td>Niveau d'instruction</td><td>δ<sub>3</sub></td><td>-0,0256**</td><td>0,043</td></tr><tr><td>formation</td><td>δ<sub>4</sub></td><td>0,0549***</td><td>0,083</td></tr><tr><td>Appartenance à une organisation</td><td>δ<sub>5</sub></td><td>0,1004*</td><td>0,000</td></tr><tr><td>Année d'expérience</td><td>δ<sub>6</sub></td><td>-0,0001</td><td>0,896</td></tr></tbody></table>

## Discussion

Les résultats de l'enquête ont montré que 78% des productrices de laitue sont analphabètes. Ce faible niveau d'instruction des productrices de maraîchers exprime le faible taux de scolarisation des filles dans cette partie

<footnote>*significativité à 1%, ** significativité à 5%, *** significativité à 10%</footnote>
du Nord du pays à cause la tradition (Affou et al., 2022). Cette même étude révèle également que la taille des ménages agricoles est en moyenne de sept (7) personnes. Ce résultat est sensiblement en accord avec celui du Recensement de l'exploitant et des exploitations Agricoles (REEA), mené par le Ministère de l'Agriculture et du Développement Rural (MINADER, 2017) qui a montré que la moyenne nationale du ménage agricole est de 7,2.

La superficie moyenne de l'ensemble des parcelles cultivées par les productrices de laitue est de 202 m² avec des superficies oscillant entre 12 m² (minimum) et 742 m² (maximum). Les productrices de laitue exploitent de petites portions de terre. Ce résultat est similaire à ceux de Silue et al (2022). En fait, la pression foncière due à l'urbanisation des villes peut expliquer l'étroitesse des parcelles exploitées (Aman et Koffi, 2021).

Deux modes d'accès à la terre ont été identifiés, à savoir la location (80% des productrices) et l'acquisition par héritage (19,33%). Ce résultat est en concordance avec celui de Koffi-Didia (2015), qui a montré que le mode d'accès à la terre le plus dominant dans le maraichage urbain est la location.

La valeur de γ montre que l'écart par rapport à la frontière est expliqué par l'inefficacité des productrices à 75%. Cette valeur est significativement différente de zéro. Ceci indique l'existence des inefficacités productives. Il est a noté dans cette étude que 25% des écarts entre la production observée et la production potentielle sont alors liés à des effets aléatoires (la forte pluviosité qui crée un engorgement des sols ou autres aléas climatiques par exemple), et à des erreurs de mesure. Kouakou (2017) et Idrissa et al (2022) ont trouvé des résultats similaires lors leur étude respective réalisée sur l'efficacité technique des exploitations maraichères en Côte d'Ivoire et au Niger.

Par ailleurs, toujours selon les résultats de l'étude, le coefficient de la main d'œuvre est négatif et non significatif. Ce résultat pourrait s'expliquer par la non qualification des productrices ou par une mauvaise allocation de la main d'œuvre. Ce résultat est contraire à celui de Nuama (2006) qui a montré que la main d'œuvre est un facteur déterminant pour l'efficacité technique.

Une augmentation de la superficie entraîne une réduction de la production de laitue. Cela s'explique par le fait que les petites parcelles requièrent d'efforts rationnels. Les entretiens se font correctement. Les activités se conduisent à temps alors qu'au niveau des grandes parcelles, il y a une dispersion des efforts liée à l'insuffisance de la main d'œuvre (Nuama, 2006).

De plus, pour celles qui sont mariées, leur obligation première est de s'occuper de la cellule familiale. La semence a un effet significatif et positif sur l'efficacité productive. On peut alors retenir que plus la semence est de bonne qualité plus la productrice est techniquement efficace (Kouakou, 2017). Les variables « quantité d'engrais », et « quantité de pesticide » ne sont pas significatives individuellement, mais, le sont lorsqu'elles sont combinées avec
d'autres variables. Ainsi, la combinaison entre la quantité de main-d'œuvre et la quantité de pesticide et celle entre la quantité d'engrais et la superficie exploitée ont un effet significatif et positif sur l'efficacité productive. Cela signifie que ces deux variables ont des effets complémentaires dans la production (Cheick et al., 2014, Donkoh et al, 2013).

Il ressort aussi de cette étude que l'efficacité technique moyenne varient en fonction des sites et est faible (0,42). Idrissa et al (2022) et Savi (2009) ont obtenu des résultats semblables dans leurs différentes études.
La variable « niveau d'instruction » est significative mais a un effet négatif sur l'efficacité technique des productrices. Cela pourrait s'expliquer par le fait que les productrices instruites se détournent de l'activité agricole au profit d'autres secteurs ou la pratiquent à temps partiel, pour se concentrer sur des emplois plus rémunérateurs ou plus prestigieux. La production agricole constitue alors pour eux une activité secondaire. Ce qui fait qu'elles n'ont pas le temps nécessaire de s'occuper correctement de leur exploitation de laitue. Cette assertion est soutenue par les travaux de Gurgand (1999) et Kouakou (2017).

L'accès à la formation technique a une influence significative et positive sur l'efficacité technique. Des résultats semblables ont été trouvés par Seidou (2008). Selon lui, les exploitantes ayant reçu des services de vulgarisation étaient mieux informées sur les pratiques agricoles améliorées. Par conséquent, elles ont montré des niveaux d'efficacité technique plus élevés.

En ce qui concerne la variable « Appartenance à une organisation », elle est significative et influence positivement l'efficacité technique. Cela pourrait s'expliquer par le fait qu'une organisation communautaire peut résoudre les problèmes de main-d'œuvre et d'accès aux intrants qui sont des facteurs qui améliorent l'efficacité technique du paysan. Ce résultat est conforme à celui de Coelli et Fleming (2004) selon lequel l'organisation accroît le potentiel productif de la société en ce sens que les membres d'une organisation seraient favorisés dans l'accès à l'information mais aussi et surtout aux partenaires.

## Conclusion

Cette étude analyse les performances techniques des productrices de laitue dans la ville de Korhogo en vue de favoriser l'amélioration du niveau de productivité.

Des résultats, il en résulte que les productrices de laitue exploitent de petites portions de terre.

La valeur de γ montre que l'écart par rapport à la frontière est expliqué par l'inefficacité des productrices à 75%. Le coefficient de la main d'œuvre est négatif et non significatif.
La superficie a un effet significatif mais négatif sur la productivité des
agricultrices. La semence a un impact significatif et positif sur l'efficacité
productive. De plus, les variables « quantité d'engrais », et « quantité de
pesticide » ne sont pas significatives individuellement, mais, le sont
lorsqu'elles sont combinées avec d'autres variables. L'efficacité technique
moyenne est faible (0,42). Toutefois, elle varie en fonction des sites de
production de laitue. Les déterminants de l'efficacité technique sont l'accès à
la formation technique et l'appartenance à une organisation. Par contre, la
variable « niveau d'instruction » est significative mais a un effet négatif sur
l'efficacité technique des productrices. En réalité, l'organisation
communautaire peut résoudre les problèmes de main-d'œuvre et d'accès aux
intrants qui sont des facteurs qui améliorent l'efficacité technique du paysan,
d'où son influence positive sur la productivité des agricultrices de laitue.

Au regard de ce qui précède, il convient de formuler quelques
recommandations afin d'accroître la production de laitue :

- Initier des séances de formation et d'information sur les bonnes pratiques agricoles ;

- Faciliter le regroupement des agricultrices en coopérative ou en groupement informel d'entraide afin de partager des informations et bénéficier des expériences des autres productrices ;

- Promouvoir l'alphabétisation des productrices en vue d'une meilleure réceptivité des nouvelles techniques de production.

**Conflits d'intérêt** : L'auteur n'a signalé aucun conflit d'intérêt.

**Disponibilité des données** : Toutes les données sont incluses dans le contenu de l'article.

**Déclaration de financement** : L'auteur n'a bénéficié d'aucun financement pour cette recherche.

**Etudes humaines** : Les données de terrain ont été collectées avec le consentement des populations clés ciblées et leur utilisation a été faite suivant les prescriptions éthiques de la recherche scientifique.

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