# Diffusion des pratiques agroécologiques, performances des exploitations agricoles et prospective pour une mise à l'échelle territoriale. Région de Boeny, Madagascar

Quentin Grislain, Jean-François Belieres, Jean-Michel Sourisseau, Tahina Raharison

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Quentin Grislain, Jean-François Belieres, Jean-Michel Sourisseau, Tahina Raharison. Diffusion des pratiques agroécologiques, performances des exploitations agricoles et prospective pour une mise à l'échelle territoriale. Région de Boeny, Madagascar. CIRAD-ES-UMR ART-DEV. 2024. hal-04740954

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Submitted on 17 Oct 2024

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# Analyse des effets socio-économiques de l'adoption des innovations agroécologiques par les exploitations agricoles familiales dans la région Boeny (Madagascar)

## Projet ProSol

Diffusion des pratiques agroécologiques, performances des exploitations agricoles et prospective pour une mise à l'échelle territoriale

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Quentin Grislain*, Jean-François Bélières**, Jean-Michel Sourisseau***

Avec la participation de Tahina Raharison (GSDM)

Antananarivo, version finale Juin 2024

<footnote>* Géographe, chercheur CIRAD (UMR ART-Dev) accueilli au FOFIFA à Antananarivo, quentin.grislain@cirad.fr</footnote>

<footnote>** Agro-économiste, chercheur CIRAD (UMR ART-Dev), jean-françois.belières@cirad.fr</footnote>

<footnote>*** Socio-économiste, chercheur CIRAD (UMR ART-Dev), jean-michel.sourisseau@cirad.fr</footnote>
Cette publication a été produite avec le soutien financier de l'Union européenne.

Son contenu relève de la seule responsabilité de ses auteurs, chercheurs au CIRAD Art-Dev, et ne reflète pas nécessairement les opinions de l'Union européenne et de la GIZ.
## Remerciements

Les auteurs de ce rapport tiennent à remercier l'ensemble des personnes qui ont contribué de près ou de loin à la réalisation des travaux pour mener à bien cette étude et en particulier :

- Tous les exploitants agricoles, hommes et femmes, avec quelquefois leurs enfants, qui ont été enquêtés et qui ont répondu avec beaucoup de patience et de rigueur aux nombreuses questions posées sur leur pratiques et sur leurs performances.

- Les autorités locales dans les communes et les fokontany et les responsables d'organisations qui ont accueillis les équipes et qui leur ont facilité le travail.

- Les enquêteurs et enquêtrices et les superviseurs qui ont mené les enquêtes sur le terrain dans des conditions pas toujours faciles, mais toujours avec beaucoup de rigueur et de professionnalisme.

- A tous les participants des *focus group* et des ateliers, et en particulier de l'atelier du 6 et 7 février 2024 à Majunga, pour leurs contributions nombreuses et pertinentes.

- Les responsables des ONG partenaires, les techniciens et paysans pilotes qui nous ont transmis des informations et qui ont guidé l'équipe sur le terrain.

- Les équipe en charge de coordonner et mener le projet PROSOL à Majunga et sur le terrain pour leurs contributions et leur appui.

- Les collègues du FOFIFA et du GSDM à Antananarivo et du CIRAD à Madagascar et à Montpellier qui ont donné un coup de main précieux.

- Aux experts de la GIZ qui ont permis que cette étude soit réalisée et qui ont appuyé et accompagné l'équipe en charge.

## Résumé

Ce rapport final présente les résultats des travaux menés dans le cadre de l'étude des effets socio-économiques de l'adoption des innovations agroécologiques dans les zones d'intervention du projet ProSol dans la région Boeny à Madagascar. L'étude repose sur une démarche en trois phases itératives : (i) une évaluation qualitative ; (ii) une évaluation quantitative, et (iii) une approche prospective. Ce rapport final revient sur les trois phases, mais en mettant l'accent sur les résultats des enquêtes agroéconomiques qui dressent un diagnostic détaillé et précis de la situation des exploitations agricoles dans cette zone et de leurs performances en lien avec l'utilisation de pratiques agroécologiques.

L'étude quantitative a été conduite dans quatre communes de la région Boeny sur un échantillon de 400 ménages ruraux/exploitations agricoles tirés au sort. Les questionnaires ont été conçus suite à l'évaluation qualitative menée entre avril et mai 2023 (38 entretiens semi-directifs et 4 *focus group*) et les enquêtes ont été réalisées entre juillet et août 2023. Ils visent à connaître le niveau d'utilisation des différentes techniques agroécologiques mais aussi à appréhender les ressources et l'ensemble des activités et des revenus des exploitations (y compris les revenus non agricoles) et donc de repositionner les innovations adoptées dans leur articulation avec d'autres caractéristiques de ces exploitations, et en particulier des moyens d'existence. Ces enquêtes complètent l'approche qualitative et permettent, en plus des résultats sur les conditions de l'adoption des innovations agroécologiques et la mesure de ses effets, de construire une typologie spécifique des EA. Les résultats de ces enquêtes ont alimenté les discussions et travaux de groupe pour l'atelier de prospective territoriale à Majunga les 6 et 7 février 2024.

Les principaux résultats présentés dans le rapport s'articulent autour des cinq parties suivantes :

- Caractéristiques et typologie des EA étudiées

- Diffusion et adoption des pratiques agroécologiques

- Performances technico-économiques des EA

- Evaluation des effets de l'adoption des PAE au niveau des parcelles, des EAF et du territoire

- Prospective territoriale et changements d'échelle des PAE
Table des matières

<table><tr><td>Remerciements</td><td>3</td></tr><tr><td>Résumé</td><td>3</td></tr><tr><td>Liste des illustrations</td><td>6</td></tr><tr><td>Liste des sigles et abréviations</td><td>10</td></tr><tr><td>Glossaire des mots malgaches</td><td>11</td></tr><tr><td>1. Introduction</td><td>12</td></tr><tr><td>2. Matériel et méthode</td><td>14</td></tr><tr><td>2.1. Localisation et quelques caractéristiques de la région</td><td>14</td></tr><tr><td>2.2. Contexte</td><td>15</td></tr><tr><td>2.2.1. Le projet ProSol</td><td>15</td></tr><tr><td>2.2.2. Les techniques diffusées et retenues dans le cadre de l'étude</td><td>16</td></tr><tr><td>2.3. Méthode</td><td>17</td></tr><tr><td>2.3.1. Clarification sur les groupes d'EA observées et sur les appellations utilisées</td><td>17</td></tr><tr><td>2.3.2. La démarche suivie</td><td>18</td></tr><tr><td>2.3.3. Echantillonnage, couverture géographique et temporelle de la phase II</td><td>22</td></tr><tr><td>2.3.4. Taille de l'échantillon et pondération</td><td>23</td></tr><tr><td>2.3.5. Les cadres d'analyse mobilisés</td><td>24</td></tr><tr><td>2.3.6. Difficultés rencontrées et limites</td><td>26</td></tr><tr><td>3. Caractérisation des EAF</td><td>29</td></tr><tr><td>3.1. Caractérisation selon le cadre SRL</td><td>29</td></tr><tr><td>3.1.1. Capital humain</td><td>29</td></tr><tr><td>3.1.2. Capital social</td><td>31</td></tr><tr><td>3.1.3. Capital naturel</td><td>34</td></tr><tr><td>3.1.4. Capital physique</td><td>41</td></tr><tr><td>3.1.5. Capital financier</td><td>43</td></tr><tr><td>3.1.6. Discussion des résultats</td><td>45</td></tr><tr><td>3.2. Typologie structurelle des EAF</td><td>46</td></tr><tr><td>3.2.1. Analyse statistique</td><td>46</td></tr><tr><td>3.2.2. Description de chaque classe d'exploitations agricoles</td><td>49</td></tr><tr><td>3.2.3. Répartition des EA dans les classes d'EA selon les deux groupes</td><td>51</td></tr><tr><td>3.2.1. Répartition des classes d'EA sur le territoire</td><td>52</td></tr><tr><td>3.3. Fonctionnement des exploitations agricoles</td><td>53</td></tr><tr><td>3.3.1. Productions végétales</td><td>53</td></tr><tr><td>3.3.2. Productions animales</td><td>61</td></tr><tr><td>3.3.3. Les autres activités agricoles et les activités non agricoles</td><td>66</td></tr><tr><td>4. Diffusion et utilisation des pratiques AE</td><td>70</td></tr><tr><td>4.1. Niveaux de connaissance et d'adoption des PAE</td><td>70</td></tr><tr><td>4.1.1. Diffusion et utilisation des PAE au niveau global</td><td>70</td></tr><tr><td>4.1.2. Diffusion et utilisation des PAE selon l'appui du projet ProSol et la typologie structurelle des EAF</td><td>74</td></tr><tr><td>4.1.3. Raisons de non adoption et principaux avantages des PAE évaluées</td><td>83</td></tr><tr><td>4.2. Evaluation quantitative des pratiques utilisées et de leur importance</td><td>86</td></tr><tr><td>4.2.1. Les pratiques d'aménagement des parcelles foncières</td><td>86</td></tr><tr><td>4.2.2. Production et utilisation de la fumure organique et des engrais</td><td>90</td></tr><tr><td>4.2.3. Produits phytosanitaires et Ady gasy au niveau EA et parcelle</td><td>98</td></tr><tr><td>4.2.4. Basket compost, labour perpendiculaire à la pente et culture en billon au niveau parcelle</td><td>100</td></tr><tr><td>4.2.5. Gestion des résidus de cultures</td><td>101</td></tr><tr><td>4.2.6. Technique Milpa</td><td>102</td></tr><tr><td>4.2.7. Semences et engrais donnés par ProSol et/ou achetés à la boutique de proximité</td><td>103</td></tr><tr><td>4.2.8. Plantation d'arbres</td><td>105</td></tr><tr><td>4.2.9. Arboriculture fruitière (verger)</td><td>107</td></tr><tr><td>5. Performances des exploitations agricoles</td><td>109</td></tr><tr><td>5.1. Performances au niveau des productions végétales</td><td>109</td></tr><tr><td>5.1.1. Rendements des cultures pures de riz et de maïs</td><td>109</td></tr><tr><td>5.1.2. Marges brutes par hectare et décomposition des coûts</td><td>111</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>5.1.3. Marge nette des productions végétales par ha par EA</td>
      <td>116</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2. Performances au niveau des productions animales</td>
      <td>118</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2.1. Les modalités du calcul</td>
      <td>118</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2.2. Charges et produits de l'activité</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2.3. Marges et importance des pertes par vol ou mortalité</td>
      <td>121</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3. Performances au niveau global des EA</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3.1. Revenu selon les types d'EA</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3.2. Revenu par EA selon les communes</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3.3. Revenu selon les classes d'EA</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3.4. Niveau de pauvreté monétaire et performances agricoles</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>6. Utilisation et effets des PAE</b></td>
      <td><b>131</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1. Utilisation des PAE et importance au niveau des parcelles et du territoire</td>
      <td>131</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2. Performances par unité de surface et valeur du cheptel en lien avec les PAE</td>
      <td>134</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2.1. Analyse des performances par classe d'EA</td>
      <td>134</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2.2. Analyse des niveaux de productivité par classe d'EA et par groupe d'EA</td>
      <td>136</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.3. Quelques effets des PAE sur la situation des EA</td>
      <td>140</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.3.1. PAE, revenu global et marge nette des productions végétales par ha</td>
      <td>140</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.3.2. PAE et pauvreté monétaire</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.3.3. PAE et insécurité alimentaire des EA</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>7. Prospective territoriale et changements d'échelle des PAE</b></td>
      <td><b>145</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.1. Un atelier de prospective territoriale et de mise à l'échelle des PAE</td>
      <td>145</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2. Projection vers le futur</td>
      <td>146</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.1. Espoirs et craintes pour l'agroécologie dans le Boeny en 2035</td>
      <td>146</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.2. Une vision idéale d'une région Boeny agroécologique en 2035</td>
      <td>150</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3. La mise à l'échelle des pratiques agroécologiques à l'épreuve du futur</td>
      <td>151</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3.1. La généralisation de l'embocagement des parcelles</td>
      <td>152</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3.2. La généralisation de la fabrication et de l'utilisation du compost</td>
      <td>158</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4. Quelques éléments de réflexion sur la territorialisation de l'agroécologie dans la région Boeny</td>
      <td>163</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>8. Conclusion</b></td>
      <td><b>165</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>9. Références bibliographiques</b></td>
      <td><b>173</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>10. Annexes</b></td>
      <td><b>179</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.1. Caractérisation de la zone</td>
      <td>179</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.2. Difficultés rencontrées pour l'identification sur le terrain des « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol »</td>
      <td>182</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.3. Difficultés pour passer des mesures traditionnelles aux mesures standards</td>
      <td>184</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.4. Analyses supplémentaires pour le foncier</td>
      <td>186</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.5. Analyses supplémentaires pour la diffusion et l'adoption des PAE</td>
      <td>187</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.6. Données détaillées sur les revenus</td>
      <td>197</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.7. Insécurité alimentaire et nutritionnelle et proxy pauvreté</td>
      <td>199</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure 48 : Répartition des espèces des plants plantés à gauche fruitiers à droite forestiers</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 49 : Pourcentage des EA avec verger selon les classes d'EA et les communes</td>
      <td>108</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 50 : Répartition des parcelles et de la surface selon des classes de rendement pour les trois types de riz</td>
      <td>110</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 51 : Répartition du nombre de parcelles et de la surface selon des classes de rendement pour le maïs</td>
      <td>110</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 52 : Décomposition de produit brut moyen par hectare pour les principales cultures pures</td>
      <td>112</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 53 : Produit brut et marge brute des associations maïs + au moins une légumineuse</td>
      <td>113</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 54 : Répartition des EA selon des classes du revenu des productions végétales par ha SAU disponible</td>
      <td>117</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 55 : Charges liées aux activités d'élevage selon le type d'EA</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 56 : Produits des activités d'élevage</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 57 : Répartition des autoconsommations et dons en % de la valeur</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 58 : Répartition des EA selon des classes de marges brutes de l'activité d'élevage</td>
      <td>122</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 59 : Décomposition du revenu moyen par EA selon l'origine par type d'EA</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 60 : Décomposition du revenu moyen par EA selon l'origine par commune</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 61 : Décomposition du revenu moyen par EA selon l'origine par classe d'EA</td>
      <td>125</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 62 : Répartition des EA (gauche) et de la population (droite) selon les seuils de pauvreté</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 63 : Revenu moyen par personne par décile</td>
      <td>127</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 64 : Répartition des EA par niveaux de pauvreté selon les communes (à gauche) et les classes d'EA (à droite)</td>
      <td>128</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 65 : Répartition des EA par classes du nombre de PAE utilisées selon les seuils de pauvreté</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 66 : Répartition des EA dans les 4 catégories de la faim selon les communes (à gauche) et répartition des EA par commune selon les 4 catégories (à droite)</td>
      <td>143</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 67 : Représentation de la variabilité des superficies par EA avec des Scattergram</td>
      <td>186</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 68 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T1 Petite intensive</td>
      <td>188</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 69 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T2 EAF moy F nb</td>
      <td>189</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 70 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T3 Moyenne EAF</td>
      <td>190</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 71 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T4 Petite EAF jeune</td>
      <td>191</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 72 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T5 Grande EAF</td>
      <td>192</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 73 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T6 EA Patron</td>
      <td>193</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 74 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T1 Petite intensive</td>
      <td>194</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 75 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T2 EAF moyenne avec famille nombreuse</td>
      <td>194</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 76 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T3 Moyenne EAF</td>
      <td>195</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 77 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T4 Petite EAF jeune</td>
      <td>195</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 78 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T5 Grande EAF</td>
      <td>196</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 79 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T6 EA patronale</td>
      <td>196</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## Liste des photos

Photo 1 : Atelier d'évaluation des techniques agroécologiques réunissant des membres de l'équipe du projet ProSol et des exploitations agricoles bénéficiaires (commune de Tsaramandroso). Page de garde

Photo 2 : Focus group dans le fokontany de Katsepy (commune de Katsepy). Page de garde

Photo 3 : Formation et test du questionnaire auprès d'une exploitation agricole ayant bénéficié du projet ProSol dans le fokontany d'Ampitolova (commune de Belobaka), le 24/07/2023. Page de garde

Photo 4 : Participants lors de l'identification des effets de premier ordre pour la généralisation du compost. Page de garde

Photo 5 : Produit (carte mentale) à l'issue du travail de groupe sur le compost. Page de garde
## Liste des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1 : Chiffres clés sur les actions mises en œuvre dans le cadre du projet ProSol</td><td>15</td></tr><tr><td>Tableau 2 : Techniques agroécologiques diffusées par le projet ProSol et évaluées dans le cadre de l'étude</td><td>16</td></tr><tr><td>Tableau 3 : Echantillon des EA selon la liste de tirage et le fokontany</td><td>22</td></tr><tr><td>Tableau 4 : Nombre d'exploitations dans l'échantillon avec et sans pondération (par groupe)</td><td>23</td></tr><tr><td>Tableau 5 : Nombre d'exploitations dans l'échantillon avec et sans pondération (par fokontany)</td><td>24</td></tr><tr><td>Tableau 6 : Caractéristiques démographiques des exploitations</td><td>29</td></tr><tr><td>Tableau 7 : Appartenance des EA à des organisations</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau 8 : Recours à l'entraide en % des EA</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau 9 : Part des EA qui ont bénéficié de l'appui d'un projet au cours des 5 dernières années</td><td>33</td></tr><tr><td>Tableau 10 : Foncier moyen par type d'exploitations agricoles en ares</td><td>36</td></tr><tr><td>Tableau 11 : Statistiques pour la SAU disponible par EA</td><td>37</td></tr><tr><td>Tableau 12 : Mode de validation des droits fonciers (pour les champs en faire valoir direct)</td><td>40</td></tr><tr><td>Tableau 13 : Nombre moyen d'animaux et valeur du stock moyen par EA</td><td>42</td></tr><tr><td>Tableau 14 : Outils manuels, matériels et bâtiments agricoles</td><td>42</td></tr><tr><td>Tableau 15 : Part des EA qui ont recours au crédit</td><td>44</td></tr><tr><td>Tableau 16 : Les variables de la typologie</td><td>46</td></tr><tr><td>Tableau 17 : Pourcentage de la variance après rotation Varimax</td><td>47</td></tr><tr><td>Tableau 18 : Corrélations des variables aux axes</td><td>47</td></tr><tr><td>Tableau 19 : Décomposition de la variance pour la classification optimale</td><td>48</td></tr><tr><td>Tableau 20 : Résultat par classe</td><td>48</td></tr><tr><td>Tableau 21 : Effectifs pondérés et non pondérés des 6 classes d'EA</td><td>49</td></tr><tr><td>Tableau 22 : Caractéristiques moyennes des EA par classe</td><td>49</td></tr><tr><td>Tableau 23 : Répartition des EA BdD ProSol et non bénéficiaires dans les 6 classes d'EA</td><td>51</td></tr><tr><td>Tableau 24 : Importance des six classes d'EA dans les quatre communes d'étude</td><td>52</td></tr><tr><td>Tableau 25 : Répartition des classes d'EA selon les communes (en pourcentage)</td><td>53</td></tr><tr><td>Tableau 26 : Superficies moyennes disponibles, en jachères et cultivées par EA (données arrondies)</td><td>54</td></tr><tr><td>Tableau 27 : Nombre d'espèces cultivées dans l'année selon les deux groupes d'EA</td><td>57</td></tr><tr><td>Tableau 28 : Part des EA qui cultivent au moins une culture des différents types</td><td>57</td></tr><tr><td>Tableau 29 : Répartition de la superficie cultivée annuellement selon les saisons et les communes</td><td>58</td></tr><tr><td>Tableau 30 : Part de la superficie cultivée avec des cultures associées</td><td>58</td></tr><tr><td>Tableau 31 : Part des EA qui produisent de la FO, utilisent de la FO, des engrais et des produits phytosanitaires</td><td>59</td></tr><tr><td>Tableau 32 : Importance des variétés utilisées pour le riz irrigué (en % des quantités)</td><td>60</td></tr><tr><td>Tableau 33 : Equipement en traction animale des EA et SAU disponible</td><td>63</td></tr><tr><td>Tableau 34 : Importance des élevages d'animaux à cycle court selon les classes d'EA</td><td>65</td></tr><tr><td>Tableau 35 : Part des EA qui pratiquent la pêche</td><td>66</td></tr><tr><td>Tableau 36 : Comparaison des moyennes de quelques variables des ménages avec et sans pêche</td><td>66</td></tr><tr><td>Tableau 37 : Part des EA qui pratiquent le salariat agricole et les prestations agricoles</td><td>67</td></tr><tr><td>Tableau 38 : Part des EA avec au moins une activité non agricole</td><td>69</td></tr><tr><td>Tableau 39 : Nombre moyen de PAE connues et adoptées par les EA en fonction du type</td><td>70</td></tr><tr><td>Tableau 40 : Part des EA avec et sans arbre dans les champs selon le groupe d'appartenance</td><td>86</td></tr><tr><td>Tableau 41 : Importance de l'embocagement</td><td>87</td></tr><tr><td>Tableau 42 : Plantes utilisées dans les bandes enherbées</td><td>88</td></tr><tr><td>Tableau 43 : Importance des champs avec fascine et/ou cordon de paille</td><td>89</td></tr><tr><td>Tableau 44 : Part des champs et de la superficie selon le nombre de techniques d'aménagement appliquées</td><td>89</td></tr><tr><td>Tableau 45 : Quantités moyennes de FO produites, achetées, vendues et utilisées selon les groupes d'EA</td><td>90</td></tr><tr><td>Tableau 46 : Quantité moyenne de FO utilisée par les EA selon les communes</td><td>92</td></tr><tr><td>Tableau 47 : Quantité moyenne de FO utilisée par classe d'EA</td><td>92</td></tr><tr><td>Tableau 48 : Pourcentage des parcelles et de la superficie cultivée ayant reçu de la FO</td><td>94</td></tr><tr><td>Tableau 49 : Importance des apports de FO selon les cultures ou types de culture</td><td>95</td></tr><tr><td>Tableau 50 : Répartition des parcelles et de la surface cultivée selon la combinaison engrais/FO</td><td>97</td></tr><tr><td>Tableau 51 : Valeur totale moyenne des produits phytosanitaires par EA selon les communes</td><td>98</td></tr><tr><td>Tableau 52 : Valeur totale moyenne des produits phytosanitaires selon les classes d'EA (en ariary)</td><td>99</td></tr><tr><td>Tableau 53 : Pourcentage des parcelles et de la superficie où ont été appliquées les PAE de basket compost, labour perpendiculaire à la pente et culture en billon</td><td>100</td></tr><tr><td>Tableau 54 : Utilisation des résidus de cultures selon le type de cultures</td><td>101</td></tr><tr><td>Tableau 55 : Part des EA qui pratiquent la technique milpa, les cultures du maïs ; des légumineuses et des cucurbitacées selon le groupe et la commune</td><td>103</td></tr></table>
<table><tr><td>Tableau 56 : Part des parcelles et de la superficie cultivée avec la technique milpa, avec du maïs, des légumineuses et des cucurbitacées</td><td>103</td></tr><tr><td>Tableau 57 : Part des EA qui ont reçu un échantillon de semences ou acheté à la boutique ProSol et importance de ces semences par rapport à la valeur totale des semences utilisées</td><td>104</td></tr><tr><td>Tableau 58 : Valeur totale du stock moyen d'engrais selon le type d'EA</td><td>104</td></tr><tr><td>Tableau 59 : Part des EA qui ont planté et nombre moyen de plants selon le type d'EA</td><td>105</td></tr><tr><td>Tableau 60 : Nombre total moyen de plants et part des EA qui ont planté selon les communes</td><td>106</td></tr><tr><td>Tableau 61 : Nombre total moyen de plants et part des EA qui ont planté selon les classes d'EA</td><td>106</td></tr><tr><td>Tableau 62 : Origine des plants selon le type d'EA</td><td>107</td></tr><tr><td>Tableau 63 : SAU disponible moyenne pour les vergers selon le type d'EA</td><td>107</td></tr><tr><td>Tableau 64 : Taille de l'échantillon de parcelles pour l'analyse des rendements</td><td>109</td></tr><tr><td>Tableau 65 : Statistiques des rendements pour le riz et le maïs par parcelle puis avec pondération par la superficie</td><td>109</td></tr><tr><td>Tableau 66 : Rendements moyens selon le type d'EA</td><td>110</td></tr><tr><td>Tableau 67 : Système technique utilisé pour la production de riz en % des parcelles</td><td>111</td></tr><tr><td>Tableau 68 : Part des parcelles et de la superficie où a été utilisée une sargeuse</td><td>111</td></tr><tr><td>Tableau 69 : Cultures pérennes, nombre moyen d'arbres et marges brutes moyennes par EA selon les communes</td><td>114</td></tr><tr><td>Tableau 70 : Marge brute moyenne et décomposition des coûts, en 1000 Ar, pour les principales cultures pures</td><td>115</td></tr><tr><td>Tableau 71 : Revenu des productions végétales au niveau EA</td><td>116</td></tr><tr><td>Tableau 72 : Moyennes de quelques indicateurs pour les EA selon les classes de revenu des productions végétales par hectare</td><td>117</td></tr><tr><td>Tableau 73 : Détermination de la marge brute des activités d'élevage selon le type d'EA</td><td>121</td></tr><tr><td>Tableau 74 : Importance des pertes par mortalité et vol</td><td>122</td></tr><tr><td>Tableau 75 : Caractéristiques et performances des EA selon les classes de pauvreté</td><td>129</td></tr><tr><td>Tableau 76 : Répartition des EA par types selon le nombre de PAE adoptées (effectif pondéré)</td><td>131</td></tr><tr><td>Tableau 77 : Synthèse de quelques résultats sur les PAE</td><td>132</td></tr><tr><td>Tableau 78 : Comparaison des niveaux de productivité entre les classes d'exploitations agricoles pour l'élevage et les productions végétales (valeur en 1 000 Ar)</td><td>135</td></tr><tr><td>Tableau 79 : Caractéristiques et performances par classe d'EA et par groupe d'EA</td><td>139</td></tr><tr><td>Tableau 80 : Nombre de PAE adoptées, revenu total et performances des productions végétales</td><td>140</td></tr><tr><td>Tableau 81 : Répartition des EA en pourcentage selon les 4 niveaux d'insécurité alimentaire dans les ménages</td><td>142</td></tr><tr><td>Tableau 82 : Répartition des EA selon les 4 catégories de la faim dans les ménages en fonction de la classe</td><td>142</td></tr><tr><td>Tableau 83 : Répartition des EA selon les 4 catégories de la faim en fonction de l'origine</td><td>143</td></tr><tr><td>Tableau 84 : Revenu par personne, nombre de PAE et SAU disponible selon les 4 catégories de la faim</td><td>144</td></tr><tr><td>Tableau 85 : Equivalences de poids à partir des densités pour le sac salohy par produit</td><td>185</td></tr><tr><td>Tableau 86 : Poids utilisés pour les produits maraichers</td><td>185</td></tr><tr><td>Tableau 87 : Pourcentage des EA qui ne connaissent pas les PAE</td><td>187</td></tr><tr><td>Tableau 88 : Composition des revenus selon le type d'EA</td><td>197</td></tr><tr><td>Tableau 89 : Composition des revenus selon les classes d'EA</td><td>198</td></tr></table>
## Liste des sigles et abréviations

<table><tr><td>ACNA</td><td>Activité non agricole</td></tr><tr><td>ACP</td><td>Analyse en composante principale</td></tr><tr><td>Ar</td><td>Ariary (monnaie nationale)</td></tr><tr><td>BDD ou BdD</td><td>Base de données</td></tr><tr><td>CE</td><td>Chef d'exploitation agricole ou cheffe d'exploitation agricole</td></tr><tr><td>CIRAD</td><td>Centre de coopération internationale de recherche agronomique pour le développement</td></tr><tr><td>CAH</td><td>Classification ascendante hierachique</td></tr><tr><td>CM</td><td>Chef de ménage</td></tr><tr><td>CSA</td><td>Centre de service agricole</td></tr><tr><td>CV</td><td>Coefficient de variation</td></tr><tr><td>DRAE</td><td>Direction Régionale de l'Agriculture et de l'Elevage</td></tr><tr><td>EA</td><td>Exploitation agricole</td></tr><tr><td>EA</td><td>Autres EA non répertoriées dans la base de données des adoptants de ProSol</td></tr><tr><td>EA BdD ProSol</td><td>EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol</td></tr><tr><td>EAF</td><td>Exploitation agricole familiale</td></tr><tr><td>EPM</td><td>Enquête Périodique auprès des Ménages</td></tr><tr><td>FAO</td><td>Food and Agriculture Organization</td></tr><tr><td>FIFAMANOR</td><td>Fiompiana Fambolena Malagasy Norveziana (Coopération Malgacho-norvégienne pour l'Elevage et l'Agriculture)</td></tr><tr><td>FO</td><td>Fumure organique</td></tr><tr><td>FOFIFA</td><td>Foibem-pirenena momba ny Fikarohana ampiharina amin'ny Fampandrosoana ny eny Ambanivohitra (Centre National de Recherche Appliquée au Développement Rural)</td></tr><tr><td>GIZ</td><td>Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH</td></tr><tr><td>GTAE</td><td>Groupe de travail sur les transitions agroécologiques</td></tr><tr><td>Ha ou ha</td><td>Hectare</td></tr><tr><td>HFIAS</td><td>Echelle de l'accès déterminant l'insécurité alimentaire des ménages (Household food insecurity access scale)</td></tr><tr><td>HJ</td><td>Homme jour ou journée de travail</td></tr><tr><td>IMF</td><td>Institution de microfinance</td></tr><tr><td>INSTAT</td><td>Institut National de la STATistique</td></tr><tr><td>MAEP</td><td>Ministère de l'Agriculture de l'Elevage et de la Pêche</td></tr><tr><td>MB</td><td>Marge brute d'une activité</td></tr><tr><td>MinAE</td><td>Ministère de l'Agriculture et de l'Elevage</td></tr><tr><td>MN</td><td>Marge nette d'une activité</td></tr><tr><td>MOE</td><td>Main d'œuvre extérieure</td></tr><tr><td>MOF</td><td>Main d'œuvre familiale</td></tr><tr><td>Moy</td><td>Moyenne</td></tr><tr><td>Nbre ou Nb</td><td>Nombre</td></tr><tr><td>ONG</td><td>Organisation non gouvernementale</td></tr><tr><td>OP</td><td>Organisation paysanne</td></tr><tr><td>PADR</td><td>Plan d'action pour le développement rural</td></tr><tr><td>PAE</td><td>Pratique agroécologique</td></tr><tr><td>PB</td><td>Produit brut</td></tr><tr><td>PGD</td><td>Plan de gestion des données</td></tr><tr><td>PMS</td><td>Paysans ou producteurs multiplicateurs de semences</td></tr><tr><td>ProSol</td><td>Projet de Protection et de réhabilitation des Sols pour améliorer la sécurité alimentaire</td></tr><tr><td>RGPH</td><td>Recensement Général de la Population et de l'Habitat</td></tr><tr><td>RA</td><td>Recensement de l'agriculture (2004)</td></tr><tr><td>RBME</td><td>Rizière avec bonne maîtrise de l'eau</td></tr><tr><td>RMME</td><td>Rizière avec mauvaise maîtrise de l'eau</td></tr><tr><td>SAU</td><td>Surface agricole utilisée</td></tr><tr><td>SIG</td><td>Système d'information géographique</td></tr><tr><td>SPAD</td><td>Systèmes de Production d'Altitude et Durabilité (dispositif de recherche)</td></tr><tr><td>SQD</td><td>Semence de qualité déclarée</td></tr><tr><td>TAE</td><td>Technique agroécologique</td></tr><tr><td>TAPE</td><td>Outil d'Évaluation des Performances de l'Agroécologie</td></tr><tr><td>UTA</td><td>Unité de Travail Annuel</td></tr><tr><td>UTAA</td><td>Unité de Travail Annuel Agricole</td></tr><tr><td>UTAAF</td><td>Unité de Travail Annuel Agricole Familiale</td></tr></table>
# Glossaire des mots malgaches

**Asara** : saison de pluie

**Baiboho** : terres périodiquement inondées à sols hydromorphes très riches, utilisées généralement pour l'agriculture de décrue (riziculture ou culture maraichère, ou cultures de rentes telles que le tabac et le coton)

**Fokontany** : plus petite unité dans le système administratif de Madagascar (un ou plusieurs villages et hameaux)

**Maintany** : saison sèche

**Omby** : zébu

**Omby asesy** : zébus qui sont conduits par un bouvier sur des pâturages proches et qui reviennent au village le soir

**Omby soavaly ou sarety** : zébus de trait (généralement conduits au piquet en saison des cultures, et en divagation sur les champs récoltés en saison sèche)

**Omby tondraka** : mode de conduite d'élevage extensif : troupeaux laissés libres dans les pâturages éloignés des villages, jour et nuit

**Tanety** : terres (exondées) ferralitiques de pente (zones de collines à faible fertilité où dominent l'agriculture pluviale)

**Vary asara** : culture du riz irrigué ou inondé en saison des pluies (grande saison : novembre à mars)

**Vary atriatry** : riziculture en saison intermédiaire (mars à mai)

**Vary jeby** : riziculture en contre saison
# 1. Introduction

En Afrique sub-saharienne en général, et à Madagascar en particulier, parmi les options de développement agricole promues, figurent les pratiques d'intensification agroécologique. Elles sont prometteuses pour accroître durablement la productivité agricole tout en préservant les ressources (Côte et al., 2019). Cependant, les capacités de l'agroécologie à transformer l'agriculture africaine à grande échelle et à améliorer les conditions de vie des exploitations agricoles qui y vivent, suscitent souvent un certain scepticisme, notamment parmi les décideurs des politiques de développement. Par ailleurs, les effets réels pour les ménages ruraux de l'adoption de pratiques agroécologiques sur leur exploitation et dans les terroirs, restent peu documentés (Levard, 2023).

L'agroécologie est un concept dynamique qui a pris de l'importance dans les débats scientifiques, agricoles et politiques ces dernières années (HLPE, 2019). L'agroécologie se réfère à la fois à une discipline scientifique, à un ensemble de pratiques agricoles et à un mouvement social (Wezel et al., 2009). En tant qu'ensemble de pratiques agricoles, l'agroécologie repose sur l'intensification des processus naturels des écosystèmes et permet de créer des interactions et des synergies entre les différentes composantes de l'agro-écosystème (Raharison, 2014).

Dans son application à Madagascar, les pratiques agroécologiques regroupent plusieurs techniques comme l'Agriculture de Conservation (AC), les techniques de conservation de l'eau et du sol, l'agroforesterie, la gestion intégrée des pestes et ravageurs, l'intensification de l'intégration agriculture-élevage, la gestion des matières organiques ou encore le système de riziculture intensive (SRI) (De Schutter, 2011 ; Raharison, 2014). Ces techniques sont perçues comme un moyen de lutte efficace contre la pauvreté en milieu rural et une des options prometteuses pour parvenir à une agriculture durable et renforcer la durabilité des exploitations agricoles familiales<fnref n="1" /> (Raharison, 2014).

Cet engouement pour l'agroécologie dans les arènes nationale et internationale du développement s'est matérialisé à Madagascar avec la mise en place des projets et programmes faisant la promotion de techniques agroécologiques. Parmi eux, le projet ProSol (Projet de Protection et de réhabilitation des Sols pour améliorer la sécurité alimentaire, financé par la coopération allemande (GIZ), intervient dans la région Boeny, au Nord-Ouest de Madagascar, depuis 2018. « Au tout début du projet, la méthode adoptée a été l'approche paysage, mais au fur et à mesure de la mise en œuvre, il s'est tourné progressivement vers l'approche agroécologique, qui consiste à adopter des pratiques agricoles qui tiennent compte des équilibres de la nature et des services qu'elle rend »<fnref n="2" />. Par ailleurs, ce projet a signé un co-financement avec l'Union Européenne pour l'action ProSilience, qui vise le renforcement de la transition agroécologique vers des systèmes agroalimentaires durables.

L'évaluation des effets des pratiques au niveau des exploitations agricoles est une des questions de recherche sur la transition agroécologique. Souvent, les projets et programmes, pour évaluer leurs actions dans ce domaine, se basent avec des enquêtes qualitatives sur la « perception » qu'ont les exploitants agricoles et les membres de leur famille. Or, il est nécessaire de compléter ces approches qualitatives par des démarches plus quantitatives pour apprécier et quantifier, sur des données plus objectives, les effets en termes de performances technico-économiques, de revenu, de sécurité alimentaire, d'emploi et disposer d'éléments chiffrés pour apprécier les impacts au niveau des territoires ruraux. Et aussi d'appréhender les conditions nécessaires et les effets d'une mise à l'échelle au niveau du territoire.

<footnote n="1">¹ Pour une analyse détaillée de la fabrique et de la mise en œuvre des politiques publiques de diffusion de l'agroécologie à Madagascar, se référer au mémoire de recherche de Tahina Raharison (2014).</footnote>

<footnote n="2">² https://www.giz.de/en/downloads/Factsheet%20ProSol%202021%2033459.html.pdf</footnote>
Le CIRAD a obtenu un financement de la GIZ pour mener une étude sur ce thème dans la zone d'intervention du projet ProSol. Il s'agit de produire des données et des analyses pour compléter et améliorer les références existantes techniques, sociales et économiques sur les effets de l'agroécologie à Madagascar. L'étude est intitulée « analyse des effets socio-économiques de l'adoption des innovations agroécologiques par les exploitations agricoles familiales dans la région Boeny (Madagascar) ». Elle est menée en trois phases : (i) une évaluation qualitative ; (ii) une évaluation quantitative, et (iii) une approche prospective.

Ce rapport final revient sur les trois phases de l'étude en présentant de manière détaillée la méthode et les résultats de la deuxième phase basée sur des enquêtes auprès des ménages agricoles dans la zone d'intervention du projet. On notera qu'il n'y a pas de situation de référence disponible sur laquelle aurait pu s'appuyer l'étude. Les travaux menés contribuent donc aussi à l'amélioration du diagnostic agraire de la zone. Les données collectées portent sur les performances techniques et économiques des exploitations agricoles familiales, leur niveau de sécurité alimentaire et l'emploi fourni, en comparant les performances des ménages ayant bénéficié de l'appui du projet à celles de ménages n'en ayant pas bénéficié. Le rapport reviendra également sur l'atelier de prospective territoriale, organisé les 6 et 7 février 2024 à Majunga, qui a permis de se projeter en 2035, pour imaginer les possibles conséquences d'une agro-écologisation de la région Boeny.

Les principaux résultats présentés dans ce rapport portent sur les caractéristiques et le fonctionnement des exploitations agricoles familiales de la zone étudiée et notamment sur les taux d'adoption des techniques, les raisons d'adoption, de non adoption ou d'abandon des techniques (y compris en dehors du projet en évaluant l'importance de la diffusion « par-dessus la haie »), les résultats (charges, produits et marges brutes) par parcelle en fonction des cultures, des saisons et des pratiques utilisées (techniques agroécologiques et non agroécologiques), les résultats (techniques et marges brutes) des activités d'élevage, revenus agricoles et non agricoles par ménage, par personne, par actif familial, niveau de sécurité alimentaire, etc. Les résultats seront exprimés par type d'exploitation.

Le rapport est structuré en six parties. La première présente le contexte, la démarche méthodologique et l'échantillon utilisé pour les analyses. La deuxième partie est consacrée à la caractérisation des exploitations agricoles à partir des données collectées et en fonction des capitaux du cadre SRL, puis à la présentation de la typologie des EAF et l'analyse des modes de fonctionnement. La troisième partie analyse les niveaux de diffusion et d'utilisation des pratiques agroécologiques. La quatrième partie évalue les performances des EA au niveau des parcelles, des exploitations agricoles et des territoires. La cinquième partie est consacrée à l'utilisation des PAE et leurs effets. La sixième partie revient sur l'atelier de prospective territoriale et la mise à l'échelle de la transition agroécologique. La conclusion, rappelle les principaux résultats et discute de la place des pratiques agroécologiques au sein des exploitations agricoles et des territoires et de leurs effets sur le niveau de vie des EAF.
## 2. Matériel et méthode

### 2.1. Localisation et quelques caractéristiques de la région

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Carte 1: Région Boeny au Nord-Ouest de Madagascar (SRAT, 2016)</figcaption></figure>

La région Boeny, située au Nord-Ouest de Madagascar, est ouverte sur le Canal du Mozambique (Carte 1). Elle est divisée en six districts et 47 communes. Elle comptait en 2018, environ 230 000 ménages, pour 930 000 habitants, avec un taux d'urbanisation de 36%, taux relativement élevé pour ce pays très rural.

La pratique de l'agriculture y est prépondérante avec, selon le Recensement Général de la

Population et de l'Habitation réalisé en 2018 (RGPH-3), 164 000 ménages agricoles soit 71% de l'ensemble des ménages. Le pourcentage des ménages agricoles s'élève à 33% dans le milieu urbain<fnref n="3" /> et à 96% dans le milieu rural<fnref n="4" /> (INSTAT, 2020).

La région Boeny est connue pour son fort potentiel de production de riz, notamment avec la plaine de Marovoay qui est historiquement le deuxième grenier à riz de Madagascar<fnref n="5" />. La riziculture est une activité agricole majeure et se pratique sur trois saisons (Raharison et al., 2019) :

- le *vary asara* (riziculture inondée) de novembre à mars (cycle court);

- le *vary atriatry* (saison intermédiaire) de mars à mai (cycle court);

- le *vary jeby* (en contre saison) entièrement sous irrigation (cycle court) et ceux-ci concernent les grands périmètres irrigués comme Marovoay, Mahajamba et Mitsinjo.

Elle est aussi réputée pour la culture des légumineuses, la production de fruits et en particulier de mangues.

La production halieutique tient une place importante dans l'économie de la Région avec la pêche côtière, la pêche en eau douce et l'aquaculture.

Enfin, la région Boeny offre des conditions naturelles assez favorables à l'élevage de bovins. On y observe plusieurs systèmes d'élevage dont un système extensif où les troupeaux sont laissés libres sans bouviers dans des pâturages éloignés des villages. Ces zébus sont appelés « omby tondraka ».

En revanche, la région Boeny fait également face à de multiples enjeux et défis mais parmi les plus importants sont les enjeux de dégradation des sols et des ressources naturelles (avec les érosions du sol, les feux de brousse répétitifs) et les enjeux climatiques (Raharison, 2023).

Une description plus détaillée des caractéristiques de la région Boeny est présentée en annexe (point 10.1, page 179).

<footnote n="3">³ La moyenne nationale est de 46,3%.</footnote>

<footnote n="4">⁴ La moyenne nationale est de 93,1%.</footnote>

<footnote n="5">⁵ La plaine de Marovoay constitue, après le périmètre irrigué du lac Alaotra, le second grenier à riz de Madagascar.</footnote>
## 2.2. Contexte

### 2.2.1. Le projet ProSol

Le Projet de Protection et de réhabilitation des sols pour améliorer la sécurité alimentaire (ProSol) financé par le Ministère fédéral de la Coopération économique et du Développement (BMZ) et mise en œuvre par la Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit GmbH (GIZ), intervient à Madagascar dans la région Boeny. Il vise la protection et la réhabilitation de 38 250 ha de sols dégradés ou menacés par la dégradation et cible plus de 27 750 ménages bénéficiaires directs. En 2021, l'Action ProSilence, qui est un co-financement du BMZ et de l'Union européenne, fut intégrée dans le projet ProSol et elle a été mise en place pour le renforcement de la transition agroécologique à Madagascar.

Le projet ProSol menait initialement ses activités dans 13 communes de la région Boeny (voir Tableau 1). En 2020, le projet a suspendu ses interventions dans la commune de Mariarano (District de Majunga II), pour des problèmes d'enclavement. Actuellement le projet intervient dans 12 communes et appui les exploitations agricoles pour l'adoption et la mise en œuvre de pratiques agroécologiques et de gestion durable des terres. Pour la diffusion des techniques de protection et réhabilitation des sols, le projet travaille avec quatre ONG partenaires (AIM, AMADESE, MAZAVA et SDMAD).

Pour conduire les activités de diffusion des techniques, les ONG partenaires travaillent avec des « paysans relais » qui ont été formés pour faire des animations et aider les techniciens des ONG dans le suivi des parcelles auprès des paysans cibles (approches « paysan à paysan »). La stratégie de diffusion à grande échelle des pratiques agroécologiques repose, en grande partie, sur l'action des paysans relais tant pour l'identification des techniques à promouvoir, leur expérimentation, leur évaluation, que pour la transmission des connaissances à d'autres paysans à travers des animations et des visites et échanges avec l'appui des ONG spécialisées<fnref n="6" />.

En utilisant la base de données du suivi-évaluation qui nous avait été transmise par le projet ProSol au 13/06/2023, nous avons pu disposer des données sur les superficies aménagées et une liste de paysans « référents»<fnref n="7" /> (Tableau 1). C'est à partir de cette base de données qu'ont été extraites puis imprimées les listes des exploitants des fokontany retenus pour effectuer le tirage au sort des EA, que nous pensions représenter les « EA bénéficiaires », mais qui en final ne représentent que les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » (voir infra point 2.3.1).

<table><caption>Tableau 1 : Chiffres clés sur les actions mises en œuvre dans le cadre du projet ProSol</caption><thead><tr><td>District</td><td>Commune</td><td>Nbre de fokontany</td><td>Nbre de champs aménagés</td><td>Superficie aménagée (ha)</td><td>Nbre paysans référents</td></tr></thead><tbody><tr><td>Ambato Boeny</td><td>Ambondromamy</td><td>8</td><td>859</td><td>1 652,61</td><td>548</td></tr><tr><td>Ambato Boeny</td><td>Andranofasika</td><td>5</td><td>239</td><td>202,56</td><td>151</td></tr><tr><td>Ambato Boeny</td><td>Ankijabe</td><td>6</td><td>1 530</td><td>1 185,62</td><td>810</td></tr><tr><td>Ambato Boeny</td><td>Manerinerina</td><td>9</td><td>1 175</td><td>1 857,40</td><td>666</td></tr><tr><td>Ambato Boeny</td><td>Tsaramandroso</td><td>7</td><td>1 961</td><td>1 389,83</td><td>1 237</td></tr><tr><td>Mahajanga II</td><td>Ambalakida</td><td>7</td><td>1 480</td><td>1 695,66</td><td>849</td></tr><tr><td>Mahajanga II</td><td>Belobaka</td><td>7</td><td>929</td><td>1 393,22</td><td>669</td></tr><tr><td>Mahajanga II</td><td>Betsako</td><td>5</td><td>1 114</td><td>1 425,50</td><td>763</td></tr><tr><td>Mahajanga II</td><td>Boanamary</td><td>4</td><td>168</td><td>209,8</td><td>119</td></tr><tr><td>Mahajanga II</td><td>Mariarano</td><td>2</td><td>98</td><td>20,7</td><td>75</td></tr><tr><td>Marovoay</td><td>Antanambao Andranolava</td><td>6</td><td>347</td><td>760,45</td><td>237</td></tr><tr><td>Marovoay</td><td>Marovoay Banlieue</td><td>6</td><td>1 199</td><td>733,89</td><td>650</td></tr><tr><td>Mitsinjo</td><td>Katsepy</td><td>5</td><td>1 254</td><td>932,43</td><td>643</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td></td><td>13</td><td>77</td><td>13 459,73</td><td>7 417</td></tr></tbody></table>

Source : BDD des adoptants recensés du projet ProSol (consultée le 13/06/2023)

<footnote n="6">⁶ Pour plus d'informations sur les stratégies et actions mises en œuvre dans le cadre du projet ProSol dans la région Boeny ainsi que sur la description de l'approche utilisée et des activités réalisées, se référer aux études existantes : Chabaud, 2021 ; Dietsch et Ricordeau, 2023 ; Grislain et al., 2023.</footnote>

<footnote n="7">⁷ Qui ne sont qu'une partie des personnes « bénéficiaires » du projet comme l'ont expliqué les responsables de la mise en œuvre du projet, malheureusement une fois les travaux réalisés et les premiers rapports produits (voir point 2.3.1 page 17).</footnote>
### 2.2.2. Les techniques diffusées et retenues dans le cadre de l'étude

Sur la base des principaux documents techniques du projet, ainsi que des discussions avec les équipes de la GIZ/ProSol à Antananarivo et d'Eco-Consult à Majunga, notamment lors de la première phase de l'étude, nous avons identifié 34 techniques agroécologiques diffusées dans le cadre du projet ProSol (Tableau 2), que l'on peut regrouper en 5 catégories<fnref n="8" />.

<table><caption>Tableau 2 : Techniques agroécologiques diffusées par le projet ProSol et évaluées dans le cadre de l'étude</caption><thead><tr><th>Catégories</th><th>Libellé des techniques / pratiques</th><th>Abréviation pour analyse</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Gestion de fertilité des sols 1GFS</td><td>Cultures associées avec légumineuses</td><td>1GFS_01CAL</td></tr><tr><td>Technique milpa (association céréale + cucurbitacée + légumineuse)</td><td>1GFS_02Milpa</td></tr><tr><td>Manioc sur basket compost</td><td>1GFS_03Basket</td></tr><tr><td>Utilisation de fumier sur la parcelle pour fertiliser (fumier de parc ou autre fumier)</td><td>1GFS_04Fumier</td></tr><tr><td>Compost classique</td><td>1GFS_05CmpstClass</td></tr><tr><td>Compost liquide</td><td>1GFS_06CmpstLiq</td></tr><tr><td>Lombricompost</td><td>1GFS_07LombriCmpst</td></tr><tr><td>Achat de compost (auprès de Madacompost)</td><td>1GFS_08MadaCmpst</td></tr><tr><td>Riz pluvial + cajanus en dérobé</td><td>1GFS_09RizP_Cajanu</td></tr><tr><td>Rotation culturale</td><td>1GFS_10Rotations</td></tr><tr><td rowspan="7">Adaptation aux changements climatiques 2ACC</td><td>Gestion des résidus de récoltes</td><td>1GFS_11Gest_Residus</td></tr><tr><td>Jachère améliorée</td><td>1GFS_12JachAmélio</td></tr><tr><td>Semi à sec de mais</td><td>2ACC_21Mais_SemisSec</td></tr><tr><td>Plantes répulsives</td><td>2ACC_22Repuls</td></tr><tr><td>Ady Gasy (produits naturels utilisés)</td><td>2ACC_23Adygasy</td></tr><tr><td>Patate douce à chair orange</td><td>2ACC_24PtDouce_Orange</td></tr><tr><td>RMME : utilisation de variété de semences améliorées + semis en ligne + utilisation de sarcleuse</td><td>2ACC_26RMME-Amel</td></tr><tr><td rowspan="2">Travail du sol 3TrS</td><td>Riz pluvial avec semences de variétés améliorées (B22, Sebota 410, Nerica 9, etc.)</td><td>2ACC_25Riz_VarAmel</td></tr><tr><td>Culture de sorgho</td><td>2ACC_27Sorgho</td></tr><tr><td rowspan="8">Agroforesterie 4AgF</td><td>Mulching/Paillage (résidus ou apports)</td><td>3Trs_31Mulch</td></tr><tr><td>Labour perpendiculaire à la pente</td><td>3Trs_33Lab90</td></tr><tr><td>Riziculture avec repiquage en ligne et utilisation de sarcleuse</td><td>3Trs_34RepLigne_Sarcl</td></tr><tr><td>Cultures en billon selon courbe de niveau</td><td>3Trs_35Billon_CrbeNiv</td></tr><tr><td>Bandes enherbées</td><td>3Trs_36Bde_Enherb</td></tr><tr><td>Culture en courbe de niveau</td><td>3Trs_37Cult_CrbeNiv</td></tr><tr><td>Fascine</td><td>3Trs_38Fascines</td></tr><tr><td>Cordon de paille</td><td>3Trs_39Crdon_Paille</td></tr><tr><td rowspan="5">Gestion des pâturages 5Pat</td><td>Embocagement</td><td>4Agf_41Embocage</td></tr><tr><td>Plantation arbre forestier ou bambou</td><td>4Agf_42PForest_bambou</td></tr><tr><td>Agroforesterie</td><td>4Agf_43AgroForesterie</td></tr><tr><td>Arboriculture fruitière (verger)</td><td>4Agf_44Fruitiers</td></tr><tr><td>Reboisement sur les parties sommitales</td><td>4Agf_45Reboismnt</td></tr><tr><td rowspan="2">Gestion des pâturages 5Pat</td><td>Culture fourragère pure</td><td>5Pat_51CFourrage_pur</td></tr><tr><td>Culture fourragère en association ou dérobé (ex. manioc)</td><td>5Pat_52CFourrage_Assoc</td></tr></tbody></table>

<footnote n="8">⁸ Les cinq catégories utilisées sont celles proposées par le projet ProSol.</footnote>
## 2.3. Méthode

### 2.3.1. Clarification sur les groupes d'EA observées et sur les appellations utilisées

La méthode utilisée a donné lieu à plusieurs discussions entre les auteurs du rapport et les personnes responsables à la GIZ et du bureau d'études en charge de la mise en œuvre du projet. Précisons que ces discussions ont eu lieu seulement après la rédaction et le partage du rapport final de la phase 2 d'évaluation quantitative.

Au démarrage des travaux, le projet nous a communiqué une base de données dont l'identifiant est un numéro de champ, avec une variable « Nom paysan référent » correspondant à l'identification du paysan ou de la paysanne associée à ce champ. Nous avons échangé à plusieurs reprises avec l'équipe suivi évaluation du projet pour demander des explications et nous en avons conclu que cette base de données contenait les « bénéficiaires directs du projet ProSol ». Nous avons utilisé la liste des paysans/paysannes issue de cette base pour faire le tirage au sort des EA que nous appelions alors « bénéficiaires ». La méthode, déjà utilisée dans d'autres études de ce type, repose sur un tirage au sort des EA dans deux groupes : les « EA bénéficiaires directes du projet » (dans la liste donnée par le projet) et les autres EA que nous qualifions de « EA non bénéficiaires » (voir infra le point 2.3.3. Echantillonnage, couverture géographique et temporelle de la phase II). Ceci permet de s'assurer de disposer d'un nombre minimum d'EA qui utilisent les PAE diffusées, et comme on pondère avec la population totale des EA du fokontany, on obtient des résultats qui sont statistiquement représentatifs de ces territoires. Les EA de la liste des « EA non bénéficiaires » ont été tirées au sort dans les listes électorales (fournies au niveau des fokontany) après en avoir éliminé les EA (les personnes) identifiées dans la base de données ProSol (base des adoptants répertoriés).

Les questionnaires, les enquêtes sur le terrain (dont le démarrage a donné lieu à un compte rendu transmis au projet faisant un rappel très précis de la méthode et faisant état des difficultés rencontrées notamment en lien avec la mauvaise « qualité » d'une partie des données saisies dans cette base), les traitements, les analyses et la rédaction d'un premier rapport ont été effectués avec cette méthodologie. Une fois le rapport final produit et partagé avec l'équipe du projet, cette méthode et la comparaison entre « EA bénéficiaires » et « EA non bénéficiaires » ont été contestées avec les arguments suivants :

a) La base de données ne contient pas tous les bénéficiaires du projet ProSol, mais seulement les « adoptants répertoriés », il y aurait une autre base de données avec la liste des personnes ayant par exemple bénéficié de formations et cette liste serait plus large que celle de la base de données des « référents », qui sont les « EA adoptantes répertoriées », qui nous avait été transmise. Un schéma explicatif nous a été transmis. Il est présenté ci-dessous.

b) Toutes les EA qui auraient bénéficié de manière indirecte de quelque chose provenant du projet ProSol, devraient être considérées comme « bénéficiaires » (par exemple achat de semences à la boutique de proximité, ou bénéficiaires d'engrais distribués par la direction régionale de l'agriculture et l'élevage car l'opération aurait été faite en coordination avec le projet, etc.).

Le schéma de la Figure 1, transmis après la remise des rapports, présente les différents types de bénéficiaires selon le projet. Par ailleurs, nous n'avons jamais été destinataire de la deuxième base de données qui existerait et qui recenserait toutes les personnes bénéficiaires de formations.

On notera qu'une des différences importantes entre le suivi du projet et notre démarche est que nous avons constitué un échantillon de ménages agricoles (que nous assimilons à des exploitations agricoles familiales) et que les bases de données ProSol semblent faire l'inventaire de personnes sans que l'on puisse remonter au ménage auquel ces personnes appartiennent. Ainsi si deux personnes d'un même ménage sont des « bénéficiaires », il semble difficile d'en avoir connaissance. Pourtant c'est au niveau de l'EAF que doivent être évalués les effets de la diffusion des pratiques, et en particulier en termes de revenu ; la référence la plus pertinente à ce niveau d'analyse, selon nous.
Ainsi, après discussions nous avons trouvé un compromis en changeant l'appellation des deux groupes que nous comparons tout au long du rapport :

- « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » en abrégé « EA BdD ProSol »

- « Autres EA non répertoriées dans la base de données des adoptants de ProSol », en abrégé « EA autres »

Il est donc fort possible que dans les « Autres EA non répertoriées dans la base de données des adoptants de ProSol », figurent des EA qui ont pu bénéficier d'appuis directs de ProSol (c'est d'ailleurs ce que montre les résultats, mais dans une proportion très limitée (voir par exemple point 4.2.7.1, point 4.2.9, etc.).

Quoi qu'il en soit la comparaison des deux groupes reste, selon nous, pertinente. Et par ailleurs nous insistons sur le fait que les résultats pour l'ensemble de l'échantillon sont statistiquement représentatifs de l'ensemble des EA des 8 fokontany étudiés, et par extension représentent assez bien les 4 communes concernées.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Schéma explicatif des personnes bénéficiaires du projet ProSol (source Projet ProSol, schéma envoyé le 28/05/2024 puis adapté)</figcaption></figure>

### 2.3.2. La démarche suivie

L'évaluation des effets de la diffusion et de l'adoption de pratiques agroécologiques, y compris de conservation des eaux et du sol, au niveau des exploitations agricoles n'est pas facile à réaliser car ces pratiques se combinent entre-elles et aux autres pratiques agricoles et d'élevage dans le système d'exploitation. Les effets se combinent eux aussi, et ne peuvent être évalués qu'au niveau de l'exploitation agricole dans son ensemble, intégrant le système d'activités et les moyens d'existence. Les résultats acquis sur des stations de recherche ou lors d'essais contrôlés en milieu paysan sur une parcelle, sont difficilement extrapolables à l'ensemble de l'exploitation agricole et bien sûr au niveau d'un territoire.
Dans le cadre de cette étude, nous avons eu recours à une méthode mixte, alliant données qualitatives et quantitatives (Creswell, 2014). Nous partageons en effet le postulat de Creswell et Plano Clark selon lequel « l'utilisation combinée d'approches quantitatives et qualitatives fournit une compréhension des problèmes de recherche meilleure que chacune des méthodes prise séparément » (Creswell and Plano Clark, 2011, p. 5).

La démarche est menée en trois phases itératives : (i) une évaluation qualitative ; (ii) une évaluation quantitative, et (iii) une approche prospective.

## La première phase

Elle a consisté, pour l'essentiel, en une enquête qualitative sur les situations, les perceptions ou les changements de pratiques dans la zone du projet<fnref n="9" />. Elle a été menée entre avril et mai 2023 sur la base d'entretiens semi directifs ou directifs auprès de personnes ressources : décideurs, opérateurs des actions de développement, membres de collectivités locales, représentants d'organisations paysannes, exploitations agricoles bénéficiaires et non bénéficiaires. A la fin de cette phase, un rapport a été produit qui présente les perceptions des acteurs sur : (i) les principales contraintes à la diffusion et à la mise en œuvre des pratiques agroécologiques, et des activités du projet en général ; (ii) les principaux effets attendus et/ou perçus sur les performances des exploitations agricoles et les limites rencontrées par les ménages bénéficiaires (Grislain et al., 2023).

Au cours de cette étape, les communes et fokontany pour l'intervention ont été retenus à partir d'un choix raisonné basé sur une typologie des communes établie par le projet ProSol, et d'une discussion avec l'équipe du projet. Quatre communes<fnref n="10" /> ont été sélectionnées car, selon les experts locaux, elles permettent de représenter la diversité des situations rencontrées dans la zone du projet. Au sein de chacune des 4 communes, 2 fokontany ont été sélectionnés lors des discussions avec l'équipe Eco-Consult/ProSol à Majunga et avec les techniciens des ONG partenaires intervenant dans les communes concernées. Ce choix a tenu compte de plusieurs critères tels que : intervention du projet ProSol dans le fokontany depuis plus de 1 an ; accessibilité ou encore diversité des zones en termes de contraintes de mise en œuvre, de nombre de champs aménagés.

Les guides d'entretien ont été conçus pour 2 types d'entretien (individuel ou collectif). Pour les entretiens individuels, 3 guides ont été élaborés pour 3 grands types d'acteurs : (1) des personnes ressources (membres de l'équipe ProSol à Boeny, représentants des ONG impliqués dans la mise en œuvre des activités sur le terrain, etc.), (2) des ménages bénéficiaires du projet ProSol ; et (3) des ménages non bénéficiaires. Pour les entretiens collectifs (focus group), 1 guide d'entretien spécifique a été élaboré.

Au total, lors de la phase qualitative, 38 entretiens individuels ont été menés et 4 focus group réalisés dans chacune des quatre communes d'intervention.

<footnote n="9">⁹ Pour plus d'informations sur la phase qualitative de l'étude se référer au rapport d'analyse qualitative des effets socio-économiques de l'adoption des PAE sur les EAF dans la région Boeny (Grislain et al., 2023) https://agritrop.cirad.fr/608615/.</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ Il s'agit des communes de Belobaka, Katsepy, Manerinerina et Tsaramandroso.</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Photo 2 : Focus group dans le fokontany de Katsepy (commune de Katsepy)</figcaption></figure>

Les discussions lors des focus group étaient organisées en 5 temps. Le premier avait pour objectif d'identifier les principales caractéristiques des systèmes agricoles et les pratiques agroécologiques dans la zone (avant le projet ProSol). Le second visait à retracer les grandes étapes du projet ProSol dans la commune et/ou les fokontany d'intervention (processus de sélection des ménages bénéficiaires, des paysans relais, des techniques agroécologiques diffusées, etc.). Le troisième visait à identifier les principales techniques agroécologiques adoptées par les ménages bénéficiaires et à apprécier les effets de ces adoptions au niveau des exploitations agricoles et du territoire. Le quatrième mettait l'accent sur les contraintes de mise en œuvre des nouvelles techniques agroécologiques. Enfin un dernier temps de discussion permettait aux participants de partager leurs recommandations pour améliorer l'efficacité du projet.

Cette enquête qualitative a permis de construire l'enquête quantitative : définir des zones d'enquêtes auprès des EAF, ajuster le contenu des questionnaires en fonction des spécificités de la zone d'étude (importance de l'élevage et de la pêche, identification de pratiques agroécologiques, etc.), préciser les unités locales de mesure et les dimensions non monétaires des rémunérations et des échanges.

## La seconde phase

Elle a été réalisée avec des enquêtes sur un échantillon conséquent de ménages ruraux/exploitations agricoles et des questionnaires fermés. Elle vise à connaître le niveau d'utilisation des différentes techniques agroécologiques mais aussi à appréhender les ressources et l'ensemble des activités et des revenus des exploitations (y compris les revenus non agricoles) et donc de repositionner les innovations adoptées dans leur articulation avec d'autres éléments des moyens d'existence de ces exploitations. Ces enquêtes complètent l'approche qualitative et permettent, en plus des résultats sur les conditions de l'adoption des innovations agroécologiques et la mesure de ses effets, de construire une typologie spécifique, sur des critères pertinents, des adoptants et des non-adoptants.

L'enquête est conçue non pas pour mesurer les valeurs de quelques indicateurs spécifiques du projet, mais pour avoir des données quantitatives « précises » (toutefois seulement déclaratives) sur les ressources, les facteurs de production et les pratiques des exploitations agricoles en connexion avec les marchés (prix, modalités de commercialisation, etc.) de manière à déterminer pour une année donnée les marges brutes et marges nettes des activités, les autres revenus et le revenu global annuel.
Les données de base pour reconstituer les marges brutes puis les marges nettes des activités agricoles et d'élevage sont collectées au plus petit niveau (parcelle et troupeau) ce qui permet de se garantir d'un bon niveau de précision car les paysans interrogés (chef de ménage et conjoint) se souviennent assez facilement des actions, des dépenses, des productions et des ventes au niveau détaillé par parcelle et saison pour les cultures ou par type d'animaux pour l'élevage. Ces enquêtes sont menées sur un nombre conséquent de ménages tirés au sort ce qui permet d'approcher la réalité des situations dans les zones enquêtées.

La conception du dispositif, et en particulier du questionnaire d'enquête<fnref n="11" />, a bénéficié des expériences acquises dans le cadre d'études précédentes, menées par le CIRAD et le FOFIFA en collaboration avec d'autres partenaires, et plus particulièrement de l'étude « Viability of Agroecological Practices in Africa » menée dans le cadre de « The Transformative Partnership Platform on Agroecology (Agroecology TPP). Les instruments de collecte de données ont été ajustés pour s'adapter au contexte, aux systèmes de production, aux pratiques et techniques locales et à la problématique de l'étude.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Photo 3 : Formation et test du questionnaire auprès d'une exploitation agricole ayant bénéficié du projet ProSol dans le fokontany d'Ampitolova (commune de Belobaka), le 24/07/2023</figcaption></figure>

Deux équipes de terrain ont été constituées pour collecter les données, avec dans chacune d'elle un superviseur (homme ou femme) et 4 enquêteur.trice.s<fnref n="12" />. La plupart d'entre eux avait déjà une expérience avec ce questionnaire. Cependant, une formation conséquente a été assurée en salle (2 jours), puis sur le terrain en situation réelle (2 jours)<fnref n="13" />.

Les principaux objectifs de la formation sont d'uniformiser au sein des enquêteurs et enquêtrices la compréhension des différentes

pratiques agroécologiques, mais aussi la manière de poser les questions et la manière d'enregistrer les réponses.

## La troisième phase

La dernière phase de cette étude a consisté en une approche prospective regroupant des représentants des principaux acteurs, et utilisant des éléments du diagnostic élaborés lors de l'étape précédente. Elle a permis de penser collectivement ce que serait un futur d'un territoire agroécologique idéal, pour la région Boeny. Puis le groupe a réfléchi, toujours collectivement et en utilisant la méthode dite de la « roue des futurs », aux conséquences (positives et négatives) d'une adoption à grande échelle, dans la région Boeny, de deux pratiques retenues à titre d'exemple : le compost et l'embocagement.

<footnote n="11">¹¹ Le choix de maintenir un questionnaire papier a été pris en raison de l'expérience acquise par l'équipe en charge, des outils existants et pour éviter les risques techniques engendrés par un changement d'outils.</footnote>

<footnote n="12">¹² Les deux superviseur(e)s ont pour missions spécifiques de gérer les relations avec les autorités locales (maires, chefs fokontany) et les partenaires du projet, d'effectuer les tirages au sort, de préparer les enquêtes, d'organiser les déplacements, et de contrôler les questionnaires. En outre, ils doivent réaliser, en moyenne, une enquête par jour tandis que les enquêteurs et enquêtrices ont la charge de réaliser, *a minima*, deux enquêtes par jour.</footnote>

<footnote n="13">¹³ Lors des deux premières journées nous avons présenté la spécificité du questionnaire (prise en compte de l'ensemble de l'exploitation agricole : capitaux ou facteurs de production, pratiques agricoles, etc.) et étudié en détail chaque module du questionnaire en explicitant les attendus derrière chacune des questions. La formation sur le terrain, a permis l'administration d'un questionnaire dans sa globalité avec l'ensemble des enquêteur.trice.s auprès d'une exploitation agricole bénéficiaire du projet ProSol.</footnote>
### 2.3.3. Echantillonnage, couverture géographique et temporelle de la phase II

#### ▪ Echantillonnage aléatoire des exploitations agricoles

Dans les fokontany retenus, les exploitations agricoles qui constituent l'échantillon ont été tirées au sort (une moitié dans la liste fournie par le projet ProSol, l'autre moitié dans la liste électorale après avoir éliminé les personnes de la liste ProSol) ce qui permet de représenter statistiquement l'ensemble des exploitations agricoles des fokontany enquêtés (en utilisant la population totale du fokontany et un coefficient de pondération pour rétablir les proportions entre les deux listes) et donc de donner une bonne représentation des communes et zones d'intervention du projet.

La taille de l'échantillon a été fixée à 400 exploitations agricoles. Ce nombre est un compromis entre les ressources allouées (notamment financières qui impactent les ressources humaines et logistiques mobilisables) et les objectifs de l'étude. Pour chaque fokontany, il était prévu de tirer au sort 50 exploitations agricoles : 25 exploitations dans la liste de la BdD du projet (liste des paysans et paysannes « référents» imprimée sur papier à partir de la base de données fournie par le projet ProSol) et 25 exploitations tirées dans la liste électorale fournie au niveau fokontany (après avoir écarté les exploitations agricoles de la liste du projet ProSol). Un coefficient de pondération a été calculé pour chaque EA de manière à représenter effectivement l'ensemble des EA des fokontany.

Le tirage au sort est effectué en présence de plusieurs personnes du fokontany ce qui permet à la fois de diffuser largement les informations sur la présence de l'équipe d'enquête et les objectifs de notre étude, mais aussi de minimiser les incompréhensions sur le choix des exploitations agricoles enquêtées car l'ensemble des participants peuvent constater l'effectivité du tirage au sort.

Sur le terrain, les équipes ont dû s'adapter<fnref n="14" /> et l'échantillon final est constitué de 400 EAF (Tableau 3) dont 204 « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » et donc susceptibles d'avoir adopté tout ou partie des innovations diffusées (liste fournie par le projet) et 196 EAF ne faisant pas partie de cette liste (contre factuel) tirées au sort dans les listes électorales, appelés les « EA Autres » dans la suite de ce rapport.

<table><caption>Tableau 3 : Echantillon des EA selon la liste de tirage et le fokontany</caption><thead><tr><th>Commune</th><th>Fokontany</th><th>Liste électorale</th><th>Liste transmise par projet (ProSol)</th><th>Ensemble</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Belobaka</td><td>Ampahazony</td><td>25</td><td>24</td><td>49</td></tr><tr><td>Ampitolova*</td><td>23</td><td>28</td><td>51</td></tr><tr><td rowspan="2">Katsepy</td><td>Antrema*</td><td>25</td><td>25</td><td>50</td></tr><tr><td>Analatelo</td><td>25</td><td>25</td><td>50</td></tr><tr><td rowspan="2">Manerinerina</td><td>Ampasitapaka-Morafeno<fnref n="15" /></td><td>24</td><td>26</td><td>50</td></tr><tr><td>Tsinjorano*</td><td>26</td><td>25</td><td>51</td></tr><tr><td rowspan="2">Tsaramandroso</td><td>Amborondolo</td><td>25</td><td>25</td><td>50</td></tr><tr><td>Tsaramandroso*</td><td>23</td><td>26</td><td>49</td></tr><tr><td colspan="2">Ensemble</td><td>196</td><td>204</td><td>400</td></tr></tbody></table>

<footnote n="14">¹⁴ Notamment pour faire face à des problèmes d'insécurité dans un fokontany.</footnote>

<footnote n="15">¹⁵ Au sein de la commune de Manerinerina, le fokontany d'Ampasitapaka avait initialement été tiré au sort. Ainsi, 14 questionnaires ont été administrés dans ce fokontany. Cependant, en raison de problème d'insécurité, et après discussion avec le maire de la commune, l'équipe a été contrainte de changer de fokontany. L'équipe s'est alors dirigée vers le fokontany de Morafeno. Dans ce fokontany, 36 enquêtes ont été réalisées. Pour des questions de cohérence et de praticité, nous avons fusionné les deux fokontany.</footnote>
## Couverture géographique

L'objectif de l'étude est d'approcher la diversité des situations, sans viser une représentativité statistique stricte sur l'ensemble de la zone du projet. Comme déjà indiqué, les communes retenues résultent d'un choix raisonné basé sur une typologie des communes établie par le projet ProSol, d'une discussion avec l'équipe d'Eco-Consult, et des résultats de l'enquête qualitative. Les quatre communes sont : Belobaka, Katsepy, Manerinerina et Tsaramandroso. Au sein de chacune des quatre communes, deux fokontany ont été sélectionnés, soit un total de huit fokontany : quatre sont des fokontany enquêtés lors de l'étude qualitative qui permettent de représenter la diversité des situations, les quatre autres ont été tirés au sort. Les fokontany sont listés dans le Tableau 3, les fokontany qui avaient été enquêtés lors de l'enquête qualitative sont marqués d'une étoile.

Sur le terrain, pour des raisons de sécurité et d'accessibilité, deux fokontany tirés au sort ont été remplacés. Il s'agit du fokontany d'Ampasitapaka remplacé par le fokontany de Morafeno et du fokontany de Tsinjarafa remplacé par le fokontany d'Analatelo. Le choix des deux nouveaux fokontany a été fait sur la base de discussions avec les maires des communes concernées et les techniciens des ONG partenaires.

## Couverture temporelle

Les enquêtes ont été réalisées sur le terrain durant la période de juillet à août 2023. Le questionnaire permet de couvrir une année d'activité et porte donc sur le cycle de production agricole allant de juin 2022 à juillet 2023. En effet, la performance des exploitations agricoles ne s'apprécie qu'à la fin du cycle de production, ce qui impose une unité de temps commune (année) et une collecte de données qui couvre tous les cycles pour cette unité et en allant jusqu'au bout c'est-à-dire jusqu'à l'utilisation de la production et sa valorisation (des prix de vente différents selon la période impactent la performance).

Sur cette période de référence ont été recensés : les activités, la main-d'œuvre agricole, les résultats économiques des activités et en particulier dans la production agricole, les bâtiments et le matériel agricole, le foncier, les animaux, la main-d'œuvre agricole extérieure (temporaire ou permanente) et les relations de travail non rémunéré, les pratiques agroécologiques (connues, adoptées, abandonnées) etc.

### 2.3.4. Taille de l'échantillon et pondération

La pondération permet de corriger le poids de chaque observation de manière à représenter l'ensemble des EA des huit fokontany.

Les coefficients d'extrapolation (ou de pondération) sont déterminés pour chacune des listes à l'intérieur de chaque fokontany. Ils sont calculés en divisant le nombre total d'EA du groupe pour lequel a été effectué le tirage. Pour les EA de la liste du projet ProSol (extraite de la BDD du suivi-évaluation) le nombre d'EA enquêtées est divisé par le nombre total de ce groupe. Pour le groupe des autres EA tirées dans la liste électorale, le nombre d'EA enquêtées est divisé par (le nombre total d'EA dans le fokontany après déduction du nombre d'EA de la liste du projet ProSol). Ainsi, les 400 ménages enquêtés représentent une population extrapolée de 3 894 ménages, qui est la population totale d'EA des 8 fokontany.

<table><caption>Tableau 4 : Nombre d'exploitations dans l'échantillon avec et sans pondération (par groupe)</caption><thead><tr><th colspan="2">Liste Fokontany (EA autres)</th><th colspan="2">Liste projet ProSol (EA BdD ProSol)</th><th colspan="2">EA Total</th></tr><tr><th>Pondéré</th><th>Non pondéré</th><th>Pondéré</th><th>Non pondéré</th><th>Pondéré</th><th>Non pondéré</th></tr></thead><tbody><tr><td>3 026</td><td>196</td><td>868</td><td>204</td><td>3 894</td><td>400</td></tr></tbody></table>

Cette extrapolation/pondération permet de résorber le « biais » initial d'échantillonnage surestimant les EA de la BDD du projet. De fait, l'échantillon non pondéré est de 400 EA, avec 51% des EA provenant de la liste du projet ProSol et 49% provenant des listes électorales des fokontany. L'échantillon après pondération est de 3 894 EA, soit toutes les EA des 8 fokontany enquêtés, avec 22% des EA qui proviennent de la liste du projet ProSol et 78% des listes des fokontany.
<table><caption>Tableau 5 : Nombre d'exploitations dans l'échantillon avec et sans pondération (par fokontany)</caption><thead><tr><th>Commune</th><th>Fokontany</th><th>Effectif non pondéré</th><th>Effectif pondéré</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Belobaka</td><td>Ampahazony</td><td>49</td><td>340</td></tr><tr><td>Ampitolova</td><td>51</td><td>649</td></tr><tr><td rowspan="2">Katsepy</td><td>Analatelo</td><td>50</td><td>240</td></tr><tr><td>Antrema</td><td>50</td><td>364</td></tr><tr><td rowspan="2">Manerinerina</td><td>Ampasitapaka-Morafeno</td><td>50</td><td>745</td></tr><tr><td>Tsinjorano</td><td>51</td><td>681</td></tr><tr><td rowspan="2">Tsaramandroso</td><td>Amborondolo</td><td>50</td><td>474</td></tr><tr><td>Tsaramandroso</td><td>49</td><td>401</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td></td><td>400</td><td>3 894</td></tr></tbody></table>

Ainsi, la pondération permet de rétablir la répartition réelle entre les deux types d'EA dans les fokontany (Andriandrovola, 2022) et nous permet de produire un premier résultat sur l'importance des EA répertoriées dans la base de données du projet.

Sur la base de cette enquête, le projet ProSol enregistrerait dans sa base de données des EA adoptantes environ 22% des EA de sa zone d'intervention (868/3894). On verra plus loin (point 3.1.2, page 31) qu'en raison des approximations de la base de données, ce pourcentage peut être augmenté à 25%.

Les résultats des analyses statistiques présentées dans cette étude sont faits, sauf indication contraire, après pondération et donc avec un effectif total de 3 894 EA.

### 2.3.5. Les cadres d'analyse mobilisés

#### 2.3.5.1. Cadre d'analyse SRL et typologie

Le concept de *Sustainable Rural Livelihoods* (SRL) a pris une place prépondérante dans les arènes internationales du développement depuis la fin des années 1990, lorsqu'il est question de développement rural, de réduction de la pauvreté et de gestion de l'environnement (Scoones, 2009). Le cadre SRL aborde le fonctionnement des groupes domestiques, ici des exploitations agricoles familiales, en intégrant la pluriactivité, la durabilité et les aspects non marchands (Chambers et Conway 1991). L'approche rompt avec l'entrée par les pratiques technico-économiques pour se recentrer sur les dotations en capitaux des groupes domestiques, qui bornent leurs stratégies (Sourisseau et al., 2012). Le non marchand est notamment capté par le capital social (par exemple l'appartenance à une organisation paysanne) et par une appréhension du bien-être empruntant aux travaux de Sen (2000) ; la durabilité est abordée par le capital naturel (notamment la surface cultivable) qui intègre son utilisation et sa reproduction dans la notion de performances, mais aussi par la capacité de résilience et de résistance de la structure en capital (Scoones, 2009) ; enfin, une place est accordée à la dimension institutionnelle du développement, avec l'analyse des structures et des processus facilitant ou contraignant l'accès et la mobilisation des capitaux (Ellis, 2000).

Dans cette étude, en s'inspirant des apports théorique et méthodologique du cadre d'analyse SRL, nous allons mesurer les performances socio-économiques au niveau de l'exploitation agricole dans son ensemble, intégrant l'ensemble du système d'activités et des moyens d'existence. Pour ce faire, nous caractérisons les différents capitaux (humain, social, financier, etc.) des exploitations agricoles étudiées afin d'aboutir à une typologie des EAF (Partie 3). Nous partons ainsi de la mesure de chaque capital et de leur distribution comme point de départ de la compréhension des stratégies mises en œuvre par les ménages agricoles en termes d'adoption des pratiques agroécologiques et de leurs effets au sein de leur exploitation (Sourisseau, 2014).

Dans cette perspective, la question de développement qui structure cette étude est la suivante : dans quelle mesure, dans un contexte où la grande majorité des EAF est faiblement dotée en capital notamment physique et naturel, les pratiques agroécologiques contribuent-elles à améliorer les conditions de vie ainsi que la durabilité des exploitations agricoles à Madagascar ?
### 2.3.5.2. Les outils TAPE et le guide du GTAE

Comme évoqué précédemment, il y a un déficit d'outils pour évaluer les effets économiques, sociaux et environnementaux de l'agroécologie et mieux comprendre comment certains facteurs favorisent ou au contraire limitent son développement. De nombreuses évaluations et études ponctuelles ont été conduites au cours des dernières années, mais les preuves de la contribution de l'agroécologie à la durabilité des EA restent fragmentées et incomplètes en raison de méthodes et de données hétérogènes, d'échelles différentes et de lacune dans la recherche (Lucantoni et al., 2021).

Dans ce contexte, au cours de la dernière décennie, plusieurs instruments ont vu le jour pour l'évaluation multidimensionnelle des performances de l'agroécologie. Parmi eux, on relève l'outil pour l'évaluation des performances de l'agroécologie (TAPE)<fnref n="16" /> développé par l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) et le guide pour l'évaluation de l'agroécologie proposé par les organisations membres du Groupe de travail sur les transitions agroécologiques (GTAE) et leurs partenaires académiques et de la recherche (Levard, 2023). Malgré des éléments de différenciation (en particulier concernant la nature des indicateurs des éléments de l'agroécologie et des modalités de calcul) ces deux instruments se retrouvent sur de nombreux points : démarche d'évaluation à l'échelle des exploitations agricoles principalement, caractérisation du niveau d'agroécologisation des EA ou encore la mesure des effets des pratiques et des systèmes agroécologiques sur les performances socio-économiques des exploitations agricoles.

Cette étude mobilise les apports de ces deux outils, en particulier sur le plan méthodologique (caractérisation du territoire agricole, typologie des exploitations agricoles comme base de comparaison, prise en compte de l'ensemble du système d'exploitation, c'est-à-dire les ressources, les facteurs de production et les pratiques des EAF).

### 2.3.5.3. Le revenu annuel total de l'EA comme indicateur de performance

A Madagascar, la très grande majorité des exploitations agricoles est familiale et marquée par une forte diversification des activités (pluriactivité). Les EA pratiquent, non seulement l'agriculture au sens de productions végétales, mais aussi l'élevage, la pêche, l'apiculture, la foresterie et l'exploitation des arbres (bois de feu, charbon de bois, etc.), la sériciculture, et souvent d'autres activités non agricoles génératrices de revenus comme l'artisanat et d'autres activités de service (Sourisseau et al., 2014 ; Andrianantoandro et Bélières, 2015).

Ces activités sont à la fois complémentaires car elles contribuent toutes au revenu total annuel, mais aussi en concurrence pour l'affectation du travail familial, des intrants, de la trésorerie, etc. Dans ce contexte, le revenu global annuel est l'indicateur le plus pertinent pour apprécier la performance d'une exploitation agricole et il peut être ramené par actif ou par personne pour exprimer la rémunération du travail familial ou le niveau de pauvreté monétaire (la pauvreté monétaire est exprimée en ariary/personne/an).

Pour « obtenir » le revenu de manière fiable pour une année donnée, il faut déterminer les marges brutes, puis les marges nettes, de toutes les activités<fnref n="17" />, auxquelles on ajoute les autres revenus (rentes, transferts, etc.). Nous avons élaboré des outils de collecte des données qui prennent en compte l'ensemble du système d'exploitation (ressources, facteurs de production des exploitations agricoles), comprenant les pratiques et les activités (agricoles et non agricoles, on farm et off farm, et les autres revenus qui ne sont pas liés à des activités). Les outils sont construits pour couvrir tous les revenus potentiels d'une exploitation agricole familiale comme indiqué sur la Figure 2. Les pratiques inventoriées dans les comptes d'exploitation des activités sont classées par la suite en agroécologiques et non agroécologiques.

<footnote n="16">¹⁶ https://www.fao.org/3/cb4706fr/cb4706fr.pdf</footnote>

<footnote n="17">¹⁷ Le questionnaire permet de dresser un compte d'exploitation par activité (charges, produits, marges), en désagrégeant suffisamment pour se caler sur les pratiques et adapter les questions à la manière de raisonner des paysans (par exemple, champ, saison, parcelle culturale).</footnote>
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2 : Les différents types de revenus des exploitations agricoles familiales</figcaption></figure>

Source : Bélières et al, 2012 adapté de Losch et al, 2011

La démarche méthodologique consiste à mettre en relation les performances des exploitations agricoles aux différents niveaux (parcelles, culture, troupeaux, activités agricoles, ensemble de l'EA) avec les pratiques agroécologiques utilisées.

Pour apprécier et comparer les performances entre elles, nous utiliserons trois indicateurs (présentés au point 5.3.4 page 126) :

- La rémunération du travail agricole familial avec le revenu agricole « on farm » par actif familial agricole (exprimé en unité de travail annuel agricole familial).

- La performance de l'élevage avec le revenu annuel de l'activité, tous élevages confondus, ramené au capital animal (valeur du stock animal en million d'ariary).

- La performance des cultures avec le revenu annuel des productions végétales par hectare de SAU disponible.

### 2.3.6. Difficultés rencontrées et limites

#### ▪ Dans l'utilisation de la base de données ProSol pour constituer l'échantillon des EA

L'équipe du projet ProSol nous a partagé une base de données le 13/06/2023. Nous avons rencontré quelques difficultés pour exploiter cette base qui gagnerait beaucoup à être apurée et surtout plus précise, notamment en séparant le nom et le prénom des « référents », en mentionnant dans une autre variable son surnom<fnref n="18" />, en mettant un numéro d'identification par ménage agricole (afin de pouvoir remonter à l'exploitation agricole), et en relevant le point GPS de l'habitation où réside le paysans ou la paysanne dont le nom est associé à ce champ (ou au minimum le hameau ou village)<fnref n="19" />.

<footnote n="18">¹⁸ Si les paysans donnent souvent leur « nom officiel » dans le recensement (liste électorale), dans la réalité on les connaît par leur surnom.</footnote>

<footnote n="19">¹⁹ La base de données recense les points GPS des parcelles « aménagées ». Cependant, ce sont les chefs d'exploitation et leur conjoint qui cultivent et appliquent, ou pas, les techniques, et ce sont eux que le projet forme et que nous enquêtons. Dans le cadre de notre étude, il nous aurait fallu des moyens beaucoup plus importants pour tirer au sort des parcelles puis remonter jusqu'au paysan et enquêter son exploitation agricole. Car les problèmes rencontrés sur la liste des bénéficiaires auraient été décuplés en repartant des parcelles.</footnote>
En outre, qu'il s'agisse des cultures principales ou des techniques agroécologiques mises en œuvre, les données enregistrées dans la base sont sous un format « texte » avec de nombreuses combinaisons, des fautes d'orthographe et des appellations différentes pour la même chose (par exemple niébé et vigna, etc.) qui rendent très difficile l'exploitation de ces données. Il aurait fallu coder et mettre plusieurs champs afin de faire les combinaisons.

* **Pour l'identification des EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol sur le terrain**

L'identification sur le terrain des EA tirées au sort dans la liste du projet, a posé quelques difficultés, notamment parce que la base de données n'est pas suffisamment précise et qu'il y a de nombreux « doublons », difficiles à déceler, car avec des orthographes différentes, et dans certaines zones des exploitations qui ne sont pas « reconnues » par les personnes du fokontany mobilisées pour le tirage au sort. Par ailleurs, certains cultivateurs « référents » listés dans la base, peuvent avoir des champs en faire valoir indirect et peuvent donc en changer d'une année sur l'autre, le nouveau champ pouvant être dans un autre fokontany.

Dans certaines zones, les techniciens et paysans relais n'ont plus « la mémoire » de toutes les personnes listées comme « référents» dans la BDD (soit à cause d'un changement d'équipe au sein des ONG ou de paysans relais, soit d'un oubli). Ceci est à mettre en perspective avec l'analyse faite dans le premier rapport de l'étude qualitative (Grislain et al., 2023) et la principale critique, formulée par des techniciens des ONG partenaires et des paysans relais lors des entretiens, concernant des objectifs quantitatifs trop élevés selon eux par rapport au temps disponible pour assurer un suivi régulier et dans la durée. Ils privilégient la recherche de nouveaux « bénéficiaires », ce qui se traduit par une mauvaise connaissance du côté de l'encadrement et un sentiment d'abandon du côté des paysans encadrés.

* **Passage des mesures traditionnelles aux mesures standards**

Ceci est une difficulté que l'on rencontre pour toutes les enquêtes sur déclaration à Madagascar et dans tous les pays où ont cours des mesures traditionnelles qui n'ont pas fait l'objet de standardisation. Et les difficultés sont d'autant plus importantes qu'il peut exister des différences significatives entre les régions. Ainsi, nous avons constaté quelques différences entre la région de Boeny et les régions des Hautes Terres où nous avions de nombreuses références.

Nous avons décrit de manière détaillée quelques-unes des difficultés rencontrées, mais aussi les solutions adoptées, en annexe (point 10.3, page 184).

* **Limites de l'étude**

La méthode proposée comporte plusieurs limites dont certaines sont classiques pour des enquêtes sur déclaration en un seul passage :

- Pour certaines pratiques agroécologiques (voire certaines cultures) peu utilisées, l'échantillon disponible est réduit. Il est donc difficile de faire des moyennes car il y a peu d'exploitations et/ou peu de parcelles qui utilisent ces pratiques agroécologiques ;

- La combinaison des pratiques est difficile à traiter (par exemple, pour la même EAF certaines parcelles sont avec du compost d'autres non ; certaines parcelles ont reçu de l'engrais et du compost, d'autres non, etc.) ;

- L'enquête est basée sur la déclaration des personnes enquêtées c'est-à-dire sans « mesure objective » ;

- Comme déjà évoqué, il existe des limites liées aux conversions entre mesures traditionnelles (sobika, charrue, journée de repiqueuse, etc.) et mesures standards (are, kilogramme, etc.), d'où la nécessité d'avoir des taux de conversion adaptés à la zone d'enquête ;
- Un dispositif d'enquête avec un seul passage, ne laisse pas la possibilité de revenir après pour contrôler et corriger d'éventuels oublis ou incohérences ;

- Tirer au sort des bénéficiaires (ici des EA BdD ProSol) et des non bénéficiaires (ici Autres EA) dans les mêmes fokontany permet de caractériser les ménages de ces deux groupes et l'analyse montre qu'il existe une grande diversité à l'intérieur de chaque groupe, mais aussi une différence significative de caractéristiques moyennes entre les deux groupes. Ainsi la comparaison des moyennes des facteurs production et des performances des deux groupes, ne peut être faite sans rappeler ces différences.

- Pour la troisième phase, en raison de moyens disponibles limités (temps et logistique), les travaux ont été réduits, notamment pour la mise à l'échelle en utilisant la « roue des futurs », et n'ont portés que sur deux pratiques, à titre d'exemple.

- Enfin, le fait que la base de données transmise par le projet ProSol pour le tirage au sort, n'était pas celle des « EA bénéficiaires », mais uniquement des « EA adoptantes répertoriées », et qu'il peut donc y avoir, dans les fokontany étudiés, d'autres EA ayant bénéficié d'un appui ProSol, (voir point 2.3.1 page 17), rend la comparaison entre les 2 groupes un peu moins « démonstrative ». Cependant cette comparaison reste pertinente car : (i) ces EA, ayant bénéficié d'appuis, à travers les formations notamment, sont, à priori, peu présentes dans l'échantillon, suite au tirage au sort et (ii) on peut supposer que les « EA adoptantes répertoriées » sont les plus avancées dans la mise en œuvre des PAE diffusées.
# 3. Caractérisation des EAF

## 3.1. Caractérisation selon le cadre SRL

### 3.1.1. Capital humain

#### Caractéristiques démographiques des EA

Dans la zone d'étude, les exploitations sont composées en moyenne de 5 personnes, et de 3,5 personnes déclarées comme actives, c'est-à-dire qui contribuent par leur travail aux activités génératrices de revenu.

Le nombre d'actifs agricoles correspond aux personnes qui participent aux activités agricoles. Ce nombre est exprimé en UTAAF<fnref n="20" /> (unité de travail annuel familial spécifiquement consacré au travail agricole). Il est utilisé pour avoir une représentation plus précise du travail pour les activités agricoles (Razafimahatratra et al., 2017). Il y a en moyenne 2,5 UTAAF par EA, c'est-à-dire, l'équivalent de 2 personnes et plus dans la famille qui consacrent l'équivalent d'une année entière aux activités agricoles.

<table><caption>Tableau 6 : Caractéristiques démographiques des exploitations</caption><thead><tr><th>Type d'EA</th><th colspan="2">EA BdD ProSol</th><th colspan="2">Autres EA</th><th colspan="2">Ensemble</th></tr></thead><tbody><tr><td>Effectif pondéré EA</td><td colspan="2">3 026</td><td colspan="2">868</td><td colspan="2">3 894</td></tr><tr><td>Statistiques</td><td>Moy.</td><td>CV</td><td>Moy.</td><td>CV</td><td>Moy.</td><td>CV</td></tr><tr><td>Nombre de personnes par EA</td><td>4,9</td><td>48%</td><td>5,4</td><td>44%</td><td>5,0</td><td>48%</td></tr><tr><td>Nombre d'actifs par EA</td><td>3,4</td><td>52%</td><td>3,9</td><td>48%</td><td>3,5</td><td>51%</td></tr><tr><td>Actifs agricoles par EA en UTAAF</td><td>2,4</td><td>63%</td><td>2,6</td><td>63%</td><td>2,5</td><td>63%</td></tr><tr><td>Age du CE</td><td>43,5</td><td>33%</td><td>48,4</td><td>31%</td><td>44,6</td><td>33%</td></tr><tr><td>Age de l'EA</td><td>18,0</td><td>78%</td><td>23,6</td><td>66%</td><td>19,2</td><td>76%</td></tr></tbody></table>

L'âge moyen du chef d'exploitation ou de la cheffe d'exploitation (CE) dans les zones d'étude est de 44,6 ans. A noter que, sur ce point, il existe une différence entre les « Autres EA non répertoriées dans la base de données des adoptants de ProSol » et les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol ». Les CE des EA du deuxième groupe sont en moyenne plus âgés avec 48,4 ans que ceux des Autres EA qui ont en moyenne 43,5 ans. Cette différence se retrouve également au niveau de l'âge moyen de l'exploitation agricole qui correspond au nombre d'années depuis que le CE actuel a pris ses « fonctions » comme CE. Il est de 23,6 ans pour les EA BdD ProSol contre seulement 17,9 ans pour les EA autres. Ainsi, les Autres EA sont en moyenne plus jeunes, ce sont des chefs d'exploitations qui se sont installés plus récemment.

La taille moyenne de l'exploitation est un peu plus grande (5,0 personnes) que la taille moyenne du ménage en milieu rural dans la région de Boeny donnée par le RGPH de 2018, qui est de 4,2 (INSTAT, 2020). Ceci est à mettre en lien avec le fait que l'unité d'observation « Exploitation Agricole » peut intégrer quelquefois plusieurs ménages au sens du RGPH, dans le cas où l'un des ménages n'est pas indépendant en ce qui concerne les activités agricoles. Ceci explique aussi la part plus faible de CE de genre féminin. Mais les différences sont relativement faibles, et le plus souvent l'exploitation agricole familiale correspond à un ménage au sens du RGPH.

<footnote n="20">²⁰ L'unité de travail annuel (UTA) est l'unité de mesure de la quantité de travail humain fourni sur une exploitation agricole. Elle équivaut au travail d'une personne travaillant à temps plein pendant une année. On distingue les UTA salariées, des UTA non-salariées (http://www.insee.fr/fr/methodes/). A Madagascar, Andriamanohy et al évaluent l'année de travail agricole à 300 jours de travail : 365 jours moins 13 jours de fêtes par an et un jour « fady » non travaillé par semaine. Les UTA ont été déterminées en fonction de la participation aux travaux agricoles dans l'année par tranche de 25% : 0 ne participe pas, 0,25 contribue à 25% de son temps, jusqu'à 1 pour un plein temps (Andriamanohy et al., 2016).</footnote>
Le taux de dépendance<fnref n="21" /> pour l'ensemble des EA est de 0,89 ce qui est relativement faible, signifiant qu'il y a plus de personnes en âge de travailler que de personnes jeunes ou âgées. Ce ratio est un peu plus élevé pour les EA BdD ProSol (0,96) que pour les Autres EA (0,88), en lien avec le fait qu'il y a plus de jeunes exploitants dans ce deuxième groupe.

## Genre du chef d'exploitation

La part des chefs d'exploitation femme est globalement de 17% avec un taux nettement plus faible dans le groupe des EA BdD ProSol (9%) que celui des « Autres EA non répertoriées dans la base de données des adoptants de ProSol » (19%).

Ce taux global est un peu plus faible que la part des ménages dirigés par une femme issu du recensement de la population RGPH de 2018 qui est pour Boeny de 24,5%. Le nombre de personnes dans une EA dirigée par une femme (3,9) est sensiblement inférieur à la moyenne générale (5,0). Ces EA sont également moins bien dotées en foncier et en animaux.

## Niveau de formation du chef d'exploitation (CE)

Le niveau de scolarisation des chefs d'exploitation est faible dans l'ensemble avec 24% d'entre eux qui n'ont pas été scolarisé (Figure 3). Ce taux est plus fort pour les EA BdD ProSol (27%) que les Autres EA (23%), ceci s'explique par le fait qu'il y a plus de jeunes CE dans le groupe des Autres EA. Parmi les CE, 18% ont fini le cycle primaire, avec un taux nettement plus élevé pour les EA BdD ProSol avec 24%, et seulement 16% pour les Autres EA. Le plus haut diplôme obtenu par le ou la CE donne une bonne photographie de la situation.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3 : Niveau de diplôme du chef ou de la cheffe d'exploitation</figcaption></figure>

La grande majorité des chefs d'exploitation des EA enquêtées ne possède aucun diplôme (71%). Ce taux est légèrement plus faible pour les EA BdD ProSol (64%). Le diplôme le plus largement partagé (18% des CE) est le CEPE qui vient clore le cycle primaire. L'écart entre les deux groupes d'EA est le plus important pour le BEPC avec respectivement 13% et 5%.

Ainsi, globalement, le niveau de formation des CE est faible et il l'est un peu moins pour les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol ».

## Origine du CE et raisons de la migration

L'occupation de l'espace dans la région Boeny est étroitement liée à l'évolution des activités humaines mais également à l'historique du peuplement et le déplacement de la population en migration vers cette région. L'ethnie sakalava constitue le socle de la population autochtone. C'était de grands éleveurs bovins<fnref n="22" />.

<footnote n="21">²¹ Calculé ici en sommant la population de moins de 15 ans et de 65 ans, puis en divisant par la population de 15 à 64 ans.</footnote>

<footnote n="22">²² Selon E. Fourroux « L'ethnie Sakalava est le résultat de la fusion dans un cadre politique unique d'un ensemble de groupes humains nettement différenciés. [...] Les systèmes de production de ces divers groupes constitutifs de l'ethnie Sakalava étaient fort divers...[...] Cependant, les groupes politiquement et numériquement dominants étaient avant tout des éleveurs de bœufs. » https://horizon/documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/pleins_textes_2/memoires/21216.pdf</footnote>
La région a attiré de nombreux migrants, à majorité des personnes originaires du Sud, qui ont progressivement mis en valeur les terres de bas-fonds et de *baiboho*. Actuellement, la région est toujours le théâtre de mouvements d'immigration d'ampleur. Pour analyser ces aspects, nous avons considéré que tous les CE qui étaient eux-mêmes, ou leurs parents, originaires d'une autre région ou d'un autre district de la région de Boeny pouvaient être considérés comme des migrants.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 4 : Origine du chef d'exploitation</figcaption></figure>

Parmi les EA enquêtées, **47% des chefs d'exploitation sont des migrants ou des enfants de migrants**, originaires d'une autre région ou d'un autre district de la région. Au total 16 régions ont été citées, mais la région de l'Androy, domine très largement avec 47% des CE qui sont issus de cette région du Sud de Madagascar. Les trois autres régions d'importance sont celles de Atsimo Atsinanana et Sofia avec 10% et Amoron'i Mania avec 9% des CE migrants. Il n'y a pas de différence entre les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » et les « Autres EA », le taux de migrants dans les deux groupes est de 47%.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 5 : Raison de la migration des CE migrants</figcaption></figure>

Parmi les principales raisons de ces migrations, on retrouve la recherche de travail (avec 37%) et la recherche de terre (avec 25%).

Pour 33% des CE migrants, ce sont les parents qui ont migré, ils sont nés dans la région mais restent très liés avec leur région d'origine, et pour les locaux ils restent bien souvent considérés comme des migrants même si leur intégration est plus forte que des nouveaux arrivés.

On note que les raisons liées à la sécheresse et à l'insécurité sont très rarement citées. La première motivation pour le départ en migration est d'ordre économique avec un départ pour rechercher du travail ou de la terre, ce qui en fait revient au même pour ceux qui se sont installés comme paysan.

### 3.1.2. Capital social

#### Appartenance à des organisations

L'appartenance à une organisation paysanne (OP) permet d'accéder plus facilement à des formations techniques et à des informations utiles au travers du partage des expériences respectives (Rabenandrasana, 2017). Au cours de ces dernières années, les OP se sont emparées de plus en plus souvent du thème de l'agroécologie, mettant en place des dispositifs de formation et de sensibilisation à l'agroécologie, équipant leurs membres pour la mise en place de certaines techniques et pratiques agroécologiques, voire amorçant des campagnes de plaidoyer en faveur de l'agroécologie (Grain de sel, 2014). Par ailleurs, souvent les modes d'intervention des projets et programmes reposent sur l'organisation des bénéficiaires, il est donc logique qu'avec la prise en compte de plus en plus fréquente de l'agroécologie dans les actions de développement rural, les organisations sur cette thématique augmentent.
L'enquête a permis de connaître si des membres de l'EA adhéraient à des organisations, quel que soit le type de l'organisation. Sur l'ensemble de notre échantillon, 44% des EA ont au moins un membre du ménage (CE, conjoint, enfant) qui appartient à au moins une organisation. Une EA peut appartenir à plus d'une organisation et de fait 11% de l'ensemble des EA (25% de celles qui adhèrent à au moins une OP) déclarent appartenir à 2 ou plus organisations.

Quand on observe le type d'organisation, on constate que seulement 8% des EA adhèrent à des organisations professionnelles agricoles (coopératives, groupement de producteurs, usager de l'eau, etc.). Et c'est à peu près le même niveau pour les institutions de microfinance (7%). Pour les organisations de femmes ce sont 11% des EA qui adhèrent. Et ce sont les organisations socio-culturelles, sportives ou religieuses qui sont les mieux représentées (25% des EA).

On observe une différence importante entre les EA BdD ProSol et les « Autres EA » en termes de taux d'adhésion : près de 20% des EA BdD ProSol ont au moins un membre du ménage qui appartient à une organisation paysanne agricole, tandis que c'est le cas pour seulement 5 % des « Autres EA ». Les différences sont significatives dans le même sens pour les autres types d'organisations sauf pour les organisations d'un autre type (socio-culturelles, religieuses ou sportives) où ce sont les EA autres qui adhèrent plus fréquemment (27% versus 17%).

<table><caption>Tableau 7 : Appartenance des EA à des organisations</caption><thead><tr><th>% des EA qui adhèrent à au moins</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Ensemble</th></tr></thead><tbody><tr><td>Une organisation</td><td>42%</td><td>51%</td><td>44%</td></tr><tr><td>Une OP professionnelle agricole</td><td>5%</td><td>20%</td><td>8%</td></tr><tr><td>Une OP de micro finance</td><td>5%</td><td>13%</td><td>7%</td></tr><tr><td>Une organisation féminine</td><td>10%</td><td>14%</td><td>11%</td></tr><tr><td>Une organisation d'un autre type</td><td>27%</td><td>17%</td><td>25%</td></tr></tbody></table>

C'est donc globalement plus de la moitié des EA qui déclarent n'appartenir à aucune organisation, qu'elle soit de type professionnel, socio-culturel, religieux ou sportif. Le niveau de structuration du monde rural, reste faible, et même

très faible en matière d'organisations professionnelles agricoles.

## Entraide et forme de l'entraide

La majorité des EA enquêtées a recours à l'entraide (environ 61%), et principalement sous la forme de main d'œuvre ; les prestations avec du matériel agricole étant un peu moins fréquentes. Si la part des EA qui pratiquent l'entraide est importante, les journées de travail concernées sont relativement faibles, moins de 10 journées en moyenne par an.

<table><caption>Tableau 8 : Recours à l'entraide en % des EA</caption><thead><tr><th>Exploitations agricoles</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Ensemble</th></tr></thead><tbody><tr><td>Qui pratiquent l'entraide</td><td>60%</td><td>65%</td><td>61%</td></tr><tr><td>Formes d'entraide</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Main d'œuvre uniquement</td><td>48%</td><td>42%</td><td>47%</td></tr><tr><td>Prestation en matériel agricole</td><td>34%</td><td>30%</td><td>33%</td></tr><tr><td>Main d'œuvre et matériel</td><td>18%</td><td>28%</td><td>20%</td></tr><tr><td>Durée moyenne annuelle en HJ</td><td>9,9</td><td>7,7</td><td>9,4</td></tr></tbody></table>

Il y a une petite différence selon le type d'EA, avec des EA BdD ProSol un peu plus portées vers l'entraide avec 65% qui pratiquent, mais avec un peu moins de journées (8 journées en moyenne par an).

Pour les EA (39%) qui ne pratiquent pas l'entraide, les raisons sont diverses. Mais celles qui dominent (Figure 6) sont liées à un besoin de travail important et qui ne permet pas de répondre aux conditions de l'entraide qui nécessitent de « rendre » le travail reçu. Les EA qui ont répondu préférer la main d'œuvre salariée (26%), ont souvent précisé que pour que le travail soit fait dans les temps, au moment voulu, c'était plus sûr de payer la main d'œuvre.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 6 : Les raisons pour ne pas pratiquer l'entraide (en % des réponses).</figcaption></figure>

Les EA qui ont déclaré ne pas avoir le temps pour rendre (17%), déclarent d'une certaine manière que leurs besoins en travail dépassent leurs ressources en main d'œuvre familiale et que ce n'est pas possible de résoudre ce déficit par l'entraide. La part des EA qui répondent que ce n'est pas dans leurs habitudes est importante avec 20%. Certaines précisent que ce n'est pas dans les habitudes des EA de leur « quartier ».

Certaines EA ne sont pas intéressées par l'entraide car soit elles ont une main d'œuvre familiale suffisante pour répondre à tous les besoins (16%) souvent en précisant qu'elles ont des superficies à cultiver faibles, soit elles souhaitent travailler à l'extérieur (9%), c'est à dire se faire embaucher pour du travail salarié et recevoir les rémunérations correspondantes. Les autres raisons sont peu mentionnées mais on notera que certains exploitants se considèrent comme trop âgés pour rendre le travail de l'entraide, d'autres qu'il faut des moyens pour faire de l'entraide et notamment pour pouvoir « payer » les repas.

## ■ Appui reçu par des projets

Les personnes ont été interrogées sur les appuis éventuels reçus par des projets au cours des 5 dernières années. La question ne porte pas sur la quantification des appuis reçus, simplement s'ils ont bénéficié d'un appui d'un projet de développement quelle que soit sa nature.

Sachant que le projet ProSol a été comptabilisé, 100% des EA BdD ProSol ont bénéficié au moins d'un projet au cours de ces 5 dernières années. Parmi les « Autres EA », elles ne sont que 13%. Et au total dans la population des zones étudiées, environ un tiers des EA ont bénéficié de l'appui d'au moins un projet de développement.

<table><caption>Tableau 9 : Part des EA qui ont bénéficié de l'appui d'un projet au cours des 5 dernières années</caption><thead><tr><td></td><td>Autres EA</td><td>EA BdD ProSol</td><td>Ensemble</td></tr></thead><tbody><tr><td>EA qui ont reçu l'appui d'un projet</td><td>13%</td><td>100%</td><td>33%</td></tr><tr><td>Nombre moyen de projets pour EA qui ont reçu</td><td>1,23</td><td>1,37</td><td>1,32</td></tr><tr><td>Nbre moyen de projets pour l'ensemble des EA</td><td>0,16</td><td>1,37</td><td>0,43</td></tr></tbody></table>

Le nombre moyen de projets par EA est de 0,43 pour l'ensemble de la population des EA : 1,37 pour EA BdD ProSol et seulement 0,16 pour les « Autres EA ».

Enfin, 28% des EA BdD ProSol ont reçu l'appui de plus d'un projet (autre que ProSol), et globalement ce sont 8% des EA qui ont reçu l'appui de 2 projets au cours des 5 dernières années. Parmi les projets autres que ProSol, les plus cités, on note les projets de CARE (21% des citations), Sifaka Projet (18%), Eden Project (11%), PAGE (9%), NAP Antrema (6%), PLAE (6%), Duprid (5%) et en dessous de 5% GEF6 CI, ProPFR, ProDecID, etc. Une liste de projets avec de nombreux noms qui traduisent une présence importante des bailleurs de fonds dans la zone (région Boeny), en particulier de la coopération allemande, mais qui peut également soulever des questions en termes de continuité et de cohérence de l'aide publique au développement.

On notera que dix EA tirées au sort dans la liste électorale, et qui n'étaient donc pas dans la liste des « référents» du projet extraite de la BDD du projet, se sont déclarées « bénéficiaires de ProSol». Par ailleurs deux EA figurant dans la liste des « référents» du projet ProSol (EA BdD ProSol) ont déclaré qu'elles ne veulent plus être comptées parmi les « bénéficiaires» car elles auraient «démissionné».
Ceci est à mettre en relation avec les approximations et les erreurs de la base de données du suivi évaluation du projet ProSol, comme déjà évoqué dans la partie méthodologie. Avec les coefficients de pondération, cette situation (10 EA qui sont « bénéficiaires » et 2 EA qui ne le sont plus), augmente un peu la part des EA répertoriées dans la base de données des EA adoptantes par rapport à la population totale, passant de 22% à 25% de l'ensemble des EA du territoire.

Enfin, les personnes interrogées ont indiqué dans quel domaine les projets apportaient le principal appui. Selon les réponses données, l'essentiel de ces projets concernent la production agricole (cultures) avec 91% des réponses, l'élevage concerne 8% des réponses ; santé, artisanat et microfinance sont cités dans moins de 1% des réponses.

### 3.1.3. Capital naturel

#### ■ Superficie et toposéquence

A Madagascar, 83% des ménages tirent en partie leurs moyens de subsistance des activités agricoles (INSTAT, 2020). La terre reste le principal facteur de production (Andrianantoandro et Bélières, 2015).

L'inventaire du foncier des EA a été fait champ<fnref n="23" /> par champ, en prenant en compte tous les champs « en propriété », c'est-à-dire qui sont appropriés par l'EA ou par ses membres (le CE ou son conjoint), que ces champs soient mis en valeur par l'EA (faire valoir direct) ou qu'ils soient prêtés ou loué à d'autres EA (rente), mais aussi tous les champs qui n'appartiennent pas à l'EA mais que celle-ci a cultivé en 2023 car elle les avait loués (en location ou en métayage) ou parce qu'ils lui ont été prêtés à titre gratuit (faire valoir indirect). Par ailleurs cet inventaire du foncier porte sur tous les « champs » que ceux-ci soient cultivés ou qu'ils ne soient pas cultivés (plantations forestières, parcours, étang, friches ou vieilles jachères).

L'enquête des 400 exploitations a permis d'inventorier 1 317 champs pour une surface totale de 995 ha. Comme l'analyse est menée sur les données extrapolées pour les 3 894 exploitations agricoles des 8 fokontany enquêtés, la superficie totale passe à 8 191 ha et le nombre de champs à 11 848.

La taille moyenne des champs est de 69,13 ares, mais elle est extrêmement variable avec un coefficient de variation de plus de 200%, un minimum de 0,03 ares et un maximum de 5 000 ares (soit 50 ha). On note une différence significative de la taille moyenne des champs selon le type d'EA avec 95,20 ares pour les EA BdD ProSol et 58,90 ares pour les « Autres EA » (sans que les coefficients de variation diminuent beaucoup entre les deux groupes), et comme « Autres EA » ont en moyenne moins de champs (2,8) que les EA BdD ProSol (3,8), il y a en final des écarts importants en termes de foncier disponible pour cultiver entre les types d'EA (voir infra).

Les champs ont été répartis selon leur position principale sur la toposéquence ce qui donne une représentation du paysage pour le foncier approprié par les ménages. Globalement, il n'y a pas de différence forte entre répartition du nombre de champs et répartition des superficies, par contre, logiquement, les différences sont significatives entre les communes.

Dans la Figure 7, les terres exondées cultivées en pluvial (sauf si arrosage) sont en brun et les terres cultivées en irrigué (ou inondées) sont en bleu. Pour l'ensemble du territoire (les 8 fokontany), il y a une répartition presque égale entre irrigué et pluvial (même si l'irrigué domine très légèrement avec 53%). Ceci est une caractéristique favorable pour la production agricole. Mais il existe des différences fortes entre les communes, avec moins de terres irrigables et plus de tanety en pente douce, dans les communes de Belobaka et surtout de Katsepy.

<footnote n="23">²³ Dans cette étude, nous appelons « champ » une portion de terrain d'un seul tenant appartenant à un même propriétaire (ou ayant un seul statut foncier, par exemple en indivision ou en « héritage tournant ») et généralement avec quelques repères (arbre, haie, canal, etc.) qui détermine ses limites. Le champ peut être subdivisé en plusieurs parcelles pour sa mise en culture. La parcelle culturale correspond à une portion du champ cultivée à une saison donnée avec un culture ou une association de culture. Dans cette étude le mot « parcelle » correspond à la parcelle culturale. Le champ équivaut à ce que certains appellent la « parcelle foncière » pour distinguer de la « parcelle culturale ».</footnote>
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 7 : Répartition des surfaces appropriées selon la toposéquence</figcaption></figure>

Dans la commune de Katsepy, la part des rizières en bonne maitrise de l'eau est nettement plus conséquente qu'ailleurs avec 16% de la superficie totale, ce qui compense un peu la faiblesse en terre de rizières avec mauvaise maîtrise de l'eau. Les deux communes de Tsaramandroso et surtout de Manerinerina sont richement dotées en *baiboho* irrigables. Cette répartition des types de terre a une influence sur les systèmes de culture pratiqués dans les communes.

Mais est ce que les EA ont toutes accès à ces différents types de terre ou y a-t-il des différences entre les EA avec des accès différenciés ? Si on classe les EA selon le type de foncier auquel elles ont accès en ne gardant que les types « irrigué » et « pluvial », on peut constater (Figure 8) que globalement une grande majorité des EA (58%) a accès aux deux types de terre.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 8 : Répartition des EA selon le type de terre auquel elles ont accès selon les types d'EA et les communes</figcaption></figure>

Si on compare les EA des deux groupes, la majorité des EA ont accès aux deux types de terre, mais seulement pour 54% des Autres EA et 72% pour les EA BdD ProSol.

Cette répartition est aussi fonction des communes et de la disponibilité en types de terre. Dans la commune de Belobaka où il y a une part importante de champs en pluvial (58%), une part importante (38%) des EA n'ont que des terres en pluvial et donc des possibilités limitées en termes de systèmes de

culture. Dans la commune de Katsepy où la plus grande part de la superficie du paysage est aussi en pluvial (66%), la répartition des types de terres est meilleure que dans toutes les autres communes, avec 72% des EA qui ont accès à la fois à l'irrigué et au pluvial. Dans les deux autres communes, ce sont les terres irriguées qui dominent (>55%) et la part des EA avec accès seulement au pluvial est très faible (17% à Manerinerina et 8% à Tsaramandroso).

Si l'on raisonne en termes de superficie totale, c'est-à-dire en repartant de l'inventaire fait avec le chef ou la cheffe d'exploitation comprenant le foncier possédé, emprunté, prêté et loué, et le foncier cultivé et non cultivé, une exploitation agricole dispose en moyenne d'une **surface totale de 210 ares (CV de 200%)**. Cette superficie est composée : (i) d'une partie non cultivée de 20,4 ares (plantations forestières, étang, etc.) avec une très grande variation qui indique que peu d'EA disposent de ce type de terre et ; (ii) d'une partie cultivable appelée surface agricole utilisée « SAU » (ou surface agricole utilisée regroupant : jardins de case, champs cultivés, jachères, vergers) de **190 ares** (CV de 188%). La SAU représente **90% de la surface totale**.
Les EA du groupes « Autres EA » ont en moyenne des superficies beaucoup plus petites avec 165 ares, par rapport aux « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » qui elles ont en moyenne 366 ares. Pour toutes les catégories de terre, les EA BdD ProSol ont des superficies nettement supérieures, sauf pour les pâturages mais qui est un cas particulier puisqu'un seul « champ » de ce type a été inventorié parmi toutes les EA de l'échantillon (ce qui explique le coefficient de variation extrêmement élevé), et c'est le « champ » avec la plus grande taille (50 ha).

Ainsi, comme le montre le Tableau 10, le projet ProSol répertorie dans sa base de données des exploitations (en fait des individus appelés « référents») qui appartiennent à des EA en moyenne nettement mieux dotées en foncier cultivable disponible que les autres. **En moyenne, les EA BdD ProSol disposent d'une SAU disponible de 291 ares, contre 136 ares pour les Autres EA. Pour les jachères, les Autres EA disposent en moyenne surface de 3,9 ares, tandis que les EA BdD ProSol disposent d'une surface de 19,7 ares.**

Ces données peuvent être mises en perspective avec les résultats de la thèse de Razafimahatratra (2018) qui montre que dans le Moyen-Ouest du Vakinankaratra, la disponibilité foncière, notamment sur les collines (tanety), influence positivement et de façon significative la décision d'adoption de l'agriculture de conservation (AC) à base de stylosanthes. Seules les exploitations les mieux dotées en terre peuvent pratiquer la jachère que requiert ce type d'AC (Razafimahatratra, 2018).

<table><caption>Tableau 10 : Foncier moyen par type d'exploitations agricoles en ares</caption><thead><tr><th rowspan="2">Effectif pondéré</th><th colspan="2">Autres EA</th><th colspan="2">EA BdD ProSol</th><th colspan="2">Ensemble</th></tr><tr><th colspan="2">3 026</th><th colspan="2">868</th><th colspan="2">3 894</th></tr><tr><th>Variables</th><th>Moyenne</th><th>CV</th><th>Moyenne</th><th>CV</th><th>Moyenne</th><th>CV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de champs</td><td>2,81</td><td>49%</td><td>3,85</td><td>46%</td><td>3,04</td><td>51%</td></tr><tr><td>Surface totale</td><td><strong>165,62</strong></td><td><strong>170%</strong></td><td><strong>366,34</strong></td><td><strong>190%</strong></td><td><strong>210,36</strong></td><td><strong>200%</strong></td></tr><tr><td>Dont Plantation forestière</td><td>8,24</td><td>512%</td><td>29,66</td><td>432%</td><td>13,01</td><td>550%</td></tr><tr><td>Dont étang</td><td>0,05</td><td>1404%</td><td>0,48</td><td>1197%</td><td>0,15</td><td>1902%</td></tr><tr><td>Dont pâturage</td><td>9,37</td><td>2308%</td><td>0,00</td><td>-</td><td>7,28</td><td>2619%</td></tr><tr><td>Dont Tanety</td><td>61,7</td><td>398%</td><td>139,63</td><td>225%</td><td>79,11</td><td>334%</td></tr><tr><td>Dont Baiboho</td><td>65,90</td><td>166%</td><td>130,05</td><td>467%</td><td>80,20</td><td>378%</td></tr><tr><td>Dont Bas-Fonds</td><td>37,97</td><td>146%</td><td>96,66</td><td>141%</td><td>51,06</td><td>165%</td></tr><tr><td>Dont Pluvial</td><td>81,59</td><td>312%</td><td>163,79</td><td>211%</td><td>99,92</td><td>280%</td></tr><tr><td>Dont Irrigué</td><td>84,02</td><td>114%</td><td>202,55</td><td>301%</td><td>110,44</td><td>275%</td></tr><tr><td>Dont Faire valoir direct</td><td>95,08</td><td>271%</td><td>249,16</td><td>187%</td><td>129,42</td><td>249%</td></tr><tr><td>Dont Faire valoir indirect</td><td>57,19</td><td>141%</td><td>71,87</td><td>164%</td><td>60,46</td><td>150%</td></tr><tr><td>Dont Rente</td><td>11,94</td><td>486%</td><td>45,19</td><td>770%</td><td>19,36</td><td>892%</td></tr><tr><td>Dont Autre</td><td>1,41</td><td>1058%</td><td>0,12</td><td>1389%</td><td>1,12</td><td>1174%</td></tr><tr><td>Surface Non SAU</td><td>17,66</td><td>1246%</td><td>30,13</td><td>425%</td><td>20,44</td><td>994%</td></tr><tr><td>Surf Totale SAU</td><td>147,95</td><td>111%</td><td>336,21</td><td>200%</td><td>189,92</td><td>188%</td></tr><tr><td>Surf SAU Totale disponible</td><td><strong>136,1</strong></td><td><strong>107%</strong></td><td><strong>291,0</strong></td><td><strong>144%</strong></td><td><strong>170,6</strong></td><td><strong>144%</strong></td></tr><tr><td>Dont Jardin de case</td><td>0,53</td><td>1329%</td><td>0,93</td><td>868%</td><td>0,62</td><td>1177%</td></tr><tr><td>Dont champs cultivés</td><td>122,1</td><td>101%</td><td>250,4</td><td>129%</td><td>150,7</td><td>129%</td></tr><tr><td>Dont jachères</td><td>3,90</td><td>487%</td><td>19,69</td><td>546%</td><td>7,42</td><td>726%</td></tr><tr><td>Dont vergers</td><td>9,50</td><td>543%</td><td>20,00</td><td>569%</td><td>11,80</td><td>595%</td></tr><tr><td>Dont Pluvial</td><td>59,31</td><td>171%</td><td>132,90</td><td>219%</td><td>75,71</td><td>220%</td></tr><tr><td>Dont Irrigué</td><td>76,80</td><td>110%</td><td>158,10</td><td>183%</td><td>94,90</td><td>168%</td></tr><tr><td>Dont Faire valoir direct</td><td>77,47</td><td>154%</td><td>219,49</td><td>192%</td><td>109,12</td><td>214%</td></tr><tr><td>Dont Faire valoir indirect</td><td>57,20</td><td>141%</td><td>71,40</td><td>165%</td><td>60,40</td><td>150%</td></tr><tr><td>Dont Autre</td><td>1,41</td><td>1058%</td><td>0,12</td><td>1389%</td><td>1,12</td><td>1174%</td></tr></tbody></table>

Pour passer de la surface totale inventoriée par EA (qui intègre les champs en faire valoir indirect) à la surface SAU disponible pour cultiver l'année enquêtée, il faut retrancher la superficie possédée qui est prêtée à une autre exploitation à titre gratuit ou contre rémunération (location, métayage) et qui est appelée « Rente » dans le Tableau 10. SAU Dispo = Superficie totale – Superficie Non SAU – Superficie prêtée (rente). La Figure 9 présente la part de la SAU disponible selon le mode de tenure.
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 9 : Part de la SAU disponible dans le foncier des EA selon le type</figcaption></figure>

La différence entre les deux groupes d'EA est très nette, pour la superficie totale et pour la SAU disponible (sur la figure, la somme de SAU disponible en FVD et en FVI) avec 136 ares en moyenne pour les « Autres EA » et 291 ares pour les « EA BdD ProSol », soit une superficie SAU disponible moyenne 2 fois plus importante pour les EA répertoriées comme adoptantes dans la BdD ProSol. Proportionnellement les Autres EA ont une part plus importante de leur SAU disponible en faire valoir indirect et inversement les EA BdD ProSol ont une part plus importante de leur superficie qui est louée ou prêtée à d'autres EA.

## Représentation de la variabilité de la superficie SAU disponible

Comme les coefficients de variation pour les superficies moyennes par EA sont importants, il convient d'analyser cette variabilité. Nous avons utilisé la SAU disponible par EA, qui est le meilleur indicateur de la capacité de production végétale d'une EA pour une année donnée et c'est aussi la variable pour laquelle le coefficient de variation n'est pas très élevé (Tableau 11).

<table><caption>Tableau 11 : Statistiques pour la SAU disponible par EA</caption><thead><tr><td>Types d'EA</td><td>Effectif</td><td>Moyenne</td><td>CV</td><td>Médiane</td><td>Minimum</td><td>Maximum</td></tr></thead><tbody><tr><td>Autres EA</td><td>3 026</td><td>136,06</td><td>107%</td><td>100</td><td>0</td><td>850</td></tr><tr><td>EA BdD ProSol</td><td>868</td><td>291,02</td><td>144%</td><td>169</td><td>1</td><td>3 000</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>3 894</td><td>170,60</td><td>144%</td><td>104</td><td>0</td><td>3 000</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 10 : Répartition des EA et de la SAU selon des classes de superficies SAU disponible par EA</figcaption></figure>
La Figure 10 présente, pour l'ensemble des exploitations et l'ensemble du territoire étudié (les 8 fokontany) la répartition des EA et de la SAU selon des classes de SAU disponible par EA<fnref n="24" />. Les deux premiers rectangles à gauche de la figure concernent la classe de superficie inférieure ou égale à 0,5 ha (50 ares) et on observe que 30% de l'ensemble des EA ont une SAU disponible inférieure à cette surface, et que ces EA occupent (disposent) de seulement 4,3% de la superficie SAU totale du territoire. A à droite de la figure, les deux rectangles représentent la classe des EA qui ont plus de 10 hectares (1 000 ares), et on observe que ces EA représentent 0,7% de l'ensemble des EA et occupent 8,9% de l'ensemble du foncier agricole du territoire.

Si on regroupe les deux premières classes à gauche (les très petites EA), les EA qui ont entre 0 et 1 ha représentent 48,6% de l'ensemble des EA (soit près de la moitié des EA de la zone étudiée) et disposent de seulement 12,8% de la SAU totale. A droite les EA qui ont plus de 5 ha, représentent 6% de l'ensemble des EA et disposent de 31% de la superficie totale.

Il y a donc une certaine concentration des terres, avec une petite part des EA (6%) qui ont de « grandes » superficies et qui disposent d'une part importante (31%) de la superficie agricole appropriée du territoire. Cependant, cette concentration est surtout liée au fait qu'il y a un grand nombre d'EA avec de petites superficies, car il n'y a pas vraiment de très grande exploitation en valeur absolue (la plus grande EA dispose de seulement 30 ha de SAU ... mais dans le contexte agraire de Madagascar, c'est beaucoup).

Comment se positionnent les deux groupes d'EA dans cette répartition ? La Figure 11 présente à gauche la répartition des EA et à droite la répartition de la SAU totale, en faisant apparaître les deux groupes d'EA.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 11 : Répartition des EA (à gauche) et de la SAU (à droite) selon des classes de superficie SAU par EA et selon les deux groupes</figcaption></figure>

Il faut garder à l'esprit que les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » représentent 22% des EA totales et 38% de la superficie SAU totale de la zone étudiée. Dans la classe des EA de 0 à 0,5 ha, l'essentiel des EA ne font pas partie des EA répertoriées dans la base de données des adoptants du projet ProSol ; ainsi les EA BdD ProSol sont sous-représentées dans cette classe des petites EA (12,5% au lieu de 22% dans l'ensemble) ; et c'est aussi le cas pour les EA de la classe de 0,51 à 1 ha. Par contre à partir des classes > à 2 ha, les « EA BdD ProSol » sont de plus en plus sur-représentées, jusqu'à la dernière classe > à 10 ha, où il n'y a que des EA de ce groupe.

Dans le graphique de droite, c'est le même phénomène qui est observé, les « EA BdD ProSol » disposent de 38% des terres SAU du territoire mais sont très sous représentées dans les petites classes, et au contraire sur-représentées dans les classes les plus grandes.

<footnote n="24">²⁴ En annexe la variabilité est représentée à l'aide de Scattergram (Figure 68 page 188).</footnote>
Avec cette répartition on constate que dans la base de données des EA adoptantes du projet ProSol, les grandes EA sont sur-représentées par rapport à leur situation dans la population totale. Peut-on en conclure que le projet ProSol « travaille » plus avec les grandes EA qui comme on le verra plus loin ont les meilleurs revenus, souvent au-delà de la ligne de pauvreté ? Si c'était le cas, cette « option » devrait se traduire par un effet plus important sur l'environnement, pourvu que les techniques soient effectivement adoptées sur l'ensemble de la superficie de ces EA et qu'elles soient efficaces.

Avec les petites EA, par exemple de moins de 1 ha, le projet ne toucherait que 2,23% de la superficie totale du territoire. A l'opposé, en travaillant avec les EA de plus de 2 ha, ce sont 31% de la SAU cultivée totale qui dépendent des EA BdD ProSol et qui pourraient être impactés.

## Mode de faire valoir, statut foncier et mode d'acquisition

L'emprunt ou le prêt de terre est très répandu dans la région puisque, dans l'ensemble de l'échantillon pondéré des champs (11 848 champs), **39% des champs et 38% de la superficie sont en mode de faire valoir indirect** ; 35% des champs et 29% de la superficie empruntés par les EA de l'échantillon, et 4% des champs et 9% de la superficie prêtés par les EA de l'échantillon à d'autres EA.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 12 : Répartition des champs et de la superficie selon le mode de faire valoir</figcaption></figure>

Parmi les champs en mode de faire valoir indirect, la location domine très largement avec 16% de la superficie totale, le métayage représente 7% de la superficie et 9% des champs, enfin les champs pris en prêt gratuit sont relativement nombreux avec 10% de l'ensemble des champs mais seulement 5% de la superficie.

Pour les champs prêtés à d'autres EA, c'est la location qui domine avec 6% de la superficie et seulement 2% des champs. Quand on compare les superficies empruntées (FVI) et les

superficies prêtées (rente), on constate un écart conséquent avec dans notre cas 2 354 ha en FVI et 754 ha de rente, soit plus de 3 fois plus de superficies empruntées que prêtées. Sachant que les données sont représentatives statistiquement des fokontany étudiés, ceci suggère qu'une partie des superficies empruntées appartiennent à des personnes qui habitent ailleurs que dans les fokontany étudiés.

Il existe une différence de surface moyenne entre les parcelles exploitées en faire-valoir direct (moyenne de 70,34 ares et CV de 259%) et les parcelles exploitées en faire-valoir indirect qui sont en moyenne plus petites (56,81 ares, CV de 92%).

Au niveau des exploitations agricoles, 75% des ménages « possèdent » au moins une parcelle et 25% n'ont aucune parcelle « en propriété » mais accèdent au foncier par faire-valoir indirect. On notera que dans notre échantillon, seulement un seul ménage agricole n'a accès à aucune terre, que ce soit en propriété ou en faire-valoir indirect, mais ce ménage est aussi une exploitation agricole familiale car il a des activités agricoles d'élevage.
Les EA qui ne sont pas « propriétaires » de foncier ont en moyenne un chef d'exploitation nettement plus jeune (39 ans) que les autres qui sont propriétaires (47 ans). Ces EA sont plus nombreuses parmi les « Autres EA » (28%) que parmi les « EA BdD ProSol » (17%) et ont une superficie SAU disponible inférieure (129 ares) à celle des EA qui ont de la terre « en propriété » (185 ares). Enfin, les EA de migrants sont nettement plus représentées (36%) parmi celles qui n'ont pas de foncier en propriété que les natifs (16%). Ainsi, le marché de la location et du métayage est actif dans les communes étudiées. Les preneurs peuvent être des hommes comme des femmes, des natifs comme des migrants (notamment en métayage). Le faire-valoir indirect est beaucoup plus accessible financièrement que l'achat, et le métayage plus accessible que la location (il permet un paiement après récolte en nature, proportionnel à la récolte, alors que la location exige le versement du loyer en numéraire avant la saison de production) (Bouquet et al., 2022).

Les enquêtes auprès des exploitations agricoles ont été réalisées dans certaines communes d'intervention du projet de Promotion d'une Politique Foncière Responsable (ProPFR) de la GIZ qui développe des actions de documentation des droits fonciers<fnref n="25" />. Débuté en 2017, ProPFR intervient dans la Région Boeny, au Nord-Ouest du pays, comme le projet ProSol. Les activités de recensement parcellaire sont notamment intervenues dans les communes de Katsepy, Manerinerina et Tsaramandroso (Bouquet et al., 2022).

Dans le cadre des enquêtes socio-économiques réalisées pour cette étude pour le projet ProSol, l'exploitant a été interrogé sur les modes de validation des droits fonciers pour les champs déclarés en mode de faire valoir direct. Le foncier est un sujet sensible, avec des paysans qui craignent qu'on ne leur prenne leur terre. Les exemples d'accaparement foncier existent (Burnod et al., 2013) et la politique foncière est un sujet suivi de très près par la société civile (et notamment par les fédérations d'organisations paysannes).

<table><caption>Tableau 12 : Mode de validation des droits fonciers (pour les champs en faire valoir direct)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Mode de validation des droits fonciers</th><th colspan="2">EA Autres</th><th colspan="2">EA BdD ProSol</th><th colspan="2">Ensemble</th></tr><tr><th>% des champs</th><th>% de la superficie</th><th>% des champs</th><th>% de la superficie</th><th>% des champs</th><th>% de la superficie</th></tr></thead><tbody><tr><td>Titres fonciers</td><td>0%</td><td>0%</td><td>2%</td><td>5%</td><td>1%</td><td>1%</td></tr><tr><td>Certificats fonciers</td><td>4%</td><td>7%</td><td>8%</td><td>21%</td><td>5%</td><td>13%</td></tr><tr><td>Petits papiers</td><td>14%</td><td>15%</td><td>20%</td><td>24%</td><td>16%</td><td>19%</td></tr><tr><td>Sans papier mais sécurisé par autorité traditionnelle</td><td>37%</td><td>38%</td><td>37%</td><td>26%</td><td>37%</td><td>34%</td></tr><tr><td>Sans papier et sans sécurisation</td><td>5%</td><td>3%</td><td>5%</td><td>3%</td><td>5%</td><td>3%</td></tr><tr><td>Champs empruntés (FVI)</td><td>39%</td><td>35%</td><td>27%</td><td>20%</td><td>35%</td><td>29%</td></tr><tr><td>Données manquantes</td><td>1%</td><td>2%</td><td>1%</td><td>1%</td><td>1%</td><td>1%</td></tr></tbody></table>

Le Tableau 12 montre que différents modes de sécurisation coexistent dans les zones étudiées, ce qui vient confirmer les résultats présentés par Bouquet et al. dans les communes de Manerinerina et Tsaramandroso. Ils rassemblent tous les documents qui peuvent, en cas de litiges, permettre aux ménages ou aux individus de prouver leurs droits sur la terre. De manière générale, les modes de validation sous forme d'un document écrit (titres, certificats, petits papiers) concernent 22% des champs et 33% de la superficie totale en FVD. À l'intérieur de ce groupe, ce sont les « petits papiers » qui dominent largement (avec 16% des champs et 19% de la superficie). Ces papiers (actes de vente, actes de partage, attestions de mise en valeur, etc.) sont établis dans le but de formaliser, de protéger ou de prouver les transferts de droits mais encore, de renforcer le sentiment de sécurité foncière (Raveloson, 2023). A noter que l'activité des guichets fonciers communaux dans la zone d'étude est relativement faible avec 5% des champs mais 13% de la superficie totale qui ont été certifiés.

<footnote n="25">²⁵ Depuis 2017, le Projet de Promotion d'une Politique Foncière Responsable (ProPFR) de la GIZ contribue aux actions de documentation des droits fonciers. Il est une composante de l'initiative du Ministère fédéral de la Coopération économique et du développement allemand (BMZ) « Un seul monde sans faim » dont la finalité est de réduire l'extrême pauvreté et la faim. Ce projet ProPFR, axé sur le foncier, intervient au Bénin, en Ethiopie et à Madagascar. Son objectif est d'améliorer l'accès à la terre et à la sécurisation foncière en mettant l'accent sur les femmes et les groupes marginalisés (Bouquet et al., 2022).</footnote>
En outre, pour 42% des champs, les exploitants n'ont pas de document écrit qui leur permettrait de faire valoir leur droit de « propriété ». Cependant, c'est pour seulement 5% des champs, que les exploitants ont un sentiment d'insécurité (absence de sécurisation par un document ou par l'autorité traditionnelle).

On note des différences relativement importantes entre les « EA Autres » et les « EA BdD ProSol » (qui sont pour une partie d'entre elles également bénéficiaires du projet ProPFR). En effet, 10% des champs et 26% de la superficie totale des « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » sont titrés ou certifiés contre seulement 4% des champs et 7% de la superficie des « EA Autres ».

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 13 : Répartition des champs en propriété selon leur mode d'acquisition</figcaption></figure>

Pour les champs « en propriété », les modes d'acquisition les plus représentés sont ceux qui concernent l'héritage ou la transmission. Il y a transmission quand les parents « donnent » une ou plusieurs parcelles à un des enfants pour qu'il s'installe comme chef d'exploitation indépendant. C'est d'une certaine manière une « avance » sur l'héritage, mais qui peut être contestée au moment de l'héritage et du partage entre les enfants.

Héritage et transmission représentent 62% des champs mais seulement 50% de la superficie, ce qui signifie que ces champs ont souvent une taille inférieure aux autres modes d'acquisition. Les achats représentent 20% des champs mais 33% de la superficie totale. Enfin, la défriche est importante avec 17% des champs et 15% de la superficie. Ce mode d'acquisition est encore actif puisque pour les champs dont on dispose la date d'acquisition, la moyenne est 2010, la période est récente.

### 3.1.4. Capital physique

#### ▪ Animaux d'élevage

L'élevage est une activité économique importante pour les exploitations agricoles et les animaux constituent à la fois un capital d'exploitation et une forme d'épargne. Rares sont les EA qui n'ont pas élevé d'animal au cours de l'année étudiée (seulement 7%). Dans les zones étudiées, l'élevage concerne principalement les volailles et les bovins. On remarque dans le Tableau 13 qu'à l'exception des volailles et des bœufs de trait, les CV sont élevés, voire très élevés, ce qui indiquent de fortes différences entre les EA en ce qui concerne la possession d'animaux. L'élevage avec le plus grand nombre d'animaux est celui des volailles, avec pour l'ensemble de l'échantillon 24 volailles en moyenne et un CV de 105%. Ce CV est nettement moins élevé que pour les autres types d'animaux, car cet élevage est pratiqué par 81% des EA, avec pour les EA qui pratiquent en moyenne 29 volailles (CV de 84%).

Le nombre moyen de bovins est relativement élevé avec globalement 3,75 têtes par EA (presque 7 pour les EA BdD ProSol). La possession de bovins est assez largement répandue avec 55% des EA qui ont au moins un bovin, et ces EA avec bovins ont en moyenne 6,8 têtes (CV de 169%). Même au sein du groupes des EA avec bovins, le CV reste important ce qui indique des écarts importants avec des EA avec beaucoup plus de bovins que la moyenne.

Dans la zone, les EA ont en moyenne environ 1 porc, mais avec un CV très élevé de 451%. En fait, ce type d'élevage est peu répandu avec seulement 16% des EA qui sont concernées, mais pour celles qui ont des porcs, le nombre moyen est de plus de 6 avec un CV de 158%. La situation est un peu la même pour l'élevage des ovins et des caprins, le nombre moyen par EA est proche de 1 avec un CV de 496%. Car ce type d'élevage est rare avec seulement 12% des EA et en moyenne pour ces EA, 8 têtes.
<table><caption>Tableau 13 : Nombre moyen d'animaux et valeur du stock moyen par EA</caption><thead><tr><th></th><th colspan="2">Autres EA</th><th colspan="2">EA BdD ProSol</th><th colspan="2">Ensemble</th></tr><tr><th>Effectif pondéré</th><th colspan="2">3 026</th><th colspan="2">868</th><th colspan="2">3 894</th></tr><tr><th>Animaux</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de volailles</td><td>21,87</td><td>106%</td><td>30,34</td><td>98%</td><td>23,76</td><td>105%</td></tr><tr><td>Nombre de porcs</td><td>0,61</td><td>355%</td><td>2,44</td><td>358%</td><td>1,02</td><td>451%</td></tr><tr><td>Nombre de ovins et caprins</td><td>0,38</td><td>354%</td><td>3,00</td><td>318%</td><td>0,96</td><td>498%</td></tr><tr><td>Nombre de bovins</td><td>2,84</td><td>202%</td><td>6,92</td><td>229%</td><td>3,75</td><td>245%</td></tr><tr><td>Dont bœufs de trait</td><td>1,29</td><td>136%</td><td>1,95</td><td>135%</td><td>1,44</td><td>139%</td></tr><tr><td>Dont vaches laitières</td><td>0,22</td><td>421%</td><td>0,50</td><td>347%</td><td>0,28</td><td>412%</td></tr><tr><td>Dont zébus tondraka</td><td>0,55</td><td>678%</td><td>2,25</td><td>598%</td><td>0,93</td><td>774%</td></tr><tr><td>Nombre de ruches (abeilles)</td><td>0,25</td><td>763%</td><td>1,24</td><td>436%</td><td>0,48</td><td>654%</td></tr><tr><td>Valeur stock moyen animaux (x 1000 Ar)</td><td>3 147</td><td>167%</td><td>7 610</td><td>203%</td><td>4 142</td><td>213%</td></tr></tbody></table>

On observe aussi une situation très contrastée pour l'apiculture, avec dans l'ensemble de la zone, en moyenne une ruche pour 2 EA, (moyenne de 0,48 ruche) avec un CV de 654%, car ce sont seulement 6% des EA qui pratiquent l'apiculture mais avec en moyenne plus de 8 ruches (CV de 121%).

Pour tous les types d'animaux, les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » sont nettement mieux dotées, avec un nombre moyen plus de 2 fois plus grand, sauf pour les volailles et les bœufs de trait. Ce qui se traduit par une grande différence dans la valeur du stock moyen d'animaux entre les « EA BdD ProSol » et les « Autres EA ». En moyenne, une « EA adoptante répertoriée dans la base de données ProSol » dispose d'un stock moyen d'animaux d'une valeur de 7,6 millions ariary contre 3,1 millions pour les « EA autres ».

## Matériels agricoles

Les principaux outils manuels sont les outils traditionnels : l'angady (en moyenne 2,3 angady par EA), la faucille (moy : 1,9 faucilles par EA), l'antsibe (moy : 1,6 coupe-coupe par EA) et la hache (moy : 1,2 hache par EA). Les outils manuels « modernes » sont peu répandus : une EA sur quatre (4) a un pulvérisateur, une EA sur 16 a une brouette et seulement une EA sur 23 a une sarcléuse. Une exploitation agricole possède en moyenne 9 outils manuels (moyenne 9,4 pour un coefficient de variation de 79%).

Le capital moyen par EA en outils manuels est de l'ordre de 135 000 Ar (coefficient de variation de 115%, maximum à 1,95 millions Ar et minimum 0 Ar). Nous observons une différence significative entre les « EA BdD ProSol » et les « autres EA » ; les premières possèdent, en moyenne, un stock d'outils manuels estimé à 217 000 Ar, contre seulement 111 000 Ar pour les autres EA.

<table><caption>Tableau 14 : Outils manuels, matériels et bâtiments agricoles</caption><thead><tr><th></th><th colspan="2">Autres EA</th><th colspan="2">EA BdD ProSol</th><th colspan="2">Ensemble</th></tr><tr><th>Effectif pondéré</th><th colspan="2">3 026</th><th colspan="2">868</th><th colspan="2">3 894</th></tr><tr><th>Outils manuel et matériels*</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'outils manuels</td><td>8,5</td><td>62%</td><td>12,3</td><td>96%</td><td>9,4</td><td>79%</td></tr><tr><td>Valeur outils manuels</td><td>111 188</td><td>87%</td><td>217 209</td><td>118%</td><td>134 821</td><td>115%</td></tr><tr><td>Nombre matériel agricole</td><td>0,9</td><td>150%</td><td>1,6</td><td>124%</td><td>1,1</td><td>145%</td></tr><tr><td>Valeur matériel agricole</td><td>191 248</td><td>159%</td><td>575 528</td><td>447%</td><td>276 906</td><td>452%</td></tr><tr><td>Nombre bâtiments agricoles</td><td>1,0</td><td>87%</td><td>1,4</td><td>81%</td><td>1,1</td><td>87%</td></tr><tr><td>Valeur bâtiments agricoles</td><td>130 787</td><td>235%</td><td>621 984</td><td>473%</td><td>240 279</td><td>594%</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Le matériel agricole comprend le matériel à traction animale (charrette, charrue, herse, etc.), les matériels agricoles motorisés (motopompe, motoculteur, batteuse à moteur et décortiqueuse) et quelques autres matériels utilisés pour la production.</footnote>
Le capital moyen en matériels agricoles par EA est de l'ordre de 276 906 Ar (coefficient de variation de 452%, maximum à 28 098 000 Ar et minimum à 0 Ar). Pour les matériels à traction animale, 43% des EA ont au moins une charrette, 43% ont au moins une charrue et 21% ont au moins une herse. En revanche, il existe une différence significative entre les EA BdD ProSol et les autres EA : en moyenne, 41% et 37% des Autres EA possèdent respectivement au moins une charrette et une charrue, tandis que 52% et 68% des EA BdD ProSol disposent respectivement d'au moins une charrette et une charrue.

L'utilisation des matériels agricoles motorisés (motopompe, motoculteur, décortiqueuse) est très rare, seulement une exploitation sur 400 possède une motopompe, également une sur 400 possède un motoculteur, et une sur 200 possède une décortiqueuse à riz. Ici aussi nous observons une différence significative entre les EA BdD ProSol et les autres EA concernant la valeur moyenne du matériel agricole possédé. Les EA BdD ProSol possèdent, en moyenne, un stock de matériels agricoles estimé à 575 000 Ar, contre 191 000 Ar pour les Autres EA.

Les EA restent faiblement équipées et la production agricole dépend fortement des outils manuels, l'amélioration de la productivité du travail et la réduction de la pénibilité passent par une amélioration significative de l'équipement des EA.

* Bâtiments agricoles

Les bâtiments agricoles renvoient à l'ensemble des bâtiments qui ont un lien avec la production agricole : étable, parc, porcherie, poulailler, grenier pour le stockage des produits, hangar pour le matériel, garage, étang aménagé, etc. Le capital moyen en bâtiment agricole (Tableau 14) est de l'ordre de 240 000 Ar (coefficient de variation de 594%), avec une forte variation entre les EA BdD ProSol (622 000 Ar) et les Autres EA (131 000 Ar). **Ce capital est très faible, et traduit l'absence d'investissement dans ce type d'infrastructures et donc de faibles capacités productives en particulier en termes d'élevage ou de stockage des produits.**

En ce qui concerne les bâtiments d'élevage, 39% des EA possèdent un poulailler, 25% un enclos, et en ce qui concerne la porcherie, seulement 3% des EA sont concernées. Le plus souvent, les EA aménagent une partie de leur maison pour garder leurs animaux la nuit ainsi que pour stocker des matériels et des produits agricoles. C'est le cas pour 34% des EA enquêtées.

En outre, sur l'ensemble des 400 EA enquêtées, seulement une exploitation agricole possède une lombricompostière, une seule également possède un étang aménagé.

### 3.1.5. Capital financier

L'accès au crédit devrait permettre aux exploitations agricoles d'investir dans l'achat d'intrants et augmenter la productivité ; mais aussi d'investir dans les facteurs de production<fnref n="26" /> : la terre, des aménagements fonciers (irrigation, terrasses, etc.), des animaux, des matériels ou équipements, des bâtiments agricoles, des plantations d'arbres, etc.

Les EA ont été interrogées pour savoir si elles utilisent en général le crédit, et si non pourquoi, et si elles utilisent est ce qu'elles ont pris des emprunts pour l'année étudiée (2022/23)<fnref n="27" />.

Le recours au crédit est une pratique assez répandue (Tableau 15) puisque 59% des EA répondent qu'elles l'utilisent. Ce taux est plus élevé pour les EA Autres que pour les EA BdD ProSol.

<footnote n="26">²⁶ Même si les taux couramment pratiqués par les instisitutions financières sont en général prohibitifs pour des investissements à moyen ou long terme.</footnote>

<footnote n="27">²⁷ Le montant des intérêts des emprunts en 2023, utilisés pour la production agricole, sont comptabilisés comme charge de charge de structure dans le calcul de la marge nette des activités.</footnote>
<table><caption>Tableau 15 : Part des EA qui ont recours au crédit</caption><thead><tr><th></th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Ensemble</th></tr></thead><tbody><tr><td>Utilisation du crédit en général</td><td>60%</td><td>54%</td><td>59%</td></tr><tr><td>Recours au crédit en 2023</td><td>21%</td><td>30%</td><td>23%</td></tr></tbody></table>

Mais pour l'année étudiée, le taux des EA qui ont effectivement contracté un emprunt est nettement plus faible avec 23% pour

l'ensemble, et ce sont les EA BdD ProSol qui ont le taux le plus élevé (30%).

## Raisons de non recours au crédit en général

Pour les EA qui n'utilisent pas le crédit, (60% pour l'ensemble des EA), la raison principale (Figure 14) reste la peur de ne pas pouvoir rembourser et les conséquences qui seraient liées à un non remboursement par rapport aux autorités et aux sanctions possibles, mais aussi par rapport à leur position dans la communauté, car comme on le verra plus tard, une partie conséquente des crédits sont informels.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 14 : Raisons pour lesquelles les EA n'utilisent pas le crédit en général</figcaption></figure>

La deuxième raison, avec un niveau d'importance moindre (10% de l'ensemble des EA), est que l'EA n'a pas les moyens de rembourser. Cette raison rejoint la précédente, mais elle est plus précise, la personne interrogée pense (sait ?) qu'avec les activités possibles elle n'est pas capable de dégager les fonds nécessaires pour rembourser le montant emprunté + les intérêts ; on notera que cette raison concerne plus d'EA chez les « Autres EA ». Pour les EA BdD ProSol, la deuxième raison la plus citée est que l'EA n'a pas besoin de crédit, elle dispose d'une certaine autonomie financière qui peut venir des résultats de la production agricole mais aussi de

la trésorerie disponible dégagée par des activités non agricoles. Les autres raisons sont de moindre importance.

## Origine du crédit pour les EA qui ont, de manière générale, recours au crédit

Pour les EA qui déclarent avoir recours au crédit en général, les principaux fournisseurs sont des particuliers (Figure 15), d'abord la famille (en dehors du ménage de l'EA), puis d'autres ménages qui ne font pas partie de la famille. Et ceci est valable dans des proportions très voisines entre les EA BdD ProSol (67%) et les autres EA (77%).

Le troisième type de fournisseurs par son importance est celui des institutions de microfinances. Il y aurait globalement 13% des EA qui s'approvisionneraient auprès d'un IMF, ce qui fait 5% de l'ensemble des EA.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 15 : Principal fournisseur de crédit pour les EA qui utilisent du crédit</figcaption></figure>

Les usuriers occupent une place marginale pour les EA BdD ProSol (1% des EA) mais qui n'est pas négligeable pour les Autres EA (6% des EA). Quelques EA BdD ProSol qui utilisent du crédit ont accès aux services des banques (7%), alors que cet accès est rare pour les Autres EA (2%).

L'accès au crédit pour les exploitations agricoles passe donc principalement par la famille et les relations interpersonnelles au sein de la communauté. L'accès au crédit via le secteur formel (les institutions de microfinance ou les banques) est beaucoup plus limité avec globalement dans l'ensemble des EA, 7% des EA qui les utilisent : 11% pour les EA BdD ProSol et 6 % pour les Autres EA.

### 3.1.6. Discussion des résultats

Dans cette partie nous avons présenté les principales caractéristiques (les capitaux du cadre SRL) des exploitations agricoles de la zone d'intervention du projet en comparant les « EA répertoriées dans la base de données des référents adoptants du projet ProSol (EA BdD ProSol) et les « Autres EA » de la zone, qui, pour l'essentiel, sont des EA qui ne bénéficient pas d'un appui direct du projet hormis des formations qui peuvent donner droit à des échantillons de semence par exemple. L'objectif est de comparer par la suite l'utilisation des PAE et les performances de ces deux groupes en toute connaissance des capacités productives de chaque groupe.

Cette première étape de l'analyse permet de constater que les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » sont en moyenne nettement mieux dotées en actifs agricoles (matériels, foncier, bâtiments, animaux) ; ce sont des EA qui disposent de meilleurs réseaux (insertion dans des organisations, résultat logique puisque le projet a des activités dans ce domaine<fnref n="28" />), qui ont un meilleur accès au crédit, par rapport aux « Autres EA ». On note cependant que les coefficients de variation sont élevés aussi bien pour les « Autres EA » que pour les « EA BdD ProSol » ; la variabilité à l'intérieur de ces deux groupes est forte. Dans l'objectif de réduire cette variabilité, et aussi de dépasser la simple « influence » potentielle du projet, la prochaine étape est la construction d'une typologie des EA, en utilisant des méthodes statistiques multivariées et en utilisant quelques variables qui caractérisent au mieux la structure des EAF de la zone étudiée.

Cette typologie structurelle permettra de mettre en évidence dans quelle mesure les comportements d'adoption et les effets de l'adoption des pratiques agroécologiques sur les revenus des EA différent selon les types d'exploitation. Comme analysé dans des travaux précédents, il est possible que les agriculteurs qui adoptent les innovations agroécologiques proposées par le projet soient ceux qui, en moyenne, sont les mieux dotés, en particulier en superficie par personne, en animaux et en matériels agricoles (Raharison, 2014 ; Razafimahatratra, 2018).

<footnote n="28">²⁸ Le projet Prosol intervient sur la création d'OP, avec selon les informations reçues, « un budget conséquent alloué à cette activité, avec l'AFDI ».</footnote>
## 3.2. Typologie structurelle des EAF

La typologie, ou classification par types, est une méthode qui vise à élaborer des groupes, c'est-à-dire des modèles génériques constitués en regroupant les données ayant certains traits en commun (Andriamihamina, 2022). Pour mener cette analyse, nous utilisons principalement des variables qui caractérisent la « structure » des EA avec en particulier les moyens de productions disponibles, mais aussi le nombre de PAE utilisées qui est une variable de fonctionnement mais qui est centrale dans cette étude.

### 3.2.1. Analyse statistique

Les enquêtes réalisées montrent une grande diversité des exploitations notamment en termes de ressources disponibles pour la production agricole. Sur cette base, nous allons réaliser une typologie pour avoir des classes qui regroupent des ménages qui se ressemblent le plus possible en termes de facteur de production (Andriandrovola, 2022). La typologie est dite structurelle<fnref n="29" />.

Le traitement statistique des données a été fait avec le logiciel XLSTAT en commençant par l'analyse en composante principale (ACP) pour sélectionner les variables pertinentes (non corrélées entre elles) et analyser la dispersion, puis une classification ascendante hiérarchique (CAH) sur les coordonnées des observations après une rotation Varimax. La rotation Varimax permet de concentrer l'influence d'une variable sur un seul axe (ou le moins d'axes possibles) pour faciliter l'interprétation.

Comme indiqué, les variables retenues sont principalement des caractéristiques structurelles ou des proxys (comme par exemple le revenu non agricole qui représente l'importance de la pluriactivité dans l'EA) et des indicateurs de mise en œuvre des pratiques agroécologiques. Le tableau ci-dessous présente les 18 variables retenues pour l'analyse.

Après élimination des variables trop ou trop peu discriminantes et des variables fortement corrélées entre-elles (pour n'en conserver qu'une), l'ACP a été réalisée avec 18 variables et les 400 observations

<table><caption>Tableau 16 : Les variables de la typologie</caption><thead><tr><td>Variables</td><td>Signification</td><td>Moyenne</td><td>Ecart-type</td></tr></thead><tbody><tr><td>Age_CE</td><td>Age du chef d'exploitation</td><td>44,57</td><td>14,73</td></tr><tr><td>CE_Niv_sco</td><td>Niveau scolaire du chef d'exploitation</td><td>4,31<sup>30</sup></td><td>3,99</td></tr><tr><td>Nb_personne</td><td>Nombre de personnes dans l'EA</td><td>5,03</td><td>2,39</td></tr><tr><td>Nb_Actif_agricole</td><td>Nombre d'actif agricole dans l'EA</td><td>2,47</td><td>1,56</td></tr><tr><td>V_Tot_MOPerm</td><td>Valeur totale de la main d'œuvre permanente (ariary)</td><td>190 433</td><td>963 676</td></tr><tr><td>NbTot_OP</td><td>Membre de l'exploitation adhérent à une organisation paysanne</td><td>0,58</td><td>0,76</td></tr><tr><td>SAU_Dispo_Tot</td><td>Surface agricole utile totale disponible</td><td>170,60</td><td>244,86</td></tr><tr><td>SAUDispo_2FVI</td><td>Surface agricole utile disponible totale en faire-valoir indirect</td><td>60,35</td><td>90,51</td></tr><tr><td>SPTot_legcomer</td><td>Superficie physique totale pour les légumineuses commerciales</td><td>46,87</td><td>97,66</td></tr><tr><td>SP_Riz_Irrig</td><td>Superficie physique pour le riz irrigué</td><td>89,63</td><td>129,91</td></tr><tr><td>SP_Riz_Pluv</td><td>Superficie physique pour le riz pluvial</td><td>9,92</td><td>42,21</td></tr><tr><td>VStockMoy_Anim</td><td>Valeur moyenne du stock d'animaux</td><td>4 141 982</td><td>8 834 748</td></tr><tr><td>Nb_Tot_AutreAnim</td><td>Nombre total d'animaux (autres que bovin)</td><td>25,74</td><td>27,60</td></tr><tr><td>V_Tot_MatAgri</td><td>Valeur totale du matériel agricole</td><td>411 728</td><td>1 331 185</td></tr><tr><td>RA04a_SalariatAgri</td><td>Revenu lié au salariat agricole</td><td>405 860</td><td>933 134</td></tr><tr><td>RA07b_ActivNonAgri</td><td>Revenu lié aux activités non agricole</td><td>1 205 320</td><td>2 291 207</td></tr><tr><td>Nb_Pers_Peche</td><td>Nombre de personnes qui pêche</td><td>0,16</td><td>0,50</td></tr><tr><td>Nb_PAE_Uutilisé</td><td>Nombre de pratiques agroécologiques utilisées</td><td>4,76</td><td>4,30</td></tr></tbody></table>

<footnote n="29">²⁹ Par opposition à une typologie dite fonctionnelle qui serait basée sur les pratiques. Ou des indicateurs de performance</footnote>

<footnote n="30">³⁰ Correspond au niveau 4ème.</footnote>
## Les résultats de l'ACP et leur interprétation

Les six premiers axes, après rotation Varimax, expliquent plus de 61% de la variabilité totale<fnref n="31" />.

<table><caption>Tableau 17 : Pourcentage de la variance après rotation Varimax</caption><thead><tr><th></th><th>D1</th><th>D2</th><th>D3</th><th>D4</th><th>D5</th><th>D6</th></tr></thead><tbody><tr><th>Variabilité (%)</th><td>12,191</td><td>11,723</td><td>14,874</td><td>8,353</td><td>7,385</td><td>7,195</td></tr><tr><th>% cumulé</th><td>12,191</td><td>23,915</td><td>38,789</td><td>47,141</td><td>54,527</td><td>61,722</td></tr></tbody></table>

L'interprétation est faite à partir de l'analyse des contributions des variables aux différents axes et des corrélations entre les variables et les facteurs qui donnent le sens des variations (voir tableau ci-dessous).

<table><caption>Tableau 18 : Corrélation des variables aux axes</caption><thead><tr><th></th><th>D1</th><th>D2</th><th>D3</th><th>D4</th><th>D5</th><th>D6</th></tr></thead><tbody><tr><th>Age_CE</th><td>-0,091</td><td>0,310</td><td>0,077</td><td>-0,021</td><td>-0,103</td><td>0,668</td></tr><tr><th>CE_Niv_sco</th><td>0,220</td><td>-0,469</td><td>0,018</td><td>0,380</td><td>-0,003</td><td>0,037</td></tr><tr><th>Nb_perso</th><td>-0,026</td><td>0,861</td><td>0,058</td><td>0,118</td><td>0,178</td><td>0,057</td></tr><tr><th>Nb_Actif_agricole</th><td>-0,016</td><td>0,862</td><td>0,185</td><td>0,001</td><td>-0,179</td><td>0,090</td></tr><tr><th>V_Tot_MOPerm</th><td>0,836</td><td>-0,062</td><td>0,150</td><td>0,106</td><td>0,050</td><td>-0,052</td></tr><tr><th>NbTot_OP</th><td>0,091</td><td>0,046</td><td>-0,200</td><td>0,797</td><td>-0,024</td><td>-0,060</td></tr><tr><th>SAU_Dispo_Tot</th><td>0,544</td><td>0,041</td><td>0,723</td><td>0,042</td><td>0,070</td><td>0,029</td></tr><tr><th>SAUDispo_2FVI</th><td>-0,019</td><td>0,177</td><td>0,506</td><td>0,056</td><td>0,148</td><td>-0,570</td></tr><tr><th>SPTot_legcomer</th><td>0,171</td><td>0,124</td><td>0,800</td><td>-0,069</td><td>-0,030</td><td>0,013</td></tr><tr><th>SP_Riz_Irrig</th><td>0,307</td><td>0,096</td><td>0,762</td><td>-0,159</td><td>0,090</td><td>0,086</td></tr><tr><th>SP_Riz_Pluv</th><td>-0,172</td><td>-0,057</td><td>0,579</td><td>0,281</td><td>-0,090</td><td>-0,135</td></tr><tr><th>VStockMoy_Anim</th><td>0,260</td><td>0,138</td><td>0,216</td><td>-0,003</td><td>0,167</td><td>0,464</td></tr><tr><th>Nb_Tot_AutreAnim</th><td>0,306</td><td>0,123</td><td>0,170</td><td>0,236</td><td>0,563</td><td>0,077</td></tr><tr><th>V_Tot_MatAgri</th><td>0,890</td><td>-0,014</td><td>0,184</td><td>0,062</td><td>0,029</td><td>0,015</td></tr><tr><th>RA04a_SalariatAgri</th><td>0,103</td><td>0,552</td><td>-0,194</td><td>-0,234</td><td>-0,259</td><td>-0,399</td></tr><tr><th>RA07b_ActivNonAgri</th><td>0,059</td><td>-0,106</td><td>0,051</td><td>-0,061</td><td>0,781</td><td>-0,145</td></tr><tr><th>Nb_Pers_Peche</th><td>-0,122</td><td>-0,029</td><td>-0,154</td><td>0,009</td><td>0,487</td><td>0,242</td></tr><tr><th>Nb_PAE_Utisées</th><td>0,339</td><td>0,011</td><td>0,173</td><td>0,601</td><td>0,068</td><td>0,189</td></tr></tbody></table>

Le premier axe qui explique 12% de la variabilité après rotation renvoie à des caractéristiques de taille de l'EA puisqu'il est défini par la valeur du matériel agricole, la surface agricole utilisée et la valeur de la main d'œuvre permanente. Cette dernière variable est un des indicateurs du facteur de production que constitue le travail et qui indique un recours structurel à la main d'œuvre extérieure.

Le deuxième axe (12% de la variabilité) est l'axe des capitaux humains avec le nombre de personnes et d'actifs agricoles, et la valeur du travail à l'extérieur de l'EA comme salarié agricole. La taille de la famille de l'exploitation agricole est un élément qui renvoie à la fois au facteur travail (main d'œuvre familiale) et aux besoins de consommation. Ces trois variables vont dans le même sens. S'il y a beaucoup de personnes et d'actifs, il y a aussi des revenus plus importants issus du travail des membres comme salarié agricole dans d'autres EA.

Le troisième axe qui explique le plus de variabilité (15% après rotation) est le principal axe de la taille de l'EA et contient l'information liée à la capacité productive pour les cultures de l'exploitation puisqu'il est défini par la superficie agricole utile totale disponible, les superficies pour la riziculture irriguée et pluviale ainsi que la superficie utilisée pour la production des légumineuses commerciales.

<footnote n="31">³¹ Précisons que lorsque nous avons réalisé l'ACP, une exploitation agricole s'est fortement démarquée de l'ensemble des autres notamment au niveau de la main d'œuvre permanente et du matériel agricole. Il s'agit de l'EA 438 que nous qualifions de grande exploitation agricole de type patronal. Nous avons fait le choix de la mettre en observation supplémentaire. De cette manière, elle apparaît proche de la classe 6.</footnote>
Le quatrième axe (8% de la variabilité) est celui de l'appartenance à des réseaux sociaux (appartenance des membres de l'EA à des organisations paysannes) et de l'intensité de mise en œuvre des pratiques agroécologiques, puisqu'il est principalement défini par le nombre total de pratiques agroécologiques utilisées par les exploitations agricoles. Les EA qui utilisent le plus de pratiques agroécologiques sont celles qui sont les mieux insérées dans des organisations paysannes.

Le cinquième axe (7% de la variabilité) est celui des activités non agricoles. Il renvoie également à l'élevage d'animaux à cycle court (nombre d'animaux autres que bovins) et à la pêche. Les exploitations qui ne disposent pas de bovin mais ont des petits élevages (principalement des volailles) ont souvent aussi des activités non agricoles (commerçant, artisan, etc.) plus importantes que les autres EA de l'échantillon.

Enfin, le sixième axe (7% de la variabilité) est défini par l'âge du chef d'exploitation, avec la valeur du stock moyen d'animaux qui vont dans le même sens et qui s'opposent à la superficie en FVI.

## Construction des classes

Les six premiers axes de l'ACP différencient bien les caractéristiques structurelles des exploitations et les pratiques agroécologiques mises en œuvre. On a donc réalisé une classification ascendante hiérarchique (CAH) sur ces six axes. Sept classes sont apparues, mais en final six classes ont été retenues.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Tableau 19 : Décomposition de la variance pour la classification optimale</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 20 : Résultat par classe</caption><thead><tr><th></th><th>Absolue</th><th>Pourcentage</th></tr></thead><tbody><tr><td>Intra-classe</td><td>1213,024</td><td>44,37%</td></tr><tr><td>Inter-classes</td><td>1521,110</td><td>55,63%</td></tr><tr><td>Inertie totale</td><td>2734,134</td><td>100,00%</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>Classes</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th><th>7</th></tr></thead><tbody><tr><td>Somme des poids</td><td>70</td><td>103</td><td>50</td><td>155</td><td>13</td><td>8</td><td>1</td></tr><tr><td>Variance intra-classe</td><td>70</td><td>103</td><td>50</td><td>155</td><td>13</td><td>8</td><td>1</td></tr><tr><td>Distance minimale au barycentre</td><td>3,390</td><td>2,903</td><td>3,213</td><td>1,686</td><td>11,869</td><td>17,628</td><td>0,000</td></tr><tr><td>Distance moyenne au barycentre</td><td>0,656</td><td>0,551</td><td>0,847</td><td>0,370</td><td>0,945</td><td>2,034</td><td>0,000</td></tr><tr><td>Distance maximale au barycentre</td><td>1,717</td><td>1,546</td><td>1,660</td><td>1,220</td><td>3,101</td><td>3,383</td><td>0,000</td></tr></tbody></table>

Le dendrogramme montre que l'option de diviser les EA en 6 classes est pertinente. Comme précisé précédemment, lors de la réalisation de la CAH une EA formait à elle seule une classe (classe 7) avec des caractéristiques très particulières par rapport au 399 autres EA de notre échantillon, mais proche de la classe 6. Nous avons fait le choix de l'intégrer dans la classe 6 qui compte donc 9 individus. En outre, on constate que la variance inter-classe (55%) est supérieure à la variance intra-classe (44%), ce qui signifie que la variabilité entre les classes est plus forte que la variabilité à l'intérieur des classes. Nous détaillons dans le tableau ci-dessous les effectifs pondérés et non pondérés pour chaque classe.
<table><caption>Tableau 21 : Effectifs pondérés et non pondérés des 6 classes d'EA</caption><thead><tr><td>Classes des EA</td><td>Effectif non pondéré</td><td>Effectif pondéré</td><td>Pourcentage par classe</td></tr></thead><tbody><tr><td>T1 Petite EAF intensive</td><td>70</td><td>537</td><td>14%</td></tr><tr><td>T2 EAF moyenne, famille nombreuse</td><td>103</td><td>993</td><td>25%</td></tr><tr><td>T3 Moyenne EAF</td><td>50</td><td>454</td><td>12%</td></tr><tr><td>T4 Petite EAF jeune</td><td>155</td><td>1 751</td><td>45%</td></tr><tr><td>T5 Grande EAF</td><td>13</td><td>114</td><td>3%</td></tr><tr><td>T6 EA Patronale</td><td>9</td><td>45</td><td>1%</td></tr><tr><td>Total</td><td>400</td><td>3 894</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

Le pourcentage par classe est calculé sur les effectifs pondérés pour donner la répartition effective des classes d'EA dans la population totale des EA du territoire étudié.

### 3.2.2. Description de chaque classe d'exploitations agricoles

La répartition des EA par classe est assez déséquilibrée comme l'indique le tableau des effectifs par classe. La classe 1 regroupe 14% de l'échantillon, la classe 2, 25%, la classe 3, 12%, la classe 4, 45%, la classe 5, 3% et la classe 6, 1%. Mais ceci est logique, car les grandes EA sont nettement moins nombreuses dans les zones d'étude.

Suite à la réalisation de la CAH, nous avons donc retenu 6 classes. Les caractéristiques de chaque classe sont résumées dans le tableau ci-dessous.

<table><caption>Tableau 22 : Caractéristiques moyennes des EA par classe</caption><thead><tr><td>Typologie des EA</td><td>T1 Petite EAF intensive</td><td>T2 EAF moy famille nombreuse</td><td>T3 Moyenne EAF</td><td>T4 Petite EAF jeune</td><td>T5 Gde EAF</td><td>T6 EA patronale</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nbre EA en %</td><td>14%</td><td>25%</td><td>12%</td><td>45%</td><td>3%</td><td>1%</td></tr><tr><td>Age du CE</td><td>44,33</td><td>54,09</td><td>41,67</td><td>40,13</td><td>40,86</td><td>48,69</td></tr><tr><td>Age de l'EA</td><td>19,82</td><td>27,90</td><td>15,67</td><td>14,72</td><td>21,08</td><td>25,91</td></tr><tr><td>Niveau scolaire du CE</td><td>7,00</td><td>2,27</td><td>3,53</td><td>4,78</td><td>5,02</td><td>5,20</td></tr><tr><td>Nb de personnes</td><td>5,28</td><td>6,87</td><td>5,69</td><td>3,60</td><td>6,68</td><td>6,52</td></tr><tr><td>Nb d'actifs agricoles</td><td>2,36</td><td>4,06</td><td>1,80</td><td>1,65</td><td>4,04</td><td>3,27</td></tr><tr><td>Nb Total d'OP</td><td>1,83</td><td>0,30</td><td>0,37</td><td>0,39</td><td>0,85</td><td>0,61</td></tr><tr><td>V_Tot_MOPerm**</td><td>263 217</td><td>150 617</td><td>151 503</td><td>81 0667</td><td>961 581</td><td>2 896 252</td></tr><tr><td>SAU_Dispo_Tot</td><td>137,31</td><td>185,22</td><td>149,77</td><td>111,05</td><td>704,27</td><td>1 422,88</td></tr><tr><td>SAUDispo en FVI</td><td>43,32</td><td>54,90</td><td>58,80</td><td>56,45</td><td>271,55</td><td>17,79</td></tr><tr><td>SPTot_legcomer*</td><td>24,84</td><td>52,90</td><td>44,75</td><td>26,74</td><td>343,65</td><td>231,56</td></tr><tr><td>SP_Riz_Irrig*</td><td>55,66</td><td>108,77</td><td>105,79</td><td>55,82</td><td>325,89</td><td>627,95</td></tr><tr><td>SP_Riz_Pluv*</td><td>7,37</td><td>2,35</td><td>0,88</td><td>7,35</td><td>164,04</td><td>8,90</td></tr><tr><td>VStockMoy_Anim***</td><td>3 699 535</td><td>5 296 137</td><td>5 835 892</td><td>1 824 348</td><td>7 162 741</td><td>49 416 792</td></tr><tr><td>Nb_Tot_AutreAnim</td><td>37,17</td><td>21,60</td><td>46,45</td><td>16,37</td><td>40,30</td><td>99,60</td></tr><tr><td>V_Tot_MatAgri***</td><td>504 490</td><td>453 129</td><td>361 930</td><td>195 816</td><td>869 206</td><td>6 134 487</td></tr><tr><td>VTot_Emprunt***</td><td>229 885</td><td>70 863</td><td>50 267</td><td>35 927</td><td>1 562 710</td><td>24 339</td></tr><tr><td>RA04a_SalariatAgri*</td><td>87 491</td><td>865 359</td><td>58 581</td><td>359 060</td><td>109 652</td><td>144 934</td></tr><tr><td>RA07b_ActivNonAgri*</td><td>878 248</td><td>390 795</td><td>4 590 503</td><td>803 722</td><td>2 290 272</td><td>1 834 105</td></tr><tr><td>Nb_Pers_Peche</td><td>0,11</td><td>0,02</td><td>0,97</td><td>0,06</td><td>0,03</td><td>0,08</td></tr><tr><td>Nb_PAE_Utile</td><td>10,06</td><td>4,33</td><td>4,30</td><td>3,15</td><td>7,05</td><td>13,02</td></tr><tr><td>Rv1Agri-Onfarm*</td><td>5 370 247</td><td>4 239 398</td><td>5 020 156</td><td>2 568 959</td><td>13 392 649</td><td>26 899 158</td></tr><tr><td>RvTotal*</td><td>7 564 413</td><td>6 026 095</td><td>10 162 044</td><td>4 284 721</td><td>15 890 754</td><td>30 890 795</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Rv = revenu en ariary, **SP = superficie physique en ares, *** V = valeur en ariray</footnote>
c) **Classe T1** : Petites EAF intensives, en particulier dans la mise en œuvre des pratiques agroécologiques, et avec un important capital social

Cette classe regroupe 14% des exploitations. Ce sont des EA avec en moyenne 138 ares de SAU disponible (la moyenne de l'échantillon est de 170 ares), c'est pour cela que nous les avons qualifiées de « petites ». Elles se démarquent par un capital humain et social élevé : le niveau de scolarisation du chef d'exploitation et le nombre de membres du ménage appartenant à une organisation paysanne, sont les plus élevés parmi l'ensemble des classes de l'échantillon. En outre, ce sont des EA intensives dans la mise en œuvre des pratiques agroécologiques, puisqu'elles adoptent en moyenne plus de 10 PAE (contre seulement 4,7 pour l'ensemble de l'échantillon). Ainsi, comme précisé précédemment, les EA qui utilisent le plus de pratiques agroécologiques sont celles qui sont les mieux insérées dans des organisations paysannes.

d) **Classe T2** : EAF moyennes mais petites en devenir (avec une famille nombreuse)

Cette classe regroupe 25% des exploitations. Ce sont des EA d'installation ancienne avec l'âge moyen de l'exploitation le plus élevé parmi toutes les classes (près de 28 ans contre 19 ans pour l'échantillon total), de même que l'âge du CE qui est le plus important (54 ans) par rapport au six autres classes (moyenne de toutes les classes est de 44 ans). Ces EA se distinguent par leur faible capital social, avec des niveaux moyens de scolarisation du CE et d'appartenance à des OP qui sont les plus faibles de toutes les classes. Ces EA de taille moyenne (en termes d'actifs agricoles et en particulier de superficie) sont celles qui ont le plus recours au salariat agricole, c'est-à-dire que certains membres du ménage vendent leur force de travail en dehors de l'exploitation familiale en tant que journalier ou tâcheron pour différents types d'activités (préparation du sol, repiquage, récolte, etc.) afin de diversifier les activités et compléter les revenus de l'exploitation. A Madagascar, le salariat agricole montre des liens étroits avec la pauvreté (Minten et Randrianarison, 2003), les EA qui vendent du travail agricole étant généralement les plus pauvres (Andriamanohy et al., 2016). Cette analyse semble se confirmer puisque lorsque nous ramenons le revenu total (6 000 000 Ar) au nombre de personnes dans l'EA, c'est la classe qui dispose du revenu par personne le plus faible de toutes les classes avec une moyenne de 877 000 ariary contre 1 295 000 ariary pour l'ensemble de l'échantillon.

e) **Classe T3** : EAF moyennes avec des activités non agricoles importantes et caractérisées par la pratique de la pêche

Cette classe regroupe 12% des exploitations. Ces EA se caractérisent par des surfaces agricoles relativement limitées (moins de 150 ares) mais des activités non agricoles importantes (puisque le revenu moyen des activités non agricoles est supérieur à 4 500 000 ariary quand la moyenne pour l'ensemble des classes est de 1 200 000 ariary), et une valeur moyenne pour le stock d'animaux élevée (5 800 000 Ar). C'est également au sein de cette classe que les EA ont le plus recours à la pêche, ce sont principalement les EA situées dans la commune de Katsepy. Ainsi, les EA de cette classe adoptent pour une très forte diversification du revenu global au travers de la pêche, de l'élevage et, d'activités non agricoles (épicerie, vannerie, gargote, etc.) pour accroître leur revenu total.

f) **Classe T4** : Petites EAF d'installation récente, faiblement capitalisées et adoptant très peu de pratiques agroécologiques

Cette classe regroupe la plus grande part des exploitations (45%). Ces EA ont une superficie (111 ares) et une valeur du stock moyen d'animaux (1 800 000 Ar) nettement en dessous de la moyenne générale, qui est respectivement de 170 ares et de 4 000 000 d'ariary. Elles se distinguent par l'âge du CE qui est plus jeune et un nombre de personnes plus faible que la moyenne de l'échantillon (à savoir 3,60 contre 5 en moyenne dans les autres EA). Ces EA sont relativement récentes et n'ont pas assez de capital pour investir. Enfin, les ménages de cette classe adoptent peu de pratiques agroécologiques avec une moyenne de seulement 3,15 PAE (moyenne la plus faible parmi toutes les classes).
### g) Classe T5 : Grandes EAF commerciales, spécialisées dans les légumineuses commerciales

Cette classe regroupe 3% des exploitations. Ces EA possèdent des facteurs de production élevés par rapport à la moyenne générale, notamment en termes de SAU disponible (704 ares), de valeur du stock d'animaux (7 160 000 Ar), de matériel agricole (869 000 Ar) ou encore du recours à de la main d'œuvre permanente (961 000 Ar). En outre, ce qui caractérise cette classe des autres, c'est la spécialisation des EA pour les légumineuses commerciales telles que le *black eyes* (une des variétés de niébé) avec une superficie physique moyenne de 343 ares (la moyenne pour l'ensemble des classes étant de 47 ares).

### h) Classe T6 : Grandes EA de type patronal

Cette classe regroupe seulement 1% des EA de l'échantillon. Ce sont les EA les mieux dotées en facteurs de production avec une superficie nettement supérieure à la moyenne (1 423 ares alors que le moyenne pour l'échantillon est de 170 ares) et un capital animal très important, avec une valeur du stock moyen d'animaux de plus de 49 000 000 d'ariary (la moyenne pour l'ensemble de l'échantillon étant de 4 000 000 Ar). Ce sont également ces EA qui ont la valeur du matériel agricole la plus importante avec une moyenne de 6 000 000 d'ariary contre 400 000 Ar pour l'ensemble de l'échantillon, et qui emploient le plus de main d'œuvre permanente (avec une valeur totale de 2 900 000 Ar contre une valeur moyenne de 190 000 Ar). Enfin, cette classe est marquée par un taux d'adoption élevé de pratiques agroécologiques avec une moyenne de 13 PAE par EA.

### 3.2.3. Répartition des EA dans les classes d'EA selon les deux groupes

Le Tableau 23 et la Figure 17 permettent d'apprécier la répartition des EA en croisant les effectifs des six classes d'EA avec les deux groupes d'EA (EA BdD ProSol et Autres EA) en pourcentage.

<table><caption>Tableau 23 : Répartition des EA BdD ProSol et Autres EA dans les 6 classes d'EA</caption><thead><tr><th rowspan="2">Classes d'EA</th><th colspan="2">Effectif EA</th><th colspan="3">Pourcentage EA sur pondéré</th></tr><tr><th>Non pondéré</th><th>Pondéré</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Ensemble</th></tr></thead><tbody><tr><td>T1 Petite EAF intensive</td><td>70</td><td>537</td><td>11%</td><td>25%</td><td>14%</td></tr><tr><td>T2 EAF Moy famille nombreuse</td><td>103</td><td>993</td><td>24%</td><td>30%</td><td>26%</td></tr><tr><td>T3 Moyenne EAF</td><td>50</td><td>454</td><td>12%</td><td>11%</td><td>12%</td></tr><tr><td>T4 Petite EAF jeune</td><td>155</td><td>1 751</td><td>51%</td><td>24%</td><td>45%</td></tr><tr><td>T5 Grande EAF</td><td>13</td><td>114</td><td>2%</td><td>5%</td><td>3%</td></tr><tr><td>T6 EA Patronale</td><td>9</td><td>45</td><td>0%</td><td>5%</td><td>1%</td></tr><tr><td>Total</td><td>400</td><td>3 894</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 17 : Importance des deux groupes d'EA dans les classes</figcaption></figure>

On constate que les « EA autres » sont en majorité (51%) dans la classe T4 des petites EAF jeunes, alors que dans cette classe les EA BdD ProSol sont peu nombreuses (24%) par rapport à leur poids dans la population (45% de l'ensemble des EA). Les « EA autres » se retrouvent aussi principalement dans la classe 2 (24%) qui correspond à des EAF de taille moyenne, mais « petites en devenir » car le nombre de personnes dans le ménage est important.
Les « EA BdD ProSol » se situent principalement dans la classe T2 (30%) des EA moyennes avec famille nombreuse et dans la classe T1 (25%) qui représente les petites EAF intensives dans la mise en œuvre des pratiques agroécologiques. Enfin, elles constituent l'ensemble de l'effectif de la classe T6 (EA patronales) et la grande majorité de la classe 5 (grandes EAF). Les EA de la classe T4 qui sont les plus petites et les plus nombreuses (45% de l'ensemble des EA du territoire) sont très nettement sous-représentées dans le groupe des « EA BdD ProSol » et donc dans la base de données de ProSol.

Comme analysé dans le point 3.1 (caractérisation des EAF) et en particulier en ce qui concerne le foncier, les EA BdD ProSol sont mieux dotées en actifs agricoles (matériels, foncier), ce sont ces EA qui disposent des meilleurs réseaux (insertion dans des organisations), qui ont le stock d'animaux le plus important ou encore qui ont un meilleur accès au crédit, par rapport aux EA autres. Il est donc logique qu'elles soient mieux représentées dans les classes les mieux dotées en facteurs de production et qui utilisent plus de PAE, ce dernier point étant à mettre certainement au crédit du projet ProSol. C'est ce que nous allons analyser dans la partie 4. Mais avant, nous complèterons cette analyse des structures des EA par une analyse du fonctionnement des EA détaillant le système d'activités (en référence à Paul et al, 1994), car le « capital productif » disponible est une chose, mais il faut le valoriser et l'exploiter et c'est à ce niveau que s'apprécient les performances.

Ainsi, le projet ProSol répertorie dans sa base de données des « référents adoptants» plus de moyennes et grandes EAF avec plus de capitaux disponibles (physique, naturel, social, etc.) et ces EA logiquement dégagent des revenus plus importants comme nous le verrons plus loin dans l'analyse.

### 3.2.1. Répartition des classes d'EA sur le territoire

Les résultats du croisement de la typologie avec les six classes d'EA et les quatre communes d'étude sont présentés dans le Tableau 24 et la Figure 18.

<table><caption>Tableau 24 : Importance des six classes d'EA dans les quatre communes d'étude</caption><thead><tr><td>Classe d'EA \ Communes</td><td>Belobaka</td><td>Katsepy</td><td>Manerinerina</td><td>Tsaramandroso</td><td>Total</td></tr></thead><tbody><tr><td>T1 Petite intensive</td><td>29%</td><td>15%</td><td>5%</td><td>10%</td><td>14%</td></tr><tr><td>T2 EAF moy F nb</td><td>16%</td><td>11%</td><td>31%</td><td>38%</td><td>25%</td></tr><tr><td>T3 Moyenne EAF</td><td>5%</td><td>31%</td><td>7%</td><td>13%</td><td>12%</td></tr><tr><td>T4 Petite EAF jeune</td><td>50%</td><td>41%</td><td>49%</td><td>35%</td><td>45%</td></tr><tr><td>T5 Gde EAF</td><td>0%</td><td>1%</td><td>7%</td><td>1%</td><td>3%</td></tr><tr><td>T6 EA Patron</td><td>0%</td><td>1%</td><td>1%</td><td>3%</td><td>1%</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 18 : Importance des six classes d'EA dans les quatre communes d'étude</figcaption></figure>

Dans la commune de Belobaka la majorité des EA (50%) appartiennent à la classe T4 des petites exploitations agricoles. La deuxième classe d'EA bien représentée dans cette commune est celle de petites EA intensives de la classe T1 (29%). Les grandes EA sont absentes de cette commune.

Dans la commune de Katsepy les EA les plus nombreuses sont les petites EA T4 (41%), avec en deuxième position les moyennes T3 (31%) qui sont ici nettement mieux représentées que dans

l'ensemble (12%). La forte présence des EA de la classe 3 s'explique par l'importance de la pratique de la pêche dans la commune. Les grandes exploitations (T5 et T6) se situent quasi exclusivement dans les
communes de Manerinerina et Tsaramandroso. Les EA moyennes sont très bien représentées dans ces deux communes, plus que dans l'ensemble. Enfin, c'est dans la commune de Tsaramandroso qu'il y le moins de petites EA T4.

Le Tableau 25 et la Figure 19 présentent les données sous un autre angle.

<table><caption>Tableau 25 : Répartition des classes d'EA selon les communes (en pourcentage)</caption><thead><tr><td>Classe d'EA \ Commune</td><td>Belobaka</td><td>Katsepy</td><td>Manerinerina</td><td>Tsaramandroso</td><td>Total</td></tr></thead><tbody><tr><td>T1 Petite intensive</td><td>53%</td><td>17%</td><td>14%</td><td>16%</td><td>100%</td></tr><tr><td>T2 EAF moy F nb</td><td>16%</td><td>7%</td><td>44%</td><td>33%</td><td>100%</td></tr><tr><td>T3 Moyenne EAF</td><td>11%</td><td>42%</td><td>22%</td><td>25%</td><td>100%</td></tr><tr><td>T4 Petite EAF jeune</td><td>28%</td><td>14%</td><td>40%</td><td>18%</td><td>100%</td></tr><tr><td>T5 Gde EAF</td><td>2%</td><td>3%</td><td>89%</td><td>6%</td><td>100%</td></tr><tr><td>T6 EA Patron</td><td>0%</td><td>9%</td><td>24%</td><td>68%</td><td>100%</td></tr><tr><td>Total</td><td>25%</td><td>16%</td><td>37%</td><td>22%</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 19 : Répartition des classes d'EA selon les communes (en pourcentage)</figcaption></figure>

On s'aperçoit que la majorité des EA de la classe T1 (les petites EAF intensives dans la mise en œuvre de pratiques agroécologiques) se trouve dans la commune de Belobaka. Ce résultat est à mettre en perspective avec l'importance du maraîchage dans la commune. Comme indiqué dans le point précédent, les EAF moyennes avec des activités non agricoles importantes et caractérisées par la pratique de la pêche (classe T3) se

situent en majorité dans la commune de Katsepy. Les grandes EAF spécialisées dans les légumineuses commerciales (classe T5) et les grandes EA de type patronal (classe T6) sont localisées presque exclusivement dans les communes de Manerinerina et de Tsaramandroso. Enfin, les EA des classes T2 et T4 sont relativement bien réparties dans chacune des quatre communes.

### 3.3. Fonctionnement des exploitations agricoles

Les résultats quantitatifs pour les différents capitaux ont permis de caractériser les exploitations agricoles et de comparer la situation entre EA BdD ProSol et les EA autres présentes dans la zone étudiée. Mais, ces données quantitatives ne sont pas suffisantes pour apprécier le fonctionnement des EA et leurs performances. Nous présentons ici le système d'activités en le décomposant entre les productions agricoles végétales, l'élevage et les autres activités, ce qui permet de compléter la typologie des EA élaborée dans la partie précédente.

#### 3.3.1. Productions végétales

Les productions végétales constituent l'activité principale de la grande majorité des exploitations agricoles de la zone et fournissent une grande part du revenu annuel (voir infra point 5.3.1). Ainsi, au-delà de la disponibilité en terre, les pratiques mises en œuvre et les performances obtenues sont des composantes essentielles des moyens d'existence des exploitations agricoles familiales. Elles reflètent les stratégies mises en œuvre par le CE et son conjoint pour assurer la subsistance de la famille.
La présentation des résultats porte sur l'utilisation de la terre avec le taux d'intensification foncière, les assolements<fnref n="32" /> pratiqués, puis se poursuit avec la description des principales techniques. Ces informations seront reprises pour apprécier les effets du recours aux PAE sur les performances des EAF (partie 5).

### 3.3.1.1. Saison de culture et taux d'intensification foncière

Le Tableau 26 présente les superficies cultivées moyennes au cours de l'année. Une parcelle peut être cultivée et récoltée plusieurs fois dans l'année, souvent deux fois : une fois en grande saison et une fois en contre saison. Avec les cultures maraîchères, le nombre de cultures installées et le nombre de récoltes dans l'année peuvent aller jusqu'à 6. La superficie physique cultivée et récoltée dans l'année que divise la SAU disponible correspond à l'intensité foncière. C'est une option largement répandue pour intensifier la production agricole.

<table><caption>Tableau 26 : Superficies moyennes disponibles, en jachères et cultivées par EA (données arrondies)</caption><thead><tr><th rowspan="2">SAU moyenne par EA en ares</th><th rowspan="2">Ensemble</th><th colspan="2">Type EA</th><th colspan="4">Communes</th></tr><tr><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>1Belobaka</th><th>2Katsepy</th><th>3Manerinerina</th><th>4Tsaramandroso</th></tr></thead><tbody><tr><td>Disponible totale (a)</td><td>172</td><td>137</td><td>291</td><td>49</td><td>118</td><td>213</td><td>276</td></tr><tr><td>En jachère</td><td>10</td><td>5</td><td>30</td><td>5</td><td>16</td><td>4</td><td>22</td></tr><tr><td>Cultivée (b)</td><td>205</td><td>169</td><td>328</td><td>58</td><td>105</td><td>282</td><td>311</td></tr><tr><td>Intensité foncière (b/a)</td><td>1,19</td><td>1,24</td><td>1,13</td><td>1,18</td><td>0,89</td><td>1,33</td><td>1,12</td></tr></tbody></table>

Le niveau d'intensification foncière est globalement de l'ordre de 1,2 dans la zone. Ainsi, en une année, la SAU disponible est cultivée en totalité une fois, et près de 20% de cette superficie sont cultivés une deuxième fois dans l'année. Cet indicateur d'intensification foncière varie assez fortement entre les EA avec un coefficient de variation de 42% pour l'ensemble de l'échantillon. Il n'y a pas d'écart important entre EA BdD ProSol et Autres EA (respectivement 1,13 et 1,24) pourtant les superficies moyennes disponibles et cultivées sont beaucoup plus importantes pour les EA BdD ProSol. La pratique de la double culture (ou plus) est assez bien partagée entre les deux groupes d'EA et ne semble donc pas en lien avec la superficie disponible et le nombre de travailleurs familiaux.

En revanche, ce taux varie fortement entre les communes (de 0,9 à Katsepy à 1,3 à Manerinerina) en lien avec les superficies laissées en jachère et les cultures pratiquées (notamment le maraîchage). Le taux de jachère varie selon les communes (de 2% à Manerinerina à 13% à Katsepy). Katsepy est la seule commune avec un taux d'intensité foncière inférieur à 1, en raison d'une pratique de la jachère plus importante qu'ailleurs, mais aussi en lien avec les cultures pratiquées et notamment très peu de légumineuses, peu de maraîchage et par contre beaucoup d'arbres fruitiers (voir Figure 21).

### 3.3.1.2. Cultures pratiquées

Trois figures (20, 21 et 22) présentent la mise en valeur moyenne des terres par EA, la première selon les deux groupes d'EA (EA BdD ProSol et Autres EA), la deuxième selon les communes et enfin la troisième selon les classes d'EA. Les données présentées concernent la superficie « physique » cultivée au cours de toutes les saisons de l'année agricole étudiée (2022/23). Quand il y a cultures associées, la superficie affectée à chaque culture est la superficie de la parcelle que divise le nombre de culture sur cette parcelle pour la saison.

La Figure 20 présente la superficie moyenne utilisée par EA dans l'ensemble de la zone étudiée au cours de l'année 2022/23, et selon les deux groupes d'EA. La première constatation porte sur l'écart de la superficie cultivée moyenne entre EA BdD ProSol et Autres EA. On retrouve ici les dotations foncières plus faibles pour les Autres EA comme indiqué précédemment.

<footnote n="32">³² « L'assolement décrit les différents types de cultures réparties annuellement sur la Surface Agricole Utile (SAU) d'une exploitation » https://dicoagroecologie.fr/dictionnaire/diversification-des-assolements/. Voir aussi (Doré, 2012).</footnote>
L'écart entre les deux groupes d'EA est conséquent avec des EA BdD ProSol qui disposent, en maintenant des jachères, d'une superficie de plus du double (105%) par rapport aux Autres EA. Ce qui différencie le plus, les groupes d'EA, c'est la part plus importante en jachère pour les EA BdD ProSol en lien avec des dotations en superficies nettement supérieures. Les dotations sont nettement plus faibles pour les Autres EA qui ont moins de terre et donc moins les moyens de laisser la terre se « reposer ».

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 20 : Superficies moyennes cultivées par culture par EA au cours de l'année 2022/23 selon le type d'EA (en are à gauche et en % à droite)</figcaption></figure>

On note l'importance du riz qui représente 48% à 49% de la superficie cultivée hors jachères, et en particulier du riz sur des rizières en mauvaise maîtrise de l'eau (RMME). Les tubercules occupent une surface relativement faible et, après le riz, ce sont les légumineuses qui sont vraiment importantes (26% de la superficie). On retrouve la spécificité de cette région, reconnue pour sa production de légumineuses. Enfin, le sorgho, pratique diffusée par le projet ProSol, occupe une place très marginale dans le paysage.

Au-delà de l'écart entre les superficies totales moyennes cultivées, et si l'on fait abstraction de la superficie en jachère, la répartition selon les cultures apparaît assez proche entre les deux groupes d'EA. Le graphique à droite de la Figure 20 le confirme. Les cultures pratiquées occupent des places similaires en pourcentage après omission des jachères, même si on note pour les Autres EA une part un peu plus importante du maraîchage (4% contre 2%) et du riz sur des RMME (39% contre 36%), et pour les EA BdD ProSol une part plus importante des fruitiers (4% contre 2%).

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 21 : Superficies moyennes par culture par EA au cours de l'année 2022/23 selon les communes (en are à gauche et en % à droite)</figcaption></figure>