Razafimahatratra Hanitriniana M., 2018. *Agriculture de conservation et moyens d'existence des exploitations agricoles. Cas du Moyen Ouest de Madagascar*. Thèse de doctorat en sciences économiques, Université de Montpellier, 169 pages.

Razafimahatratra Hanitriniana M., Bignebat C., David-Benz H., Bélières J.F., Penot E., 2019. *La dynamique d'adoption de l'agriculture de conservation à l'échelle des exploitations agricoles. Cas du Moyen Ouest de Madagascar*, dans Actes du 14e Congrès du RIODD 2019. Développement durable : territoires et innovations, La Rochelle Business School. La Rochelle : RIODD, 23 pages.

Razafimahatratra Hanitriniaina M., Raharison T., Bélières J.F., Autfray P., Salgado P., Rakotofiringa Hery Z., 2017. *Systèmes de production, pratiques, performances et moyens d'existence des exploitations agricoles du Moyen-Ouest du Vakinankaratra*, SPAD, 103 pages.

Razafimahatratra H. M., Bélières J.-F., Raharimalala S., Randriamihary Fetra Sarobidy E. J., Autfray P., Razanakoto O. R. et Raharison T., 2020a. Production et acquisition de fumure organique pour la gestion de la fertilité des sols par les exploitations agricoles du Moyen-Ouest de la région Vakinankaratra et de la zone Est de la région d'Itasy, Madagascar. Journal de l'Agro-Ecologie, N° 9 - 2020: 13-25.

Razafimahatratra H. M., Bélières J.-F., Raharimalala S., Randriamihary Fetra Sarobidy E. J., Autfray P., Razanakoto O. R. et Raharison T. S., 2020b. Utilisation des fumures organiques et des engrais dans les stratégies de gestion de la fertilité des sols des exploitations agricoles du Moyen-Ouest de la région Vakinankaratra et de la zone Est de la région d'Itasy, Madagascar. Journal de l'Agro-Ecologie, (10): 19-33.

République de Madagascar, 2016. *Schéma régional d'aménagement du territoire de la région Boeny*. Geosystems, 160 pages.

Ribier V., Griffon M., 2006. Quelles politiques agricoles pour accompagner la transition vers l'agro-écologie ?, dans *Demeter* 2006 : économie et stratégies agricoles. Paris, Club Déméter, 145-163.

Sampathkumar T., Pandian B.J., Rangaswamy M.V., Manickasundaram P., Jeyakumar P., 2013. Influence of deficit irrigation on growth, yield and yield parameters of cotton-maize cropping sequence. *Agricultural Water Management*, Vol. 130, 90-102.

Scoones I., 2009. Livelihoods perspective and rural development, *Journal of Peasant Studies*, Vol. 36, n° 1, 171-196.

Sen A., 2000. *Un nouveau modèle économique. Développement, justice, liberté*, Paris, Odile Jacob, 480 pages.

Sourisseau J.M., 2014. Système d'activités et « sustainable rural livelihood » (SRL), dans Michel E., (ed.), *Élevages et territoires : Concepts, méthodes, outils*, Paris : INRA, 109-120.

Sourisseau J.M., Grislain Q., Raharison T., Bélières J.F., 2024. Penser collectivement un territoire agroécologique en envisageant le futur : enseignements de l'atelier de prospective territoriale dans la région Boeny (Madagascar), Rapport de l'atelier de prospective territoriale, projet ProSol, 26 pages.

Sourisseau J.M., Bougnoux N., Bélières J.F., Bourgeois R., Soumaré M., Rasolofo P., 2017a. Imaginer l'avenir des territoires pour relever les défis de la démographie et de l'emploi en Afrique subsaharienne. Cirad, Montpellier, *Perspective* 44, 4 pages.

Sourisseau J.M., Bougnoux N., Bélières J.F., Bourgeois R., 2017b. Faire et penser "territoire" en envisageant le futur : prospective territoriale dans les régions de Ségou au Mali et du Vakinankaratra à Madagascar, dans Caron P., Valette E., Wassenaar T., Coppens D'Eeckenbrugge G., Papazian V. (ed.), *Des territoires vivants pour transformer le monde*. Versailles : Ed. Quae, 251-261.
Sourisseau J.M., Tsimisanda H.M., Bélières J.F., Elyah A., Bosc P.M., Razafimahatratra Hanitriniaina M., 2014. *Les agricultures familiales à Madagascar : Un atout pour le développement durable*. Document de valorisation des acquis et principales recommandations d'une semaine d'animation et de débats sur les Agricultures Familiales à Madagascar, réalisé avec le soutien de l'Union Européenne, 40 pages.

Sourisseau J.M., Bosc P.M., Freguin-Gresh S., Bélières J.F., Bonnal P., Le Coq J.F., Anseeuw W., Dury S., 2012. Les modèles familiaux de production agricole en question. Comprendre leur diversité et leur fonctionnement, *Autrepart* (62) : 159-181.

Wezel A., Bellon S., Doré T., Francis C., Vallod D., David C., 2009. Agroecology as a science, a movement and a practice. A review. *Agronomy for Sustainable Development*, Vol. 29, 503-515.
# 10. Annexes

## 10.1. Caractérisation de la zone

* **Caractéristiques biophysiques**

La configuration topographique de la région Boeny se calque sur la disposition en bandes concentriques des unités géologiques qui développent de vastes étendues planes à moins de 800 m d'altitude en moyenne. Par endroits, ces formes tabulaires sont accidentées par des intrusions volcaniques et par des affleurements rocheux massifs donnant les principaux reliefs de la région constituée en majeure partie par des plaines qui longent les grands fleuves et la côte maritime (CREAM, 2013).

On distingue :

- Les plaines longeant le fleuve Betsiboka (Madirovalo, Ambato Boeny, la grande plaine de Marovoay), le fleuve de Kamoro (Anjiajia) et le fleuve de Mahoreny (les plaines de Mitsinjo et de Namakia);

- Le vaste plateau de Berivotra formé par du relief de cuesta ;

- Les zones sablo-gréseuses, c'est-à-dire une zone de transition entre plateau et *baiboho*, c'est le massif gréseux d'Ankarafantsika où se situe une forêt naturelle d'une superficie de 135 520 ha constituant un grand château d'eau pour la plaine de Marovoay.

Trois types de sols d'origines ferrugineux caractérisent la pédologie de la région :

- Les **sols des tanety** (terres de culture pluviale sur les flancs de colline), en bordure des bassins versants qui dominent en petite partie sur Ambato Boeny, Soalala, Mitsinjo, Marovoay et Mahajanga II;

- Les **sols hydromorphes des bas-fonds ou de plaines**, qui occupent en général les parties amont où commencent les mangroves, c'est-à-dire quelques kilomètres des embouchures des grands fleuves : Mahavavy, Betsiboka et Mahajamba ;

- Les **baiboho** (partie basse d'une colline où les terres sont alluvionnaires et fertiles), d'une superficie de 250 000 ha qui se trouvent sur les bourrelets de chaque berge des grands fleuves. Ce sont des terres cultivables situées principalement dans les zones de Marovoay, Mahajanga II, Mitsinjo et Ambato Boeny.

Le **climat** de la région est de type tropical sec caractérisé par une période chaude pendant sept mois, et une saison pluvieuse de cinq mois. La saison pluvieuse s'étale généralement d'octobre à avril et la saison sèche de mai à septembre. La température moyenne durant la saison sèche est de 26°C et durant la saison chaude et humide de 28°C. La pluviométrie totale moyenne varie entre 1 000 à 1 200 mm.

L'**hydrologie** de la région Boeny est dominée par la présence du deuxième grand lac de Madagascar après le lac Alaotra qui est le lac Kinkony qui s'étend sur une superficie de 15 000 ha. Il y a également les grands fleuves suivants : Betsiboka (525 km), Mahavavy (165 km) et Mahajamba (300 km).

Enfin, concernant l'**occupation du sol**, en 2016, la superficie totale des écosystèmes naturels est estimée à 2 683 826 ha soit 88% de la superficie totale de la Région. La région Boeny dispose de formations végétales très diversifiées dont les potentialités sont importantes :

- Mangroves utilisées en bois de construction et de chauffage ;

- Forêts denses sèches réputées pour ses essences (palissandre, ébène, etc.);

- Savane servant de pâturages naturels ;

- Formations marécageuses productrices de fibres végétales pour les activités artisanales (vannerie, sparterie, etc.).

Plus précisément, en 2016, les savanes occupent 65% de la superficie totale de la Région, l'écosystème forestier 15%, les terres cultivées 12% et les mangroves 2% alors que les zones bâties représentent moins de 1% de la superficie totale (SRAT, 2016).
En résumé, l'espace agroécologique de la région Boeny est particulièrement riche en éléments physiques favorables aux activités agricoles (cultures annuelles ou pérennes, élevage, pêche, foresterie). Cependant, des éléments physiques contraignants existent également : forte chaleur et fort contraste saisonnier qui limitent la diversité et le potentiel productif, et globalement une faible fertilité sur le domaine pluvial.

* Systèmes agricoles et de production de la région Boeny

La pratique de l'**agriculture** est prépondérante dans la région Boeny. Selon le Recensement Général de la Population et de l'Habitation réalisé en 2018 (RGPH-3), le pourcentage des ménages agricoles s'élève à 33,1% dans le milieu urbain<fnref n="65" /> et à 95,5% dans le milieu rural<fnref n="66" /> (INSTAT, 2020).

En général, l'exploitation agricole est de petite taille, la moitié (53% selon l'Enquête périodique auprès des ménages - EPM - de 2010) des ménages agricoles sont de petits exploitants. A noter que la superficie économique moyenne exploitée par les ménages agricoles est de 2 ha<fnref n="67" />. En ce qui concerne les techniques culturales utilisées, de manière générale, l'agriculture y est encore de type traditionnel, c'est-à-dire faiblement mécanisée et utilisant peu d'intrants (à l'exception de la culture du *lojy* - haricot sec - qui reçoit le plus souvent des insecticides).

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="68" />. L'un des atouts de cette riziculture repose sur une bonne maîtrise de l'eau.

La riziculture occupe 69,5% des superficies physiques agricoles de la région Boeny. Elle se pratique généralement 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.

Concernant le mode de riziculture dans la région, 93% de la superficie rizicole développée est en mode riziculture aménagée, qui utilise, en dehors de l'eau des pluies, une autre ressource en eau maîtrisée, issue des lacs, rivières ou barrages. Tandis que 6,2% de la superficie rizicole développée tire uniquement ses ressources de l'eau des pluies (riz de *tanety* ou pluvial).

En outre, les sols alluvionnaires des *baiboho* sur les berges des cours d'eau et les sols hydromorphes des bas-fonds et des plaines sont particulièrement favorables à d'autres types de cultures, telles les légumineuses (arachide et niébé), le maïs, les tomates, le tabac et le coton.

Compte tenu de la richesse des ressources hydriques, la **production halieutique** de la région Boeny tient une place importante dans l'économie de la Région. Les communes littorales disposent de près de 630 km de côtes. Les plans d'eau à l'intérieur des terres représentent 2,5% de la superficie de la Région, soit 75 268 ha.

Les activités de pêche revêtent une grande importance au niveau du district de Mahajanga I où toutes les communes pratiquent la pêche industrielle maritime et la pêche côtière. Dans le district de Soalala c'est principalement la pêche en eau douce (100% des communes), la pêche côtière (66,7% des communes) et l'aquaculture (33,3% des communes) qui sont pratiquées. A Mahajanga II, la pêche côtière, la pêche en eau douce et l'aquaculture sont pratiquées respectivement dans 55,6%, 66,7% et 11,1% des communes. A Mitsinjo, la rizipisciculture et la pêche en eau douce sont prépondérantes eu égard aux proportions de communes qui les pratiquent, respectivement de 71,4% et 85,7%. Quant à

<footnote n="65">⁶⁵ La moyenne nationale est de 46,3%.</footnote>

<footnote n="66">⁶⁶ La moyenne nationale est de 93,1%.</footnote>

<footnote n="67">⁶⁷ La moyenne nationale est 1,4 ha.</footnote>

<footnote n="68">⁶⁸ La plaine de Marovoay constitue après le périmètre irrigué du lac Alaotra le second grenier à riz de Madagascar.</footnote>
Ambato Boeny, la seule activité de pêche recensée semble être la pêche en eau douce (72,7% des communes) (CREAM, 2013).

Enfin, la région Boeny offre des conditions naturelles assez favorables à l'**élevage** de bovins. Elle est composée de plateaux à savanes, de dépressions enfermant de nombreux points d'eau, de plaines côtières à prairies et des zones de *baiboho* offrant de vastes pâturages (CREAM, 2013). Ainsi, la région Boeny dispose d'un potentiel élevé en matière d'élevage avec un cheptel varié commercialisé aussi bien à l'intérieur qu'à l'extérieur de la région. De par le nombre de cheptel au niveau de la région, l'élevage de volaille tient le premier rang suivi par celui des zébus, des caprins, des porcs, et des ovidés.

D'après les diagnostics socio-fonciers des espaces de pâturages dans la région Boeny réalisés par une équipe du Cirad et de Think Tany (Burnod et al., 2021), il existe trois principaux modes d'élevage des bovins dans la région :

Le premier est dénommé *omby soavaly* ou *sarety*. Il concerne des zébus de trait. Conduits au piquet, les zébus sont attachés en des endroits proches des villages et au maximum de 2 kilomètres. En saison sèche (*maintany*), ils pâturent sur les champs récoltés et consomment les restes de culture ou le recru herbeux dans les bas-fonds humides. En saison humide (*asara*), ils sont attachés à des arbres sur les espaces non cultivés pour éviter qu'ils n'empiètent sur les cultures.

Le second est celui des *omby asesy* (mode d'élevage semi-extensif). Les troupeaux sont conduits par des bouviers dans les pâturages le jour et dorment dans des enclos la nuit, généralement auprès ou proche des villages. Les zones de pâturages changent d'une saison à l'autre : à 1 à 2 km des villages sur les terrains agricoles récoltés en saison sèche, sur les pâturages un peu plus éloignés en saison humide.

Le troisième mode correspond aux *omby tondraka* (mode d'élevage extensif). Les troupeaux sont laissés libres sans bouviers dans des pâturages éloignés jour et nuit, dans la nature. Les propriétaires vont les voir deux à quatre fois par mois, pour les compter et contrôler leur état de santé.
## 10.2. Difficultés rencontrées pour l'identification sur le terrain des « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol »

Nous donnons ici l'exemple du tirage au sort des 50 EA dans le fokontany d'Ampitolova de la commune de Belobaka, dont 25 EA dans la liste fournie par le projet ProSol, le mardi 25 juillet. Le tirage au sort a été réalisé en présence de l'adjoint du chef fokontany, d'un notable (sojabe), de quatre paysans et d'une paysanne du fokontany d'Ampitolova, des deux chercheurs du CIRAD et des deux superviseurs. Pour ce premier tirage, le technicien et les paysans relais n'avaient pas pu se rendre disponibles, mais l'on pensait que l'identification ne poserait pas de problème à partir des noms et prénoms de la liste de la base de données, de la localité, et en consultant les paysans relais.

Dans un premier temps, nous avons effectué le tirage au sort des EA de la liste fournie par le projet ProSol. Pour cela nous avons réalisé un tirage papier de la liste des paysans « référents» du fokontany en utilisant la base de données transmise par ProSol. Après avoir calculé le pas de tirage (à savoir le nombre total de « référents» dans le fokontany d'Ampitolova (143) divisé par le nombre d'exploitations agricoles à enquêter (25) soit 5,7), nous avons demandé à l'adjoint du chef fokontany de choisir un nombre entre 1 et 143. Ce nombre sert de point de départ pour commencer le tirage aléatoire en comptant avec le pas de tirage. Un premier tirage au sort a permis de retenir 25 EA pour constituer la liste principale, puis 10 EA pour constituer la liste complémentaire. En cas d'absence ou de refus d'un chef d'exploitation tiré au sort dans la liste principale, la liste complémentaire est mobilisée. La même méthode a été appliquée pour le tirage au sort des EA non encadrées par le projet ProSol. Pour calculer le pas de tirage, nous avons divisé le nombre total d'individus (1318) dans la liste électorale du fokontany par le nombre d'exploitations agricoles à enquêter, ce qui donne le pas de tirage.

Pour chaque individu tiré au sort, il faut vérifier qu'il ne figure pas dans la liste des « référents» du projet ProSol. S'il figure dans la liste, alors il n'est pas retenu et c'est l'individu figurant au-dessus ou au-dessous qui est retenu. En plus, avec l'adjoint du chef fokontany et les personnes présentes, nous avons vérifié que la personne en question est bien résidente dans le fokontany et que le ménage pratique des activités agricoles.

Cependant, les deux superviseur(e)s, munis de cette liste, ont rencontré des difficultés pour identifier les paysans et organiser les entretiens. Deux jours après le début des enquêtes 14 exploitations agricoles tirées au sort dans la liste fournie par le projet ProSol avaient été effectivement identifiées sur le terrain et en partie enquêtées. Pour les autres, 7 étaient connues mais habitent ailleurs que dans le fokontany d'Ampitolova (Majunga ou dans un autre fokontany) et 14 exploitations étaient inconnues, y compris par les paysans relais de la zone. Nous avons donc organisé une rencontre avec les deux paysans relais du fokontany et trois paysans dans la zone concernée, le vendredi 28 juillet au matin afin de passer en revue chaque personne tirée au sort. Cet échange a confirmé les chiffres présentés précédemment concernant les EA « inconnues ». Par conséquent, nous avons effectué un nouveau tirage au sort des EA de la liste fournie par le projet ProSol : 11 pour constituer la liste principale (et atteindre le nombre de 25 EA à enquêter de la liste du projet) et 4 pour constituer la liste complémentaire. Nous avons dû tirer au sort 33 EA dans la liste des paysans référents pour arriver à obtenir 15 EA connues (listes principale et complémentaire) car 18 EA tirées au sort n'étaient pas connues par les paysans relais et les paysans présents. Au total, dans le fokontany d'Ampitolova, nous avons tiré au sort 68 EA (35 à l'occasion du premier tirage et 33 lors du second) pour obtenir 35 EA connues. Ainsi, 32 EA de la liste n'étaient pas connues, ni par les paysans relais ni par les autres habitants du fokontany présents. En termes de pourcentage, 47% des EA tirées au sort dans la liste des « référents» du projet au sein du fokontany d'Ampitolova sont «inconnues», 10% habitent ailleurs et 43% sont connues et habitent dans le fokontany.

Afin d'anticiper cette difficulté pour le second fokontany à enquêter dans la commune de Belobaka (fokontany d'Ampahazony), nous avons organisé le tirage au sort des « référents» du projet, le vendredi 28 juillet en début d'après-midi. Pour ce faire, et en passant au préalable par le chef de mission de l'ONG AMADESE, nous avons contacté et convié au tirage au sort un technicien de l'ONG AMADESE également responsable de la base de données pour la commune de Belobaka, ainsi que le paysan relais en charge de la zone enquêtée. Après avoir calculé le pas de tirage (à savoir le nombre total de
« référents» dans le fokontany d'Ampahazony (63) divisé par le nombre d'exploitations agricoles à enquêter (25) soit 2,5), nous avons demandé au paysan relais de choisir un nombre entre 1 et 63. Nous avons ensuite procédé au tirage au sort. Il a fallu tirer 61 EA, pour obtenir une liste de 35 EA connues et résidant au fokontany. Parmi les 61 EA, 21 n'étaient pas connues et 2 ne résident pas dans le fokontany. Ainsi, en termes de pourcentage, 34% des EA tirées au sort dans la liste du projet au sein du fokontany d'Ampahazony sont inconnues, 3% habitent ailleurs et 57% habitent dans le fokontany et sont connues. Les 6% restants correspondent à des doublons dans la liste des « référents» : deux fois la même personne mais avec une orthographe différente, présence du mari et de la femme formant un seul ménage agricole, etc.

Pour expliquer le taux élevé de personnes identifiées dans la base de données comme « référents» du projet et qui sont inconnues par les techniciens de l'ONG partenaire, des paysans relais et d'autres personnes du fokontany, il a été avancé le fait que les deux fokontany enquêtés dans la commune de Belobaka font partis de la première vague de la zone d'intervention du projet ProSol, en 2020⁶⁹. Les techniciens et paysans relais n'auraient plus la mémoire de tous les premiers « référents» (soit changements d'équipes au sein des ONG ou de paysans relais, soit oubli).

Ceci est à mettre en perspective avec l'analyse formulée dans le premier rapport suite à l'étude qualitative (Grislain et al., 2023). La principale critique émise par les techniciens des ONG partenaires et les paysans relais lors des entretiens, concernait les objectifs quantitatifs du projet ProSol, trop élevés selon eux par rapport au temps disponible pour assurer un suivi régulier et dans la durée. Plusieurs témoignages<fnref n="70" /> ont critiqué la démarche avec des indicateurs quantitatifs élevés en nombre de personnes touchées et de superficies aménagées. Les techniciens et paysans relais n'auraient pas le temps de suivre les « référents» et de retourner sur leurs parcelles. Ils privilégient la recherche de nouveaux « référents». Cela se traduirait par une méconnaissance de nombreux « bénéficiaires» par les techniciens et les paysans relais, et d'un sentiment d'abandon du côté des paysans encadrés.

<footnote n="69">⁶⁹ À noter que dans les autres communes enquêtées, le pourcentage d'EA encadrées inconnues était moins important que pour la commune de Belobaka.</footnote>

<footnote n="70">⁷⁰ Voir notamment le témoignage d'un technicien lors de l'étude qualitative : « chaque année il faut diffuser de nouvelles techniques agroécologiques, aménager de nouvelles parcelles, toucher de nouveaux bénéficiaires. Tu n'as pas le temps de revenir sur des parcelles déjà touchées. Donc si tu croises un paysan bénéficiaire du projet lors de la dernière campagne qui rencontre des difficultés tu ne peux pas prendre le temps pour l'accompagner car cela n'est pas pris en compte dans l'évaluation de ProSol. On est évalué à la fin de chaque campagne sur des indicateurs purement quantitatifs : les superficies aménagées et le nombre de nouveaux bénéficiaires, pas sur la qualité de la mise en oeuvre ou sur le suivi des ménages bénéficiaires » (Grislain et al., 2023).</footnote>
## 10.3. Difficultés pour passer des mesures traditionnelles aux mesures standards

Lors de l'enquête, nous avons rencontré quelques difficultés sur les équivalences entre les unités paysannes de mesure et les unités standards, en particulier pour le poids des sacs pour les tubercules et les légumineuses.

Dans le dispositif d'enquête, en plus des équivalences déjà utilisées ailleurs et transmises lors de la formation, il est prévu qu'en arrivant dans une nouvelle commune, le superviseur doit se renseigner sur les unités couramment utilisées par les paysans et sur les équivalences, ceci est particulièrement important pour les surfaces. En effet, selon la nature du terrain dominant, la superficie labourée en une journée de travail (mesure courante pour la superficie) peut varier de manière conséquente.

Enfin, au moment de l'enregistrement des quantités, l'enquêteur doit demander au paysan le type de sac utilisé et, s'il le connaît, le poids moyen en kilogramme pour le produit en question. Si la personne interrogée ne connaît pas le poids en kilogramme, ce n'est pas grave car la valorisation se fait le plus souvent à partir des unités utilisées au moment de la commercialisation. Mais, à partir des relevés auprès des paysans qui déclarent connaître, on constitue une base de données qui permet de faire des moyennes.

Au moment du relevé des quantités, les possibilités d'erreur sont nombreuses notamment dans l'identification de l'unité utilisée, en particulier pour le type de sac, aussi bien de la part du paysan interrogé, que de la part de l'enquêteur qui enregistre la réponse sur le terrain ou même au moment de la saisie. Dans nos bases de données, nous fonctionnons avec trois types de sacs :

- Sac par défaut (salohy) (code 03)

- Sac stock (riz) (code 04)

- Sac ciment (code 05)

Pour le riz le poids moyen du sac par défaut (salohy) est de l'ordre de 80 kg (même si cela peut varier de 70 à 90 kg) ; pour le sac 04 stock le poids moyen est de l'ordre de 65 kg, et pour le sac ciment le poids moyen est d'environ 50 kg, avec aussi des variations qui peuvent être assez importantes pour ces deux types de sacs (stock et ciment).

Suite à la saisie des 400 enquêtes réalisées dans la région Boeny, nous avons engagé les opérations de contrôle de la base de données. Lors de ces opérations, nous avons été surpris par les équivalences en kilogrammes des sacs pour les cultures autres que le riz. Pour les légumineuses et les tubercules (et le maïs) les poids moyens que nous trouvons à partir des données relevées par les enquêteurs sont élevés pour les tubercules et les légumineuses, et surtout les poids maximums qui vont jusqu'à 150 kg pour des sacs ordinaires (salohy). Si ce sont les mêmes sacs qui sont utilisés, il semble difficile de faire contenir 130 ou 140 kg de tubercules de manioc frais ou sec dans un sac qui contient 80 kg de riz, sachant que les densités des produits sont les suivantes (données collectées sur Internet<sup>71</sup>).

- Le riz : 550 à 650 kg/m³

- Maïs grain : 650 à 750 kg/m³.

- Epis de maïs : 450 kg/m³

- Le sorgho : 650 à 750 kg/m³

- Haricots sec grains / 700 à 800 kg/m³ et pour les gousses : 400 kg/m³

- Arachide coques : 200 à 350 kg/m³ et pour les graines : 550 à 650 kg/m³

- Soja grain : 680 à 780 kg/m³

- Carottes : 550 kg/m³

- Pomme de terre : 670 kg/m³

- Paille : 45 kg/m³

<footnote n="71"><sup>71</sup> Source : https://excerpts.numilog.com/books/9782759224364.pdf</footnote>
En général, le poids de 1 000 grains de maïs varie entre 237 et 268 grammes (Sampathkumar et al., 2013). Si nous utilisons ces densités moyennes (produit sec) nous obtenons les données ci-dessous pour les sacs par défaut (salohy).

<table><caption>Tableau 85 : Equivalences de poids à partir des densités pour le sac salohy par produit</caption><thead><tr><td>Produit</td><td>Densité kg/m³</td><td>Equivalence</td><td>Sac par défaut (salohy) en kg</td></tr></thead><tbody><tr><td>Riz</td><td>600</td><td>1</td><td>80,0</td></tr><tr><td>Maïs grain</td><td>700</td><td>1,17</td><td>93,3</td></tr><tr><td>Maïs épis</td><td>450</td><td>0,75</td><td>60,0</td></tr><tr><td>Haricots</td><td>750</td><td>1,25</td><td>100,0</td></tr><tr><td>Arachides coques</td><td>275</td><td>0,46</td><td>36,7</td></tr><tr><td>Arachides graines</td><td>600</td><td>1</td><td>80,0</td></tr><tr><td>Soja grain</td><td>730</td><td>1,22</td><td>97,3</td></tr><tr><td>Pomme de terre</td><td>670</td><td>1,12</td><td>89,3</td></tr><tr><td>Carotte</td><td>550</td><td>0,92</td><td>73,3</td></tr><tr><td>Patate douce</td><td>700</td><td>1,17</td><td>93,3</td></tr><tr><td>Manioc</td><td>700</td><td>1,17</td><td>93,3</td></tr></tbody></table>

D'après les retours des enquêteurs, il existerait peut-être un autre type de sac, plus grand (par exemple pour le coton ou le cacao comme l'ont rapporté les superviseurs). Cependant, selon nos propres expériences de terrain, ces sacs seraient très difficilement manipulables à la main. En effet, au-delà de 100 kg, il est nécessaire d'être plusieurs pour porter le sac (poids mais aussi difficultés pour avoir des prises pour les mains) ou alors disposer d'outils spécifiques comme par exemple un diable.

Par conséquent, nous avons opéré des corrections dans la base de données de la manière suivante :

* Nous avons « joué » sur le type de sac. Par exemple, pour le maïs tous les sacs qui étaient supérieurs à 90 kg en code 04 (sac stock), nous les avons fait passer en code 03 (sac par défaut) et inversement, les sacs stock riz qui étaient inférieurs à 75 kg, nous les avons fait passer en code 04.

* Nous avons également « joué » sur la forme du produit : si un sac par défaut (code 03) en épis de maïs était noté à plus de 80 kg, nous l'avons fait passer en grain de céréales.

* Enfin, nous avons réduit les extrêmes, en particulier les maximums. Par exemple, pour le maïs les sacs de 130 kg et plus, ont été ramenés à 110 kg.

Nous avons procédé de cette manière pour toutes les cultures. Par ailleurs, comme il n'y avait pas de différence pour les légumineuses entre « Graines de légumineuse fraîches » (code 09) et « Graines de légumineuse sèches » (code 16) ni pour le poids des sacs ni pour les prix pratiques, nous avons tout fait passer en code 16 à savoir « Graines de légumineuse sèches ».

Pour les cultures maraîchères nous avons utilisé les équivalentes suivantes.

<table><caption>Tableau 86 : Poids utilisés pour les produits maraîchers</caption><thead><tr><td>Culture</td><td>Unité</td><td>Poids</td><td>Culture</td><td>Unité</td><td>Poids</td></tr></thead><tbody><tr><td>Brèdes</td><td>1 Soubique</td><td>8 kg</td><td>Carotte</td><td>1 Caisse</td><td>40 kg</td></tr><tr><td>Brèdes</td><td>1 Botte</td><td>6 kg</td><td>Choux</td><td>1 Choux</td><td>0,8 kg</td></tr><tr><td>Brèdes</td><td>1 Cuvette</td><td>6 kg</td><td>Tête d'ail</td><td>1 Tête d'ail</td><td>0,08 kg</td></tr><tr><td>Brèdes</td><td>1 Sac par défaut</td><td>17 kg</td><td>Aubergine</td><td>1 Aubergine</td><td>0,25 kg</td></tr><tr><td>Ciboulette</td><td>1 Botte (Fehy)</td><td>0,2 kg</td><td>Aubergine</td><td>1 Sac par défaut</td><td>50 kg</td></tr><tr><td>Feuille patate douce</td><td>1 Botte (Fehy)</td><td>4 kg</td><td>Aubergine</td><td>1 Soubique</td><td>20 kg</td></tr><tr><td>Tomate</td><td>1 Caisse</td><td>25 kg</td><td>Petsay (chou chinois)</td><td>1 Petsay</td><td>1,1 kg</td></tr><tr><td>Tomate</td><td>8 tomates</td><td>1 kg</td><td>Petsay (chou chinois)</td><td>1 Soubique</td><td>22 kg</td></tr><tr><td>Tomate</td><td>1 Soubique</td><td>10 kg</td><td>Potiron</td><td>1 Potiron</td><td>2 kg</td></tr><tr><td>Oignon</td><td>10 Oignons</td><td>1 kg</td><td>Citrouille</td><td>1 Citrouille</td><td>4 kg</td></tr><tr><td>Oignon</td><td>1 Soubique</td><td>10 kg</td><td>Courgette</td><td>1 Courgette</td><td>0,3 kg</td></tr><tr><td>Oignon</td><td>1 Daba</td><td>10 kg</td><td>Piment</td><td>1 Piment</td><td>0,035 kg</td></tr><tr><td>Oignon</td><td>1 Cuvette</td><td>4 kg</td><td>Piment</td><td>1 Kapoka</td><td>0,315 kg</td></tr><tr><td>Carotte</td><td>9 Carottes</td><td>1 kg</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
## 10.4. Analyses supplémentaires pour le foncier

<figure><img src="image_90.png" /><figcaption>Figure 67 : Représentation de la variabilité des superficies par EA avec des Scattergram</figcaption></figure>

<table><thead><tr><td>Statistique</td><td>Nb. d'observations</td><td>Minimum</td><td>Maximum</td><td>Médiane</td><td>Moyenne</td><td>Ecart-type (n-1)</td><td>Coefficient de variation (n-1)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Autres EA</td><td>196</td><td>0,000</td><td>850,00</td><td>100,00</td><td>136,06</td><td>146,19</td><td>107%</td></tr><tr><td>EA BdD ProSol</td><td>204</td><td>1,000</td><td>3 000,00</td><td>169,00</td><td>291,02</td><td>420,70</td><td>145%</td></tr><tr><td>ENSEMBLE</td><td>400</td><td>0,000</td><td>3 000,00</td><td>104,00</td><td>170,60</td><td>245,13</td><td>144%</td></tr></tbody></table>

Dans les scattergram, chaque point représente une EA. Le graphique du haut représente l'ensemble des EA du territoire. On observe qu'il y a quelques EA avec des superficies supérieures à 10 ha, ces EA font figure d'exception, ce sont des cas atypiques, mais qui existent bien sur le territoire et qui occupent une partie conséquente des terres agricoles appropriées.

Les deux graphiques du bas représentent, avec la même échelle de superficie, à gauche les EA autres et à droite les EA BdD ProSol. On constate que toute les grandes EA (de plus de 10 ha) sont toutes des EA BdD ProSol du projet, et ont tendance à « tirer » la moyenne vers le haut et à l'écarter de la médiane (50% des EA). Parmi les EA autres il y a des EA moyennes à grandes (de 5 à 10 ha), mais elles sont moins nombreuses que pour les EA BdD ProSol. Enfin, mais ceci est moins bien visible, les petites EA sont plus nombreuses parmi les EA autres, avec une médiane de 100 ares, alors que pour les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » la médiane est de 169 ares.
## 10.5. Analyses supplémentaires pour la diffusion et l'adoption des PAE

<table><caption>Tableau 87 : Pourcentage des EA qui ne connaissent pas les PAE</caption><thead><tr><td>Liste des 34 PAE</td><td>Pourcentage des EA qui ne connaissent pas</td></tr></thead><tbody><tr><td>1GFS_08MadaCmpst</td><td>96%</td></tr><tr><td>5Pat_52CFourrage_Assoc</td><td>93%</td></tr><tr><td>2ACC_22PRepuls</td><td>89%</td></tr><tr><td>1GFS_12JachAmélio</td><td>89%</td></tr><tr><td>1GFS_07LombriCmpst</td><td>84%</td></tr><tr><td>3Trs_36Bde_Enherb</td><td>79%</td></tr><tr><td>3Trs_31Mulch</td><td>79%</td></tr><tr><td>1GFS_06CmpstLiq</td><td>79%</td></tr><tr><td>3Trs_39Crdon_Paille</td><td>77%</td></tr><tr><td>5Pat_51CFourrage_pur</td><td>75%</td></tr><tr><td>4Agf_43AgroForesterie</td><td>75%</td></tr><tr><td>1GFS_02Milpa</td><td>74%</td></tr><tr><td>3Trs_37Cult_CrbeNiv</td><td>72%</td></tr><tr><td>4Agf_45Reboismnt</td><td>72%</td></tr><tr><td>2ACC_25Riz_VarAmel</td><td>71%</td></tr><tr><td>1GFS_09RizP_Cajanu</td><td>71%</td></tr><tr><td>2ACC_26RMME_Amel</td><td>70%</td></tr><tr><td>2ACC_21Mais_SemisSec</td><td>70%</td></tr><tr><td>1GFS_03Basket</td><td>68%</td></tr><tr><td>2ACC_23Adygasy</td><td>68%</td></tr><tr><td>1GFS_05CmpstClass</td><td>66%</td></tr><tr><td>2ACC_24PtDouce_Orange</td><td>62%</td></tr><tr><td>3Trs_38Fascines</td><td>61%</td></tr><tr><td>3Trs_34RepLigne_Sarcl</td><td>60%</td></tr><tr><td>4Agf_41Embocage</td><td>59%</td></tr><tr><td>1GFS_11Gest_Residus</td><td>56%</td></tr><tr><td>3Trs_33Lab90</td><td>45%</td></tr><tr><td>1GFS_10Rotations</td><td>42%</td></tr><tr><td>3Trs_35Billon_CrbeNiv</td><td>41%</td></tr><tr><td>4Agf_44Fruitiers</td><td>40%</td></tr><tr><td>2ACC_27Sorgho</td><td>34%</td></tr><tr><td>4Agf_42PForest_bambou</td><td>34%</td></tr><tr><td>1GFS_01CAL</td><td>22%</td></tr><tr><td>1GFS_04Fumier</td><td>4%</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>Figure 68 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T1 Petite intensive</figcaption></figure>

NB : les libellés des PAE sont détaillés dans le Tableau 2 page 16
<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>Figure 69 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T2 EAF moy F nb</figcaption></figure>

NB : les libellés des PAE sont détaillés dans le Tableau 2 page 16
<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>Figure 70 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T3 Moyenne EAF</figcaption></figure>

NB : les libellés des PAE sont détaillés dans le Tableau 2 page 16
<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>Figure 71 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T4 Petite EAF jeune</figcaption></figure>

NB : les libellés des PAE sont détaillés dans le Tableau 2 page 16
<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>Figure 72 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T5 Grande EAF</figcaption></figure>

NB : les libellés des PAE sont détaillés dans le Tableau 2 page 16
<figure><img src="image_96.png" /><figcaption>Figure 73 : Niveau de (non) connaissance et sources de connaissance des PAE pour la classe T6 EA Patron</figcaption></figure>

NB : les libellés des PAE sont détaillés dans le Tableau 2 page 16
<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>Figure 75 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T2 EAF moyenne avec famille nombreuse</figcaption></figure>

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

NB : les libellés des PAE sont détaillés dans le Tableau 2 page 16
<figure><img src="image_99.png" /><figcaption>Figure 77 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T4 Petite EAF jeune</figcaption></figure>

<figure><img src="image_100.png" /></figure>
<figure><img src="image_101.png" /><figcaption>Figure 79 : Ecart entre les EA qui connaissent et qui utilisent les PAE pour la classe T6 EA patronale</figcaption></figure>

<figure><img src="image_102.png" /></figure>
## 10.6. Données détaillées sur les revenus

<table><caption>Tableau 88 : Composition des revenus selon le type d'EA</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">EA autres</th><th colspan="2">EA BdD ProSol</th><th colspan="2">Ensemble</th></tr><tr><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nbre de personnes</td><td>4,92</td><td>48%</td><td>5,42</td><td>44%</td><td>5,03</td><td>48%</td></tr><tr><td>Nbre Actifs</td><td>3,37</td><td>52%</td><td>3,92</td><td>48%</td><td>3,50</td><td>51%</td></tr><tr><td>Nbre Actif agricoles en UTAF</td><td>2,42</td><td>63%</td><td>2,64</td><td>63%</td><td>2,47</td><td>63%</td></tr><tr><td>SAU Disponible en ha</td><td>1,36</td><td>107%</td><td>2,91</td><td>144%</td><td>1,71</td><td>144%</td></tr><tr><td>Valeur animaux en millions Ar</td><td>3,15</td><td>167%</td><td>7,61</td><td>203%</td><td>4,14</td><td>213%</td></tr><tr><td>Revenu Prod végétales*</td><td>2 833</td><td>121%</td><td>4 509</td><td>131%</td><td>3 207</td><td>130%</td></tr><tr><td>Revenu Elevage*</td><td>354</td><td>313%</td><td>1 305</td><td>290%</td><td>566</td><td>367%</td></tr><tr><td>Revenu Agri Autres*</td><td>435</td><td>398%</td><td>692</td><td>399%</td><td>492</td><td>408%</td></tr><tr><td>ST Revenu Agri on farm*</td><td>3 621</td><td>107%</td><td>6 507</td><td>125%</td><td>4 265</td><td>124%</td></tr><tr><td>Revenu Agri Off farm*</td><td>542</td><td>191%</td><td>377</td><td>206%</td><td>505</td><td>195%</td></tr><tr><td>Rentes Agricoles*</td><td>44</td><td>529%</td><td>201</td><td>644%</td><td>79</td><td>818%</td></tr><tr><td>Revenu Non agricole*</td><td>1 561</td><td>167%</td><td>2 013</td><td>150%</td><td>1 662</td><td>163%</td></tr><tr><td>Revenu exceptionnel*</td><td>0</td><td></td><td>7</td><td></td><td>2</td><td></td></tr><tr><td>Revenu Total EA*</td><td>5 769</td><td>77%</td><td>9 105</td><td>99%</td><td>6 513</td><td>91%</td></tr><tr><td>Rev Total par personne*</td><td>1 347</td><td>84%</td><td>2 086</td><td>141%</td><td>1 512</td><td>115%</td></tr><tr><td>Rev Total par actif*</td><td>1 899</td><td>76%</td><td>2 823</td><td>131%</td><td>2 105</td><td>104%</td></tr><tr><td>Rev Agri On farm par UTAF*</td><td>1 849</td><td>120%</td><td>3 279</td><td>160%</td><td>2 168</td><td>148%</td></tr><tr><td>Rev Agri Onfarm par Ha SAU*</td><td>7 846</td><td>301%</td><td>4 255</td><td>305%</td><td>7 045</td><td>308%</td></tr><tr><td>Rev Prod végétales / ha SAU*</td><td>4 492</td><td>204%</td><td>1 979</td><td>117%</td><td>3 927</td><td>209%</td></tr><tr><td>Rev Elevage / Million animaux*</td><td>262</td><td>215%</td><td>317</td><td>181%</td><td>275</td><td>206%</td></tr></tbody></table>

Nous attirons l'attention sur le fait qu'ici les données relatives (par exemple le revenu des productions végétales par ha SAU) sont des moyennes par EA, et si on divise la moyenne du revenu par la moyenne de l'unité concernée on n'obtiendra pas la valeur moyenne présentée ici. Par exemple, si pour les EA autres, on divise la moyenne du Revenu Prod végétales* (2 833 * 1000 Ar) par la SAU moyenne (1,36), on obtient 2 082 (*1000) Ar/ha et non 4 492 (*1000) Ar/ha comme indiqué dans le tableau. C'est que la moyenne dans le tableau est calculée par EA or, parmi les EA autres, il y a des EA qui ont de très petites superficies mais qui font du maraichage avec une intensification importante (jusqu'à 6 cultures dans l'année) et donc un très haut revenu par ha de SAU disponible (physiquement disponible). Quand on calcule la moyenne par EA, ces EA impactent fortement en tirant la moyenne vers le haut. Quand on refait le calcul en faisant la division des deux moyennes du tableau, on retrouve une moyenne pondérée par les superficies c'est-à-dire que l'on calcule en faisant le total des revenus des productions végétales de toutes les EA (par exemple pour les « EA autres » ce total est égal à 8,57 milliards Ariary) que l'on divise par la superficie SAU cumulée de toutes les « EA autres » (4 117 ha), on retrouve bien les 2 082 (*1000) Ar/ha. Selon nous c'est la moyenne recalculée qui est la plus pertinente car elle donne une meilleure représentation de la réalité au niveau du territoire.

<footnote>*Exprimé en 1000 Ariary</footnote>
<table><caption>Tableau 89 : Composition des revenus selon les classes d'EA</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">T1 Petite intensive</th><th colspan="2">T2 moy Fam nb</th><th colspan="2">T3 Moyenne</th><th colspan="2">T4 Petite jeune</th><th colspan="2">T5 Grande</th><th colspan="2">T6 Patronale</th><th colspan="2">Ensemble</th></tr><tr><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nbre de personnes</td><td>5,28</td><td>41%</td><td>6,87</td><td>32%</td><td>5,69</td><td>36%</td><td>3,60</td><td>42%</td><td>6,68</td><td>41%</td><td>6,52</td><td>56%</td><td>5,03</td><td>48%</td></tr><tr><td>Nbre Actifs</td><td>3,62</td><td>53%</td><td>4,90</td><td>32%</td><td>3,77</td><td>41%</td><td>2,43</td><td>41%</td><td>5,50</td><td>44%</td><td>4,62</td><td>49%</td><td>3,50</td><td>51%</td></tr><tr><td>Nbre Actif agricoles en UTAF</td><td>2,36</td><td>62%</td><td>4,06</td><td>35%</td><td>1,80</td><td>53%</td><td>1,65</td><td>44%</td><td>4,04</td><td>56%</td><td>3,27</td><td>53%</td><td>2,47</td><td>63%</td></tr><tr><td>SAU Disponible en ha</td><td>1,37</td><td>95%</td><td>1,85</td><td>82%</td><td>1,50</td><td>92%</td><td>1,11</td><td>105%</td><td>7,04</td><td>47%</td><td>14,23</td><td>72%</td><td>1,71</td><td>144%</td></tr><tr><td>Valeur animaux en millions Ar</td><td>3,70</td><td>133%</td><td>5,30</td><td>143%</td><td>5,84</td><td>134%</td><td>1,82</td><td>184%</td><td>7,16</td><td>59%</td><td>49,42</td><td>86%</td><td>4,14</td><td>213%</td></tr><tr><td>Revenu Prod végétales*</td><td>3 978</td><td>106%</td><td>3 485</td><td>105%</td><td>2 083</td><td>123%</td><td>2 082</td><td>98%</td><td>13 268</td><td>51%</td><td>17 471</td><td>65%</td><td>3 207</td><td>130%</td></tr><tr><td>Revenu Elevage*</td><td>870</td><td>229%</td><td>611</td><td>357%</td><td>572</td><td>181%</td><td>294</td><td>423%</td><td>30</td><td></td><td>7 778</td><td>120%</td><td>566</td><td>367%</td></tr><tr><td>Revenu Agri Autres*</td><td>522</td><td>607%</td><td>142</td><td>411%</td><td>2 366</td><td>140%</td><td>193</td><td>647%</td><td>95</td><td>532%</td><td>1 650</td><td>170%</td><td>492</td><td>408%</td></tr><tr><td>ST Revenu Agri on farm*</td><td>5 370</td><td>115%</td><td>4 239</td><td>106%</td><td>5 020</td><td>72%</td><td>2 569</td><td>105%</td><td>13 393</td><td>45%</td><td>26 899</td><td>46%</td><td>4 265</td><td>124%</td></tr><tr><td>Revenu Agri Off farm*</td><td>146</td><td>254%</td><td>1 110</td><td>140%</td><td>89</td><td>298%</td><td>415</td><td>154%</td><td>114</td><td>440%</td><td>161</td><td>235%</td><td>505</td><td>195%</td></tr><tr><td>Rentes Agricoles*</td><td>44</td><td>808%</td><td>144</td><td>323%</td><td>4</td><td>662%</td><td>28</td><td>935%</td><td>11</td><td>496%</td><td>1 980</td><td>247%</td><td>79</td><td>818%</td></tr><tr><td>Revenu Non agricole*</td><td>1 997</td><td>136%</td><td>532</td><td>170%</td><td>5 049</td><td>88%</td><td>1 271</td><td>148%</td><td>2 373</td><td>152%</td><td>1 850</td><td>180%</td><td>1 662</td><td>163%</td></tr><tr><td>Revenu exceptionnel*</td><td>8</td><td></td><td>0</td><td></td><td>0</td><td></td><td>1</td><td></td><td>0</td><td></td><td>0</td><td></td><td>2</td><td></td></tr><tr><td>Revenu Total EA*</td><td>7 564</td><td>90%</td><td>6 026</td><td>74%</td><td>10 162</td><td>46%</td><td>4 285</td><td>73%</td><td>15 891</td><td>32%</td><td>30 891</td><td>49%</td><td>6 513</td><td>91%</td></tr><tr><td>Rev Total par personne*</td><td>1 756</td><td>140%</td><td>968</td><td>89%</td><td>2 060</td><td>63%</td><td>1 364</td><td>85%</td><td>2 797</td><td>57%</td><td>7 569</td><td>89%</td><td>1 512</td><td>115%</td></tr><tr><td>Rev Total par actif*</td><td>2 446</td><td>106%</td><td>1 316</td><td>90%</td><td>3 122</td><td>61%</td><td>1 902</td><td>76%</td><td>3 322</td><td>48%</td><td>9 986</td><td>96%</td><td>2 105</td><td>104%</td></tr><tr><td>Rev Agri On farm par UTAF*</td><td>2 971</td><td>168%</td><td>1 203</td><td>129%</td><td>3 545</td><td>85%</td><td>1 769</td><td>134%</td><td>3 974</td><td>53%</td><td>10 910</td><td>86%</td><td>2 168</td><td>148%</td></tr><tr><td>Rev Agri Onfarm par Ha SAU*</td><td>11 694</td><td>165%</td><td>3 342</td><td>161%</td><td>17 096</td><td>303%</td><td>5 536</td><td>244%</td><td>2 189</td><td>55%</td><td>2 915</td><td>57%</td><td>7 045</td><td>308%</td></tr><tr><td>Rev Prod végétales / ha SAU*</td><td>9 239</td><td>190%</td><td>3 032</td><td>179%</td><td>1 546</td><td>94%</td><td>3 572</td><td>141%</td><td>2 187</td><td>56%</td><td>1 596</td><td>68%</td><td>3 927</td><td>209%</td></tr><tr><td>Rev Elevage / Million animaux*</td><td>361</td><td>145%</td><td>264</td><td>261%</td><td>256</td><td>132%</td><td>272</td><td>207%</td><td>90</td><td>445%</td><td>207</td><td>159%</td><td>275</td><td>206%</td></tr></tbody></table>

Nous attirons l'attention sur le fait qu'ici les données relatives (par exemple le revenu des productions végétales par ha SAU) sont des moyennes par EA, et si on divise la moyenne du revenu par la moyenne de l'unité concerné on n'obtiendra pas la valeur moyenne présentée ici. Le calcul en divisant les deux moyennes revient à pondérer par le dénominateur (par exemple la surface).

<footnote>*Exprimé en 1000 Ariary</footnote>
## 10.7. Insécurité alimentaire et nutritionnelle et proxy pauvreté

<table><thead><tr><th>Insécurité alimentaire (indicateur HFIAS)</th><th>Jamais</th><th>Rarement (1 ou 2 fois ces 4 dernières semaines)</th><th>Parfois (3 à 10 fois ces 4 dernières semaines)</th><th>Souvent (plus de 10 fois ces 4 dernières semaines)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ces quatre dernières semaines, étiez-vous préoccupé que votre ménage n'avait pas assez de nourriture ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ces quatre dernières semaines, est-ce que vous-même ou un membre de votre ménage n'a pas pu manger les types de nourriture que vous préférez à cause d'un manque de ressources ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ces quatre dernières semaines, est-ce que vous-même ou un membre de votre ménage a mangé une variété limitée d'aliments parce que les ressources étaient insuffisantes ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ces quatre dernières semaines, est-ce que vous-même ou un membre de votre ménage a mangé une nourriture que vous ne souhaitiez pas manger à cause du manque de ressources pour obtenir d'autres types de nourriture ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ces quatre dernières semaines, est-ce que vous-même ou un membre de votre ménage a mangé un repas plus petit que vous n'auriez souhaité parce qu'il n'y avait pas assez à manger ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ces quatre dernières semaines, est-ce que vous-même ou un membre de votre ménage a mangé moins de repas par jour parce qu'il n'y avait pas assez de nourriture ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ces quatre dernières semaines, est-il arrivé que le ménage soit complètement sans nourriture parce qu'il n'y avait pas de ressources pour en acheter ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ces quatre dernières semaines, est-ce que vous-même ou un membre de votre ménage est allé au lit en ayant faim parce qu'il n'y avait pas assez de nourriture ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ces quatre dernières semaines, est-ce que vous-même ou un membre de votre ménage a passé toute une journée et toute une nuit sans manger parce qu'il n'y avait pas assez de nourriture ?</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>